GPT-4.1은 2025년 4월 14일 OpenAI가 출시한 모델로, 최대 100만 개의 토큰 컨텍스트 윈도우와 요청당 최대 32,768개의 출력 토큰을 지원합니다. 이 모델은 SWE-Bench Verified 벤치마크에서 54.6%를 기록하며 뛰어난 코딩 성능을 입증했으며, 지시문 수행 정확도 측정 기준인 MultiChallenge에서 GPT-4o 대비 10.5% 향상된 결과를 보였습니다. 지식 컷오프는 2024년 6월입니다. 가격은 입력 토큰 100만 개당 $2.00, 출력 토큰 100만 개당 $8.00이며, 캐시된 입력에 대해 75%의 할인 요금이 적용되어 반복 쿼리에 매우 경제적입니다.
GPT-4.1 Nano는 OpenAI가 2025년 4월 14일에 출시한 가장 빠르고 저렴한 모델입니다. 분류, 자동완성, 빠른 추론 작업과 같은 저지연 작업을 위해 설계되었으며, 컴팩트한 아키텍처와 강력한 기능을 결합했습니다. 모델 크기에도 불구하고 100만 개 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하며, MMLU 80.1%, GPQA 50.3%의 벤치마크 성능을 기록했습니다. 지식 컷오프는 2024년 6월이며, 입력 토큰 100만 개당 $0.10, 출력 토큰 100만 개당 $0.40로 매우 저렴하며, 캐시된 입력에는 75%의 할인이 적용되어 대규모 및 비용 민감한 배포 환경에 이상적입니다.
| GPT-4.1 | GPT-4.1 Nano | |
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웹사이트
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제공자
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채팅
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출시일
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모달리티
| 텍스트 이미지 | 텍스트 이미지 |
API 제공자
| OpenAI API | OpenAI API |
지식 업데이트 종료일
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오픈 소스
| 아니오 | 아니오 |
입력 가격
| $2.00 100만 토큰당 | $0.10 100만 토큰당 |
출력 가격
| $8.00 100만 토큰당 | $0.40 100만 토큰당 |
MMLU
| 90.2% pass@1 출처 | 80.1% 출처 |
MMLU-Pro
| - | - |
MMMU
| 74.8% 출처 | 55.4% 출처 |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| - | - |
MATH
| - | - |
GPQA
| 66.3% Diamond 출처 | 50.3% Diamond 출처 |
IFEval
| - | 74.5% 출처 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 48.1% 출처 | 29.4% 출처 |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| 87.3% pass@1 출처 | 66.9% 출처 |
MathVista
| - | 56.2% Image Reasoning 출처 |
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