# GPT-4.1

> Fiche du modèle de langage GPT-4.1 sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. GPT-4.1 (OpenAI) : score IA de 63,1, 140e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/gpt-4-1/
Origine : OpenAI · États-Unis · sorti le 14 avril 2025

## Score général

- Score IA : 63,1 (marge à 90 % : de 59,8 à 66,4)
- Rang : 140 (Groupe 11, ex æquo)
- Couverture : 80 % du poids des tâches, 31 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

## Scores par tâche

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | 60,5 | Rang 90 · 89 % |
| Code | 64,9 | Provisoire · 23 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | 67,5 | Rang 140 · 100 % |
| Maths | 59,7 | Rang 79 · 62 % |
| Sciences | 63,6 | Rang 79 · 60 % |
| Français | 71,4 | Rang 61 · 75 % |
| Vision | 67,2 | Provisoire · 33 % |
| Écriture | 69,6 | Rang 121 · 100 % |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Artificial Analysis (hors du score)

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

| Version évaluée | Indice v4.3 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetons (entrée / sortie) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [GPT-4.1](https://artificialanalysis.ai/models/gpt-4-1) | 12,7 (estimé) | hors classement | 133,2 jetons/s | 0,88 s | 2 $ / 8 $ |

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe ; un indice qu'ils estiment reste hors de ce classement. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/gpt-4-1

## Exécution locale

Non. GPT-4.1 est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

## Fiche technique

- Prix : 1,76 € / 7,02 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 1 047 576 jetons (environ 786 000 mots)
- Entrées : Texte, image, PDF
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : Non communiqué
- Licence : Propriétaire (poids fermés, accès par l'éditeur)
- Classe énergétique : Non communiquée
- Hébergement en Europe : Non communiqué
- Connaissances jusqu'à : Avril 2024

## Où le trouver

- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/openai/gpt-4.1)
- Par API : [API OpenAI](https://platform.openai.com/docs)
- L'essayer : [ChatGPT](https://chatgpt.com)

## Dans les outils de code

- Disponible dans : [Devin Desktop (ex-Windsurf)](https://quelleia.com/outils/#devin-desktop) (à l'usage)
- Relevé du 30 septembre 2026 sur la page publique de chaque outil. Un modèle proposé par un outil figure dans la liste que son éditeur publie. Rien n'y est mesuré.

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| EuroEval, Allociné (sentiment) | Français | 96 % | 69,4 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| MATH Level 5 | Maths | 83 % | 61,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, INCLUDE (connaissances) | Français | 76,9 % | 84,3 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 72,8 % | 70,2 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| GeoBench | Vision | 72 % | 74,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 64,4 % | 39,4 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| Fiction.LiveBench | Données | 63,9 % | 65,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 59,2 % | 42,3 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| GPQA Diamond | Sciences | 66,9 % | 63,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 402,4 Elo | 77,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Aider Polyglot | Code | 52,4 % | 65,7 | archivé | https://aider.chat/docs/leaderboards/ |
| Arena, texte | Usage | 1 414,8 Elo | 72,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 456,1 Elo | 72,0 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions en français | Français | 1 420,9 Elo | 69,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| SWE-bench Verified | Code | 48,5 % | 61,1 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, vision | Vision | 1 214,0 Elo | 72,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 405,4 Elo | 67,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| EuroEval, MultiLoKo (connaissances locales) | Français | 47,4 % | 77,6 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| DTBench | Raisonnement | 68,3 % | 60,5 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 374,6 Elo | 64,2 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 43 % | 51,9 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| CadEval | Vision | 42 % | 61,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WeirdML (v2) | Code | 39 % | 67,0 | actif | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| EuroEval, OrangeSum (résumé) | Français | 38,9 % | 96,1 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 38,3 % | 59,1 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| SimpleQA Verified | Données | 31,1 % | 74,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| LMCA | Raisonnement | 25,61 | 68,1 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| ForecastBench | Raisonnement | 61,5 % | 91,3 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| SimpleBench | Raisonnement | 27 % | 54,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (version 2025) | Maths | 5,5 % | 66,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (v2) | Maths | 6 % | 60,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 5,5 % | 57,2 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EnigmaEval | Raisonnement | 2,2 % | 62,4 | actif | https://labs.scale.com/leaderboard/enigma_eval |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 6 % | 48,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Humanity's Last Exam | Sciences | 5,4 % | 44,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 0,4 % | 64,7 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, palier 4 (version 2025) | Maths | 0 % | 66,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de GPT-4.1 ?** GPT-4.1 obtient un score IA de 63,1, avec une marge de 59,8 à 66,4, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 140e sur 246 modèles, à partir de 31 mesures.

**Dans quelles tâches GPT-4.1 est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont français (71,4) et écriture (69,6). Sa tâche la plus faible est maths (59,7).

**GPT-4.1 peut-il tourner en local ?** Non. GPT-4.1 est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

**Combien coûte GPT-4.1 ?** 1,76 € par million de jetons en entrée et 7,02 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite GPT-4.1 ?** GPT-4.1 est édité par OpenAI (États-Unis), et il est sorti le 14 avril 2025. C'est un modèle fermé.

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com