GPT-4.1 vs GPT-4.1 mini
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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OpenAIのGPT-4.1とOpenAIのGPT-4.1 miniは、注目度の高い主要AIモデルです。GPT-4.1は1.05M トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$2.00/出力$8.00、一方のGPT-4.1 miniは1.05M トークンのコンテキストで入力$0.40/出力$1.60です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
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GPT-4.1
フラッグシップ最先端モデルOpenAI の GPT-4.1 は、最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用向けに設計されたAIモデルです。1.0M のコンテキストウィンドウ、毎秒 110 トークンの生成速度、知能指数 48/100（1Mトークンあたり入力$2・出力$8）を実現しています。
$2.00 / 1M
$8.00 / 1M
1.05M tokens
54.6%
GPT-4.1 mini
軽量・高コスト効率モデルOpenAI の GPT-4.1 mini は、優れたトークン単価効率と高速スループットを両立する高コスパ運用向けに設計されたAIモデルです。1.0M のコンテキストウィンドウ、毎秒 165 トークンの生成速度、知能指数 36/100（1Mトークンあたり入力$0.4・出力$1.6）を実現しています。
$0.40 / 1M
$1.60 / 1M
1.05M tokens
36.5%
ひと目でわかる主な違い
- 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%).
| Feature | 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 |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework検証済みベンチマークスコア比較
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-4.1 · Strengths & Key Advantages
- 1.0M のコンテキストウィンドウと最大 33K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 54.6% · GPQA Diamond 65%）
- 毎秒 110 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 480ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$2・出力$8）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 大量のトークンを処理する本番環境では、プロンプトキャッシュや Batch API の併用によるコスト最適化が推奨されます
GPT-4.1 mini · Strengths & Key Advantages
- 1.0M のコンテキストウィンドウと最大 33K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 36.5% · GPQA Diamond 49.5%）
- 毎秒 165 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 300ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.4・出力$1.6）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
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 |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | 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: よくある質問 (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.
総合評価
GPT-4.1（最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とGPT-4.1 mini（優れたトークン単価効率と高速スループットを両立する高コスパ運用、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではGPT-4.1がリードし、応答速度とスループットではGPT-4.1 miniが優れ、APIコスト効率ではGPT-4.1 miniが有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には GPT-4.1 と GPT-4.1 mini のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では GPT-4.1 が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
GPT-4.1 と GPT-4.1 mini ではどちらのAPI料金が安いですか？+
GPT-4.1 は100万トークンあたり入力$2.00 / 出力$8.00、GPT-4.1 mini は入力$0.40 / 出力$1.60です。総合的なコスト効率では GPT-4.1 mini がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは GPT-4.1 が 1.05M トークン、GPT-4.1 mini が 1.05M トークン です。出力スピード（トークン/秒）では GPT-4.1 mini がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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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.
公的ソース: OpenAIおよびOpenAI公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。