Dapatkan email saat harga campuran model ini turun. Tidak diperlukan akun.
Satu email per tetes. Berhenti berlangganan kapan saja.
Memadukan $/1 juta di seluruh versi terlacak dari baris ini.
Campuran output-to-input 3:1, per 1 juta token
Harga pada 2026-05-10 · Sumber: openai_official_pricing
Campuran beban kerja teks, gambar, audio, dan dokumen yang mendapat manfaat dari satu model di seluruh modalitas.
Snapshot Mini OpenAI GPT-4.1 yang disematkan untuk beban kerja pemanggilan alat multimodal latensi rendah yang stabil.
gpt-4.1-mini-2025-04-14 adalah model Multimoda dari OpenAI (US). HotON.ai melacaknya pada $0.40 per 1 juta token masukan dan $1.60 per 1 juta token keluaran, dengan jendela konteks token 1048K. Skor efisiensi gabungannya adalah 96/100 dengan perkiraan $0.002 per tugas yang berhasil.
gpt-4.1-mini-2025-04-14 dilacak pada $0.40 per 1 juta token masukan dan $1.60 per 1 juta token keluaran. Beban kerja output-to-input 3:1 rata-rata berpadu menjadi $1.30 per 1 juta token. Angka adalah ilustrasi data demo.
Campuran beban kerja teks, gambar, audio, dan dokumen yang mendapat manfaat dari satu model di seluruh modalitas.
gpt-4.1-mini-2025-04-14 mendukung hingga jendela konteks token 1048K — cukup besar untuk dokumen panjang dan percakapan panjang dalam satu permintaan.
Dalam rangkaian terlacak HotON.ai, gpt-4.1-mini-2025-04-14 lebih murah dibandingkan 46% model dalam hal harga input dan menempati peringkat #23 dari 535 berdasarkan efisiensi keseluruhan.
Ya — gemini-3.1-flash-lite-preview adalah opsi berbiaya lebih rendah di $1.50 per 1 juta token keluaran, namun tetap mencakup kasus penggunaan Multimoda yang serupa. Bandingkan keduanya secara berdampingan di HotON.ai.
Siap untuk ditempelkan ke dalam artikel, makalah, atau permintaan AI — harga dan tanggal diperbarui dengan data langsung.
HotON.ai — gpt-4.1-mini-2025-04-14 (OpenAI): $0.40/1M input, $1.60/1M output, as of 2026-05-10. https://hoton.ai/id/models/openai-gpt-4-1-mini-2025-04-14Harga nyata (melalui katalog TestKey, diperbarui setiap hari). Kualitas (Arena Elo) nyata dimana modelnya diperingkat di LMArena. Efisiensi adalah gabungan harga riil dan konteks yang dimodelkan.