GPT 4.1 Nano Batch
Red Neuronal
GPT-4.1 Nano es un modelo compacto de OpenAI con contexto de 1M de tokens para procesar tareas de texto rápidamente.
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 Nano Batch?
GPT-4.1 Nano es un modelo compacto de la línea GPT-4.1 de OpenAI, diseñado para tareas donde la baja latencia es crítica: con un tamaño reducido, responde más rápido y es más económico que otros modelos de la serie. El contexto de 1 millón de tokens permite incluir documentos largos, registros y volcados voluminosos en una sola solicitud, y el modo batch es adecuado para el procesamiento diferido de grandes colas de solicitudes. A través de BotHub, el modelo está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera, el pago es en rublos por tokens utilizados, sin suscripción, y los tokens no caducan. Hay más de 250 redes neuronales disponibles en una sola ventana, y una API única compatible con OpenAI permite cambiar entre ellas sin reescribir la integración; el tráfico está cifrado mediante AES-GCM y los datos no se guardan. Es útil para etiquetar y clasificar miles de solicitudes, extraer hechos y campos de contratos e informes largos, preparar resúmenes de textos voluminosos, sugerir autocompletado en interfaces o ejecutar tareas por lotes en bases de conocimiento. Para equipos, hay acceso corporativo con contrato, factura y panel de administración con límites.Preguntas frecuentes sobre GPT 4.1 Nano 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.
gpt-4.1-nano:batch es un modelo compacto de la línea GPT-4.1 en modo por lotes: envía una gran cantidad de solicitudes y recibe los resultados de forma asíncrona. Es adecuado para clasificación, etiquetado, extracción de datos, resumen de documentos y análisis de imágenes cuando el volumen de procesamiento es importante, no la respuesta instantánea.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 32,768 tokens, lo que equivale a decenas de páginas de texto. Para un informe largo o un análisis detallado de instrucciones voluminosas es más que suficiente; si necesita más, divida la tarea en partes y recopile el resultado por fragmentos.
No se indica un modo de razonamiento separado en nuestros datos. Sin embargo, puede pedirle al modelo que desglose la solución paso a paso directamente en el prompt; para una lógica sencilla, esto suele ser suficiente. Si necesita un análisis profundo, hay modelos de razonamiento disponibles en BotHub, y cambiar entre ellos toma solo un paso.
Sí. El modelo admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON, por lo que es fácil integrarlo en pipelines: describe el esquema de respuesta y obtiene campos predecibles sin postprocesamiento. En BotHub, esto funciona a través de una API única compatible con OpenAI, por lo que no tendrá que reescribir la integración.
Se aceptan imágenes y documentos como entrada: puede enviar un escaneo, PDF o imagen junto con una solicitud de texto y obtener un análisis, descripción o datos extraídos. El audio y el video, así como la generación distinta al texto, no están indicados en nuestros datos. La ventana de contexto es de 1,047,576 tokens.
No se menciona nada sobre el idioma de los prompts y las respuestas en nuestros datos, por lo que no prometemos nada de antemano. La forma más fácil de comprobarlo es con sus propias tareas: envíe una solicitud típica y compare la respuesta con otro modelo en la misma ventana de BotHub. Pago en rublos, sin VPN ni tarjeta extranjera.