Publicado el: 17 de abril de 2025 / Actualizado el: 17 de abril de 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
Modelo de IA de OpenAI GPT-4.1, mini y nano: Impulso a la programación para el desarrollo de software. ¿El fin de GPT-4.5? – Imagen: Xpert.Digital
OpenAI reduce los precios y mejora enormemente GPT-4.1: ¡esto es lo que realmente puede hacer la nueva generación de IA!
GPT-4.1 en detalle: Todas las nuevas características y mejoras de un vistazo
OpenAI ha presentado un avance significativo en su tecnología de IA: la familia de modelos GPT 4.1 representa un gran avance en el procesamiento del lenguaje máquina, ofreciendo mejoras sustanciales a la vez que reduce los costos. La nueva línea de modelos consta de tres variantes con diferentes características de rendimiento y precios, todas con bases de conocimiento ampliadas hasta junio de 2024. Los modelos destacan especialmente por sus mejoras en la programación, una mayor precisión en la adherencia a las instrucciones y una mejor comprensión de contextos complejos.
La familia de modelos GPT 4.1 está disponible exclusivamente a través de la API y está dirigida principalmente a desarrolladores. Estos modelos no son directamente accesibles desde la interfaz de usuario de ChatGPT.
Adecuado para:
Las tres variantes de la familia GPT-4.1
La nueva familia de modelos consta de tres variantes diferentes, cada una optimizada para diferentes aplicaciones y requisitos:
GPT-4.1: El modelo insignia
GPT-4.1 representa el modelo más potente de la serie y está dirigido principalmente a desarrolladores de software profesionales y casos de uso exigentes. Ofrece la inteligencia más alta de la familia, con una calificación de 4/4 en la escala interna de OpenAI, y está diseñado específicamente para tareas complejas. El modelo es especialmente adecuado para la investigación científica, el análisis de conjuntos de datos complejos, el desarrollo de soluciones de software sofisticadas y la creación de contenido creativo con matices. Gracias a su excepcional capacidad para generar y reescribir código de programa, GPT-4.1 se posiciona como un modelo líder para la codificación de aplicaciones.
GPT-4.1 mini: El todoterreno equilibrado
El GPT-4.1 mini ofrece una combinación equilibrada de inteligencia (puntuación 3/4), velocidad (4/5) y precio. Representa un avance significativo en modelos más pequeños e incluso supera al anterior GPT-4o en muchas pruebas de rendimiento. Con velocidades que casi duplican las de su predecesor y un precio hasta un 83 % inferior, este modelo se posiciona como un dispositivo versátil para una amplia gama de aplicaciones. El GPT-4.1 mini alcanza un rendimiento comparable al del GPT-4o, pero con menor latencia y un coste significativamente reducido.
GPT-4.1 nano: Ligero y eficiente
GPT-4.1 nano es el modelo más rápido y rentable de la familia y fue desarrollado para aplicaciones con latencia crítica o especialmente sensibles a los costos. Es ideal para tareas más sencillas como clasificación, autocompletado y extracción de información. A pesar de su tamaño compacto, admite la ventana de contexto completa de un millón de tokens y ofrece resultados impresionantes en pruebas de referencia específicas como MMLU (80,1%) y GPQA (50,3%).
Mejoras técnicas y mejoras de rendimiento
La familia de modelos GPT-4.1 aporta importantes mejoras técnicas respecto a sus predecesores:
Ventana de contexto extendida
Los tres modelos de la familia GPT 4.1 admiten una ventana de contexto ampliada de hasta un millón de tokens, ocho veces más que en versiones anteriores. Esta mejora permite procesar documentos o bases de código muy grandes en una sola pasada; a modo de comparación, el código fuente completo de React cabría en este contexto ocho veces. Por lo tanto, los modelos pueden procesar hasta aproximadamente 750.000 palabras en una sola consulta.
Habilidades mejoradas de programación y codificación
GPT-4.1 se caracteriza por capacidades de programación y codificación significativamente mejoradas. En la prueba de referencia verificada de SWE-bench, el modelo obtuvo una impresionante puntuación del 54,6 %, lo que representa una mejora de 21,4 puntos porcentuales con respecto a GPT-40 y de 26,6 puntos porcentuales con respecto a GPT-4.5. Los modelos pueden gestionar tareas de programación más complejas y generar código más preciso en diversos lenguajes de programación. Cabe destacar su capacidad para realizar codificación front-end con un posprocesamiento mínimo, y los evaluadores humanos prefieren el resultado de GPT-4.1 en el 80 % de los casos.
Cumplimiento optimizado de las instrucciones
Una de las mejoras más destacadas de la familia GPT-4.1 es su seguimiento de instrucciones más preciso. En el benchmark MultiChallenge, que mide la capacidad de seguimiento de instrucciones, GPT-4.1 obtuvo un 38,3 %, un aumento de 10,5 puntos porcentuales con respecto a GPT-40. En la prueba interna de seguimiento de instrucciones (subconjunto difícil) de OpenAI, GPT-4.1 alcanzó un impresionante 49,1 %, en comparación con tan solo el 29,2 % de GPT-40. En la práctica, esto significa que GPT-4.1 es significativamente mejor en el seguimiento de pasos ordenados, el rechazo de entradas erróneas y la respuesta en el formato deseado.
Comparaciones de rendimiento en un contexto de referencia
El rendimiento de los nuevos modelos se puede cuantificar utilizando diversos puntos de referencia:
Puntos de referencia de codificación
En el SWE-bench Verified Benchmark, que comprende 500 tareas de programación clasificadas como resolubles por humanos, GPT-4.1 alcanza un impresionante resultado del 54,6 %. Si bien este resultado es inferior al de modelos comparables de Google (Gemini 2.5 Pro) y Anthropic (Claude 3.7 Sonnet), ambos con un rendimiento aproximado del 63 %, supera significativamente a otros modelos de OpenAI: GPT-4o (noviembre de 2024) alcanzó el 33 %, GPT-4.5 el 38 % y OpenAI o3-mini el 49 %.
En el Polyglot Benchmark de Aider, que prueba la capacidad de revisar código en varios lenguajes de programación, GPT-4.1 logra aproximadamente el 53% de los 225 problemas, lo que lo coloca detrás de OpenAI o1 y o3-mini (cada uno alrededor del 60%), pero por delante de GPT-4o (18%).
Puntos de referencia para el seguimiento de instrucciones
GPT-4.1 también muestra un progreso significativo en el cumplimiento de las instrucciones. En IFEval, que evalúa el cumplimiento de requisitos de rendimiento claramente definidos, GPT-4.1 alcanza un 87,4 %, una mejora significativa respecto al 81 % de GPT-40. Estas mejoras abarcan diversos aspectos del cumplimiento de las instrucciones, como requisitos de formato, instrucciones negativas, instrucciones ordenadas, requisitos de contenido y precedencia.
Puntos de referencia del contexto a largo plazo
En Video-MME, un referente para la comprensión multimodal de contextos extensos, GPT-4.1 establece un nuevo estándar con un 72,0 % en la categoría "largo, sin subtítulos", lo que representa una mejora de 6,7 puntos porcentuales con respecto a GPT-40. En el referente Graphwalks, que evalúa el razonamiento multietapa en contextos extensos, GPT-4.1 alcanza un 61,7 %, un aumento significativo en comparación con el 41,7 % de GPT-40.
Precios y eficiencia de costos
Un aspecto clave de la familia de modelos GPT-4.1 es su mejorada relación calidad-precio:
Modelos de precios de las tres variantes
Los precios de la familia GPT-4.1 diferencian entre tokens de entrada (tokens enviados a la API), tokens de salida (respuestas generadas por el modelo) y tokens de entrada almacenados en caché (para solicitudes repetidas):
- GPT-4.1: $2.00 por millón de tokens de entrada, $0.50 por millón de tokens de entrada almacenados 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 almacenados en caché, $1,60 por millón de tokens de salida
- GPT-4.1 nano: $0,10 por millón de tokens de entrada, $0,025 por millón de tokens de entrada almacenados en caché, $0,40 por millón de tokens de salida
Ahorro de costes en comparación con los modelos anteriores
La nueva familia de modelos ofrece importantes ventajas en cuanto a costes: GPT-4.1 es un 26 % más económico que su predecesor para consultas promedio. GPT-4.1 mini es incluso un 83 % más económico que GPT-40, con un rendimiento similar o superior. GPT-4.1 nano se posiciona como el modelo más rentable del portafolio de OpenAI.
Almacenamiento en caché rápido y otras optimizaciones
Para las solicitudes de contexto recurrentes, el descuento por almacenamiento en caché de solicitudes se ha incrementado al 75 % (anteriormente era del 50 %), lo que permite un ahorro adicional. Además, OpenAI ofrece solicitudes de contexto largas sin coste adicional, más allá del coste estándar del token.
Adecuado para:
Casos de uso y aplicaciones
Los distintos 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 importantes ventajas en programación. Es especialmente adecuado para la codificación front-end, donde se requiere menos posprocesamiento, y para el desarrollo de interfaces, donde permite la revisión de bloques de código individuales sin reemplazar el archivo completo. Los modelos pueden gestionar tareas de programación más complejas y generar código más preciso en diversos lenguajes de programación.
Aplicaciones empresariales
La familia GPT-4.1 ofrece una amplia gama de aplicaciones para empresas. El modelo estrella, GPT-4.1, es ideal para la investigación científica, el análisis de conjuntos de datos complejos, el desarrollo de soluciones de software sofisticadas y la creación de contenido creativo con matices. El GPT-4.1 mini ofrece un rendimiento equilibrado para aplicaciones cotidianas, mientras que el GPT-4.1 nano es ideal para tareas con costes reducidos, como la clasificación o el autocompletado.
Casos de uso específicos del modelo
Cada modelo de la familia tiene puntos fuertes específicos:
- GPT-4.1: Ideal para flujos de trabajo de codificación complejos, procesamiento de documentos grandes y tareas exigentes de varios pasos
- GPT-4.1 mini: Adecuado para herramientas interactivas que requieren respuestas rápidas, a la vez que poseen la inteligencia suficiente para seguir instrucciones detalladas
- GPT-4.1 nano: óptimo para tareas como autocompletar, clasificación y extracción de información de documentos grandes donde la velocidad y la rentabilidad son primordiales
Disponibilidad y perspectivas futuras
Disponibilidad e integración de API
La familia de modelos GPT-4.1 está disponible exclusivamente a través de la API de OpenAI. Según OpenAI, no está prevista su integración directa con ChatGPT. Sin embargo, ya se han incorporado algunas mejoras de GPT-4.1 a la versión GPT-40 del chatbot, y se están añadiendo nuevas funciones gradualmente.
Opciones de ajuste fino
OpenAI ofrece compatibilidad con GPT-4.1 y GPT-4.1 mini desde el primer día, y está previsto que también sea compatible con GPT-4.1 nano. Esto abre nuevas posibilidades para adaptar los modelos a requisitos empresariales y casos de uso específicos.
Impacto en los modelos existentes
Con la introducción de GPT-4.1, OpenAI anunció que dejaría de dar soporte al modelo GPT-4.5 en su API, ya que GPT-4.1 ofrece una funcionalidad similar en condiciones más favorables. Esto subraya la reestructuración estratégica de OpenAI hacia modelos más potentes y rentables.
Potencia de IA a medida: GPT-4.1, Mini y Nano: la solución de IA perfecta para cada necesidad
La familia de modelos GPT-4.1 representa un avance significativo en la tecnología de IA de OpenAI. Al combinar un rendimiento mejorado, funciones optimizadas y menores costos, aborda directamente las necesidades prácticas de desarrolladores y empresas. Su enfoque en la programación, un seguimiento de instrucciones más preciso y una mejor comprensión del contexto subrayan el compromiso de OpenAI con el desarrollo de modelos de IA que se puedan implementar de forma más eficaz en escenarios reales.
El posicionamiento diferenciado de las tres variantes del modelo permite a los usuarios elegir la solución adecuada según sus necesidades y presupuesto. Si bien el GPT-4.1 está diseñado para las tareas más exigentes, el GPT-4.1 mini y el GPT-4.1 nano ofrecen alternativas rentables para aplicaciones específicas. Esta estrategia podría ayudar a acelerar aún más la adopción de tecnologías de IA en diversas industrias y áreas de aplicación.
Con esta familia de modelos, OpenAI avanza en su visión de desarrollar sistemas de IA que funcionen como "ingenieros de software agenticos", es decir, como agentes de IA independientes capaces de gestionar tareas complejas, desde el desarrollo hasta el control de calidad. Por lo tanto, las mejoras de la familia GPT-4.1 podrían considerarse componentes fundamentales para la próxima generación de aplicaciones de IA.
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