OpenAI - ChatGPT、Sora
Google - Gemini，Nano Banana
人本主义 - Claude
xAI - Grok
DeepSeek
阿里巴巴 - Qwen
字节跳动 - 豆包
所有型号
企业API定制计划
AI应用开发服务
AI智能翻译API
AI SEO/GEO 服务
GEO/AI大模型优化
网络爬虫服务
顶级人工智能工具
顶级人工智能机器人
登录
const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'openai/gpt-4.1-nano-2025-04-14',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-4.1-nano-2025-04-14",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
产品详情
隆重推出 GPT-4.1 Nano：速度快、效率高、易于使用
OpenAI 的 GPT-4.1 Nano 这款模型是 GPT-4.1 系列中速度最快、性价比最高的模型。它专为速度和经济效益至关重要的应用而设计，在文本分类、智能自动补全和高效数据提取等广泛的实际应用场景中均表现出色。该模型彰显了 OpenAI 致力于让更多开发者和组织，特别是那些资源有限且对延迟要求苛刻的用户，能够更便捷地使用先进的 AI 功能。
要点总结： GPT-4.1 Nano 针对以下方面进行了优化 速度和成本效益将先进的人工智能技术应用于实际的现实世界。⚡️💰
技术规格及性能亮点
上下文窗口和知识截止📚
GPT-4.1 Nano 能够处理大量的输入上下文，最多支持…… 1,047,576 个Tokens （相当于约 75 万个单词）。这与完整的 GPT-4.1 模型的处理能力相当，使其能够处理海量信息。该模型单次响应最多可生成 32,768 个词元，其训练数据截止日期为 [日期缺失]。 2024年5月31日。
API定价💰
- 输入标记： 每百万Tokens0.105美元
- 输出标记： 每百万Tokens0.42美元
- 1000个Tokens的价格： 0.000105 美元（输入）+ 0.00042 美元（输出）= 总计 0.000525 美元
- 处理 1 页文本（约 500 字/约 650 个词元）的成本： 0.00006825 美元（输入）+ 0.000273 美元（输出）= 总计 0.00034125 美元
性能基准测试⚙️
尽管 GPT-4.1 Nano 注重速度和成本，但它在关键基准测试中仍保持了强劲的性能：
- MMLU 基准： 在一般知识和推理任务中取得了令人印象深刻的 80.1% 的准确率。
- 长上下文处理： 具备处理 100 万个令牌上下文的完整能力，且性能不下降。
- 速度： 被公认为 OpenAI 迄今为止速度最快的模型，经过精心优化，延迟极低。
- 操作说明如下： 能够严格遵守基本指令。
核心功能：GPT-4.1 Nano 的独特之处
最低延迟，最高速度⚡️
GPT-4.1 Nano 拥有 OpenAI 最快的响应速度，是实时应用的理想之选。它处理输入和生成输出的速度远超其他 GPT 模型，能够提供即时反馈，这对于自动补全建议和分类任务等功能至关重要。该模型在标准任务中优先考虑速度，同时又不会显著降低质量，即使处理百万级输入也能保持高性能。
无与伦比的成本优化💰
该模型使得大规模部署中处理百万级令牌的上下文信息在经济上可行。它为涉及类似输入的重复性任务和自动化工作流程提供了卓越的价值，使组织能够以更经济的方式更广泛地部署人工智能解决方案。
实际应用案例🎯
GPT-4.1 Nano 在各种实际应用中表现出色：
- 文本分类： 对内容审核、情感分析和意图识别非常有效。
- 高效的自动完成功能： 为代码编辑器、搜索引擎和文本输入应用程序提供无缝的自动完成功能。
- 快速数据提取： 快速从文档中提取结构化和半结构化数据。
- 文档分类： 提供强大的元数据标记和文档组织功能。
- 它是一款优秀的“主力军”，适用于处理大量、简单的 AI 任务，在这些任务中，速度比复杂的复杂性更重要。
长篇背景，毫不妥协📚
GPT-4.1 Nano 能够高效地处理和维护包含多达 1000 个文档的上下文。 100万个Tokens这使得它能够处理整个代码库或冗长的报告，同时保持必要的信息检索能力。它能够在完整的上下文窗口中成功执行“大海捞针”式的检索任务，提供全面的长上下文功能，而无需像大型模型那样收取高昂的费用。
API集成🔌
GPT-4.1 Nano 可通过 AIML 的 API 服务轻松供开发者和组织使用。虽然 OpenAI 尚未宣布将其直接集成到 ChatGPT 界面中，但用户可以通过 OpenAI 的 API Playground 立即探索和测试该系统。其设计确保与已使用其他 OpenAI 模型构建的现有工作流程无缝集成。
有关完整的 API 详细信息和技术规范，请参阅 API 参考：文档。
限制和注意事项⚠️
为了实现其卓越的速度和效率，GPT-4.1 Nano 做出了一些权衡：
- 简化推理： 与它的同类产品相比，它在复杂的编码任务和推理方面可能表现较差。
- 提示的精确性： 需要更具体、更明确的提示才能获得最佳结果，这是 GPT-4.1 系列其他模型的共同特点。
- 细致的说明： 该模型可能难以处理非常细致的指令或多步骤推理任务，优先考虑实用性而非特定领域的尖端功能。
重要的： GPT-4.1 Nano 最适合对速度和成本要求极高的应用，而不是对认知复杂性要求极高的应用。
GPT-4.1 Nano 的最佳应用场景📈
GPT-4.1 Nano 非常适合以下需求：
- 需要快速响应和成本效益的大批量分类任务。
- 在开发环境和文本界面中实现无缝的自动完成功能。
- 从大型企业数据湖中实现经济高效的文档处理和信息提取。
- 数据标记、分类和基础内容生成的实用解决方案。
- 为交互式应用程序提供后端支持，在这些应用程序中，即时响应和合理质量至关重要。
GPT-4.1 Nano 如何脱颖而出🌟
- MMLU 分数： 在 MMLU 基准测试中取得了令人印象深刻的 80.1% 的成绩，这对于 OpenAI 最小、最快的模型来说非常了不起。
- 成本效益领导者： 以远低于其他具有类似功能的模型的成本，提供完整的 100 万个Tokens上下文窗口。
- 卓越的延迟性能： 与 GPT-4.1 和 GPT-4.1 Mini 相比，延迟明显更低，这对于对时间要求较高的应用至关重要。
- 它的成本 减少96% 与完整的 GPT-4.1 模型相比，它更加经济实惠，同时保留了适用于各种应用场景的基本功能。这使其成为体验 OpenAI 高级功能的最经济之选，并具备完整的上下文窗口。
摘要：无障碍人工智能的新标准
GPT-4.1 Nano 代表着先进人工智能能力普及化进程中的一次重大飞跃。它前所未有的速度、经济性和实用性能的完美结合，为以往因成本过高而无法使用更昂贵模型的、高容量、低延迟的应用场景开辟了新的可能性。虽然它并非专为复杂推理或高度精密的任务而设计，但其在性能和效率方面的优化平衡使其成为各种日常人工智能应用的理想之选，从而推动各行业的创新和普及。
常见问题解答 (FAQ) ❓
Q1：GPT-4.1 Nano 的主要设计用途是什么？
GPT-4.1 Nano 专为对速度和成本效益要求极高的应用而设计。它在分类、自动补全、数据提取和其他高容量、简单的 AI 工作负载等任务中表现出色。
Q2：GPT-4.1 Nano 的上下文窗口大小是多少？
它拥有令人印象深刻的输入上下文窗口，最多可容纳 1,047,576 个标记（约 750,000 个单词），使其能够有效地处理和维护非常大的文档或代码库的上下文。
Q3：GPT-4.1 Nano 与其他 GPT-4.1 型号相比，成本如何？
GPT-4.1 Nano 的成本效益非常高，比完整的 GPT-4.1 模型便宜 96%。它以更低的价格提供相同的 100 万个 token 的上下文窗口，API 定价为每百万个输入 token 0.105 美元，每百万个输出 token 0.42 美元。
Q4：GPT-4.1 Nano 的主要局限性是什么？
它的主要局限性包括处理高度复杂的推理任务、高级编码和细致的多步骤指令的能力较弱。与功能更强大的同类产品相比，它通常需要更具体、更明确的提示才能获得最佳结果。
Q5：我可以通过 ChatGPT 访问 GPT-4.1 Nano 吗？
目前，OpenAI尚未宣布将GPT-4.1 Nano直接集成到ChatGPT界面中。它主要通过AIML的API服务供开发者使用，并可通过OpenAI的API Playground立即进行测试。
