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 | |
|---|---|---|
Proveedor | ||
Sitio Web | ||
Fecha de Lanzamiento | Apr 16, 2025 1 semana ago | Apr 14, 2025 2 semanas ago |
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 | - | - |
Aplicación Móvil |
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