GPT-4.1 Mini

gpt-4.1-mini

GPT-4.1 Mini reprend les éléments mis en avant par les sources : rapideer/lower-cost GPT-4.1 variant. Sa valeur principale se situe dans grand volume developer features, génération structurée and extraction. 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 Mini

Prix entrée	Prix sortie	Lecture cache
$0.4/M	$1.6/M	$0.1/M

Fonctionnalités API de GPT-4.1 Mini

Reasoning

Not supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Supported

Attachments

Supported

Knowledge Base

2024-04-01

Endpoint Protocols

Completions APIMessages APIgemini

Points forts de GPT-4.1 Mini

GPT-4.1 Mini associe suivi précis des consignes, contexte d’un million de jetons et traitement à faible latence du texte et des images dans un modèle réduit.

Suivi précis des consignes

Suit étroitement les exigences explicites afin de produire un comportement et des sorties cohérents avec des consignes détaillées.

Contexte d’un million de jetons

Prend en charge une fenêtre de 1 047 576 jetons pour traiter de vastes ensembles de documents, de code et de références.

Multimodalité à faible latence

Traite textes et images sans étape de raisonnement distincte, pour des applications visuelles et documentaires réactives.

Cas d’usage de GPT-4.1 Mini

GPT-4.1 Mini convient à l’analyse documentaire réactive, à l’assistance au code à grande échelle et à l’extraction d’informations depuis des images.

Analyse de grands documents

Examine de vastes collections documentaires pour extraire les exigences, comparer les sections et préparer des synthèses structurées.

Assistance au code à grande échelle

Traite de fréquentes demandes d’explication, de génération et de revue de code tout en respectant les consignes propres au projet.

Extraction de données visuelles

Extrait des champs et constats depuis des captures, graphiques et pages de documents pour la vérification ou l’indexation.

Comment utiliser GPT-4.1 Mini via l’API TokenHub

Create API key

import OpenAI from "openai"

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
  baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})

const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)

Benchmark de GPT-4.1 Mini

GPT-4.1 mini

Score d’indice
Artificial Analysis Intelligence IndexL’indice d’intelligence d’Artificial Analysis synthétise les capacités générales du modèle dans plusieurs familles d’évaluation.	Synthèse générale des capacités par Artificial Analysis	16.3
Artificial Analysis Coding IndexL’indice de programmation d’Artificial Analysis synthétise les performances du modèle en programmation et en ingénierie logicielle.	Synthèse des tâches logicielles par Artificial Analysis	18.5
Artificial Analysis Math IndexL’indice mathématique d’Artificial Analysis synthétise le raisonnement mathématique et la résolution de problèmes de type compétition.	Synthèse du raisonnement mathématique par Artificial Analysis	46.3
Connaissances et raisonnement
MMLU-ProMMLU-Pro évalue un large éventail de connaissances académiques et professionnelles avec des questions plus difficiles que le MMLU d’origine.	Connaissances multitâches avancées	78.1%
GPQAGPQA est un benchmark scientifique de niveau universitaire supérieur conçu pour évaluer le raisonnement expert.	Résolution avancée de problèmes scientifiques	66.4%
HLEHLE est un benchmark vaste et exigeant qui évalue les connaissances et le raisonnement de niveau expert dans de nombreux domaines.	Large ensemble d’examens de niveau expert	4.6%
Programmation et ingénierie
LiveCodeBenchLiveCodeBench évalue les capacités de programmation sur des problèmes récents afin de limiter la contamination des données d’évaluation.	Problèmes de programmation récents	48.3%
SciCodeSciCode évalue la programmation Python appliquée au calcul scientifique, notamment l’implémentation d’algorithmes à partir d’un contexte scientifique.	Défis de programmation scientifique	40.4%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard évalue la capacité d’un agent IA à accomplir des tâches difficiles dans un environnement de terminal.	Exécution de tâches complexes dans un terminal	7.6%
Mathématiques
MATH-500MATH-500 évalue la résolution de problèmes mathématiques sur une sélection de questions exigeantes.	Résolution avancée de problèmes mathématiques	92.5%
AIMEAIME mesure le raisonnement mathématique sur des problèmes de type compétition.	Problèmes de mathématiques de compétition	43%
AIME 2025AIME 2025 mesure les performances sur des problèmes exigeants de mathématiques de compétition.	Problèmes de mathématiques de compétition	46.3%
Respect des instructions et tâches d’agent
IFBenchIFBench mesure la fiabilité avec laquelle un modèle respecte des instructions et des contraintes détaillées.	Respect des contraintes du prompt	38.3%
AA-LCRAA-LCR mesure la qualité du raisonnement sur de longues fenêtres de contexte.	Raisonnement en contexte long	42.3%
τ²-Benchτ²-Bench évalue les agents conversationnels dans des workflows réalistes soumis à des contraintes d’outils et d’état.	Tâches de workflow agentique	52.9%

Mesures provenant de Artificial Analysis

Questions fréquentes sur GPT-4.1 Mini

Découvrez le positionnement de GPT-4.1 Mini, ses meilleurs usages, ses points forts, ses limites pratiques et les précautions d’intégration avec TokenHub.

Comment les développeurs doivent-ils comprendre le rôle de GPT-4.1 Mini ?+

GPT-4.1 Mini est un modèle plus petit et plus rapide de la famille GPT-4.1, conçu pour le suivi efficace des instructions et les applications avec outils. Il a été retiré de ChatGPT, mais peut rester disponible via API ; vérifiez la fiche TokenHub actuelle.

Dans quels cas GPT-4.1 Mini apporte-t-il le plus de valeur pratique ?+

Usages recommandés : les requêtes applicatives à fort volume, 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.

Quelles sont les caractéristiques les plus utiles de GPT-4.1 Mini ?+

Principaux atouts : des temps de réponse rapides, une mise à l’échelle économique et une bonne gestion des longs contextes. Cet ensemble est particulièrement utile pour un suivi strict des instructions.

Quelles sont les limites pratiques de GPT-4.1 Mini ?+

Envisagez un autre modèle si la tâche exige la capacité de raisonnement la plus élevée du fournisseur, la qualité prime sur la vitesse ou le coût ou le processus ne permet aucune validation humaine des décisions importantes. Faites valider par une personne qualifiée les résultats importants de nature factuelle, juridique, financière, médicale ou opérationnelle.

Comment appeler GPT-4.1 Mini via TokenHub ?+

Dans TokenHub, sélectionnez l’identifiant exact affiché pour GPT-4.1 Mini, 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.

Prêt à utiliser GPT-4.1 Mini ?

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