К результатам поиска

OpenAI

GPT 4.1 Mini

Компактная модель семейства GPT-4.1 для задач по коду, инструкциям и длинному контексту.

  • Понимание изображенийПонимание изображенийМодель умеет разбирать содержимое изображений.
  • Вызов инструментовВызов инструментовМодель может запрашивать несколько вызовов инструментов. Приложение проверяет права и выполняет действия.
  • Структурированный ответСтруктурированный ответМодель поддерживает заданную структуру ответа. Доступный формат проверяйте в параметрах API.
  • 1 047 576 токенов1 047 576 токеновКонтекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
  • Потоковый ответПотоковый ответОтвет можно получать по частям. Поддержка потока проверяется отдельно для каждой операции API.
  • Входные файлыВходные файлыМодель принимает файлы. Поддерживаемые форматы и ограничения проверяйте перед отправкой.
  • Пакетные запросыПакетные запросыПакетный режим указан в данных модели. Это не означает, что отдельный batch API уже подключён в Kvantora.
Вход
50,64 ₽
Выход
202,56 ₽
Кэш
12,66 ₽
за 1 млн токенов
Интеллект
10,2
Код
20,2
Доступность
100%
API ID
openai/gpt-4.1-mini

Данные 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

Доступность100%
  1. 7 октября: 100%
  2. 8 октября: 100%
  3. 9 октября: 100%
Доля успешных запросов к модели за последние 72 часа. Обновляется каждые два часа.
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

Источник ↗
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

Источник ↗

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))
Документация APIСоздать API-ключ