OpenAI: GPT-4.1 Nano

GPT-4.1 Nano adalah model teks dari OpenAI, bagian dari seri GPT-4.1. OpenAI memposisikannya sebagai anggota terkecil dan tercepat dari keluarga tersebut, ditujukan untuk tugas-tugas di mana latensi rendah menjadi hal penting. Model ini dirilis oleh penyedia pada 14 April 2025, dan knowledge cutoff-nya adalah 30 Juni 2024, sehingga apa pun setelah tanggal tersebut berada di luar apa yang dipelajarinya selama pelatihan.

Model ini menerima teks, gambar, dan file sebagai input, dan hanya mengembalikan teks. Context window-nya adalah 1.047.576 token, yang cukup besar untuk menampung dokumen yang sangat panjang, seluruh basis kode, atau riwayat percakapan yang panjang dalam satu permintaan. Output dibatasi pada 32.768 token per respons. Karena input dapat mencakup gambar dan file bersama teks, Anda dapat mengirim campuran format dalam satu panggilan alih-alih mengonversi semuanya menjadi teks biasa terlebih dahulu.

Kemampuan tersebut mengarah pada serangkaian penggunaan yang cukup spesifik. Pekerjaan long-context seperti meringkas atau menanyakan dokumen besar, mencari di seluruh korpus yang besar, dan mengekstrak data terstruktur dari input campuran teks dan gambar semuanya sesuai dengan window dan jenis input yang didukung. Model ini juga mendukung tool calling, sehingga dapat menjalankan pemanggilan fungsi dan loop agen sederhana. Latensinya yang rendah menjadikannya pilihan yang wajar untuk fitur interaktif di mana pengguna menunggu respons, dan untuk pekerjaan latar belakang bervolume tinggi di mana Anda menginginkan penyelesaian yang cepat untuk setiap item.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id "openai/gpt-4.1-nano", yang berarti SDK dan klien OpenAI yang sudah ada dapat bekerja hanya dengan perubahan base URL dan key. Parameter permintaan yang didukungnya adalah max_completion_tokens, max_tokens, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools dan top_p. Dalam praktiknya, itu mencakup kontrol panjang output, pengambilan sampel deterministik melalui seed, mode output JSON dan terstruktur, kontrol pengambilan sampel, serta tool atau function calling dengan pilihan bagaimana tool dipilih.

Ada dua batasan yang perlu diingat saat Anda memutuskan. Output berhenti pada 32.768 token, sehingga tugas yang membutuhkan satu respons sangat panjang mungkin tidak muat, dan knowledge cutoff 30 Juni 2024 berarti model tidak memiliki kesadaran bawaan tentang peristiwa setelahnya. Jika pekerjaan Anda bergantung pada salah satu dari itu, model lain dalam seri ini mungkin lebih cocok untuk Anda.