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gpt-4.1-mini API 国内调用与价格(2026)

云雾API 运营团队 · 数据来自站内实时价目 · 更新于 2026-08-25
模型类型工具 · 对话 · 识图
计费方式按量(tokens)
官方基准(输入)$0.40/1M
本站最低参考(输入)$0.0474/1M
相当于官方约 1.2 折
可选渠道档位11 档
站内累计调用719 万 次

参考价按当前渠道倍率折算、含服务费,实际以定价页实时显示为准;不同档位的渠道来源与稳定性不同,高稳定需求建议选官转档位(逆向与官转的区别)。数据更新于 2026-08-25。

gpt-4.1-mini 是 gpt-4.1 的轻量档,定位很直白:能力接近 gpt-4o,价格与延迟却低一大截。它保留了 4.1 系的编码底子与严格指令遵循,支持识图和函数调用。如果你的需求是"比 4o-mini 聪明一点,又不想付旗舰的钱",它就是那个中间答案——站内719万次调用,说明大量生产负载已经用脚投票。多档渠道可选,详见下方价格表。

上下文窗口1M tokens
知识截止2024-06

价格详情

价目输入 /1M tokens输出 /1M tokens相当于官方
官方基准价$0.40$1.60—
本站最低参考价$0.0474$0.189约 1.2 折

同系列模型价格对比

模型本站最低参考(输入)相当于官方
gpt-4o$0.296/1M约 1.2 折
gpt-4o-mini$0.0178/1M约 1.2 折
gpt-4.1$0.237/1M约 1.2 折
gpt-5$0.0529/1M约 0.4 折
gpt-5-mini$0.0106/1M约 0.4 折
gpt-5-nano$0.0025/1M约 0.5 折
gpt-5.1$0.0529/1M约 0.4 折
gpt-5.2$0.074/1M约 0.4 折

适用场景

接入代码(OpenAI 兼容)

任何 OpenAI SDK 只改 base_url 一行即可切换到中转接口,模型名填 gpt-4.1-mini:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-你的令牌",
    base_url="https://v2.cloudmist.cloud/v1"
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4.1-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)
print(resp.choices[0].message.content)

curl、Node.js 及更多客户端写法见 base_url 配置详解。

选型与接入建议

对比 gpt-4o-mini:同为轻量档,4.1-mini 是更新的一代,编码与复杂指令处理明显更好,新项目建议优先它;对比 gpt-4.1:遇到仓库级上下文或多约束严格输出时再升级正装;想要思考能力,则看 gpt-5-mini。接入用 OpenAI 兼容 SDK,base_url 填 https://v2.cloudmist.cloud/v1;Cursor、NextChat、沉浸式翻译等客户端均可接入。

常见问题

国内如何调用 gpt-4.1-mini?

在本站注册并创建 API Key,OpenAI 兼容 SDK 把 base_url 改为 https://v2.cloudmist.cloud/v1(Claude Code 填 https://v2.cloudmist.cloud,不带 /v1),模型名填 gpt-4.1-mini 即可,国内网络直连,支持支付宝/微信人民币充值。

gpt-4.1-mini 通过中转站调用什么价格?

本站参考价输入 $0.0474/1M tokens、输出 $0.189/1M tokens 起(约 1.2 折),提供 11 个渠道档位,价格与稳定性各有侧重,实际以站内定价页实时显示为准。

gpt-4.1-mini 比 gpt-4o-mini 强在哪里?

它是同价位段更新的一代:代码能力、指令遵循、工具调用稳定性都有可感知的提升,上下文也从128K 扩展到100万 token。除非老项目改不动,新需求没有理由再选旧款轻量档。

什么信号说明该从 4.1-mini 升到 gpt-4.1?

典型信号有三个:输出格式频繁漂移、跨文件代码任务开始出错、复杂系统提示只被遵循一半。这些属于能力上限问题,继续调 prompt 收益有限,直接升到 gpt-4.1 通常立竿见影。

gpt-4.1-mini 支持识图吗?

支持,用标准 OpenAI 识图写法,content 数组里带 image_url 即可。日常的截图理解、图片描述够用;对识别精度要求高的场景,建议拿 gpt-4o 或 gpt-5 对比测试后再定。

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