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OpenAI: GPT-4.1 Mini (batch)

openai/gpt-4.1-mini:batch
TexteEntrée: image · text · fileOutils1MAjouté le 14 avr. 2025

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OpenAI: GPT-4.1 Mini (batch) en bref

  • Le prix d’entrée est inférieur de 56% à la médiane de 434 modèles Texte.
  • Fenêtre de contexte de 1 047 576 tokens, suffisante pour de longs documents et des conversations à plusieurs tours.
  • Prend en charge l’appel d’outils (fonctions) pour les agents et les intégrations.
  • Prend en charge la sortie JSON structurée avec un schéma.
  • Accepte des images en entrée (vision).
  • Une requête typique (1,000 tokens en entrée / 500 en sortie) coûte environ 0,00210 $US.

À propos de OpenAI: GPT-4.1 Mini (batch)

GPT-4.1 Mini est un modèle de texte d'OpenAI, proposé ici via la variante batch identifiée comme openai/gpt-4.1-mini:batch. Il se situe au milieu de la famille GPT-4.1 d'OpenAI : plus petit que le modèle phare GPT-4.1, mais conçu pour offrir des performances comparables à GPT-4o tout en fonctionnant avec une latence nettement inférieure. Le modèle a été publié par le fournisseur le 14 avril 2025, et sa date limite de connaissances est le 30 juin 2024, donc tout ce qui suit cette date dépasse ce qu'il a appris pendant l'entraînement.

Côté entrée, GPT-4.1 Mini accepte du texte, des images et des fichiers, ce qui signifie que vous pouvez envoyer un prompt mêlant des instructions écrites à une capture d'écran, une page scannée ou un document joint. La sortie est uniquement du texte. La fenêtre de contexte est de 1 047 576 tokens, soit un peu plus d'un million, et la longueur maximale de sortie est de 32 768 tokens. Cette combinaison d'une très grande fenêtre d'entrée et d'un budget de sortie conséquent permet de travailler avec de longs documents ou des conversations étendues sans les découper en morceaux.

Ces capacités renvoient à un ensemble d'usages assez spécifique. L'analyse à long contexte est l'évidence : fournir de longs rapports, contrats, bases de code ou fils de support et demander des résumés, des extractions ou des réponses fondées sur l'ensemble du document. Comme les images et les fichiers sont acceptés en entrée, les tâches de compréhension de documents conviennent aussi, comme extraire des données structurées de PDF ou interpréter des graphiques et des schémas avec le texte qui les entoure. La prise en charge de l'utilisation d'outils et de la sortie structurée en fait un choix raisonnable pour les flux de travail de type agent et pour les pipelines où le modèle doit renvoyer des données dans une forme fixe plutôt que de la prose libre.

L'appeler via api14 fonctionne de la même manière que n'importe quel autre point de terminaison compatible OpenAI. Vous envoyez votre requête à la route chat completions et définissez le champ model sur "openai/gpt-4.1-mini:batch". Le corps de la requête prend en charge max_tokens, temperature, top_p, seed, response_format, structured_outputs, tools et tool_choice. En pratique, cela signifie que vous pouvez contrôler le comportement d'échantillonnage avec temperature et top_p, rendre les exécutions plus reproductibles avec seed, contraindre la réponse avec response_format ou structured_outputs, et fournir au modèle des fonctions appelables via tools et tool_choice. Notez qu'il s'agit de la variante batch, donc elle vise des charges de travail qui tolèrent un traitement asynchrone ou mis en file d'attente plutôt que des boucles interactives serrées.

Si votre application a besoin du raisonnement le plus puissant disponible dans la famille, ou si vous dépendez d'une latence très faible pour le chat en temps réel, un modèle plus grand ou non batch pourrait mieux convenir. La date limite de connaissances du 30 juin 2024 signifie aussi que les questions sur des événements plus récents nécessiteront une récupération ou un contexte frais fourni dans le prompt. Dans ces limites, GPT-4.1 Mini est un choix par défaut pertinent pour les tâches de texte et de documents à fort volume où la fenêtre d'un million de tokens compte plus que la profondeur de raisonnement de haut niveau.

Comment appeler l’API OpenAI: GPT-4.1 Mini (batch)

  1. Créez une clé API dans votre tableau de bord.
  2. Installez le SDK officiel openai pour votre langage.
  3. Définissez baseURL sur https://api14.com/api/v1 et model sur "openai/gpt-4.1-mini:batch".
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "openai/gpt-4.1-mini:batch",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Paramètres pris en charge

max_tokensresponse_formatseedstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p

Caractéristiques

Longueur de contexte
1 047 576
Sortie max.
32 768
Entrée
image, text, file
Sortie
text
Date limite des connaissances
2024-06-30

Requêtes sur api14 · 7 derniers jours

10-1710-1810-1910-2010-2110-2210-23

OpenAI: GPT-4.1 Mini (batch) : questions fréquentes

Combien coûte l’API OpenAI: GPT-4.1 Mini (batch) ?
OpenAI: GPT-4.1 Mini (batch) coûte Entrée 0,70 $US / 1M tokens. Seules les requêtes réussies sont débitées de votre solde en USD ; les requêtes échouées sont gratuites.
Quelle est la fenêtre de contexte de OpenAI: GPT-4.1 Mini (batch) ?
OpenAI: GPT-4.1 Mini (batch) lit jusqu’à 1 047 576 tokens par requête, prompt, historique et documents compris. Il génère jusqu’à 32 768 tokens de sortie par réponse.
Que peut faire OpenAI: GPT-4.1 Mini (batch) ?
OpenAI: GPT-4.1 Mini (batch) accepte image, text, file et renvoie text. Il prend en charge l’appel d’outils, la sortie JSON structurée.
Comment appeler OpenAI: GPT-4.1 Mini (batch) depuis mon code ?
Pointez n’importe quel SDK OpenAI vers https://api14.com/api/v1 et définissez model sur "openai/gpt-4.1-mini:batch", sans autre changement de code. Copiez un exemple prêt à l’emploi depuis le panneau de code de cette page.
Quelles sont les alternatives à OpenAI: GPT-4.1 Mini (batch) ?
Modèles Texte comparables à un prix similaire : Inception: Mercury 2, Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch), Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct. Tous fonctionnent avec la même clé API : changer de modèle ne tient qu’à une chaîne.

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