Publicado el 17 de abril de 2025 / Actualización del: 17 de abril de 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
AI Modelo GPT-4.1 y Mini & Nano de OpenAI: Programación Boost para el desarrollo de software: ¿el final de GPT-4.5? - Imagen: xpert.digital
Operai reduce los precios y mejora masivamente GPT-4.1-¡La nueva generación de IA realmente puede hacerlo!
GPT-4.1 En detalle: todas las innovaciones y mejoras de un vistazo
OpenAAI ha presentado un desarrollo más importante de su tecnología AI: la familia del modelo GPT-4.1 representa un progreso importante en el procesamiento del lenguaje mecánico y ofrece mejoras significativas con la reducción simultánea de los costos. La nueva línea modelo comprende tres variantes con diferentes características de rendimiento y niveles de precios, todos con un estado de conocimiento extendido hasta junio de 2024. Los modelos se caracterizan particularmente por el progreso en las áreas de programación, seguimiento más detallado y una comprensión mejorada de contextos extensivos.
La familia modelo GPT-4.1 solo está disponible a través de la API y está dirigida principalmente a los desarrolladores. Estos modelos no son accesibles directamente en la interfaz de usuario de ChatGPT.
Adecuado para:
Las tres variantes de la familia GPT-4.1
La nueva familia modelo consta de tres variantes diferentes, cada una de las cuales ha sido optimizada para diferentes aplicaciones y requisitos:
GPT-4.1: El modelo insignia
GPT-4.1 representa el modelo más poderoso de la serie y está dirigido principalmente a desarrolladores de software profesionales y aplicaciones exigentes. Ofrece la inteligencia más alta de la familia con una evaluación de 4/4 de acuerdo con la escala interna de OpenAis y está especialmente adaptada a tareas complejas. El modelo es particularmente adecuado para la investigación científica, el análisis de registros de datos complejos, el desarrollo de soluciones de software exigentes y la creación de contenido creativo matizado. Gracias a su excelente capacidad para generar y revisar el código del programa, GPT-4.1 se posiciona como un modelo líder para aplicaciones de codificación.
GPT-4.1 Mini: el todo terreno equilibrado
GPT-4.1 Mini ofrece un equilibrio equilibrado entre inteligencia (calificación 3/4), velocidad (4/5) y costos. Representa un progreso significativo en modelos más pequeños e incluso supera el GPT-4O anterior en muchos puntos de referencia. Con una velocidad que es casi el doble que la del predecesor, y los costos que son hasta un 83% más bajos, este modelo se posiciona como un versátil todo el ruido para una amplia gama de aplicaciones. GPT-4.1 Mini logra un rendimiento comparable a GPT-4O, pero con menos latencia y costos significativamente reducidos.
GPT-4.1 nano: eficiente ligero
GPT-4.1 Nano es el modelo más rápido y rentable de la familia y se ha desarrollado para aplicaciones críticas o particularmente sensibles a los costos. Es ideal para tareas más simples como clasificación, finalización automática y extracción de información. A pesar de su tamaño compacto, admite la ventana de contexto completa de un millón de tokens y proporciona resultados impresionantes en puntos de referencia específicos como MMLU (80.1%) y GPQA (50.3%).
Mejoras técnicas y aumentos de rendimiento
La familia de modelos GPT-4.1 trae mejoras técnicas significativas a los modelos anteriores:
Ventana de contexto extendido
Los tres modelos de la familia GPT-4.1 apoyan una ventana de contexto extendida de hasta un millón de tokens, lo que corresponde a un aumento de ocho veces en comparación con las versiones anteriores. Esta expansión permite el procesamiento de documentos o base de código muy extensos en una sola comparación redonda: todo el código fuente React se ajustaría ocho veces en este contexto. Por lo tanto, los modelos pueden procesar hasta alrededor de 750,000 palabras en una sola solicitud.
Habilidades mejoradas de programación y codificación
GPT-4.1 se caracteriza por habilidades de programación y codificación significativamente mejoradas. En el punto de referencia verificado SWE-Bench, el modelo alcanza una puntuación impresionante del 54.6%, lo que representa una mejora de 21.4 puntos porcentuales en comparación con GPT-4O y 26.6 puntos porcentuales en comparación con GPT-4.5. Los modelos pueden dominar tareas de programación más complejas y crear un código más preciso en varios lenguajes de programación. Particularmente digno de mención es la capacidad de la codificación frontal con un procesamiento mínimo posterior, con evaluadores humanos que prefieren el resultado de GPT-4.1 en el 80% de los casos.
Seguimiento optimizado de instrucciones
Una de las mejoras pendientes de la familia GPT-4.1 es el cumplimiento más preciso de las instrucciones. En el punto de referencia multiceletría, que mide la capacidad de cumplir con las instrucciones, GPT-4.1 logra el 38.3%, que corresponde a un aumento de 10.5 puntos porcentuales en comparación con GPT-4O. Con la instructancia interna de OpenAIS después de la prueba (subconjunto duro), GPT-4.1 logra un impresionante 49.1% en comparación con solo el 29.2% en GPT-4O. En la práctica, esto significa que GPT-4.1 es mucho mejor de conformidad con los pasos ordenados, rechazando las entradas incorrectas y la respuesta en el formato deseado.
Comparaciones de competencia en el contexto de referencia
El rendimiento de los nuevos modelos se puede cuantificar utilizando varios puntos de referencia:
Codificación de puntos de referencia
En el punto de referencia verificado SWE-Bench, que incluye 500 de personas como tareas de programación clasificadas solucionables, GPT-4.1 logra un resultado impresionante con 54.6%. Aunque permanece detrás de los modelos comparables de Google (Gemini 2.5 Pro) y Anthrope (Claude 3.7 Sonnet), los cuales son de alrededor del 63%, excede claramente otros modelos OpenAI: GPT-4O (noviembre de 2024) alcanzó el 33%, GPT-4.5 38%y OpenAai O3-Mini 49%.
En Aider's Polyglot Benchmark, que prueba la capacidad de revisar el código en varios lenguajes de programación, GPT-4.1 logra aproximadamente el 53%de los 225 problemas, que se encuentra detrás de OpenAai O1 y O3-Mini (aproximadamente 60%cada uno), pero antes de GPT-4O (18%).
Instrucción siguiendo puntos de referencia
GPT-4.1 también muestra un progreso considerable en el área de cumplimiento de la instrucción. Con Ifeval, que verifica el cumplimiento de los requisitos de rendimiento claramente definidos, GPT-4.1 87.4%logra una mejora significativa en comparación con GPT-4O con 81%. Estas mejoras incluyen varios aspectos de las instrucciones para las instrucciones, incluidos los requisitos de formato, las instrucciones negativas, las instrucciones ordenadas, los requisitos de contenido y la clasificación.
Puntos de referencia de contexto largo
Con Video MM, un punto de referencia para la comprensión multimodal de contexto largo, GPT-4.1 establece un nuevo punto de referencia con 72.0% en la categoría "Lang, sin subtítulos", que es una mejora de 6.7 puntos porcentuales en comparación con GPT-4O. En GraphWalks-Benchmark, que prueba la conclusión de varias etapas en contextos largos, GPT-4.1 alcanza el 61.7%, un salto claro en comparación con GPT-4O con 41.7%.
Precios y eficiencia de costo
Un aspecto importante de la familia modelo GPT-4.1 es su mejor eficiencia de costo:
Modelos de precios de las tres variantes
El precio de la familia GPT-4.1 diferencia entre tokens de entrada (tokens enviados a la API), tokens de salida (respuestas generadas por el modelo) y tokens de entrada en caché (para consultas repetidas):
- GPT-4.1: $ 2.00 por millón de tokens de entrada, $ 0.50 por millón de tokens de entrada en caché, $ 8,00 por millón de tokens de salida
- GPT-4.1 Mini: $ 0.40 por millón de tokens de entrada, $ 0.10 por millón de tokens de entrada en caché, tokens de salida de $ 1.60 por millón
- GPT-4.1 Nano: $ 0.10 por millón de tokens de entrada, $ 0.025 por millón de tokens de entrada en caché, $ 0.40 por millón de tokens de salida
Ahorros de costos en comparación con modelos anteriores
La nueva familia modelo ofrece ventajas de costos significativas: GPT-4.1 es un 26% más barato que su predecesor para consultas promedio. GPT-4.1 Mini es incluso 83% más barato que GPT-4O con un rendimiento similar o mejor. GPT-4.1 Nano se posiciona como el modelo más rentable en la cartera de Operai.
Aviso en caché y optimizaciones adicionales
Para las consultas de contexto recurrentes, el descuento en caché del aviso se incrementó al 75% (anteriormente 50%), lo que permite ahorros de costos adicionales. Además, Operai ofrece largas solicitudes de contexto sin costos adicionales más allá de los costos de token estándar.
Adecuado para:
Casos de aplicación y posibles usos
Los diferentes modelos de la familia GPT-4.1 son adecuados para diferentes aplicaciones:
Aplicaciones para desarrolladores de software
GPT-4.1 está dirigido principalmente a desarrolladores de software y ofrece ventajas significativas en la programación. Es particularmente adecuado para la codificación frontal, que requiere menos postprocesamiento y para el desarrollo de interfaces, donde está disponible para revisar los bloques de código individuales sin reemplazar el archivo completo. Los modelos pueden dominar tareas de programación más complejas y crear un código más preciso en varios lenguajes de programación.
Aplicaciones corporativas
La familia GPT-4.1 ofrece una variedad de usos para las empresas. El modelo insignia GPT-4.1 es adecuado para la investigación científica, el análisis de registros de datos complejos, el desarrollo de soluciones de software exigentes y la creación de contenido creativo matizado. GPT-4.1 Mini ofrece un equilibrio equilibrado para las aplicaciones cotidianas, mientras que GPT-4.1 Nano es ideal para tareas sensibles a los costos, como la clasificación o la finalización de automóviles.
Casos de aplicación específicos del modelo
Cada familia de la familia tiene fortalezas específicas:
- GPT-4.1: Ideal para flujos de trabajo de codificación complejos, el procesamiento de documentos grandes y tareas exigentes con varios pasos
- GPT-4.1 Mini: Adecuado para herramientas interactivas que requieren respuestas rápidas, con suficiente inteligencia para seguir instrucciones detalladas
- GPT-4.1 Nano: óptimo para tareas como la completación automática, la clasificación y la extracción de información de documentos grandes en los que la velocidad y la eficiencia de los rentabilidad están en primer plano
Disponibilidad y perspectivas futuras
Disponibilidad e integración de API
La familia modelo GPT-4.1 solo está disponible a través de la API de OpenAI. Según OpenAAI, la integración directa en ChatGPT no está planificada. Sin embargo, algunas mejoras de GPT-4.1 ya se han transferido a la versión GPT 4O del chatbot, y otras funciones se agregan gradualmente.
Opciones de ajuste fino
Operai ofrece soporte de ajuste fino para GPT-4.1 y GPT-4.1 Mini desde el día del lanzamiento del mercado, mientras que se está planificando el soporte para GPT-4.1 Nano. Esto abre opciones adicionales para adaptar los modelos a requisitos y aplicaciones comerciales específicos.
Efectos en los modelos existentes
Con la introducción de GPT-4.1, OpenAI ha anunciado que el soporte para el modelo GPT-4.5 en la API ha terminado, ya que GPT-4.1 ofrece funciones similares en condiciones más baratas. Esto subraya el realineamiento estratégico de OpenAI en modelos más potentes y más efectivos.
Potencia AI hecha a medida: GPT-4.1, mini y nano-la solución de IA perfecta para cada necesidad
La familia del modelo GPT-4.1 representa un progreso significativo en la tecnología AI de OpenAAI. Al combinar un rendimiento mejorado, funciones extendidas y menores costos, aborda directamente los requisitos prácticos de los desarrolladores y empresas. El enfoque en la programación, las instrucciones más precisas para las instrucciones y una comprensión de contexto ampliado subraya OpenAIS para desarrollar modelos de IA que puedan usarse de manera más efectiva en escenarios reales.
El posicionamiento diferenciado de las tres variantes del modelo permite a los usuarios elegir la solución correcta dependiendo del requisito y el presupuesto. Mientras que GPT-4.1 está diseñado para las tareas más exigentes, GPT-4.1 Mini y GPT-4.1 Nano ofrecen alternativas rentables para áreas específicas de aplicación. Esta estrategia podría ayudar a acelerar aún más la propagación de las tecnologías de IA en diferentes industrias y áreas de aplicación.
Con esta familia modelo, OpenAI da otro paso hacia la visión de desarrollar sistemas de IA que pueden actuar como "ingeniero de software de agente", es decir, como un agente de IA independiente que puede asumir tareas complejas desde el desarrollo hasta la garantía de calidad. Por lo tanto, las mejoras en la familia GPT-4.1 podrían considerarse como bloques de construcción importantes para la próxima generación de aplicaciones de IA.
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