OpenAI o4-mini es el modelo más reciente y ligero de la serie o, diseñado para un razonamiento eficiente y capaz en tareas tanto de texto como visuales. Optimizado para velocidad y rendimiento, destaca en generación de código y comprensión basada en imágenes, manteniendo un equilibrio entre latencia y profundidad de razonamiento. El modelo admite una ventana de contexto de 200.000 tokens con hasta 100.000 tokens de salida, lo que lo hace ideal para interacciones extensas y de alto volumen. Procesa entradas tanto de texto como de imágenes y produce salidas textuales con capacidades avanzadas de razonamiento. Gracias a su arquitectura compacta y rendimiento versátil, o4-mini es perfecto para una amplia gama de aplicaciones del mundo real que requieren inteligencia rápida y rentable.
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.
| o4-mini | GPT-4.1 | |
|---|---|---|
Sitio Web
| ||
Proveedor
| ||
Chat
| ||
Fecha de Lanzamiento
| ||
Modalidades
| texto imágenes | texto imágenes |
Proveedores de API
| OpenAI API | OpenAI API |
Fecha de Corte de Conocimiento
| - | - |
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
| fort | 90.2% pass@1 Fuente |
MMLU-Pro
| - | - |
MMMU
| 81.6% Fuente | 74.8% Fuente |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| 14.28% Fuente | - |
MATH
| - | - |
GPQA
| 81.4% Fuente | 66.3% Diamond Fuente |
IFEval
| - | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 93.4% Fuente | 48.1% Fuente |
AIME 2025 | 92.7% Fuente | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | 87.3% pass@1 Fuente |
MathVista
| - | - |
Aplicación Móvil |
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