OpenAI: GPT-4.1 Nano

GPT-4.1 Nano, OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो GPT-4.1 सीरीज़ का हिस्सा है। OpenAI इसे उस परिवार का सबसे छोटा और सबसे तेज़ सदस्य बताता है, जो उन कार्यों के लिए बनाया गया है जहाँ कम विलंबता मायने रखती है। इसे प्रदाता ने 14 अप्रैल 2025 को जारी किया था, और इसका ज्ञान कटऑफ 30 जून 2024 है, इसलिए उस तारीख के बाद की कोई भी बात उससे बाहर है जो उसने प्रशिक्षण के दौरान सीखा।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और फ़ाइलें स्वीकार करता है, और केवल टेक्स्ट लौटाता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,047,576 टोकन है, जो इतना बड़ा है कि एक ही अनुरोध में बहुत लंबे दस्तावेज़, पूरे कोडबेस या विस्तारित बातचीत का इतिहास समा सके। प्रति प्रतिक्रिया आउटपुट 32,768 टोकन तक सीमित है। चूँकि इनपुट में टेक्स्ट के साथ इमेज और फ़ाइलें भी शामिल हो सकती हैं, आप एक ही कॉल में कई फ़ॉर्मैट का मिश्रण भेज सकते हैं, बजाय इसके कि पहले सब कुछ सादे टेक्स्ट में बदलें।

ये क्षमताएँ उपयोगों के एक काफ़ी विशिष्ट समूह की ओर इशारा करती हैं। लंबे कॉन्टेक्स्ट वाले काम, जैसे बड़े दस्तावेज़ों को सारांशित करना या उनसे प्रश्न पूछना, किसी बड़े संग्रह में खोज करना, और मिश्रित टेक्स्ट तथा इमेज इनपुट से संरचित डेटा निकालना, सभी विंडो और समर्थित इनपुट प्रकारों के भीतर आते हैं। मॉडल टूल कॉलिंग का भी समर्थन करता है, इसलिए यह फ़ंक्शन कॉल और सरल एजेंट लूप चला सकता है। इसकी कम विलंबता इसे उन इंटरैक्टिव सुविधाओं के लिए उचित विकल्प बनाती है जहाँ उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया का इंतज़ार कर रहा हो, और उन उच्च मात्रा वाले बैकग्राउंड कार्यों के लिए भी जहाँ आप हर आइटम पर तेज़ निपटान चाहते हैं।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के ज़रिए मॉडल आईडी "openai/gpt-4.1-nano" का उपयोग करके कॉल करते हैं, जिसका मतलब है कि मौजूदा OpenAI SDK और क्लाइंट केवल बेस URL और key बदलने के साथ काम करते हैं। यह जो अनुरोध पैरामीटर समर्थित करता है वे हैं max_completion_tokens, max_tokens, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools और top_p। व्यवहार में यह आउटपुट लंबाई नियंत्रण, seed के ज़रिए नियतात्मक सैंपलिंग, JSON और संरचित आउटपुट मोड, सैंपलिंग नियंत्रण, और टूल या फ़ंक्शन कॉलिंग को कवर करता है, साथ ही यह विकल्प भी कि टूल कैसे चुने जाएँ।

निर्णय लेते समय दो सीमाएँ ध्यान में रखने योग्य हैं। आउटपुट 32,768 टोकन पर रुक जाता है, इसलिए जिन कार्यों में एक बहुत लंबी प्रतिक्रिया चाहिए वे शायद फ़िट न हों, और 30 जून 2024 का ज्ञान कटऑफ का मतलब है कि मॉडल को बाद की घटनाओं की कोई अंतर्निहित जानकारी नहीं है। अगर आपका काम इनमें से किसी एक पर निर्भर करता है, तो सीरीज़ का कोई दूसरा मॉडल आपके लिए बेहतर हो सकता है।