OpenAI: GPT-4.1 Nano (batch)

GPT-4.1 Nano (batch) är en textmodell från OpenAI, en del av GPT-4.1-familjen. Det är den minsta modellen i den serien, positionerad av OpenAI för uppgifter som kräver låg latens. På api14 exponeras den under modell-id:t openai/gpt-4.1-nano:batch, och batch-beteckningen indikerar batchvarianten av modellen snarare än den vanliga synkrona slutpunkten.

Modellen tar emot bild-, text- och filindata och returnerar endast text. Dess kontextfönster är 1 047 576 tokens, vilket är tillräckligt stort för att rymma mycket långa dokument, flera filer eller utökade konversationshistoriker i en enda begäran. Den maximala utdatan är 32 768 tokens, så svaren kan vara omfattande även om modellen i sig är liten. Dess kunskapsgräns är den 30 juni 2024, vilket innebär att den inte har någon inbyggd kännedom om händelser efter det datumet.

Eftersom den hanterar text, bilder och filer tillsammans över en mycket lång kontext passar modellen för arbete som att sammanfatta eller extrahera strukturerad data från långa rapporter och avtal, besvara frågor över en blandad uppsättning dokument och skärmbilder, klassificera eller tagga stora volymer text, och driva chatt- eller agentarbetsflöden där svarstid är viktigare än djup resonemang. Kombinationen av fil- och bildindata med ett fönster på en miljon tokens gör den praktisk för pipelines som annars skulle behöva chunkning och hämtningslager.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t openai/gpt-4.1-nano:batch. De begärda parametrarna som stöds är max_tokens, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools och top_p. Den uppsättningen täcker kontroll av utdatalängd, deterministisk sampling via seed, JSON- och strukturerade utdatalägen, samplingkontroller samt funktions- eller verktygsanrop, så modellen kan kopplas in i befintlig OpenAI SDK-kod med små ändringar utöver modell-id:t.

Det viktigaste att väga in är kunskapsgränsen och modellens lilla storlek. Om din uppgift är beroende av information efter den 30 juni 2024, eller kräver det starkaste resonemanget som OpenAI erbjuder, kan en större modell i GPT-4.1-serien passa bättre. För arbete med hög volym och latenskänslighet över långa indata är den här modellen det lämpliga valet.