OpenAI
GPT-6.1 Sol
gpt-6.1-sol
Contexte total
1.1M
Sortie max.
128K
Date de sortie
N/A
Entrée$2 / M tokens
Sortie$10 / M tokens
GPT-4.1
gpt-4.1GPT-4.1 reprend les éléments mis en avant par les sources : improved programmation, instruction following and long contexte versus earlier GPT-4 generation. Sa valeur principale se situe dans outils développeurs, assistance de programmation and riches en instructions tasks. La description doit donc insister sur ces caractéristiques propres au modèle, plutôt que le présenter comme un chatbot générique.
Context Window
1M tokens
Maximum Output
32.8K tokens
Release Date
14 avr. 2025
Modalities
Prix de GPT-4.1
| Prix entrée | Prix sortie | Lecture cache |
|---|---|---|
| $2/M | $8/M | $0.5/M |
Fonctionnalités API de GPT-4.1
Reasoning
Not supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Supported
Knowledge Base
2024-04-01
Endpoint Protocols
Messages APIgeminiCompletions API
Points forts de GPT-4.1
GPT-4.1 associe suivi littéral des consignes, solides capacités de programmation et contexte d’un million de jetons, avec une faible latence sans étape de raisonnement.
Suivi précis des consignes
Suit étroitement et littéralement les consignes explicites, donnant un contrôle détaillé sur le comportement et les sorties.
Contexte d’un million de jetons
Prend en charge une fenêtre de 1 047 576 jetons pour traiter de vastes bases de code, collections documentaires et ressources de référence.
Programmation à faible latence
Effectue génération et analyse de code sans phase de raisonnement distincte, pour des interactions développeur réactives.
Cas d’usage de GPT-4.1
GPT-4.1 convient à l’analyse de dépôts, au traitement de longs documents et aux applications réactives fondées sur des consignes explicites.
Analyse de dépôt
Lit de vastes ensembles de fichiers sources pour cartographier les dépendances, expliquer l’architecture et localiser les changements prévus.
Traitement de longs documents
Traite de vastes collections documentaires pour extraire les exigences, comparer les passages et générer des synthèses structurées.
Automatisation guidée par consignes
Exécute des processus métier ou de développement clairement définis et produit des résultats conformes à des règles détaillées de forme et de contenu.
Comment utiliser GPT-4.1 via l’API TokenHub
curl 'https://us-api.tokenhub.com/v1/messages' \
-X 'POST' \
-H "Authorization: Bearer $TOKENHUB_API_KEY"Benchmark de GPT-4.1
GPT-4.1
| Score d’indice | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | Synthèse générale des capacités par Artificial Analysis | 19.4 |
| Artificial Analysis Coding Index | Synthèse des tâches logicielles par Artificial Analysis | 21.8 |
| Artificial Analysis Math Index | Synthèse du raisonnement mathématique par Artificial Analysis | 34.7 |
| Connaissances et raisonnement | ||
| MMLU-Pro | Connaissances multitâches avancées | 80.6% |
| GPQA | Résolution avancée de problèmes scientifiques | 66.6% |
| HLE | Large ensemble d’examens de niveau expert | 4.6% |
| Programmation et ingénierie | ||
| LiveCodeBench | Problèmes de programmation récents | 45.7% |
| SciCode | Défis de programmation scientifique | 38.1% |
| Terminal-Bench Hard | Exécution de tâches complexes dans un terminal | 13.6% |
| Mathématiques | ||
| MATH-500 | Résolution avancée de problèmes mathématiques | 91.3% |
| AIME | Problèmes de mathématiques de compétition | 43.7% |
| AIME 2025 | Problèmes de mathématiques de compétition | 34.7% |
| Respect des instructions et tâches d’agent | ||
| IFBench | Respect des contraintes du prompt | 43.0% |
| AA-LCR | Raisonnement en contexte long | 61% |
| τ²-Bench | Tâches de workflow agentique | 47.1% |
Mesures provenant de Artificial Analysis
Questions fréquentes sur GPT-4.1
Découvrez le positionnement de GPT-4.1, ses meilleurs usages, ses points forts, ses limites pratiques et les précautions d’intégration avec TokenHub.
Qu’est-ce que GPT-4.1 et quelle place occupe-t-il dans la gamme de OpenAI ?+
GPT-4.1 est un modèle GPT non raisonneur à hautes capacités, axé sur le suivi d’instructions, l’usage d’outils et les longs contextes. Il a été retiré de ChatGPT, mais peut rester disponible via API ; vérifiez la fiche TokenHub actuelle.
Quelles charges de travail conviennent le mieux à GPT-4.1 ?+
Usages recommandés : travailler sur de grandes bases de code, un suivi strict des instructions et les workflows applicatifs avec outils. Avant la production, testez des entrées représentatives et définissez des critères d’acceptation mesurables.
Pourquoi choisir GPT-4.1 plutôt qu’un modèle plus petit ou plus ancien ?+
Principaux atouts : une bonne gestion des longs contextes, un respect fiable des consignes détaillées et un usage efficace des outils et appels de fonction. Cet ensemble est particulièrement utile pour un suivi strict des instructions.
Que faut-il valider avant de dépendre de GPT-4.1 ?+
Envisagez un autre modèle si la tâche exige le raisonnement délibéré le plus poussé, une latence minimale est la priorité absolue ou le processus ne permet aucune validation humaine des décisions importantes. Soumettez le code généré à des tests, contrôles de sécurité et relectures humaines avant fusion ou déploiement.
Quelles sont les recommandations pratiques pour utiliser GPT-4.1 sur TokenHub ?+
Dans TokenHub, sélectionnez l’identifiant exact affiché pour GPT-4.1, utilisez l’endpoint documenté pour votre compte et vos identifiants TokenHub. Vérifiez aussi que l’entrée TokenHub fournit les types d’entrée, le comportement des outils et les contrôles de sortie nécessaires.
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MéDias Et Discussions
Sélection de vidéos et publications publiques liées à ce modèle.
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