OpenAI: GPT-4.1 (batch)

GPT-4.1 es el modelo de OpenAI sin una etapa dedicada de razonamiento para seguir instrucciones y llamar a herramientas, con amplios conocimientos en distintos ámbitos. Acepta texto e imágenes y devuelve texto sin un paso específico de razonamiento. Su contexto amplio resulta útil cuando la tarea está claramente definida, pero el material pertinente abarca documentos o código extensos. Indica la operación que deseas, el material de origen al que se aplica y la forma del resultado final.

Para procesar documentos, separa las instrucciones del material mediante encabezados u otros límites claros. Etiqueta los documentos y conserva los identificadores que la respuesta deba citar. Define los campos para una extracción, los criterios para una comparación o el público y la longitud de una reescritura. Un ejemplo de salida puede ser una tabla de requisitos con sus ubicaciones en las fuentes, un resumen organizado según un conjunto concreto de preguntas o un registro estructurado que distinga la información ausente de un valor explícito.

Para programar, proporciona los archivos pertinentes, el cambio solicitado y el comportamiento que debe mantenerse intacto. Pide el resultado real que necesitas: una función revisada, un archivo completo, argumentos propuestos para herramientas o una explicación de la lógica afectada. Los ejemplos pueden aclarar una regla de formato o un caso límite, pero deben seguir los mismos requisitos que la tarea real. Las recomendaciones de OpenAI para redactar instrucciones destacan las instrucciones directas, los roles, los límites de las fuentes y los ejemplos representativos, en lugar de suponer que unas instrucciones largas son automáticamente precisas.

Las especificaciones exactas de GPT-4.1 indican una ventana de contexto de 1,047,576 tokens, una salida máxima de 32,768 tokens y conocimientos actualizados hasta el 1 de junio de 2024. Un contexto de entrada amplio no implica una salida igual de amplia, por lo que una solicitud para reescribir material extenso debe identificar la parte y el resultado final necesarios. Deja espacio suficiente para la respuesta y proporciona información actual cuando la tarea dependa de hechos posteriores a la fecha límite de los conocimientos. El tipo de modelo documentado de GPT-4.1 es chat; los ajustes de esfuerzo de razonamiento de modelos de razonamiento posteriores no forman parte de este perfil.

OpenAI documenta las interfaces Chat Completions, Responses, Assistants, Batch y ajuste fino para GPT-4.1. Las funciones enumeradas incluyen transmisión en flujo, Structured Outputs, llamadas a funciones, carga de archivos, entrada de imágenes, búsqueda en la web y en archivos, ajuste fino y almacenamiento de la entrada en caché. Sus herramientas incluyen interpretación de código, generación de imágenes y conexiones MCP, además de búsqueda y funciones. La salida del propio modelo es texto, mientras que una herramienta puede devolver un resultado u observación independientes. Define el propósito y los argumentos de una operación de la aplicación y utiliza el resultado real devuelto; una solicitud generada por el modelo no confirma que una operación externa se haya completado.

Una característica distintiva es Predicted Outputs en la interfaz Chat Completions de OpenAI. Cuando ya se conoce la mayor parte del resultado de texto o código deseado, el contenido existente puede proporcionarse como predicción para ayudar a regenerar el resultado completo con un pequeño cambio. Por ejemplo, proporciona un archivo actual y pide un cambio de nombre de una propiedad definido de forma precisa, conservando el código circundante. La predicción es contenido de salida esperado, no una instrucción ni una garantía de que las partes sin cambios sigan siendo correctas. Examina el resultado regenerado frente a la modificación solicitada y el material original.

Predicted Outputs tiene sus propios límites de compatibilidad. OpenAI documenta su uso solo con texto, sin entradas ni salidas de audio y sin llamadas a funciones en esa solicitud. No admite múltiples opciones con n mayor que 1, logaritmos de las probabilidades, penalizaciones positivas de presencia o frecuencia ni el parámetro max_completion_tokens. Mantén este proceso de regeneración separado de una tarea que necesite llamadas a herramientas. El texto de predicción puede coincidir con partes de la salida, y el proveedor informa de los tokens de predicción aceptados y rechazados; una predicción inadecuada puede quedar parcialmente sin utilizar, por lo que la función no garantiza una aceleración ni un resultado concretos.

Para tareas habituales de seguimiento de instrucciones, un resultado útil de GPT-4.1 es un documento o código que cumpla unas especificaciones definidas, una extracción con campos explícitos o una solicitud de herramienta cuyos argumentos encajen con la operación proporcionada. Para un pequeño cambio en un archivo que permanece casi sin modificaciones, el proceso de salida predicha ofrece una forma más concreta de preparar el resultado esperado. En ambos casos, conserva el material de origen necesario para comprobar la respuesta y explicita las ambigüedades. La capacidad de contexto y las herramientas del modelo respaldan el proceso; las indicaciones de la tarea siguen determinando qué contiene una respuesta completa y utilizable.