GPT 4.1 Mini Batch
Red Neuronal
GPT 4.1 Mini: modelo de OpenAI con 1M de tokens. API para código, razonamiento y procesamiento por lotes.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona GPT 4.1 Mini Batch?
GPT 4.1 Mini es un modelo de tamaño medio de OpenAI, comparable en calidad a GPT-4o, pero más rápido y económico. Mantiene una ventana de contexto de 1 millón de tokens, permitiendo procesar documentos extensos, registros y repositorios de código completos en una sola solicitud. La versión batch está diseñada para el procesamiento por lotes: envías grandes conjuntos de tareas y obtienes los resultados sin gestionar colas manualmente. En BotHub, el modelo está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras; el pago se realiza en rublos con tarjetas rusas por el uso real de tokens, los cuales no caducan. En la misma ventana, tienes acceso a más de 250 modelos para comparar respuestas fácilmente. Una API única compatible con OpenAI permite conectar GPT 4.1 Mini a tus servicios y cambiar de modelo sin reescribir la integración. Para empresas, ofrecemos contratos, facturas y facturación electrónica. Casos de uso: etiquetado y clasificación masiva de datos, generación y refactorización de código con depuración, análisis de documentos largos, extracción de datos estructurados mediante llamadas a funciones, y chatbots donde la velocidad es clave.Preguntas frecuentes sobre GPT 4.1 Mini Batch
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto con una ventana de contexto de aproximadamente 1 047 576 tokens. Es adecuado para trabajar con código, refactorización y depuración, análisis de documentos grandes, resumen, tareas STEM y analítica. El modo batch es útil para el procesamiento masivo de datos cuando no necesitas respuestas instantáneas, sino por volumen.
El límite de salida es de 32 768 tokens por respuesta. Esto es suficiente para un artículo extenso, un análisis detallado de un documento, un módulo de código grande o una serie de fragmentos relacionados. Para materiales más largos, divide la tarea en partes: el contexto de 1 047 576 tokens es suficiente para que el modelo recuerde los bloques anteriores.
No se indica un modo de razonamiento separado para este modelo en nuestros datos. Sin embargo, puedes pedirle que detalle la solución paso a paso directamente en el prompt, y desglosará la lógica de la tarea. Si necesitas modelos de razonamiento específicos, es fácil cambiar a otro desde el catálogo de BotHub.
Sí, el modelo admite llamadas a funciones (function calling) y salida estructurada en JSON. Esto permite conectarlo a servicios externos, bases de datos y escenarios de agentes, obteniendo un formato de respuesta predecible. Puedes trabajar a través de la API única de BotHub compatible con OpenAI, sin necesidad de reescribir la integración al cambiar de modelo.
El modelo acepta texto, imágenes y documentos como entrada, incluyendo el procesamiento nativo de archivos. Puedes proporcionarle una captura de pantalla de una interfaz, un esquema, una tabla o un PDF y pedirle que analice el contenido. El audio y el video no están marcados en nuestros datos; el modelo solo genera texto.
Los modelos de la línea GPT-4.1 están entrenados con datos multilingües y funcionan de manera confiable con consultas y documentos en español. No tenemos mediciones específicas por idioma, por lo que te recomendamos evaluar la calidad con tu propia tarea. El acceso al modelo en BotHub está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera, con pago en rublos.