GPT-4.1: Todo lo que Debes Saber

OpenAI lanzó la nueva generación de modelos generales: la serie GPT-4.1 el 14 de abril de 2025. Esta serie incluye tres modelos enfocados en desarrolladores: GPT-4.1, GPT-4.1 mini y GPT-4.1 nano.

OpenAI es uno de los proveedores más conocidos en la era de la IA generativa.

La piedra angular del trabajo de IA de la compañía es la serie de modelos GPT, que también impulsa el servicio ChatGPT. ChatGPT fue impulsado inicialmente por GPT-3 y ha evolucionado constantemente a medida que OpenAI ha desarrollado nuevos modelos GPT, incluidos GPT-4 y GPT-4o.

OpenAI se enfrenta a una competencia creciente de varios rivales en el mercado genAI, incluidos Google Gemini, Anthropic Claude y Meta Llama. Esta competencia ha impulsado el rápido lanzamiento de nuevas tecnologías de modelos. Estos modelos compiten en diferentes aspectos de rendimiento, incluida la precisión, el rendimiento de la codificación y la capacidad de seguir correctamente las instrucciones.

El 14 de abril de 2025, OpenAI lanzó GPT-4.1, una nueva familia de modelos generales. Con un fuerte enfoque en los desarrolladores, los nuevos modelos GPT 4.1 estarán disponibles inicialmente a través de una API.

¿Qué es GPT-4.1?

GPT-4.1 es una familia de modelos de lenguaje grandes (LLM) basados en Transformer desarrollados por OpenAI como el modelo general insignia de la empresa. Se basa en la arquitectura de modelos anteriores de la era GPT-4, al tiempo que incorpora avances en confiabilidad y manejo de información.

La serie GPT-4.1 incluye tres modelos: el modelo principal GPT-4.1, GPT-4.1 mini y GPT-4.1 nano. Para los tres modelos de la serie, OpenAI utiliza un método de entrenamiento avanzado que, según afirma la empresa, está diseñado en función de los comentarios directos de los desarrolladores.

GPT-4.1 es muy útil como LLM de uso general, pero cuenta con una serie de optimizaciones centradas en la experiencia del desarrollador. Una de estas mejoras es la optimización para las capacidades de codificación front-end. Por ejemplo, en el anuncio de transmisión en vivo que OpenAI publicó para el nuevo modelo, la compañía demostró cómo GPT-4.1 puede construir una aplicación con una sola indicación y una interfaz de usuario bastante amigable.

Los modelos GPT-4.1 también están optimizados para mejorar las capacidades de seguimiento de instrucciones. En comparación con los modelos anteriores, GPT-4.1 seguirá las instrucciones de indicaciones complejas de varios pasos de forma más estrecha y precisa. En las evaluaciones internas de OpenAI para el seguimiento de instrucciones, GPT-4.1 obtuvo una puntuación del 49 %, una mejora significativa con respecto a GPT-4o, que obtuvo una puntuación de sólo el 29 %.

Al igual que GPT-4o, GPT-4.1 es un modelo multimodal que admite análisis de texto e imágenes. OpenAI ha ampliado la ventana de contexto de GPT-4.1 para admitir hasta 1 millón de tokens, lo que permite analizar conjuntos de datos más largos. Para admitir la ventana de contexto más larga, OpenAI también mejoró el mecanismo de atención de GPT-4.1 para que el modelo pueda analizar y recuperar correctamente información de conjuntos de datos largos.

Con respecto a los precios, GPT-4.1 tiene un precio de 2 dólares por millón de tokens de entrada y 8 dólares por millón de tokens de salida, lo que lo convierte en la oferta premium de la familia GPT-4.1.

¿Qué es GPT 4.1 Mini?

Al igual que GPT-4o, GPT-4.1 también tiene una versión mini. El concepto básico detrás de la versión mini es tener un LLM que sea más pequeño y que pueda funcionar a un costo menor.

GPT-4.1 mini es un modelo de tamaño reducido que reduce la latencia en aproximadamente un 50 %, al tiempo que mantiene un rendimiento comparable al de GPT-4o. Según OpenAI, coincide o supera a GPT-4o en varios puntos de referencia, incluidas tareas visuales que involucran gráficos, diagramas y matemáticas visuales.

Aunque es más pequeño que el modelo insignia GPT-4.1, GPT-4.1 mini todavía admite la misma ventana de contexto de 1 millón de tokens para usar en una sola indicación.

En el momento del lanzamiento, GPT-4.1 mini tenía un precio de 0,40 dólares por millón de tokens de entrada y 1,60 dólares por millón de tokens de salida, lo que lo hace menos costoso que el modelo GPT-4.1 completo.

¿Qué es GPT 4.1 Nano?

GPT-4.1 nano es el primer LLM de grado nano que lanza OpenAI. El grado nano es más pequeño y más rentable que el grado mini de LLM de OpenAI.

GPT-4.1 nano es el modelo más pequeño y económico de la nueva serie GPT-4.1 que ha presentado OpenAI. Al ser más pequeño, es el más rápido y tiene la latencia más baja de GPT-4.1 o GPT-4.1 mini. A pesar de ser un modelo más pequeño, el modelo nano conserva la ventana de contexto de 1 millón de tokens de sus homólogos más grandes, lo que le permite procesar grandes cantidades de documentos y conjuntos de datos.

OpenAI está posicionando a GPT-4.1 nano como muy adecuado para aplicaciones específicas donde la velocidad es más importante que las capacidades de razonamiento integrales. El modelo nano está optimizado para su uso en tareas rápidas y específicas, como sugerencias de autocompletado, clasificación de contenido y extracción de información de documentos grandes.

En el momento del lanzamiento, GPT-4.1 nano tiene un precio de 0,10 dólares por millón de tokens de entrada y 0,40 dólares por millón de tokens de salida.

Comparación de la serie de modelos GPT

La siguiente tabla muestra la comparación de algunos parámetros clave de GPT-4o, GPT-4.5 y GPT-4.1:

Análisis profundo de las características técnicas de GPT-4.1

Para comprender mejor el poder de GPT-4.1, profundicemos en los detalles técnicos que lo respaldan. Como modelo general insignia de OpenAI, el núcleo de GPT-4.1 radica en su arquitectura de modelo de lenguaje grande (LLM) basada en Transformer. Esta arquitectura le permite procesar y generar texto e imágenes complejos, y sobresalir en una variedad de tareas.

Ventajas de la arquitectura Transformer

La arquitectura Transformer es una tecnología innovadora en el campo del procesamiento del lenguaje natural (PNL) en los últimos años. A través del mecanismo de autoatención, puede capturar las relaciones entre diferentes palabras en el texto, entendiendo así mejor el significado del texto. En comparación con las redes neuronales recurrentes (RNN) tradicionales, la arquitectura Transformer tiene las siguientes ventajas:

• Cálculo paralelo: La arquitectura Transformer puede procesar todas las palabras en el texto en paralelo, mejorando enormemente la eficiencia del cálculo.
• Dependencia a larga distancia: La arquitectura Transformer puede capturar eficazmente las dependencias a larga distancia en el texto, lo cual es esencial para comprender textos largos.
• Interpretabilidad: El mecanismo de autoatención de la arquitectura Transformer se puede visualizar, ayudándonos así a comprender cómo el modelo hace predicciones.

GPT-4.1 hereda estas ventajas de la arquitectura Transformer y se ha mejorado sobre esta base, lo que lo hace más sobresaliente en una variedad de tareas.

Diversidad de datos de entrenamiento

El poder de GPT-4.1 también radica en su uso de una gran cantidad de datos de entrenamiento diversos. Estos datos incluyen:

• Datos de texto: Varios textos de Internet, incluidos artículos de noticias, blogs, libros, código, etc.
• Datos de imagen: Varias imágenes de Internet, incluidas fotos, gráficos, diagramas, etc.

Al utilizar estos datos de entrenamiento diversos, GPT-4.1 puede aprender conocimientos y habilidades ricas, lo que lo hace sobresaliente en una variedad de tareas.

Mejora de las capacidades multimodales

GPT-4.1 no solo puede procesar datos de texto, sino también procesar datos de imagen, lo que le da poderosas capacidades multimodales. Al combinar texto e imágenes, GPT-4.1 puede comprender mejor el mundo y generar contenido más rico y útil.

Por ejemplo, GPT-4.1 puede:

• Generar descripciones basadas en imágenes: Dada una imagen, GPT-4.1 puede generar un texto que describa el contenido de la imagen.
• Generar imágenes basadas en texto: Dado un texto, GPT-4.1 puede generar una imagen relacionada con el contenido del texto.
• Responder preguntas relacionadas con imágenes: Dada una imagen y una pregunta, GPT-4.1 puede responder la pregunta en función del contenido de la imagen.

Estas capacidades multimodales hacen que GPT-4.1 tenga un gran potencial en una variedad de escenarios de aplicación.

Optimización de las capacidades de seguimiento de instrucciones

GPT-4.1 se ha optimizado en términos de capacidades de seguimiento de instrucciones, lo que le permite comprender mejor las intenciones del usuario y generar contenido que satisfaga mejor las necesidades del usuario. Para lograr este objetivo, OpenAI utilizó un método de entrenamiento avanzado basado en la retroalimentación directa de los desarrolladores.

Al utilizar este método, GPT-4.1 puede aprender a comprender mejor las instrucciones del usuario y generar contenido más preciso, completo y útil.

El potencial de GPT-4.1 en aplicaciones prácticas

Como un poderoso modelo de propósito general, GPT-4.1 tiene un gran potencial en una variedad de aplicaciones prácticas. Los siguientes son algunos escenarios de aplicación potenciales de GPT-4.1:

• Servicio al cliente: GPT-4.1 se puede utilizar para construir robots inteligentes de servicio al cliente, mejorando así la eficiencia y la calidad del servicio al cliente.
• Creación de contenido: GPT-4.1 se puede utilizar para ayudar a la creación de contenido, como escribir artículos de noticias, blogs, libros, etc.
• Educación: GPT-4.1 se puede utilizar para construir sistemas de tutoría inteligentes, mejorando así la personalización y la eficiencia de la educación.
• Investigación científica: GPT-4.1 se puede utilizar para ayudar en la investigación científica, como analizar datos, generar hipótesis, escribir artículos, etc.
• Cuidado de la salud: GPT-4.1 se puede utilizar para ayudar en el cuidado de la salud, como diagnosticar enfermedades, desarrollar planes de tratamiento, brindar consejos de salud, etc.

Con el continuo desarrollo de la tecnología GPT-4.1, su potencial en aplicaciones prácticas será cada vez mayor.

GPT-4.1 Mini y Nano: opciones más livianas

Además del modelo insignia GPT-4.1, OpenAI también lanzó dos modelos más livianos, GPT-4.1 Mini y GPT-4.1 Nano. Estos dos modelos, al tiempo que mantienen un cierto nivel de rendimiento, reducen los costos de computación y la latencia, lo que los hace más adecuados para algunos escenarios de aplicación con recursos limitados.

GPT-4.1 Mini: equilibrio entre rendimiento y eficiencia

GPT-4.1 Mini es un modelo de tamaño reducido que reduce la latencia en aproximadamente un 50 % al tiempo que mantiene un rendimiento comparable al de GPT-4o. Esto hace que GPT-4.1 Mini sea muy adecuado para algunos escenarios de aplicación que requieren una respuesta rápida, como la traducción en tiempo real, el reconocimiento de voz, etc.

Aunque es más pequeño, GPT-4.1 Mini todavía admite la misma ventana de contexto de 1 millón de tokens para usar en una sola indicación. Esto hace que GPT-4.1 Mini siga siendo capaz de procesar grandes cantidades de datos y sobresalir en una variedad de tareas.

GPT-4.1 Nano: un arma para la respuesta ultrarrápida

GPT-4.1 Nano es el primer LLM de grado nano que lanzó OpenAI. El grado nano es más pequeño y más rentable que el grado mini de LLM de OpenAI. Esto hace que GPT-4.1 Nano sea muy adecuado para algunos escenarios de aplicación que requieren una respuesta ultrarrápida, como sugerencias de autocompletado, clasificación de contenido, etc.

Aunque es el más pequeño, GPT-4.1 Nano todavía conserva la ventana de contexto de 1 millón de tokens de sus homólogos más grandes. Esto hace que GPT-4.1 Nano siga siendo capaz de procesar grandes cantidades de datos y sobresalir en una variedad de tareas.

En resumen, GPT-4.1 Mini y GPT-4.1 Nano son dos opciones más livianas que, al tiempo que mantienen un cierto nivel de rendimiento, reducen los costos de computación y la latencia, lo que las hace más adecuadas para algunos escenarios de aplicación con recursos limitados.

Estrategia de precios de GPT-4.1

OpenAI ha adoptado diferentes estrategias de precios para la serie de modelos GPT-4.1 para satisfacer las necesidades de los diferentes usuarios.

• GPT-4.1: 2 dólares por millón de tokens de entrada, 8 dólares por millón de tokens de salida.
• GPT-4.1 Mini: 0,40 dólares por millón de tokens de entrada, 1,60 dólares por millón de tokens de salida.
• GPT-4.1 Nano: 0,10 dólares por millón de tokens de entrada, 0,40 dólares por millón de tokens de salida.

A partir de la estrategia de precios, se puede ver que GPT-4.1 es un producto premium adecuado para escenarios de aplicación que requieren alto rendimiento y alta calidad. GPT-4.1 Mini y GPT-4.1 Nano son más asequibles y adecuados para algunos escenarios de aplicación con recursos limitados.

Conclusión

GPT-4.1 es la última serie de modelos de propósito general lanzada por OpenAI, que incluye tres modelos: GPT-4.1, GPT-4.1 Mini y GPT-4.1 Nano. GPT-4.1 se ha optimizado en términos de rendimiento, capacidades multimodales y capacidades de seguimiento de instrucciones, lo que lo hace tener un gran potencial en una variedad de escenarios de aplicación. GPT-4.1 Mini y GPT-4.1 Nano son más livianos y adecuados para algunos escenarios de aplicación con recursos limitados.

Con el continuo desarrollo de la tecnología GPT-4.1, su potencial en aplicaciones prácticas será cada vez mayor. Esperamos que GPT-4.1 pueda traernos más sorpresas en el futuro.