Operai está implementando GPT-4.1, su nuevo modelo de lenguaje grande (LLM) no inicial que equilibra el alto rendimiento con menor costo, para los usuarios de ChatGPT. La compañía está comenzando con sus suscriptores que pagan en ChatGPT Plus, Pro y Equipo, con el acceso a los usuarios de la empresa y la educación esperada en las próximas semanas.

También está agregando GPT-4.1 Mini, que reemplaza a GPT-4O Mini como el valor predeterminado para todos los usuarios de ChatGPT, incluidos los de nivel gratuito. La versión “Mini” proporciona un parámetro a menor escala y, por lo tanto, una versión menos potente con estándares de seguridad similares.

Ambos modelos están disponibles a través de la selección desplegable “Más modelos” en la esquina superior de la ventana de chat dentro de ChatGPT, dando a los usuarios flexibilidad para elegir entre modelos GPT-4.1, GPT-4.1 mini y razonamiento como O3, O4-Mini y O4-Mini-High.

Inicialmente destinado a usar solo por el software de terceros y los desarrolladores de IA a través de la interfaz de programación de aplicaciones (API) de OpenAI, se agregó GPT-4.1 a ChatGPT siguiendo fuertes comentarios de los usuarios.

El líder de investigación de la capacitación posterior de Operai, Michelle Pokrass, confirmó en X, el cambio fue impulsado por la demanda, escribiendo: “Inicialmente estábamos planeando mantener esta API de modelo solo, pero todos lo querían en Chatgpt ¡feliz codificación!”

El director de productos de Operai, Kevin Weil, publicó en X diciendo: “Lo construimos para los desarrolladores, por lo que es muy bueno para la codificación e instrucciones siguientes, ¡hágalo un intento!”

Un modelo centrado en la empresa

GPT-4.1 fue diseñado desde cero para la practicidad de grado empresarial.

Lanzado en abril de 2025 junto con GPT-4.1 Mini y Nano, esta familia modelo priorizó las necesidades de los desarrolladores y los casos de uso de producción.

GPT-4.1 ofrece una mejora de 21.4 puntos sobre GPT-4O en el punto de referencia de ingeniería de software verificado SWE-Bench, y una ganancia de 10.5 puntos en tareas de seguimiento de instrucciones en el punto de referencia MultiChallenge de Scale. También reduce la verbosidad en un 50% en comparación con otros modelos, un rasgo de los usuarios de la empresa elogió durante las pruebas tempranas.

Contexto, velocidad y acceso al modelo

GPT-4.1 admite el contexto estándar Windows para ChatGPT: 8,000 tokens para usuarios gratuitos, 32,000 tokens para usuarios más y 128,000 tokens para usuarios de Pro.

Según el desarrollador Angel Bogado Publicing en X, estos límites coinciden con los utilizados por los modelos de CHATGPT anteriores, aunque los planes están en marcha para aumentar aún más el tamaño del contexto.

Si bien las versiones API de GPT-4.1 pueden procesar hasta un millón de tokens, esta capacidad ampliada aún no está disponible en ChatGPT, aunque el soporte futuro se ha insinuado.

Esta capacidad de contexto extendida permite a los usuarios de la API alimentar las bases de código enteras o grandes documentos legales y financieros en el modelo, útil para revisar contratos de documentos múltiples o analizar grandes archivos de registro.

Operai ha reconocido cierta degradación del rendimiento con entradas extremadamente grandes, pero los casos de prueba empresarial sugieren un rendimiento sólido de hasta varios cientos de miles de tokens.

Evaluaciones y seguridad

Operai también ha lanzado un sitio web de Safety Evaluations Hub para brindar a los usuarios acceso a métricas clave de rendimiento en todos los modelos.

GPT-4.1 muestra resultados sólidos en estas evaluaciones. En las pruebas de precisión de hecho, obtuvo 0.40 en el punto de referencia SimpleQA y 0.63 en Personqa, superando a varios predecesores.

También obtuvo 0.99 en la medida “no insegura” de OpenAI en las pruebas de rechazo estándar, y 0.86 en indicaciones más desafiantes.

Sin embargo, en la prueba de jailbreak Strongject, un punto de referencia académico para la seguridad en condiciones adversas, GPT-4.1 obtuvo 0.23, detrás de modelos como GPT-4O-Mini y O3.

Dicho esto, obtuvo un fuerte 0.96 en indicaciones de jailbreak de origen humano, lo que indica una seguridad más robusta del mundo real bajo el uso típico.

En la adhesión de instrucciones, GPT-4.1 sigue la jerarquía definida de OpenAI (sistema sobre desarrollador, desarrollador sobre mensajes de usuario) con una puntuación de 0.71 para resolver conflictos de mensajes del sistema frente a usuario. También funciona bien para proteger frases protegidas y evitar regalos de soluciones en escenarios de tutoría.

Contextualización de GPT-4.1 contra predecesores

El lanzamiento de GPT-4.1 se produce después del escrutinio alrededor de GPT-4.5, que debutó en febrero de 2025 como una vista previa de investigación. Ese modelo enfatizó un mejor aprendizaje sin supervisión, una base de conocimiento más rica y alucinaciones reducidas, que caían del 61.8% en GPT-4O al 37.1%. También mostró mejoras en los matices emocionales y la escritura de forma larga, pero muchos usuarios encontraron las mejoras sutiles.

A pesar de estas ganancias, GPT-4.5 generó críticas por su alto precio, hasta $ 180 por millón de tokens de producción a través de API, y por un rendimiento decepcionante en matemáticas y puntos de referencia de codificación en relación con los modelos O-Series O de OpenAi. Las cifras de la industria señalaron que si bien GPT-4.5 era más fuerte en la conversación general y la generación de contenido, tuvo un rendimiento inferior en aplicaciones específicas del desarrollador.

Por el contrario, GPT-4.1 se pretende como una alternativa más rápida y más enfocada. Si bien carece de la amplitud de conocimiento de GPT-4.5 y un modelado emocional extenso, está mejor sintonizado para la asistencia de codificación práctica y se adhiere de manera más confiable a las instrucciones del usuario.

En la API de OpenAI, GPT-4.1 tiene un precio de $ 2.00 por millón de tokens de entrada, $ 0.50 por millón de tokens de entrada en caché y tokens de salida de $ 8.00 por millón.

Para aquellos que buscan un saldo entre velocidad e inteligencia a un costo más bajo, GPT-4.1 Mini está disponible en $ 0.40 por millón de tokens de entrada, $ 0.10 por millón de tokens de entrada en caché y tokens de salida de $ 1.60 por millón.

Los modelos Flash-Lite y Flash de Google están disponibles a partir de $ 0.075– $ 0.10 por millón de tokens de entrada y $ 0.30– $ 0.40 por millón de tokens de salida, menos de una décima parte del costo de las tasas base de GPT-4.1.

Pero si bien GPT-4.1 tiene un precio más alto, ofrece puntos de referencia de ingeniería de software más fuertes y una instrucción más precisa después, lo que puede ser crítico para los escenarios de implementación empresarial que requieren confiabilidad sobre el costo. En última instancia, el GPT-4.1 de OpenAI ofrece una experiencia premium para el rendimiento de precisión y desarrollo, mientras que los modelos Gemini de Google atraen a empresas conscientes de costos que necesitan niveles de modelos flexibles y capacidades multimodales.

Lo que significa para los tomadores de decisiones empresariales

La introducción de GPT-4.1 aporta beneficios específicos a los equipos empresariales que administran la implementación de LLM, la orquestación y las operaciones de datos:

• Ingenieros de IA Supervisando la implementación de LLM puede esperar una velocidad mejorada e instrucción de adherencia. Para los equipos que administran el ciclo de vida LLM completo, desde el modelo de ajuste hasta la resolución de problemas, GPT-4.1 ofrece un conjunto de herramientas más receptivo y eficiente. Es particularmente adecuado para equipos Lean bajo presión para enviar modelos de alto rendimiento rápidamente sin comprometer la seguridad o el cumplimiento.
• La orquestación de IA conduce Centrado en el diseño de tuberías escalable apreciará la robustez de GPT-4.1 contra la mayoría de las fallas inducidas por el usuario y su fuerte rendimiento en las pruebas de jerarquía de mensajes. Esto facilita la integración en los sistemas de orquestación que priorizan la consistencia, la validación del modelo y la confiabilidad operativa.
• Ingenieros de datos Responsable de mantener una alta calidad de datos e integrar nuevas herramientas se beneficiará de la tasa de alucinación más baja de GPT-4.1 y una mayor precisión objetiva. Su comportamiento de salida más predecible ayuda a construir flujos de trabajo de datos confiables, incluso cuando los recursos del equipo están limitados.
• Profesionales de seguridad de TI La tarea de integrar la seguridad en las tuberías de DevOps puede encontrar valor en la resistencia de GPT-4.1 a jailbreaks comunes y su comportamiento de salida controlado. Si bien su puntaje académico de resistencia de jailbreak deja espacio para mejorar, el alto rendimiento del modelo contra las exploits de origen humano ayuda a apoyar la integración segura en herramientas internas.

En estos roles, el posicionamiento de GPT-4.1 como un modelo optimizado para mayor claridad, cumplimiento y eficiencia de implementación lo convierte en una opción convincente para empresas medianas que buscan equilibrar el rendimiento con las demandas operativas.

Un nuevo paso adelante

Mientras que GPT-4.5 representaba un hito de escala en el desarrollo del modelo, GPT-4.1 se centra en la utilidad. No es el más caro o el más multimodal, pero ofrece ganancias significativas en áreas que importan para las empresas: precisión, eficiencia de implementación y costo.

Este reposicionamiento refleja una tendencia de la industria más amplia, alejada de la construcción de los modelos más grandes a cualquier costo y hacia los modelos capaces más accesibles y adaptables. GPT-4.1 cumple con esa necesidad, ofreciendo una herramienta flexible y lista para la producción para equipos que intentan integrar la IA más profundamente en sus operaciones comerciales.

A medida que OpenAI continúa evolucionando sus ofertas de modelos, GPT-4.1 representa un paso adelante en la democratización de IA avanzada para entornos empresariales. Para la capacidad de equilibrio de los tomadores de decisiones con el ROI, ofrece un camino más claro hacia el despliegue sin sacrificar el rendimiento o la seguridad.

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