Head-to-Head Model Comparison

GPT-4.1 vs GPT-4.1 mini

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Revisado por el equipo de investigación de GetInfoUsÚltima revisión: October 2026Política editorial

Cambia y Compara Cualquier Modelo

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GPT-4.1Profile

GPT-4.1 miniProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

OpenAI

GPT-4.1

Modelo Insignia de Frontera

GPT-4.1 de OpenAI es un modelo de IA diseñado para razonamiento empresarial de frontera, programación avanzada y flujos de producción, con ventana de contexto de 1.0M, velocidad de 110 tokens/s, índice de inteligencia de 48/100 y tarifa de

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

Modelo Ligero y Económico

GPT-4.1 mini de OpenAI es un modelo de IA diseñado para máxima eficiencia de costos por token y alta velocidad en producción, con ventana de contexto de 1.0M, velocidad de 165 tokens/s, índice de inteligencia de 36/100 y tarifa de $0.4/$1.6

Intelligence Index36 / 100

Input Token:

$0.40 / 1M

Output Token:

$1.60 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

36.5%

Diferencias Clave de un Vistazo

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 →

Característica	GPT-4.1	GPT-4.1 mini
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	48	36
Provider	OpenAI	OpenAI
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 text	1.05M tokens~1,571 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	33K	33K
Throughput Speed Tokens generated per second	110 tok/s	165 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

¿Quién gana en cada área?

At-a-glance decision framework

Código

GPT-4.1

+18.1% SWE-bench lead

Costo

GPT-4.1 mini

5.0x cheaper monthly runtime

Velocidad

GPT-4.1 mini

+50% faster generation

Contexto

Tied

1.05M tokens window

Puntuaciones de Benchmarks Verificadas

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

Latencia y Tiempo de Respuesta

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

Simulador Interactivo de Costos de Tokens

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

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% 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

Ventana de contexto de 1.0M con hasta 33K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 54.6% · GPQA Diamond 65%)
Rendimiento ágil de 110 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 480 ms
Economía de API competitiva ($2/$8 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas

Considerations & Trade-offs

Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
En volúmenes masivos de tokens, se recomienda activar el caché de prompts y Batch API para optimizar costos

GPT-4.1 mini · Strengths & Key Advantages

Ventana de contexto de 1.0M con hasta 33K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 36.5% · GPQA Diamond 49.5%)
Rendimiento ágil de 165 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 300 ms
Economía de API competitiva ($0.4/$1.6 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas

Considerations & Trade-offs

Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad

Token Use & Task Economics

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

Metric	GPT-4.1	GPT-4.1 mini
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.72	$0.14
Output Tokens / Task Tokens generated per task	52K	48K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

Especificaciones Técnicas

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Característica	GPT-4.1	GPT-4.1 mini
Official API Model ID (SDK)	gpt-4-1	gpt-4-1-mini
API Protocol	OpenAI Responses API & Chat Completions v1	OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date	2025-04	2025-04
Knowledge Cutoff	June 2024	June 2024
Architecture	Dense multimodal transformer	Dense multimodal transformer (small)
Parameters	Confidential	Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM	10,000 – 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 window	Flat rate ($0.4/1M in) across full 1048K window
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic 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 Agent	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG	Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning Support	Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)	Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token Billing	Text 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 VRAM	Cloud-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 Classification	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalities	text, vision	text, vision
Output Modalities	text	text

GPT-4.1 vs GPT-4.1 mini: Respuestas Rápidas (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.

Veredicto

Tanto GPT-4.1 (Ideal para razonamiento empresarial de frontera, programación avanzada y flujos de producción, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como GPT-4.1 mini (Ideal para máxima eficiencia de costos por token y alta velocidad en producción, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: GPT-4.1 lidera en inteligencia general y programación, GPT-4.1 mini ofrece mayor velocidad de generación de tokens y GPT-4.1 mini resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, GPT-4.1 o GPT-4.1 mini?+

En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, GPT-4.1 obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.

¿Cuánto cuesta la API de GPT-4.1 frente a GPT-4.1 mini?+

GPT-4.1 cuesta $2.00 / $8.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que GPT-4.1 mini cuesta $0.40 / $1.60. En costo combinado, GPT-4.1 mini es la opción más económica.

¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+

GPT-4.1 cuenta con 1.05M tokens de contexto frente a 1.05M tokens de GPT-4.1 mini. En velocidad de inferencia, GPT-4.1 mini ofrece un rendimiento superior.

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Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

GPT-4.1 vs GPT-4.1 mini

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GPT-4.1

GPT-4.1 mini

¿Quién gana en cada área?

Puntuaciones de Benchmarks Verificadas

Latencia y Tiempo de Respuesta

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