综合智能− Top 65%
9.6第 367 / 567
编程指数− Top 87%
11.1第 164 / 190
首 Token 延迟↑ Fast
640ms端到端 3.15s
输出价格↑ Cost-effective
$0.400/M输入 $0.100/M
GPT-4.1 nano 由 OpenAI 发布。更偏向成本敏感或特定任务场景。输出约 $0.400/M tokens，性价比突出。
模型信息
- 发布日期
- 2025年4月14日
- 研发机构
- OpenAI
- 智能体指数
- 1.2
- Slug
- gpt-4-1-nano
经济与性能
- 输入价格 (1M)
- $0.100
- 输出价格 (1M)
- $0.400
- 缓存命中 (1M)
- $0.030
- 生成速度 (TPS)
- 199 tok/s
- 端到端响应
- 3.15s
深度分析
相对全库 580 款模型的能力分解、性价比位置与相近对照。
三项核心指数
综合智能排名 #367 / 567
综合智能9.6/ 中位 14.8
编程指数11.1/ 中位 36.3
智能体指数1.2/ 中位 18.2
金色竖线为全库中位数，便于判断该模型相对行业基准的位置。
OpenAI 其他模型
8 款
评测任务成本$0.0301每任务均摊
评测总成本$37Intelligence Index 全量
输出单价$0.400/M输入 $0.100/M
输出价格最低对比
Top 9 + 当前模型 · 金色为当前模型
1Gemma 3n E4B Instruct
$0.040
2Llama 3.1 Instruct 8B
$0.090
3Gemma 4 E4B (Reasoning)
$0.100
4Gemma 4 E4B (Non-reasoning)
$0.100
5Ministral 3 3B
$0.100
6Granite 4.1 8B
$0.100
7Sarvam 30B (high)
$0.110
8HyperNova 60B 2605
$0.140
9Nova Micro
$0.140
10GPT-4.1 nano
$0.400
生成速度最高对比
Top 9 + 当前模型 · 金色为当前模型
1Mercury 2
958 TPS
2Gemini 3.5 Flash-Lite
450 TPS
3HyperNova 60B 2605
421 TPS
4Granite 4.0 H Small
411 TPS
5LFM2.5-VL-1.6B
400 TPS
6Step 3.7 Flash
391 TPS
7Granite 3.3 8B (Non-reasoning)
344 TPS
8LFM2.5-8B-A1B
331 TPS
9gpt-oss-120b (low)
314 TPS
10GPT-4.1 nano
199 TPS
年度智能峰值
按发布时间排列 · 金色为当前模型
GPT-3.5 Turbo2022 年发布
3.6
GPT-4 Turbo2023 年发布
7.9
o12024 年发布
23.4
GPT-4.1 nano2025 年发布
9.6
GPT-5.2 (xhigh)2025 年发布
42.2
Claude Fable 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Opus 4.8 Fallback)2026 年发布
59.9
相近智能水平模型
智能指数 ±8 · 基准 9.6
| 模型 | 智能 | 编程 | 输出价 | 首 Token |
|---|---|---|---|---|
GPT-4.1 nano当前 | 9.6 | 11.1 | $0.400 | 640ms |
| GPT-4o (Aug '24) | 9.6 | — | $10 | 1.08s |
| Qwen2.5 Instruct 72B | 9.6 | — | $0.490 | — |
| Qwen3 Omni 30B A3B (Reasoning) | 9.6 | — | $0.970 | 1.93s |
| Ling-flash-2.0 | 9.7 | — | $0.570 | 2.12s |
| Sonar | 9.5 | — | — | — |
| Step3 VL 10B | 9.5 | — | — | — |
| Llama 3.3 Instruct 70B | 9.4 | 11.9 | $0.710 | 1.74s |
| DeepSeek R1 Distill Qwen 14B | 9.8 | — | — | — |
| Falcon-H1R-7B | 9.8 | — | — | — |
| Sonar Pro | 9.3 | — | — | — |