Posso eseguire GPT-4.1 Nano localmente?

No. OpenAI non ha rilasciato i pesi, quindi è solo API e non può essere eseguito offline o sul tuo hardware.

Quanto costa GPT-4.1 Nano e qual è la sua finestra di contesto?

Costa 0,10$ per milione di token in input e 0,40$ per milione di token in output, con una finestra di contesto di poco più di un milione di token.

In cosa differisce GPT-4.1 Nano da GPT-4o mini?

GPT-4.1 Nano ottiene punteggi più alti di GPT-4o mini su MMLU e GPQA, è posizionato come più veloce ed economico nella sua serie e ha una finestra di contesto da un milione di token.

GPT 4.1 Nano

3201°

#llm #openai #visione #veloce #budget #contesto lungo

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OpenAI | contesto da 1.047.576 token | $0.10/M input, $0.40/M output. Per compiti che richiedono bassa latenza, GPT‑4.1 nano è il modello più veloce ed economico della serie GPT-4.1. Offre prestazioni eccezionali in dimensioni ridotte con la sua finestra di contesto da 1 milione di token, e ottiene 80,1% su MMLU, 50,3% su GPQA e 9,8% su Aider polyglot coding – anche superiore a GPT‑4o mini. È ideale per compiti come classificazione o completamento automatico.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

GPT-4.1 Nano è il modello più veloce ed economico di OpenAI nella famiglia GPT-4.1, progettato per compiti ad alto throughput e bassa latenza dove il costo conta. Abbina una finestra di contesto da un milione di token a un prezzo di 0,10$ per milione di token in input, sotto la maggior parte dei modelli comparabili. Se ti servono classificazioni rapide, completamento automatico o pipeline leggere su larga scala, questo è il punto di partenza ovvio.

Conosciuto per

Il più veloce ed economico della serie GPT-4.1 sia in latenza che prezzo.
Finestra di contesto da un milione di token a prezzo contenuto.
Supera GPT-4o mini nei benchmark MMLU e GPQA.
Capacità visiva inclusa insieme al testo.
Adatto a classificazione, completamento automatico e chiamate API ad alto volume.

Attenzione a

Pesi chiusi, solo API — nessun deployment locale, nessun uso offline.
Il benchmark di coding è al 9,8% su Aider polyglot; non è il modello per compiti di programmazione difficili.
I token di output costano quattro volte quelli di input, quindi i compiti verbosi costano rapidamente.

Ideale per

Prompt da provare

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Ricevi questo messaggio di supporto clienti: 'Mi è stato addebitato due volte l'ordine martedì scorso e non ho ancora ricevuto un rimborso.' Classificalo in esattamente una di queste categorie: Fatturazione, Spedizione, Resi, Tecnico, Altro. Rispondi solo con il nome della categoria, poi una frase che spiega la tua scelta.

Completa automaticamente una descrizione prodotto

Completa questa descrizione prodotto nello stesso tono, fermandoti esattamente a 60 parole totali includendo l'apertura: 'Lo zaino Meridian è costruito per pendolari che non accettano compromessi. Guscio in nylon 840D resistente all'acqua, una tasca imbottita per laptop da 16 pollici, e'

Riassumi un documento lungo

Incolla qui sotto un documento di diverse centinaia di pagine. Restituisci un riassunto strutturato con tre sezioni: Fatti Chiave (elenco puntato), Argomento Principale o Scopo (due frasi) e Questioni Aperte o Lacune (elenco puntato). Sii conciso e non aggiungere riempitivi.

Confronta con

GPT-6 Luna
Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $0.10/M, output $0.50/M
GPT-5.6 Luna
Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $0.20/M, output $1.20/M
GPT-4o-mini
Modello solo API
Contesto di 128,000 token · Input $0.15/M, output $0.60/M
GPT-3.5 Turbo (older v0613)
Modello solo API
Contesto di 4,095 token · Input $1.00/M, output $2.00/M

Altri modelli di testo da openai

Domande frequenti

Posso eseguire GPT-4.1 Nano localmente?: No. OpenAI non ha rilasciato i pesi, quindi è solo API e non può essere eseguito offline o sul tuo hardware.
Quanto costa GPT-4.1 Nano e qual è la sua finestra di contesto?: Costa 0,10$ per milione di token in input e 0,40$ per milione di token in output, con una finestra di contesto di poco più di un milione di token.
In cosa differisce GPT-4.1 Nano da GPT-4o mini?: GPT-4.1 Nano ottiene punteggi più alti di GPT-4o mini su MMLU e GPQA, è posizionato come più veloce ed economico nella sua serie e ha una finestra di contesto da un milione di token.

Verdetto del capitano
Lo strumento giusto per compiti economici, veloci e ad alto volume — non chiedergli di scrivere il tuo compilatore.

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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