GPT 4.1 Nano Batch
Réseau Neuronal
GPT-4.1 Nano est un modèle compact d'OpenAI avec 1M de tokens pour le traitement rapide de tâches textuelles.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche GPT 4.1 Nano Batch?
GPT-4.1 Nano est un modèle compact de la gamme GPT-4.1 d'OpenAI, conçu pour les tâches nécessitant une faible latence : grâce à sa petite taille, il répond plus rapidement et coûte moins cher que les autres modèles de la série. Son contexte de 1 million de tokens permet de traiter de longs documents, des journaux et des exports volumineux en une seule requête, et le mode batch est idéal pour le traitement différé de grandes files d'attente. Via BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère, avec un paiement en roubles à l'usage, sans abonnement, et les tokens n'expirent pas. Plus de 250 réseaux de neurones sont disponibles dans une interface unique, et une API compatible OpenAI permet de basculer entre eux sans réécrire l'intégration ; le trafic est chiffré en AES-GCM et les données ne sont pas conservées. Utile pour étiqueter et classer des milliers de demandes, extraire des faits de contrats longs, résumer des textes volumineux, suggérer de l'autocomplétion ou exécuter des tâches par lots sur une base de connaissances. Accès entreprise disponible avec contrat, facture et panneau d'administration.Questions fréquentes sur GPT 4.1 Nano Batch
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
gpt-4.1-nano:batch est un modèle compact de la gamme GPT-4.1 en mode batch : vous envoyez un grand nombre de requêtes et recevez les résultats de manière asynchrone. Adapté à la classification, l'étiquetage, l'extraction de données, la synthèse de documents et l'analyse d'images, lorsque le volume de traitement prime sur la réponse instantanée.
En une seule réponse, le modèle génère jusqu'à 32 768 tokens, soit des dizaines de pages de texte. C'est largement suffisant pour un long rapport ou une analyse détaillée d'instructions volumineuses. Si besoin de plus, divisez la tâche en parties et assemblez le résultat.
Aucun mode de raisonnement spécifique n'est indiqué dans nos données. Cependant, vous pouvez demander au modèle de détailler la solution étape par étape dans le prompt ; pour une logique simple, cela suffit généralement. Si une analyse approfondie est nécessaire, des modèles de raisonnement sont disponibles sur BotHub, et le changement se fait en un clic.
Oui. Le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON, ce qui facilite son intégration dans des pipelines : vous décrivez le schéma de réponse et obtenez des champs prévisibles sans post-traitement. Sur BotHub, cela fonctionne via une API compatible OpenAI, il n'est donc pas nécessaire de réécrire l'intégration.
Les images et les documents sont acceptés en entrée : vous pouvez envoyer un scan, un PDF ou une image avec une requête textuelle pour obtenir une analyse, une description ou des données extraites. L'audio et la vidéo, ainsi que la génération autre que textuelle, ne sont pas indiqués dans nos données. Fenêtre de contexte : 1 047 576 tokens.
Rien n'est indiqué dans nos données concernant la langue des prompts et des réponses, nous ne promettons donc rien à l'avance. Le plus simple est de tester sur vos propres tâches : envoyez une requête type et comparez la réponse avec un autre modèle dans la même fenêtre BotHub. Paiement en roubles, sans VPN ni carte étrangère.