OpenAI lleva GPT-4.1 y 4.1 mini a ChatGPT: lo que las empresas deben saber

OpenAI está implementando GPT-4.1 , su nuevo modelo de lenguaje extenso (LLM) sin razonamiento que equilibra un alto rendimiento con un menor costo, para los usuarios de ChatGPT. La compañía comienza con los suscriptores de pago de ChatGPT Plus, Pro y Team, y se espera que el acceso para usuarios de Enterprise y Education se implemente en las próximas semanas.

También se añade GPT-4.1 mini, que reemplaza a GPT-4o mini como opción predeterminada para todos los usuarios de ChatGPT, incluidos los del plan gratuito. La versión "mini" ofrece parámetros de menor escala y, por lo tanto, una versión menos potente con estándares de seguridad similares.

Ambos modelos están disponibles a través del menú desplegable “más modelos” en la esquina superior de la ventana de chat dentro de ChatGPT, lo que brinda a los usuarios la flexibilidad de elegir entre GPT-4.1, GPT-4.1 mini y modelos de razonamiento como o3, o4-mini y o4-mini-high.

Inicialmente destinado a ser utilizado únicamente por desarrolladores de software e inteligencia artificial de terceros a través de la interfaz de programación de aplicaciones (API) de OpenAI, GPT-4.1 se agregó a ChatGPT luego de recibir excelentes comentarios de los usuarios.

Michelle Pokrass, líder de investigación de capacitación posterior a OpenAI, confirmó en X que el cambio fue impulsado por la demanda y escribió: "inicialmente estábamos planeando mantener solo esta API de modelo, pero todos lo querían en chatgpt :) ¡feliz codificación!"

Kevin Weil, director de productos de OpenAI , publicó en X lo siguiente: "Lo creamos para desarrolladores, por lo que es muy bueno para codificar y seguir instrucciones. ¡Pruébelo!".

GPT-4.1 fue diseñado desde cero para brindar practicidad a nivel empresarial.

Lanzada en abril de 2025 junto con GPT-4.1 mini y nano , esta familia de modelos priorizó las necesidades de los desarrolladores y los casos de uso de producción.

GPT-4.1 ofrece una mejora de 21,4 puntos respecto a GPT-4o en la prueba de ingeniería de software verificada de SWE-bench y una mejora de 10,5 puntos en las tareas de seguimiento de instrucciones en la prueba MultiChallenge de Scale. Además, reduce la verbosidad en un 50 % en comparación con otros modelos, una característica que los usuarios empresariales elogiaron durante las primeras pruebas.

Contexto, velocidad y acceso al modelo

GPT-4.1 admite las ventanas de contexto estándar para ChatGPT: 8000 tokens para usuarios gratuitos, 32 000 tokens para usuarios Plus y 128 000 tokens para usuarios Pro.

Según la publicación del desarrollador Angel Bogado en X, estos límites coinciden con los utilizados por los modelos ChatGPT anteriores, aunque hay planes 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 se ha insinuado que habrá soporte en el futuro.

Esta capacidad de contexto extendido permite a los usuarios de API introducir bases de código completas o grandes documentos legales y financieros en el modelo, lo que resulta útil para revisar contratos con múltiples documentos o analizar archivos de registro de gran tamaño.

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

OpenAI también ha lanzado un sitio web llamado Centro de Evaluaciones de Seguridad para brindar a los usuarios acceso a métricas de rendimiento clave en todos los modelos.

GPT-4.1 muestra resultados sólidos en todas estas evaluaciones. En las pruebas de precisión factual, obtuvo una puntuación de 0,40 en el benchmark SimpleQA y de 0,63 en PersonQA, superando a varios predecesores.

También obtuvo una puntuación de 0,99 en la medida “no inseguro” de OpenAI en pruebas de rechazo estándar, y de 0,86 en indicaciones más desafiantes.

Sin embargo, en la prueba de jailbreak StrongReject (un punto de referencia académico para la seguridad en condiciones adversas), GPT-4.1 obtuvo un puntaje de 0,23, detrás de modelos como GPT-4o-mini y o3.

Dicho esto, obtuvo un sólido puntaje de 0,96 en solicitudes de jailbreak generadas por humanos, lo que indica una seguridad más sólida en el mundo real bajo un uso típico.

En cuanto a la adherencia a las instrucciones, GPT-4.1 sigue la jerarquía definida por OpenAI (sistema sobre desarrollador, desarrollador sobre mensajes de usuario), con una puntuación de 0,71 en la resolución de conflictos entre mensajes de sistema y de usuario. También destaca por su buen rendimiento en la protección de frases protegidas y la prevención de la entrega de soluciones en situaciones de tutoría.

Contextualización de GPT-4.1 frente a sus predecesores

El lanzamiento de GPT-4.1 se produce tras el análisis exhaustivo de GPT-4.5 , que se estrenó en febrero de 2025 como una versión preliminar de investigación. Este modelo se centró en un mejor aprendizaje no supervisado, una base de conocimientos más rica y una reducción de las alucinaciones, que descendieron del 61,8 % en GPT-4o al 37,1 %. También mostró mejoras en la agudeza emocional y la escritura extensa, pero muchos usuarios consideraron que las mejoras eran sutiles.

A pesar de estos avances, GPT-4.5 recibió críticas por su elevado precio (hasta 180 dólares por millón de tokens de salida a través de la API) y por su bajo rendimiento en las pruebas de referencia de matemáticas y programación en comparación con los modelos de la serie o de OpenAI. Las cifras del sector indicaron que, si bien GPT-4.5 fue más eficaz en la conversación general y la generación de contenido, tuvo un rendimiento inferior en aplicaciones específicas para desarrolladores.

En cambio, GPT-4.1 se concibe como una alternativa más rápida y específica. Si bien carece de la amplitud de conocimiento y el extenso modelado emocional de GPT-4.5, está mejor optimizado para la asistencia práctica a la codificación y se ajusta con mayor fiabilidad a las instrucciones del usuario.

En la API de OpenAI, GPT-4.1 actualmente tiene un precio de $2,00 por millón de tokens de entrada, $0,50 por millón de tokens de entrada almacenados en caché y $8,00 por millón de tokens de salida.

Para aquellos que buscan un equilibrio entre velocidad e inteligencia a un menor costo, GPT-4.1 mini está disponible a $0,40 por millón de tokens de entrada, $0,10 por millón de tokens de entrada en caché y $1,60 por millón de tokens de salida.

Los modelos Flash-Lite y Flash de Google están disponibles a partir de $0,075–$0,10 por millón de tokens de entrada y de $0,30–$0,40 por millón de tokens de salida, menos de una décima parte del costo de las tarifas base de GPT-4.1.

Si bien GPT-4.1 tiene un precio más elevado, ofrece parámetros de ingeniería de software más sólidos y un seguimiento de instrucciones más preciso, lo cual puede ser crucial para escenarios de implementación empresarial que priorizan la confiabilidad sobre el costo. En definitiva, GPT-4.1 de OpenAI ofrece una experiencia premium en precisión y rendimiento de desarrollo, mientras que los modelos Gemini de Google resultan atractivos para empresas con presupuestos ajustados que necesitan niveles de modelo flexibles y capacidades multimodales.

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

• Los ingenieros de IA que supervisan la implementación de LLM pueden esperar una mayor velocidad y cumplimiento de las instrucciones. Para los equipos que gestionan todo el ciclo de vida de LLM, desde el ajuste del modelo hasta la resolución de problemas, GPT-4.1 ofrece un conjunto de herramientas más ágil y eficiente. Es especialmente adecuado para equipos ágiles bajo presión para entregar modelos de alto rendimiento rápidamente sin comprometer la seguridad ni el cumplimiento normativo.
• Los líderes en orquestación de IA centrados en el diseño escalable de pipelines apreciarán la robustez de GPT-4.1 frente a la mayoría de los fallos inducidos por el usuario y su excelente rendimiento en las pruebas de jerarquía de mensajes. Esto facilita su integración en sistemas de orquestación que priorizan la consistencia, la validación de modelos y la fiabilidad operativa.
• Los ingenieros de datos responsables de mantener la alta calidad de los datos e integrar nuevas herramientas se beneficiarán de la menor tasa de alucinaciones y la mayor precisión factual de GPT-4.1. Su comportamiento de salida más predecible facilita la creación de flujos de trabajo de datos fiables, incluso con recursos limitados.
• Los profesionales de seguridad informática encargados de integrar la seguridad en los pipelines de DevOps pueden encontrar valiosa la resistencia de GPT-4.1 a los jailbreaks comunes y su comportamiento de salida controlado. Si bien su puntuación académica de resistencia a los jailbreaks es mejorable, el alto rendimiento del modelo contra exploits de origen humano facilita una integración segura en herramientas internas.

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

Si bien GPT-4.5 representó un hito en el desarrollo de modelos, GPT-4.1 se centra en la utilidad. No es el modelo más costoso ni el más multimodal, pero ofrece mejoras significativas en áreas clave para las empresas: precisión, eficiencia de implementación y costo.

Este reposicionamiento refleja una tendencia más amplia en la industria: dejar de construir los modelos más grandes a cualquier precio y optar por modelos más accesibles y adaptables. GPT-4.1 satisface esta necesidad, ofreciendo una herramienta flexible y lista para producción para equipos que buscan integrar la IA en sus operaciones comerciales.

A medida que OpenAI continúa desarrollando sus modelos, GPT-4.1 representa un avance en la democratización de la IA avanzada para entornos empresariales. Para quienes toman decisiones y buscan un equilibrio entre capacidad y retorno de la inversión (ROI), ofrece una vía de implementación más clara sin sacrificar el rendimiento ni la seguridad.