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Head-to-Head Model Comparison

GPT-4.1 vs GPT-4.1 mini

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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GPT-4.1 vs GPT-4.1 mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

GPT-4.1 von OpenAI und GPT-4.1 mini von OpenAI gehören zu den führenden KI-Modellen. GPT-4.1 bietet ein Kontextfenster von 1.05M Tokens bei API-Preisen von $2.00/$8.00 pro 1M Tokens, während GPT-4.1 mini 1.05M Tokens Kontext zu $0.40/$1.60 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.

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Profile
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Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
OpenAI

GPT-4.1

Frontier-Flaggschiff-Modell

GPT-4.1 von OpenAI ist ein KI-Modell für anspruchsvolles Enterprise-Reasoning, Softwareentwicklung und produktive KI-Workflows mit 1.0M Kontextfenster, 110 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 48/100 und $2/$8 pro 1M Token.

Intelligence Index48 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$8.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

54.6%

OpenAI

GPT-4.1 mini

Kompaktes Effizienz-Modell

GPT-4.1 mini von OpenAI ist ein KI-Modell für maximale Kosteneffizienz pro Token und ressourcenschonende Produktions-Workloads mit 1.0M Kontextfenster, 165 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 36/100 und $0.4/$1.6 pro 1M Token.

Intelligence Index36 / 100
Input Token:

$0.40 / 1M

Output Token:

$1.60 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

36.5%

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • GPT-4.1 mini is 5.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-4.1 mini is faster at 165 tok/s vs 110 tok/s.
  • GPT-4.1 leads on SWE-bench coding (54.6% vs 36.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGPT-4.1GPT-4.1 mini
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4836
Provider
OpenAIOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$2.00 / 1M$0.40 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$8.00 / 1M$1.60 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$1.55 / 1M$0.31 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1.05M tokens~1,571 A4 pages of text1.05M tokens~1,571 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
33K33K
Throughput Speed
Tokens generated per second
110 tok/s165 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
54.6%36.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
65%49.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.50 / 1M$0.10 / 1M

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework
Coding
GPT-4.1
+18.1% SWE-bench lead
Cost
GPT-4.1 mini
5.0x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-4.1 mini
+50% faster generation
Context
Tied
1.05M tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GPT-4.1GPT-4.1 mini
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

54.6%vs36.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

65%vs49.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

81%vs68%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1338ptsvs1258pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

9.8%vs6.2%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

30%vs19%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

36.5%vs24.5%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

58.5%vs38%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

55.5%vs42%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

70%vs57.5%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

110 tok/s vs165 tok/s

Latenz & Antwortzeit

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
GPT-4.10.48s
GPT-4.1 mini0.30s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT-4.15.03s
GPT-4.1 mini3.33s

Interaktiver Token-Kosten-Simulator

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
GPT-4.1 Monthly API Bill
$10.95 / month
$2/1M in · $8/1M out
GPT-4.1 mini Monthly API Bill
$2.19 / month
$0.4/1M in · $1.6/1M out
GPT-4.1 mini saves approximately $8.76 / month (80%) under this workload.5.0x Savings

GPT-4.1 · Strengths & Key Advantages

  • 1.0M Kontextfenster und bis zu 33K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 54.6% · GPQA Diamond 65%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 110 Token/Sekunde bei nur 480 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Effiziente API-Struktur ($2/$8 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
  • Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
  • Bei hohem Anfragevolumen empfiehlt sich der Einsatz von Prompt-Caching und Batch-API zur Kostenoptimierung

GPT-4.1 mini · Strengths & Key Advantages

  • 1.0M Kontextfenster und bis zu 33K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 36.5% · GPQA Diamond 49.5%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 165 Token/Sekunde bei nur 300 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Effiziente API-Struktur ($0.4/$1.6 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
  • Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricGPT-4.1GPT-4.1 mini
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.72$0.14
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
52K48K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Technische Spezifikationen

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGPT-4.1GPT-4.1 mini
Official API Model ID (SDK)gpt-4-1gpt-4-1-mini
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2025-042025-04
Knowledge CutoffJune 2024June 2024
ArchitectureDense multimodal transformerDense multimodal transformer (small)
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($2/1M in) across full 1048K windowFlat rate ($0.4/1M in) across full 1048K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.5/1M (no extra cache-write fee)Automatic prefix caching at $0.1/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiestexttext

GPT-4.1 vs GPT-4.1 mini: Schnelle Antworten (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-4.1 or GPT-4.1 mini?

GPT-4.1 is more intelligent. It scores 48 compared with 36 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-4.1 mini is faster, generating 165 tokens per second compared with 110 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-4.1 mini is cheaper at $0.31 per 1M tokens blended, compared with $1.55 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-4.1 mini has lower latency, with a time to first token of 0.30s compared with 0.48s.

Fazit

Sowohl GPT-4.1 (Optimal für anspruchsvolles Enterprise-Reasoning, Softwareentwicklung und produktive KI-Workflows, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch GPT-4.1 mini (Optimal für maximale Kosteneffizienz pro Token und ressourcenschonende Produktions-Workloads, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: GPT-4.1 führt bei komplexem Reasoning und Coding, GPT-4.1 mini liefert den höheren Token-Durchsatz und GPT-4.1 mini ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – GPT-4.1 oder GPT-4.1 mini?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt GPT-4.1 vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von GPT-4.1 und GPT-4.1 mini?+

GPT-4.1 kostet $2.00 / $8.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, GPT-4.1 mini liegt bei $0.40 / $1.60. Beim gewichteten Gesamtpreis ist GPT-4.1 mini günstiger.

Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+

GPT-4.1 bietet 1.05M Tokens Kontext gegenüber 1.05M Tokens bei GPT-4.1 mini. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt GPT-4.1 mini vorn.

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Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von OpenAI und OpenAI, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).