GPT-4.1 nano

GPT-4.1 nano est un LLM propriétaire d’OpenAI sorti le 14 avril 2025, positionné comme une variante très économique de la famille GPT-4.1. Son prix se situe très en dessous de la moyenne des LLM similaires et environ 48.3 fois sous les modèles frontière, ce qui en fait surtout un modèle de volume.

Son ancienneté d’environ un an est déjà importante à l’échelle de l’IA. La fiche doit donc le lire comme un modèle de sa période, probablement dépassé aujourd’hui et souvent retiré du catalogue de l’éditeur, malgré une fenêtre de contexte très large d’environ 1.0 M de tokens.

Caractéristiques

Indices de synthèse

Indices Artificial Analysis. Le rang situe le modèle parmi tous les LLM du catalogue disposant de l'indice.

Performances (benchmarks)

« Auto-déclaré » : score communiqué par l'éditeur, non rejoué indépendamment. « Mesuré » : évalué par un tiers (Epoch AI, LiveBench). Le rang est calculé parmi les LLM évalués sur le même benchmark.

Comment se situe-t-il ?

Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles « grand public » sur chaque dimension, et à ses voisins de classement.

Classements Arena (Elo)

Tarifs

Prix en dollars US par million de tokens.

Sa tarification se situe 95 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 48,3 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro Preview).

Coût & vitesse agentiques

Coûts et durées réels mesurés en exécutant le modèle comme agent. PinchBench = un run complet de 147 tâches (harness OpenClaw) ; Benchable = moyenne par benchmark. Sources : PinchBench, Benchable.ai.

Notre analyse

Forces. GPT-4.1 nano se distingue d’abord par son coût très bas, avec une tarification 95% inférieure à la moyenne des LLM similaires. Sa grande fenêtre de contexte favorise le traitement de longs documents, corpus ou historiques de conversation. Sur Benchable, son meilleur signal vient de Ethics (Baseline), où il apparaît dans le top 10, avec aussi de bons résultats bruts en General Knowledge, Hallucinations et Mathematics. À sa sortie, il se situait dans la moitié supérieure de sa génération sur GPQA diamond, ce qui le place comme un petit modèle compétitif pour son époque, surtout rapporté à son prix.

Limites et points d'attention. Le classement global reste faible dans l’Intelligence Index, avec une position proche du bas du panel mesuré. Le Math Index, le coding et l’Email Classification indiquent aussi des performances moins solides que les meilleurs modèles comparables, malgré certains scores bruts élevés sur Benchable. L’Arena vision le place loin des modèles visuels les plus compétitifs. Sa coupure de connaissances au 31 mai 2024 limite l’actualité des réponses. Surtout, son âge le rend aujourd’hui largement dépassé face aux modèles récents, et son statut propriétaire empêche tout audit des poids ou adaptation directe.

Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com) · OpenRouter (openrouter.ai) · Artificial Analysis (artificialanalysis.ai) · Arena.ai (arena.ai) · Epoch AI (epoch.ai), CC-BY-4.0 · Benchable.ai (benchable.ai).