El OpenAI o3-mini es un modelo de razonamiento rápido y rentable diseñado para aplicaciones STEM, con un alto rendimiento en ciencia, matemáticas y programación. Lanzado en enero de 2025, incluye funciones esenciales para desarrolladores, como llamadas a funciones, salidas estructuradas y mensajes para desarrolladores. El modelo ofrece tres niveles de esfuerzo de razonamiento—bajo, medio y alto—permitiendo a los usuarios optimizar entre un análisis más profundo y tiempos de respuesta más rápidos. A diferencia del modelo o3, carece de capacidades de visión. Inicialmente disponible para desarrolladores seleccionados en los niveles 3-5 de uso de la API, se puede acceder a través de la API de Chat Completions, la API de Assistants y la API de Batch.
GPT-4.1, lanzado por OpenAI el 14 de abril de 2025, introduce una ventana de contexto de 1 millón de tokens y admite salidas de hasta 32 768 tokens por solicitud. Ofrece un rendimiento excepcional en tareas de codificación, logrando un 54,6 % en el benchmark SWE-Bench Verified, y muestra una mejora del 10,5 % respecto a GPT-4o en MultiChallenge para el seguimiento de instrucciones. El corte de conocimiento del modelo está establecido en junio de 2024. El precio es de 2,00 $ por millón de tokens para entrada y 8,00 $ por millón de tokens para salida, con un descuento del 75 % aplicado a entradas en caché, lo que lo hace muy rentable para consultas repetidas.
| o3-mini | GPT-4.1 | |
|---|---|---|
Proveedor | ||
Sitio Web | ||
Fecha de Lanzamiento | Jan 31, 2025 2 meses ago | Apr 14, 2025 2 semanas ago |
Modalidades | texto | texto imágenes |
Proveedores de API | OpenAI API | OpenAI API |
Fecha de Corte de Conocimiento | Desconocido | - |
Código Abierto | No | No |
Costo de Entrada | $1.10 por millón de tokens | $2.00 por millón de tokens |
Costo de Salida | $4.40 por millón de tokens | $8.00 por millón de tokens |
MMLU | 86.9% pass@1, high effort Fuente | 90.2% pass@1 Fuente |
MMLU Pro | No disponible | - |
MMMU | No disponible | 74.8% Fuente |
HellaSwag | No disponible | - |
HumanEval | No disponible | - |
MATH | 97.9% pass@1, high effort Fuente | - |
GPQA | 79.7% 0-shot, high effort Fuente | 66.3% Diamond Fuente |
IFEval | No disponible | - |
Aplicación Móvil |
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