Sari la conținut
Toate modelele
OpenAI · GPT · Chat și text

GPT-4.1

Model cu memorie pe conversație de 1 milion de cuvinte — pentru analiza documentelor foarte mari.

~$4.00 in / $16.00 out · per 1M unități de procesare≈ 70.4 MDLvezi /pricing/models pentru tariful live →
1M tokens
Context window
33K tokens
Max output
0
Input modalities
2025-06
Knowledge cut-off

Ce este GPT-4.1

GPT-4.1 este modelul OpenAI cu cea mai mare memorie pe conversație din catalog — 1 milion de unități de procesare, echivalent cu aproximativ 750.000 cuvinte sau 1.500 pagini text. Pentru cazurile în care ai nevoie să analizezi simultan documente foarte mari (cărți, baze de cod, arhive contracte), GPT-4.1 elimină nevoia de a tăia documentul în bucăți sau de a construi un sistem complicat de căutare semantică. Calitatea răspunsurilor pe text foarte lung este superioară modelelor anterioare. Pentru memorii normale (sub 100.000 unități), îți recomandăm GPT-5.4 mini, mai ieftin. Disponibil prin Router by Mega Promoting cu facturare în MDL.

Capabilități unice

Ce te diferențiază când folosești GPT-4.1

  • Context 1M tokens — încape repository de cod sau corpus juridic complet
  • Instruction following îmbunătățit semnificativ față de GPT-4o (mai puține deviation-uri)
  • Variantă tranzitivă între GPT-4o și GPT-5 — calitate intermediară la preț intermediar
  • Apelare funcții externe mai fiabilă decât GPT-4o
  • Long-context Q&A coerent peste 500K tokens

Limitări de știut înainte să cumperi

  • ·Limita cunoștințelor mai veche (iunie 2025)
  • ·Timpul de răspuns crește semnificativ cu mărimea textului
  • ·Prețul pe unitate este egal cu 5.4, dar consumi multe unități la intrare pentru cazuri lungi
  • ·Pentru memorie normală, alte modele sunt mai eficiente

Cum funcționează

Cum funcționează GPT-4.1 pe înțelesul tuturor

Schemă simplificată — fără jargon. Trimiți o cerere, modelul o descompune, calculează răspunsul, ți-l întoarce. Restul e arhitectură internă pe care nu trebuie s-o cunoști pentru a-l folosi.

TText intrare„Rezumă contractultokUnitățitokenizareAtențiecontext + greutățiGenerarecuvânt cu cuvântRăspunscătre aplicație

Flux text simplificat: text intră, e descompus în unități de procesare, modelul calculează atenția pe context, apoi generează răspunsul cuvânt cu cuvânt.

Cazuri reale de utilizare

Cele mai bune scenarii pentru GPT-4.1

Pentru fiecare scenariu: industria, volumul tipic, costul estimat, și — dacă e cazul — modelul alternativ recomandat.

Cod · Dev tools

Repository-wide refactor cu context complet

Citește 200-500 fișiere într-un singur prompt pentru decizii arhitecturale.

Volum tipic500 sesiuni / lună
Cost estimat~$30-120/lună≈ 528-2113 MDL
RAG · Drept & financiar

Analiză corpus juridic complet

Codul Civil RM + acte normative + jurisprudență în același context.

Volum tipic200 sesiuni / lună
Cost estimat~$40-150/lună≈ 704-2641 MDL
Agent · Multi-step automation

Agent care urmărește instrucțiuni de 5+ pagini

Workflow-uri lungi cu reguli stricte de business.

Volum tipic1.000 sesiuni / lună
Cost estimat~$25-90/lună≈ 440-1585 MDL
Conținut · Editorial tehnic

Documentație tehnică multi-modul

Generare manuale 50+ pagini cu consistență terminologică.

Volum tipic100 documente / lună
Cost estimat~$15-60/lună≈ 264-1057 MDL
Date · Analiză

Sinteză rapoarte business multi-sursă

10-20 rapoarte într-un prompt → executive summary cu insights cross-cut.

Volum tipic500 sinteze / lună
Cost estimat~$20-70/lună≈ 352-1233 MDL
Vision · Documente complexe

Citire multi-page PDF cu structură

Documente lungi cu tabele, diagrame, secțiuni.

Volum tipic2.000 docs / lună
Cost estimat~$20-70/lună≈ 352-1233 MDL

Cost lunar estimat

Calculator interactiv pentru GPT-4.1

Calculator interactiv

Cât te-ar costa GPT-4.1 pe lună

Scenariile sunt presetate, dar trage de sliders ca să modelezi propriul tău consum. Calculul folosește tariful Pro tier post-markup — exact ce vezi pe /pricing/models.

Multi-file context + propunere restructurare.

200
101.0M
200K tk
100 tk32K tk
4K tk
50 tk16K tk
Cost total estimat
$172.8
≈ 3043 MDL la cursul BNM
/ lună · 200 cereri
Tokens intrare$160.0≈ 2817 MDL
Tokens ieșire$12.8≈ 225 MDL
Per cerere~$0.864≈ 15.2 MDL
Tarif client-facing (Pro tier post-markup). Free/Starter/Business au prețuri diferite — vezi /pricing/models pentru tariful exact al planului tău.

Alege bine

Când să alegi GPT-4.1 vs alternative

Fără bare arbitrare 92/85. Doar explicații concrete pe baza forțelor reale ale fiecărui model. Pentru toate alternativele ai pagină separată cu același nivel de detaliu.

AlternativăAlege GPT-4.1 când…Mai bine alternativa când…
GPT-5
OpenAI
Vezi
Context foarte lung (peste 256K) la preț intermediar.
Reasoning avansat sau apelare paralelă multi-tool.
GPT-4o
OpenAI
Vezi
Instruction following mult mai bun + context 1M.
Bugete strânse pe sarcini simple — 4o e mai ieftin.
Gemini 2.5 Pro
Google
Vezi
Ecosistem OpenAI + tool calling stabil.
Multimodal nativ (audio/video) sau context peste 1M.
Claude Sonnet 4.6
Anthropic
Vezi
Context mult mai lung (1M vs 200K).
Cod complex + prompt caching pentru reducere cost.

Specificații comparative

Date reale, fără speculații

Tabel cu prețuri client-facing și caracteristici tehnice publice — nu scoruri agregate pe care nu le poți verifica.

Specificație
GPT-4.1
aici
GPT-5.4
vezi pagina →
Gemini 2.5 Pro
vezi pagina →
Claude Opus 4.7
vezi pagina →
BrandOpenAIOpenAIGoogleAnthropic
Preț input / 1M tokens$4.00≈ 70.4 MDL$4.80≈ 84.5 MDL$2.00≈ 35.2 MDL$24.00≈ 423 MDL
Preț output / 1M tokens$16.00≈ 282 MDL$28.80≈ 507 MDL$8.00≈ 141 MDL$120.00≈ 2113 MDL
Context max1.0M tk256K tk2.0M tk200K tk
Output max33K tk33K tk66K tk33K tk
Vision
Audio (input)
Knowledge cut-off2025-062026-032025-082026-01
Integrare în orice unealtă

O cheie. 26+ unelte. Zero efort de migrare.

Router by MP e compatibil 100% cu API-ul OpenAI. Orice unealtă, framework sau platformă care folosește OpenAI SDK funcționează identic cu cheia ta Router by MP — schimbi o singură linie (baseURL) și gata. Iată cum integrezi GPT-4.1 în cele mai populare unelte.

Pont GPT-4.1: Pentru context peste 500K tokens, activează prompt caching dacă rulezi același bază de date repetitiv — costul real per query scade dramatic față de re-upload integral.

Vercel AI SDK · OpenAI SDK · LangChain · LlamaIndex · FastAPI · Next.js

Vercel AI SDK
Streaming React + Next.js. Cel mai folosit framework AI front-end în 2026.
app/api/chat/route.ts
import { streamText } from "ai";
import { createOpenAI } from "@ai-sdk/openai";

const router = createOpenAI({
  apiKey: process.env.ROUTER_API_KEY,
  baseURL: "https://api.megapromoting.com/v1",
});

export async function POST(req: Request) {
  const { messages } = await req.json();
  const result = streamText({
    model: router("gpt-4.1"),
    messages,
  });
  return result.toDataStreamResponse();
}
OpenAI SDK (Node.js)
Drop-in pentru orice cod scris pentru OpenAI direct. Zero refactor.
client.ts
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.ROUTER_API_KEY,
  baseURL: "https://api.megapromoting.com/v1",   // <— singura linie diferită
});

const r = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-4.1",
  messages: [{ role: "user", content: "Salut!" }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);
OpenAI SDK (Python)
Cel mai stabil SDK Python pentru orice provider OpenAI-compatible.
client.py
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["ROUTER_API_KEY"],
    base_url="https://api.megapromoting.com/v1",
)

r = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4.1",
    messages=[{"role": "user", "content": "Salut!"}],
)
print(r.choices[0].message.content)
LangChain (Python)
RAG, agenți, chain-uri complexe — toate prin Router.
rag.py
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-4.1",
    openai_api_key=os.environ["ROUTER_API_KEY"],
    openai_api_base="https://api.megapromoting.com/v1",
)

resp = llm.invoke("Răspunde în română.")
print(resp.content)
LangChain (JS)
Versiunea JavaScript — același API ca Python.
agent.ts
import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";

const llm = new ChatOpenAI({
  model: "gpt-4.1",
  apiKey: process.env.ROUTER_API_KEY,
  configuration: { baseURL: "https://api.megapromoting.com/v1" },
});

const r = await llm.invoke("Răspunde în română.");
console.log(r.content);
LlamaIndex
RAG la scară. Indexare semantică + retrieval + LLM, totul prin Router.
rag_index.py
from llama_index.llms.openai import OpenAI

llm = OpenAI(
    model="gpt-4.1",
    api_key=os.environ["ROUTER_API_KEY"],
    api_base="https://api.megapromoting.com/v1",
)

print(llm.complete("Generează un titlu pentru articol despre AI în Moldova"))
FastAPI proxy
Endpoint back-end care expune Router în propria ta aplicație.
main.py
from fastapi import FastAPI
from openai import AsyncOpenAI

app = FastAPI()
client = AsyncOpenAI(
    api_key=os.environ["ROUTER_API_KEY"],
    base_url="https://api.megapromoting.com/v1",
)

@app.post("/chat")
async def chat(prompt: str):
    r = await client.chat.completions.create(
        model="gpt-4.1",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    )
    return {"text": r.choices[0].message.content}
Next.js Server Action
Apel direct din componente React, fără API route separat.
app/actions.ts
"use server";

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.ROUTER_API_KEY,
  baseURL: "https://api.megapromoting.com/v1",
});

export async function summarize(text: string) {
  const r = await client.chat.completions.create({
    model: "gpt-4.1",
    messages: [
      { role: "system", content: "Rezumi text în 3 puncte." },
      { role: "user", content: text },
    ],
  });
  return r.choices[0].message.content;
}
Folosești deja OpenAI direct?

Schimbarea către Router by MP înseamnă o singură linie: baseURL = "https://api.megapromoting.com/v1". Toate apelurile existente continuă să funcționeze. Facturarea trece pe MDL prin e-Factura, fără cont OpenAI / Anthropic / Google separat.

Toate integrările

Quickstart

Exemplu de cod canonic pentru GPT-4.1

Endpoint OpenAI-compatible. Schimbi doar baseURL și apiKey — restul codului rămâne identic cu provider-ul original.

gpt-4.1.ts
typescript
1import OpenAI from "openai";
2
3// Apelezi modelul prin Router cu o singură linie schimbată față de OpenAI direct
4const client = new OpenAI({
5 apiKey: process.env.ROUTER_API_KEY,
6 baseURL: "https://api.megapromoting.com/v1",
7});
8
9const response = await client.chat.completions.create({
10 model: "gpt-4.1", // Schimbi doar numele modelului — restul codului rămâne identic
11 messages: [
12 { role: "system", content: "Răspunzi profesionist în limba română." },
13 { role: "user", content: "Rezumă acest contract în 3 puncte cheie." },
14 ],
15});
16
17console.log(response.choices[0].message.content);

Pont-uri pentru implementare în Moldova

  • 1Folosește pentru audit complet al unei baze de cod moștenite — încarci tot proiectul și ceri raport arhitectural.
  • 2Excelent pentru analize comparative între versiuni de contract (vechi vs nou) cu istoricul corespondenței.
  • 3Pentru documente juridice MD foarte mari (dosare în instanță), 4.1 elimină nevoia de a tăia documentul în bucăți.

Întrebări frecvente

FAQ GPT-4.1

Câte cuvinte intră în 1 milion de unități de procesare?
Aproximativ 750.000 cuvinte în engleză, în jur de 600.000 în română (limba română consumă puțin mai multe unități pe cuvânt).
Care este timpul de răspuns pe memorie 500.000?
Tipic 20-60 secunde pentru prima bucată de răspuns, apoi normal. Folosește timeout peste 120s.
Costă mult un apel pe 1M memorie?
$2 doar pentru intrare — destul de mult. Folosește selectiv și combină cu cache pentru text repetitiv când e posibil.

Activează Router by MP și plătește doar ce consumi cu GPT-4.1?

Cheie API în 30 secunde. Facturare locală MDL prin e-Factura. Fără card internațional, fără cont OpenAI/Anthropic/Google separat. Aceeași cheie funcționează cu orice tool OpenAI-compatible.

e-Factura MoldovaAPI OpenAI-compatibleFără volum minimCost tracking per cheieActivare instant
GPT-4.1 — Memorie 1M cuvinte pentru documente foarte mari | Router by Mega Promoting