GPT-4.1: para qué sirve de verdad (benchmark en español)

Donde mejor rinde es Coding (#46 de 97 entre los que rinden el examen completo), y donde menos rinde es Agentes (7.63 contra 9.09). Cuesta $12.60 por cada 1.000 llamadas.

Nota de calidad8.15/10#39 de 97 · del mejor al peor hay 1.3 puntos

Por 1.000 llamadas$12.60el 16º más caro de 97

Al mes, uso típico$18.9050 llamadas por día, todos los días

Velocidad74 tok/s9.2 s de espera media

⬡ Propietario ⚒ Puede usar herramientas ⛨ Cae ante instrucciones ocultas · 2.5/10

Dónde está parado, pilar por pilar

La nota de la derecha es sobre 10. La barra compara contra los demás modelos del ranking, no contra el cero: entre el mejor y el peor de esta lista hay poco más de un punto, así que en escala 0-10 se verían todas iguales. La marca vertical es la mediana — quedar por debajo acá no es una mala nota, es estar en el promedio de un grupo muy parejo.

Coding 9.09 (+0.01 vs mediana)

Contenido 8.12 (-0.26 vs mediana)

Razonamiento 8.14 (+0.19 vs mediana)

Agentes 7.63 (+0.09 vs mediana)

Medido con 163 runs que puntúan, juez Phi-4 local · actualizado 2026-08-23 · datos abiertos

Qué hace bien y qué no

Su media entre las 31 tareas medidas es 7.36. Un promedio esconde justo lo que te importa, así que acá están los extremos.

Donde rinde por encima de sí mismo

JSON estructurado (extracción, schemas) — 8.84 (+1.48 contra su media). Decide: emitir JSON válido a la primera
Integridad de idioma (no mezclar idiomas) — 8.48 (+1.12 contra su media). Decide: no meter otro idioma en medio del texto
OCR / extracción desde imágenes — 8.44 (+1.08 contra su media). Decide: leer datos de una imagen
Verificar un dato contra su fuente — 8.37 (+1.01 contra su media). Decide: decidir si una fuente respalda una afirmación

Donde se cae

Resistencia a prompt injection — 3.26 (-4.10 contra su media). Decide: resistir una fuga de datos
Noticias + SEO (artículos completos) — 5.17 (-2.19 contra su media). Decide: escribir un artículo publicable
No inventar herramientas (abstenerse cuando no hay) — 6.23 (-1.13 contra su media). Decide: no inventar herramientas que no existen
Capacidades de agente (delegación, skills) — 6.26 (-1.10 contra su media). Decide: delegar y usar lo que tiene a mano

Si GPT-4.1 no te cierra

Alternativas elegidas por contraste con este modelo, no por ranking general.

Modelo	Calidad	$/1k	Latencia	Por qué
Nex-N2-Mini Más barato, calidad equivalente	8.13	$0.158	17.1 s	misma nota o mejor, menos plata por llamada
GPT-5.6 Luna Mejor nota, precio parecido	8.52	$0.930	10.6 s	hasta 30% más caro, pero rinde más
Gemini 3.1 Flash Lite Responde antes	8.09	$2.33	4.1 s	al menos 40% menos de espera, sin caer de nota

La ficha: GPT-4.1 en números

Todo esto sale de runs propios, guardados y auditables. La latencia es la total de respuesta, no el time-to-first-token.

Calidad medida
Runs que puntúan	163
Tool calling	7.27
Resistencia a prompt injection	2.50
Precio
Precio por millón · entrada	$2.00
Precio por millón · salida	$8.00
Rendimiento y límites
Latencia total media	9.2 s
Ventana de contexto	—

Contra los mejores del ranking, en plata

La pregunta útil no es cuánto le falta a GPT-4.1 para ser el mejor: es cuánta calidad extra estás comprando, y a cuántas veces el precio. Eso es lo que decide si conviene.

Modelo	Calidad	$/1.000 llamadas
GPT-4.1 Este modelo	8.15	$12.60
GPT-5.6 Luna El de más calidad medida	8.52	$0.930
Claude Opus 4.8 El frontier más caro del top 10	8.48	$39.00

GPT-5.6 Luna (el techo medido) rinde 5% más y además es más barato: $0.930 contra $12.60. Acá no hay que elegir.
Claude Opus 4.8 (el caro que todos conocen) rinde 4% más (8.48 contra 8.15) y cuesta 3 veces más por llamada.

Los tres salen de las mismas 29 tareas, el mismo juez y los mismos límites. Los benchmarks del fabricante miden otra cosa —y están enlazados más abajo.

Cuánto `max_tokens` darle, por tarea

Si tu nodo o tu script queda por debajo de esto, GPT-4.1 no falla: entrega de menos — y quien lo consume lo lee como que no había nada que reportar. Es el modo de falla más caro que hay, porque se parece a que todo salió bien.

Tarea	Mediana	Peor caso medido	max_tokens sugerido
Tareas largas (sostener el hilo 8-12 turnos)	2.153	4.953	6.191
Decisiones de negocio (prioridades. plan)	691	2.048	2.560
Contenido startup (newsletter. actualidad)	1.025	1.765	2.206
Razonamiento general (lógica. decisiones)	1.327	1.536	1.920
Ventas en frío (cold email. campañas)	342	1.522	1.902
Estrategia (pricing. planificación)	1.199	1.441	1.801
Generación de código (Python. SQL. debug)	632	1.422	1.777
Noticias + SEO (artículos completos)	1.145	1.397	1.746
Razonamiento profundo (matemática. Fermi)	1.047	1.222	1.527
Presentaciones (slides. reportes)	1.141	1.141	1.426
Auditar números (detectar el error plantado)	673	1.081	1.351
Integridad de idioma (no mezclar idiomas)	696	1.048	1.310
Gestión de tareas (action items. planes)	911	1.005	1.256
OCR / extracción desde imágenes	374	861	1.076
JSON estructurado (extracción. schemas)	102	712	890
Contenido genérico (blog. email. social)	467	679	848
Creatividad (hooks. analogías. narrativa)	378	645	806
Multi-turno (debugging. requisitos)	434	632	790
Anti-alucinación (citas. contexto)	163	590	737
Capacidades de agente (delegación. skills)	140	558	697
Contenido con datos verificables (no inventar)	259	558	697
Orquestación (flujos de varios pasos)	318	545	681
No inventar herramientas (abstenerse cuando no hay)	21	391	488
Resúmenes y extracción de datos	327	327	408
Traducción (es↔en)	103	312	390
Seguir instrucciones al pie de la letra	204	231	288
Precisión literal (hex. JWT. configs)	41	189	236
Tool calling (llamada de funciones)	96	140	175
Soporte al cliente (clasificar y responder)	76	119	148
Resistencia a prompt injection	19	48	60
Verificar un dato contra su fuente	42	48	60

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