OpenAI: GPT-4.1 Nano

GPT-4.1 Nano è un modello testuale di OpenAI, parte della serie GPT-4.1. OpenAI lo posiziona come il membro più piccolo e veloce di quella famiglia, pensato per attività in cui la bassa latenza è importante. È stato rilasciato dal provider il 14 aprile 2025, e il suo knowledge cutoff è il 30 giugno 2024, quindi tutto ciò che è successivo a quella data è al di fuori di ciò che ha appreso durante l'addestramento.

Il modello accetta testo, immagini e file come input, e restituisce solo testo. La sua context window è di 1.047.576 token, abbastanza grande da contenere documenti molto lunghi, interi codebase o cronologie di conversazione estese in una singola richiesta. L'output è limitato a 32.768 token per risposta. Poiché l'input può includere immagini e file insieme al testo, puoi inviare un mix di formati in una sola chiamata invece di convertire tutto in testo semplice prima.

Queste capacità indicano un insieme di utilizzi piuttosto specifico. Attività su contesti lunghi come riassumere o interrogare documenti di grandi dimensioni, cercare all'interno di un vasto corpus ed estrarre dati strutturati da input misti di testo e immagini rientrano tutte nella finestra e nei tipi di input supportati. Il modello supporta anche il tool calling, quindi può gestire chiamate di funzione e semplici cicli di agenti. La sua bassa latenza lo rende una scelta ragionevole per funzionalità interattive in cui un utente attende la risposta, e per job in background ad alto volume in cui desideri tempi di risposta rapidi su ogni elemento.

Lo chiami tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando il model id "openai/gpt-4.1-nano", il che significa che gli SDK e i client OpenAI esistenti funzionano con il solo cambio di base URL e chiave. I parametri di richiesta supportati sono max_completion_tokens, max_tokens, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools e top_p. In pratica questo copre il controllo della lunghezza dell'output, il campionamento deterministico tramite seed, le modalità di output JSON e strutturato, i controlli di campionamento e il tool calling o function calling con una scelta su come vengono selezionati gli strumenti.

Due limiti meritano di essere tenuti a mente quando decidi. L'output si ferma a 32.768 token, quindi le attività che richiedono una singola risposta molto lunga potrebbero non rientrare, e il knowledge cutoff del 30 giugno 2024 significa che il modello non ha alcuna conoscenza integrata di eventi successivi. Se il tuo lavoro dipende da uno di questi due aspetti, un modello diverso della serie potrebbe essere più adatto alle tue esigenze.