GPT-4.1 Mini

gpt-4.1-mini

GPT-4.1 Mini은(는) 출처에서 빠른er/lower-cost GPT-4.1 variant을(를) 핵심 특징으로 제시합니다. 주요 가치는 대량 developer features, 구조화 generation and 추출에 있습니다. 따라서 일반 챗봇처럼 설명하기보다 이 모델만의 차별점을 중심으로 소개하는 것이 적합합니다.

Context Window

1M tokens

Maximum Output

32.8K tokens

Release Date

2025년 4월 14일

Modalities

GPT-4.1 Mini 가격

입력 가격	출력 가격	캐시 읽기
$0.4/M	$1.6/M	$0.1/M

GPT-4.1 Mini API 기능

Reasoning

Not supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Supported

Attachments

Supported

Knowledge Base

2024-04-01

Endpoint Protocols

Completions APIMessages APIgemini

GPT-4.1 Mini 모델 주요 특징

GPT-4.1 Mini는 더 작은 모델에서 정밀한 지시 이행, 백만 토큰급 컨텍스트, 저지연 텍스트 및 이미지 처리를 제공합니다.

정밀한 지시 이행

명시된 요구사항을 충실히 따라 세부 프롬프트에서도 일관된 동작과 출력을 제공합니다.

백만 토큰급 컨텍스트

1,047,576 토큰 컨텍스트 창을 지원해 대규모 문서, 코드 집합, 참고 자료를 처리할 수 있습니다.

저지연 멀티모달 처리

별도 추론 단계 없이 텍스트와 이미지를 처리해 반응성이 중요한 시각 및 문서 애플리케이션을 지원합니다.

GPT-4.1 Mini 사용 사례

GPT-4.1 Mini는 빠른 문서 분석, 대량 코딩 지원, 이미지 기반 정보 추출에 적합합니다.

대규모 문서 분석

대규모 문서 집합을 검토해 요구사항을 추출하고 내용을 비교하며 구조화된 요약을 작성합니다.

대량 코딩 지원

프로젝트별 지침을 따르면서 빈번한 코드 설명, 생성, 검토 요청을 처리합니다.

시각 데이터 추출

스크린샷, 차트, 문서 페이지에서 필드와 핵심 내용을 추출해 후속 검토나 색인에 활용합니다.

TokenHub API로 GPT-4.1 Mini 사용하는 방법

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)

GPT-4.1 Mini 벤치마크

GPT-4.1 mini

지표 점수
Artificial Analysis Intelligence IndexArtificial Analysis Intelligence Index는 여러 평가 영역에서 측정한 모델의 전반적인 역량을 종합한 지표입니다.	종합 역량 평가	16.3
Artificial Analysis Coding IndexArtificial Analysis Coding Index는 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 모델의 성능을 종합한 지표입니다.	코딩 역량 종합 평가	18.5
Artificial Analysis Math IndexArtificial Analysis Math Index는 수학적 추론과 경시대회 형식의 문제 해결 능력을 종합한 지표입니다.	수학적 추론 종합 평가	46.3
지식 및 추론
MMLU-ProMMLU-Pro는 기존 MMLU보다 어려운 문제를 통해 폭넓은 학술 및 전문 지식을 평가합니다.	고난도 다분야 지식	78.1%
GPQAGPQA는 대학원 수준의 과학 문제로 전문적인 추론 능력을 평가하는 벤치마크입니다.	고난도 과학 문제 해결	66.4%
HLEHLE는 다양한 분야의 전문가 수준 지식과 추론 능력을 측정하는 고난도 종합 벤치마크입니다.	다분야 전문가 수준 평가	4.6%
코딩 및 소프트웨어 엔지니어링
LiveCodeBenchLiveCodeBench는 평가 데이터 오염을 줄이기 위해 최근 공개된 프로그래밍 문제로 코딩 능력을 평가합니다.	최신 코딩 문제	48.3%
SciCodeSciCode는 과학적 맥락을 바탕으로 한 알고리즘 구현을 포함해 과학 컴퓨팅용 Python 프로그래밍 능력을 평가합니다.	과학 컴퓨팅 코딩 과제	40.4%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard는 AI 에이전트가 터미널 환경에서 어려운 작업을 완료할 수 있는지 평가합니다.	고난도 터미널 작업 수행	7.6%
수학
MATH-500MATH-500은 엄선된 고난도 문제를 통해 수학적 문제 해결 능력을 평가합니다.	고난도 수학 문제 해결	92.5%
AIMEAIME는 수학 경시대회 형식의 문제를 통해 수학적 추론 능력을 측정합니다.	수학 경시대회 형식 문제	43%
AIME 2025AIME 2025는 고난도 수학 경시대회 문제에 대한 성능을 측정합니다.	수학 경시대회 형식 문제	46.3%
지시 준수 및 에이전트 작업
IFBenchIFBench는 모델이 세부 지시와 제약 조건을 얼마나 일관되게 따르는지 측정합니다.	프롬프트 제약 준수	38.3%
AA-LCRAA-LCR은 긴 컨텍스트 윈도우 전반에서 추론 품질을 측정합니다.	긴 컨텍스트 추론	42.3%
τ²-Benchτ²-Bench는 도구와 상태 제약이 있는 실제 워크플로에서 대화형 에이전트의 역량을 평가합니다.	에이전트 워크플로 작업	52.9%

지표 출처 Artificial Analysis

GPT-4.1 Mini 자주 묻는 질문

GPT-4.1 Mini의 포지션, 적합한 용도, 주요 강점, 고려할 제한 사항과 TokenHub 연동 시 확인할 내용을 알아보세요.

개발자는 GPT-4.1 Mini의 역할을 어떻게 이해하면 되나요?+

GPT-4.1 Mini 모델은 효율적인 지시 준수와 도구 연동 애플리케이션을 위한 GPT-4.1 계열의 더 작고 빠른 모델입니다. ChatGPT에서는 종료되었지만 API에서는 제공될 수 있으므로 TokenHub의 현재 목록을 확인하세요.

GPT-4.1 Mini이 실무에서 가장 큰 가치를 내는 경우는 언제인가요?+

대량 애플리케이션 요청, 엄격한 지시 준수, 그리고 도구 연동 애플리케이션 워크플로에 적합합니다. 프로덕션 적용 전에 대표 입력으로 테스트하고 측정 가능한 승인 기준을 정하세요.

GPT-4.1 Mini의 가장 유용한 특성은 무엇인가요?+

가장 실용적인 강점은 빠른 응답 속도, 비용 효율적인 확장, 그리고 강한 긴 컨텍스트 처리입니다. 이 조합은 엄격한 지시 준수에 특히 유용합니다.

GPT-4.1 Mini의 실무적 한계는 무엇인가요?+

공급자의 최강 추론 성능이 필요한 경우, 속도나 비용보다 품질이 더 중요한 경우, 또는 중요한 의사결정에 사람의 검토를 넣을 수 없는 경우에는 다른 모델을 고려하세요. 사실, 법률, 재무, 의료, 운영과 관련된 중요한 출력은 자격을 갖춘 사람이 검토해야 합니다.

TokenHub에서 GPT-4.1 Mini을 어떻게 호출해야 하나요?+

TokenHub에서는 GPT-4.1 Mini에 표시된 정확한 모델 식별자를 선택하고 계정 문서의 엔드포인트와 TokenHub 자격 증명을 사용하세요. 애플리케이션에 필요한 입력 유형, 도구 동작, 출력 제어가 TokenHub 항목에서 제공되는지 확인하세요.

GPT-4.1 Mini을 사용할 준비가 되셨나요?

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