OpenAI
GPT 4.1 Mini
Компактная модель семейства GPT-4.1 для задач по коду, инструкциям и длинному контексту.
- Вход
- 50,64 ₽
- Выход
- 202,56 ₽
- Кэш
- 12,66 ₽
- Интеллект
- 10,2
- Код
- 20,2
- Доступность
- 100%
openai/gpt-4.1-miniДанные каталога получены .
Цена
- Текстовый диалог · вход
- 50,64 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · выход
- 202,56 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · вход из кэша
- 12,66 ₽ / 1 млн токенов
Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.
Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.
О модели
GPT-4.1 mini сочетает работу с длинными текстами и выполнение инструкций в компактном варианте семейства OpenAI. Подходит для анализа документов и приложений, где важна задержка ответа. Заявления разработчика о скорости относятся к его оценкам; скорость конкретного маршрута Kvantora здесь не измерялась.
- Релиз
Характеристики
- 7 октября: 100%100%7 октября
- 8 октября: 100%100%8 октября
- 9 октября: 100%100%9 октября
- Тип модели
- Текст
- Вход модели
- Текст, Изображения
Данные, которые модель принимает вместе с запросом.
- Выход модели
- Текст
Форматы результата, которые создаёт модель.
- Контекстное окно
- 1 047 576 токенов
Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
- Максимальный ответ
- 32 768 токенов
Максимальный размер ответа по данным каталога. Фактический предел запроса зависит от подключённой операции.
- Операции
- Текстовый диалог, Понимание изображений
- Возможности модели
- Потоковый ответ, Понимание изображений, Вызов инструментов, Вызов функций, Параллельные вызовы инструментов, Структурированный ответ, Ответ в JSON, Пакетные запросы, Входные файлы, Входные изображения
Контрольные показатели
Artificial Analysis
19 показателей · проверено
- Индекс интеллекта
- 10,2 индексСводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам
- Индекс программирования
- 20,2 индексСводная оценка Artificial Analysis по программированию
Рассуждение по документу
- AA-LCR v1.144 %
Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой
Устаревшие тесты
- AA-LCR (версия не указана, архивный)44 %
Оценка рассуждений на длинном контексте
- GDPval-AA (версия не указана, архивный)0 %
Задачи с экономической ценностью
- GPQA Diamond (архивный)66,4 %
Научные рассуждения уровня выпускника
Знания
- AA-Omniscience · точность20,3 %
Доля вопросов с правильным ответом
- MMLU-Pro78,1 %
Профессиональные и академические предметные знания
Знание
- AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)92,7 %
Доля неверных ответов среди некорректных ответов
Математика
- AIME43 %
Американский пригласительный экзамен по математике
- Math-50092,5 %
Набор задач для проверки решения разнообразных математических задач
Рассуждения
- AIME 202546,3 %
- HLE5 %
Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня
Рассуждение
- CritPt0 %
Рассуждения по физике исследовательского уровня
- IFBench38,3 %
Тест на следование инструкциям
Агентная работа
- GDPval-AA v2273 Elo
Экономически значимые задачи (Elo)
- T²-Bench Telecom (архивный)52,9 %
Устаревший резервный вариант · Разговорные ИИ-агенты в сценариях с двойным управлением
Программирование
- LiveCodeBench48,3 %
Бенчмарк по программированию без загрязнения данных
- Terminal-Bench Hard (архивный)7,6 %
Устаревший резервный вариант · Агентное программирование и работа в терминале
Design Arena
10 показателей · проверено
Рейтинг Elo и доля побед в попарных сравнениях, оценённых людьми
Модели
- 3D · Elo855 Elo
- 3D · доля побед30,5 %
- Визуализация данных · Elo1 044 Elo
- Визуализация данных · доля побед49,2 %
- Разработка игр · Elo1 084 Elo
- Разработка игр · доля побед58,5 %
- UI-компоненты · Elo970 Elo
- UI-компоненты · доля побед45,4 %
- Сайты · Elo1 005 Elo
- Сайты · доля побед47,8 %
Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.
API-запрос
Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.
import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener
class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
return None
opener = build_opener(NoRedirect)
def post(url, payload):
request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
"Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
"Content-Type": "application/json",
"Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
}, method="POST")
with opener.open(request, timeout=120) as response:
return json.load(response)
payload = {
"model": "openai/gpt-4.1-mini",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Объясни задачу кратко."
}
]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))





