6款 OpenAI 小模型完全指南：GPT-4.1-mini、GPT-4.1-nano 等輕量模型場景選型

作者注：詳細解析 OpenAI 6款小模型的能力差異和適用場景,包括 GPT-4.1-mini、GPT-4.1-nano、GPT-4o-mini 等,幫助開發者選擇最適合的輕量級模型方案

選擇合適的 AI 模型是開發者面臨的核心挑戰之一。OpenAI 推出的小模型系列爲成本敏感型應用提供了 高性價比的解決方案，本文將系統介紹 GPT-4.1-mini、GPT-4.1-nano、GPT-4o-mini 等 6 款輕量級模型的能力特點和最佳應用場景。

核心價值: 讀完本文，你將掌握 OpenAI 小模型的選型策略，能夠根據具體業務需求選擇最具性價比的模型方案。

OpenAI 小模型核心要點

OpenAI 小模型家族概覽

OpenAI 的小模型戰略經歷了從 GPT-4o-mini 到 GPT-4.1 系列的迭代升級。2024 年 7 月發佈的 GPT-4o-mini 開創了高性價比小模型的先河，而 2025 年 4 月發佈的 GPT-4.1 系列則將小模型的能力提升到新高度。

GPT-4.1-mini 在多項基準測試中表現出色，MMLU 得分達到 87.5%，相比 GPT-4o-mini 的 82% 有顯著提升。更值得關注的是，GPT-4.1-mini 在編碼任務上的表現甚至略優於完整版 GPT-4.1，這使其成爲代碼輔助場景的首選。

OpenAI 小模型技術特性

GPT-4.1 系列最大的技術突破在於 100 萬 tokens 的上下文窗口，這使得小模型首次具備了處理超長文檔的能力。在 needle-in-haystack 測試中，GPT-4.1 系列模型達到了 100% 的準確率，證明其長上下文理解能力經得起實際檢驗。

另一個重要特性是 GPT-4.1 系列對指令的"字面理解"更加精確。OpenAI 官方提示: "prompt migration is likely required"，開發者需要重新測試現有提示詞，因爲新模型會更嚴格地執行指令而不會"腦補"隱含意圖。

OpenAI 小模型完整清單

以下是本文涉及的 6 款 OpenAI 小模型詳細信息：

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OpenAI 小模型快速上手

極簡示例

以下是調用 OpenAI 小模型的最簡代碼，10 行即可運行：

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4.1-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "解釋什麼是 Token"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai
from typing import Optional, Literal

ModelType = Literal[
    "gpt-4.1-mini",
    "gpt-4.1-nano",
    "gpt-4o-mini"
]

def call_small_model(
    prompt: str,
    model: ModelType = "gpt-4.1-mini",
    system_prompt: Optional[str] = None,
    max_tokens: int = 2000
) -> str:
    """
    調用 OpenAI 小模型的封裝函數

    Args:
        prompt: 用戶輸入
        model: 模型名稱，支持 gpt-4.1-mini/nano, gpt-4o-mini
        system_prompt: 系統提示詞
        max_tokens: 最大輸出 token 數

    Returns:
        模型響應內容
    """
    client = openai.OpenAI(
        api_key="YOUR_API_KEY",
        base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
    )

    messages = []
    if system_prompt:
        messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
    messages.append({"role": "user", "content": prompt})

    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=messages,
            max_tokens=max_tokens
        )
        return response.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        return f"Error: {str(e)}"

# 使用示例：對比不同模型
models = ["gpt-4.1-mini", "gpt-4.1-nano", "gpt-4o-mini"]
for m in models:
    result = call_small_model("用一句話解釋機器學習", model=m)
    print(f"{m}: {result[:100]}...")

建議: 通過 API易 apiyi.com 獲取免費測試額度，平臺支持上述所有小模型的統一接口調用，SpecialPerks 分組還能享受 5 折優惠。

OpenAI 小模型應用場景

GPT-4.1-mini 最佳場景

GPT-4.1-mini 是綜合能力最強的小模型，適合以下場景：

• 代碼輔助開發: 代碼補全、代碼審查、Bug 分析
• 長文檔處理: 合同分析、論文摘要、技術文檔理解
• 複雜對話系統: 客服機器人、智能助手、知識問答
• 數據分析: 數據解讀、報告生成、趨勢分析

GPT-4.1-nano 最佳場景

GPT-4.1-nano 是成本最低的選擇，適合高吞吐量場景：

• 內容分類: 情感分析、標籤分類、垃圾過濾
• 數據提取: 實體識別、關鍵詞提取、格式轉換
• 簡單對話: FAQ 問答、引導式對話、表單填充
• 批量處理: 大規模文本清洗、數據標註輔助

GPT-4o-mini 最佳場景

GPT-4o-mini 是最成熟穩定的選擇，適合：

• 成熟業務系統: 已驗證的生產環境、穩定性優先場景
• 多模態任務: 圖像理解、視覺問答（GPT-4.1-mini/nano 暫不支持）
• 預算敏感項目: 輸入成本最低的選擇

OpenAI 小模型性能對比

成本效益分析

假設每日處理 100 萬輸入 tokens + 50 萬輸出 tokens：

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OpenAI 小模型選型決策

決策流程

1. 確定核心需求: 是追求質量、速度還是成本？
2. 評估上下文長度: 是否需要處理超過 12.8 萬 tokens 的內容？
3. 考慮多模態需求: 是否需要圖像理解能力？
4. 測試實際效果: 用真實數據驗證模型表現

快速選型指南

🎯 選擇建議: 建議通過 API易 apiyi.com 平臺進行實際測試對比，平臺支持多種模型的統一接口調用，便於快速驗證不同模型在您場景下的實際表現。

常見問題

總結

OpenAI 小模型的核心要點：

1. GPT-4.1-mini 是性能王者: 87.5% MMLU 得分，100 萬上下文，編碼能力甚至優於 GPT-4.1
2. GPT-4.1-nano 是成本之選: 價格僅爲 GPT-4.1-mini 的 25%，適合大規模簡單任務
3. GPT-4o-mini 是穩定之選: 生態最成熟，支持多模態，輸入成本最低

選擇小模型時，應根據具體業務需求在質量、成本、速度之間找到平衡點。

推薦通過 API易 apiyi.com 快速驗證效果，SpecialPerks 分組提供 5 折優惠和高併發官方路由，是測試和生產部署的理想選擇。

參考資料

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1. OpenAI 官方定價頁面: OpenAI API 各模型最新定價信息

   • 鏈接: openai.com/api/pricing
   • 說明: 查看官方最新價格和配額限制

2. OpenAI 模型對比文檔: 官方模型能力對比和選型建議

   • 鏈接: platform.openai.com/docs/models
   • 說明: 瞭解各模型技術規格和適用場景

3. GPT-4.1 完整指南: GPT-4.1 系列模型詳細介紹和提示技巧

   • 鏈接: prompthub.us/blog/the-complete-guide-to-gpt-4-1
   • 說明: 深入瞭解 GPT-4.1 家族的技術細節和最佳實踐

作者: 技術團隊
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