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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

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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GPT-4.1 vs GPT-4.1 mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

OpenAI의 GPT-4.1와 OpenAI의 GPT-4.1 mini는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. GPT-4.1는 1.05M 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $2.00/$8.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, GPT-4.1 mini는 1.05M 토큰 컨텍스트와 $0.40/$1.60의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

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OpenAI

GPT-4.1

플래그십 프론티어 모델

OpenAI의 GPT-4.1 모델은 최첨단 엔터프라이즈 추론, 소프트웨어 개발 및 핵심 프로덕션 워크로드에 최적화된 AI 모델로, 1.0M 컨텍스트 윈도우, 초당 110 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 48/100점(1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $8)을 제공합니다.

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

경량 고효율 가성비 모델

OpenAI의 GPT-4.1 mini 모델은 극대화된 토큰당 비용 효율성과 빠른 프로덕션 추론 처리에 최적화된 AI 모델로, 1.0M 컨텍스트 윈도우, 초당 165 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 36/100점(1M 토큰당 입력 $0.4 / 출력 $1.6)을 제공합니다.

Intelligence Index36 / 100
Input Token:

$0.40 / 1M

Output Token:

$1.60 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

36.5%

한눈에 보는 핵심 차이점

  • 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

부문별 우위 모델

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

검증된 벤치마크 점수 비교

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

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

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

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

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 컨텍스트 윈도우 및 최대 33K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 54.6% · GPQA Diamond 65%)
  • 초당 110 토큰의 빠른 처리 속도와 480ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $8)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 대규모 프로덕션 호출 환경에서는 비용 절감을 위해 프롬프트 캐싱과 배치 API(Batch API) 활용이 권장됩니다

GPT-4.1 mini · Strengths & Key Advantages

  • 1.0M 컨텍스트 윈도우 및 최대 33K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 36.5% · GPQA Diamond 49.5%)
  • 초당 165 토큰의 빠른 처리 속도와 300ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $0.4 / 출력 $1.6)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

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

기술 사양 (Specifications)

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: 핵심 요약 문답 (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.

종합 평가

GPT-4.1(최첨단 엔터프라이즈 추론, 소프트웨어 개발 및 핵심 프로덕션 워크로드, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 GPT-4.1 mini(극대화된 토큰당 비용 효율성과 빠른 프로덕션 추론 처리, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 GPT-4.1가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 GPT-4.1 mini가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 GPT-4.1 mini가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 GPT-4.1와 GPT-4.1 mini 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 GPT-4.1가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

GPT-4.1와 GPT-4.1 mini의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

GPT-4.1는 100만 토큰당 입력 $2.00 / 출력 $8.00이며, GPT-4.1 mini는 입력 $0.40 / 출력 $1.60입니다. 혼합 비용 기준으로는 GPT-4.1 mini가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 GPT-4.1가 1.05M 토큰, GPT-4.1 mini가 1.05M 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 GPT-4.1 mini가 더 빠릅니다.

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

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공식 출처: OpenAI 및 OpenAI 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).