GPT-4.1 Mini

gpt-4.1-mini

GPT-4.1 Mini 将 GPT-4.1 系列的程式碼和指令遵循能力，以更快、更低成本的形式提供出来。它適合高頻開發者工具、结构化生成、信息擷取，以及不需要完整大模型能力的產品功能。它的核心差异是保留 4.1 一代任務纪律性的同时提升生產效率。

上下文視窗

1M Token

最大輸出

32.8K Token

發布日期

2025年4月14日

模態

GPT-4.1 Mini 價格

輸入價格	輸出價格	快取讀取
$0.4/M	$1.6/M	$0.1/M

GPT-4.1 Mini API 能力

推理

不支援

工具呼叫

支援

Temperature 參數

支援

附件

支援

知識庫

2024-04-01

Endpoint 協議

Completions APIMessages APIgemini

GPT-4.1 Mini 模型亮點

GPT-4.1 Mini 以較小的模型提供精準指示遵循、百萬級內容脈絡及低延遲圖文處理能力。

精準指示遵循

嚴格遵循明確要求，協助應用程式在細緻提示下維持行為及輸出一致。

百萬級內容脈絡

支援 1,047,576 token 的內容脈絡視窗，可處理大型文件集、程式碼集合及大量參考資料。

低延遲多模態

不需獨立推論階段即可處理文字與圖像，適合即時回應的視覺及文件應用。

GPT-4.1 Mini 使用情境

GPT-4.1 Mini 適合快速文件分析、高容量程式開發輔助及結合圖像的資訊擷取。

大型文件分析

審閱大型文件集合，擷取需求、比較章節並產出結構化摘要。

高容量程式開發輔助

處理大量程式碼說明、生成及審查請求，同時遵循專案特定指示。

視覺資料擷取

從螢幕截圖、圖表及文件頁面擷取欄位與結論，供後續審查或建立索引使用。

如何透過 TokenHub API 使用 GPT-4.1 Mini

建立 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 基準測試

GPT-4.1 mini

指數分數
Artificial Analysis 綜合能力指數Artificial Analysis 綜合能力指數彙總多個評測維度，用於觀察模型的整體能力表現。	Artificial Analysis 綜合能力評分	16.3
Artificial Analysis 程式碼能力指數Artificial Analysis 程式碼能力指數彙總模型在程式碼生成、除錯與軟體工程任務中的表現。	Artificial Analysis 軟體任務評分	18.5
Artificial Analysis 數學能力指數Artificial Analysis 數學能力指數彙總模型在數學推理與競賽題求解中的表現。	Artificial Analysis 數學推理評分	46.3
知識與推理
MMLU-ProMMLU-Pro 使用比原版 MMLU 更具挑戰的問題，評估模型在學術與專業知識上的綜合能力。	高難度多任務知識評測	78.1%
GPQAGPQA 是面向研究生級科學問題的評測集，用來測試模型的專家級推理能力。	高階科學問題求解	66.4%
HLEHLE 覆蓋多個領域的高難度專家級知識與推理問題。	廣泛專家級考試集合	4.6%
程式碼與工程
LiveCodeBenchLiveCodeBench 使用較新的程式題評估模型程式碼能力，降低訓練資料污染帶來的影響。	近期程式題評測	48.3%
SciCodeSciCode 評估模型在科學計算場景下撰寫 Python 程式碼和實作演算法的能力。	科學計算程式碼挑戰	40.4%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard 評估 AI Agent 在終端環境中完成複雜任務的能力。	高難度終端任務執行	7.6%
數學能力
MATH-500MATH-500 透過一組精選高難度數學題評估模型的問題求解能力。	高難度數學解題	92.5%
AIMEAIME 用競賽風格數學題評估模型的數學推理能力。	數學競賽題	43%
AIME 2025AIME 2025 評估模型在高難度競賽數學題上的表現。	數學競賽題	46.3%
指令遵循與 Agent 任務
IFBenchIFBench 衡量模型遵循複雜指令和約束條件的穩定性。	指令約束遵循	38.3%
AA-LCRAA-LCR 衡量模型在長上下文視窗中的推理品質。	長上下文推理	42.3%
τ²-Benchτ²-Bench 使用帶工具和狀態約束的真實工作流程，評估對話式 Agent 的任務完成能力。	Agent 工作流程任務	52.9%

指標來源 Artificial Analysis

GPT-4.1 Mini 常見問題

了解 GPT-4.1 Mini 的定位、適合的使用情境、主要優勢、使用限制，以及在 TokenHub 中串接時要注意的事項。

開發者該如何理解 GPT-4.1 Mini 的角色？+

GPT-4.1 Mini 是 GPT-4.1 系列中更小、更快的模型，適合高效率執行指令與建置工具型應用。它已從 ChatGPT 下架，但 API 仍可能可用；請以 TokenHub 目前頁面為準。

在哪些情境下，GPT-4.1 Mini 最能發揮實際價值？+

它適合高用量應用請求、嚴格遵循指示以及具工具呼叫的應用流程。正式上線前應使用具代表性的輸入測試，並訂定可衡量的驗收標準。

GPT-4.1 Mini 最實用的特點有哪些？+

它最實用的優勢包括較快的回應速度、良好的成本效益以及出色的長上下文處理。這些特點對嚴格遵循指示尤其有價值。

GPT-4.1 Mini 有哪些實際限制？+

如果工作需要供應商最強的推理能力、品質比速度或成本更重要，或重要決策流程無法安排人工覆核，可以考慮其他模型。涉及事實、法律、財務、醫療或營運的重要結果，應由具備相關資格的人員覆核。

如何在 TokenHub 中呼叫 GPT-4.1 Mini？+

在 TokenHub 中，請選擇頁面顯示的 GPT-4.1 Mini 精確模型識別碼，使用帳戶文件中指定的介面，並以 TokenHub 憑證完成驗證。並確認 TokenHub 頁面是否提供應用所需的輸入類型、工具行為與輸出控制。

準備呼叫 GPT-4.1 Mini？

透過一個 API Key 接入 GPT-4.1 Mini 與更多 AI 模型。

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