Head-to-Head Model Comparison

GPT-4.1 nano vs GPT-4o mini

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale

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GPT-4.1 nanoProfile

GPT-4o miniProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

OpenAI

GPT-4.1 nano

Modèle Léger et Économique

GPT-4.1 nano de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, offrant une fenêtre de contexte de 1.0M, une vitesse de 220 tokens/s, un indice d’intelligence de 26

Intelligence Index26 / 100

Input Token:

$0.10 / 1M

Output Token:

$0.40 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

24%

OpenAI

GPT-4o mini

Modèle Léger et Économique

GPT-4o mini de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 140 tokens/s, un indice d’intelligence de 30/

Intelligence Index30 / 100

Input Token:

$0.15 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

24.5%

Différences Clés en un Coup d’Œil

GPT-4.1 nano is 1.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
GPT-4.1 nano has a larger context window (1M vs 128K tokens).
GPT-4.1 nano is faster at 220 tok/s vs 140 tok/s.
GPT-4o mini leads on SWE-bench coding (24.5% vs 24.0%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Caractéristique	GPT-4.1 nano	GPT-4o mini
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	26	30
Provider	OpenAI	OpenAI
Input Price Cost per million input tokens	$0.10 / 1M	$0.15 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.40 / 1M	$0.60 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.08 / 1M	$0.14 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	1.05M tokens~1,571 A4 pages of text	128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	33K	16K
Throughput Speed Tokens generated per second	220 tok/s	140 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	24%	24.5%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	38%	40.2%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.03 / 1M	$0.07 / 1M

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework

Code

GPT-4o mini

+0.5% SWE-bench lead

Coût

GPT-4.1 nano

1.6x cheaper monthly runtime

Vitesse

GPT-4.1 nano

+57% faster generation

Contexte

GPT-4.1 nano

1.05M tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

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

GPT-4.1 nanoGPT-4o mini

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

24%vs24.5%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

38%vs40.2%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

55.5%vs58.5%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1195ptsvs1228pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

4.4%vs6.4%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

12.5%vs16.2%

SciCode (Scientific Computing)

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

15%vs14.7%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

25.5%vs28.3%

AIME (Advanced Math Competition)

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

30.5%vs46.2%

Long-Context Reasoning

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

48%vs52.7%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

220 tok/s vs140 tok/s

Latence et Temps de Réponse

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-4.1 nano0.22s

GPT-4o mini0.31s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

GPT-4.1 nano2.49s

GPT-4o mini3.88s

Simulateur Interactif de Coût 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 nano Monthly API Bill

$0.55 / month

$0.1/1M in · $0.4/1M out

GPT-4o mini Monthly API Bill

$0.88 / month

$0.15/1M in · $0.6/1M out

GPT-4.1 nano saves approximately $0.33 / month (38%) under this workload.1.6x Savings

GPT-4.1 nano · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 1.0M et capacité de sortie maximale de 33K tokens (SWE-bench Verified 24% · GPQA Diamond 38%)
Débit rapide de 220 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 220 ms
Tarification API optimisée ($0.1/$0.4 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts

Considerations & Trade-offs

Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

GPT-4o mini · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 24.5% · GPQA Diamond 40.2%)
Débit rapide de 140 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 310 ms
Tarification API optimisée ($0.15/$0.6 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts

Considerations & Trade-offs

Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

Token Use & Task Economics

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

Metric	GPT-4.1 nano	GPT-4o mini
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.04	$0.16
Output Tokens / Task Tokens generated per task	42K	45K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Caractéristique	GPT-4.1 nano	GPT-4o mini
Official API Model ID (SDK)	gpt-4-1-nano	gpt-4o-mini
API Protocol	OpenAI Responses API & Chat Completions v1	OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date	2025-04	2024-07
Knowledge Cutoff	June 2024	October 2023
Architecture	Dense multimodal transformer (nano)	Small Multimodal Dense
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) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($0.1/1M in) across full 1048K window	Flat rate ($0.15/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $0.025/1M (no extra cache-write fee)	Automatic prefix caching at $0.075/1M (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 nano vs GPT-4o mini: Réponses Rapides (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-4.1 nano or GPT-4o mini?

GPT-4o mini is more intelligent. It scores 30 compared with 26 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-4.1 nano is faster, generating 220 tokens per second compared with 140 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-4.1 nano is cheaper at $0.08 per 1M tokens blended, compared with $0.14 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-4.1 nano has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 0.31s.

Which model has a larger context window?

GPT-4.1 nano has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 128K tokens.

Verdict

GPT-4.1 nano (Conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et GPT-4o mini (Conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : GPT-4o mini domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GPT-4.1 nano assure un débit supérieur et GPT-4.1 nano offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, GPT-4.1 nano ou GPT-4o mini ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, GPT-4o mini prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.

Quelle est la différence de prix API entre GPT-4.1 nano et GPT-4o mini ?+

GPT-4.1 nano est facturé $0.10 / $0.40 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.15 / $0.60 pour GPT-4o mini. En coût pondéré, GPT-4.1 nano est plus économique.

Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+

GPT-4.1 nano prend en charge 1.05M tokens contre 128K tokens pour GPT-4o mini. Côté vitesse de génération, GPT-4.1 nano est le plus rapide.

AI Terminology & Guide

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

GPT-4.1 nano vs GPT-4o mini

Changez et Comparez les Modèles

GPT-4.1 nano

GPT-4o mini

Qui gagne où ?

Scores de Benchmarks Vérifiés

Latence et Temps de Réponse

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

GPT-4.1 nano · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

GPT-4o mini · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

Spécifications Techniques

GPT-4.1 nano vs GPT-4o mini: Réponses Rapides (FAQ)

Verdict

Questions fréquentes

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