Выбор модели влияет на скорость работ, точность выводов и суммарные расходы. В этом материале мы сравниваем GPT-4.1 Nano, GPT-4o mini, GPT-4o и o4 mini в понятной форме.
Для практики предложены примеры выполнения одного и того же задания в каждой модели. Материал ориентирован на широкий круг специалистов и подготовлен с учётом задач которые удобно решать через агрегатор Vlex AI.
Скорость отклика зависит от архитектуры модели и оптимизаций под низкую задержку. GPT-4o позиционировался как модель с улучшенной скоростью и более высокими лимитами запросов чем предыдущие поколения. Модификации mini и nano ориентированы на снижение задержки при массовых параллельных запросах за счёт компромисса в некоторых аспектах качества. Модель o4 mini оптимизирована под быстрое и экономичное рассуждение при малых задержках что делает её выгодной для интерактивных интерфейсов и массовых сценариев. Ключевые факторы влияющие на latency
- Размер контекста и необходимость выдавать длинные ответы
- Количество одновременно работающих сессий
- Настройки режима генерации и требования к детальности вывода
- География серверов и сетевые пути
Стоимость складывается из цены за входные и выходные токены, необходимого числа итераций и параллельности сессий. Варианты mini и nano направлены на экономию при массовых коротких вызовах. Официальные публикации содержат примеры тарифов которые помогают при расчётах. Факторы которые нужно учитывать при расчёте бюджета
- Длина контекста в токенах которая требуется на одну сессию
- Частота вызовов и количество параллельных пользователей
- Необходимость дополнительных проходов на проверку или доработку
- Доля генерации контента которая требует длинных выходов
Принятие решения должно опираться на критерии скорости, точности и бюджета. Ниже приведён список практических рекомендаций и оправданий выбора модели для конкретных задач.
Развёрнутый список рекомендаций
- Если требуется массовая генерация коротких ответов при ограниченном бюджете выбирать nano или mini варианты
- Для сложной аналитики с большим контекстом и меньшей долей ошибок предпочтительнее GPT-4.1 Nano
- Для мультимодальных интерфейсов работающих с изображениями и голосом лучшим вариантом остаётся GPT-4o
- Для задач требующих строгой математической точности рекомендовать o4 mini
- Для тестирования и сравнения использовать Vlex AI чтобы быстро получить эмпирические данные по вашим реальным запросам
Задание простое и понятное для сравнения. Формат примеров показывает ожидаемое поведение каждой модели при одинаковом запросе. Ниже приведены сопоставимые ответы которые являются иллюстрацией рабочих стилей моделей а не результатом единичного запуска в реальном времени.
Задание текстовое
Запрос сформулирован кратко и однозначно — напиши сводку из трёх пунктов по статье о влиянии автоматизации производства на локальный рынок труда
Ожидаемое поведение и пример вывода
- GPT-4.1 Nano дает развёрнутую сводку с ясной структурой и указанием рисков и преимуществ, добавляет рекомендации по адаптации рабочей силы
- GPT-4o mini генерирует краткую точную сводку без лишних подробностей, подходит для массовой быстрой выдачи
- GPT-4o даёт мультимодальную возможность добавить ссылки на изображения и контекст если он есть, сводка будет сбалансированной и универсальной
- o4 mini сосредоточится на числовых и логических аспектах влияния с акцентом на количественные оценки
Заключение
Выбор между GPT-4.1 Nano, GPT-4o mini, GPT-4o и o4 mini нужно строить по практическим критериям которые важны для конкретного проекта. Для принятия решения рекомендую провести контрольный тест на реальных задачах через агрегатор Vlex AI и обратиться в группу поддержки @vlexai или к поддержке @supprtbots для помощи в настройке тестов.
