公開：2025年4月17日 /更新：2025年4月17日 - 著者： Konrad Wolfenstein
AIモデルGPT-4.1＆Mini＆Nano from Openai：ソフトウェア開発のプログラミングブースト-GPT-4.5の終わり？ - 画像：xpert.digital
Openaiは価格を下げ、GPT-4.1-1-The New AI Generationが本当に改善します！
GPT-4.1詳細：すべてのイノベーションと改善
Openaaiは、AIテクノロジーの大幅なさらなる開発を提示しました。GPT-4.1モデルファミリは、機械的言語処理の重要な進歩を表し、コストの同時削減により大幅な改善を提供します。新しいモデルラインは、さまざまなパフォーマンス機能と価格レベルを持つ3つのバリアントで構成されており、すべて2024年6月まで知識の状態が延長されています。モデルは、プログラミングの分野での進捗状況、より詳細なフォローアップ、および広範なコンテキストの理解度の向上によって特に特徴付けられます。
GPT-4.1モデルファミリは、APIを介してのみ利用可能であり、主に開発者を対象としています。これらのモデルは、ChatGPTユーザーインターフェイスで直接アクセスできません。
に適し：
GPT-4.1ファミリの3つのバリエーション
新しいモデルファミリは、3つの異なるバリアントで構成されており、それぞれがさまざまなアプリケーションと要件に最適化されています。
GPT-4.1：フラッグシップモデル
GPT-4.1は、シリーズの最も強力なモデルを表しており、主にプロのソフトウェア開発者と要求の厳しいアプリケーションを対象としています。 Openais内部スケールによると、4/4の評価で家族の最高の知性を提供し、複雑なタスクに特別に調整されています。このモデルは、科学研究、複雑なデータ記録の分析、要求の厳しいソフトウェアソリューションの開発、微妙なクリエイティブコンテンツの作成に特に適しています。プログラムコードを生成および修正する際の顕著な能力のおかげで、GPT-4.1は、コーディングアプリケーションの主要なモデルとして位置付けられています。
GPT-4.1ミニ：バランスの取れたオールラウンダー
GPT-4.1 Miniは、インテリジェンス（評価3/4）、速度（4/5）、およびコストのバランスバランスを提供します。これは、小規模なモデルの大きな進歩を表し、多くのベンチマークで以前のGPT-4Oを超えています。前任者の速度のほぼ2倍の速度とコストが最大83％低いため、このモデルは幅広いアプリケーションの多目的なすべてのラウンドとして位置付けられています。 GPT-4.1 MINIは、GPT-4Oに匹敵するパフォーマンスを達成しますが、遅延が少なく、コストが大幅に削減されます。
GPT-4.1ナノ：効率的な軽量
GPT-4.1 Nanoは、家族の最速かつ最も費用対効果の高いモデルであり、潜在的な臨界または特に費用に敏感なアプリケーション向けに開発されています。分類、自動完成、情報抽出などのより簡単なタスクに最適です。コンパクトなサイズにもかかわらず、100万トークンの完全なコンテキストウィンドウをサポートし、MMLU（80.1％）やGPQA（50.3％）などの特定のベンチマークで印象的な結果を提供します。
技術的な改善とパフォーマンスが向上します
GPT-4.1モデルファミリは、以前のモデルに大幅な技術的改善をもたらします。
拡張コンテキストウィンドウ
GPT-4.1ファミリの3つのモデルはすべて、最大100万トークンの拡張コンテキストウィンドウをサポートしています。これは、以前のバージョンと比較して8倍の増加に対応しています。この拡張により、非常に広範なドキュメントまたはコードベースを1回の比較で処理できます。このコンテキストでは、Reactソースコード全体が8回適合します。したがって、モデルは、単一のリクエストで最大約750,000語を処理できます。
プログラミングとコーディングのスキルが向上しました
GPT-4.1は、プログラミングおよびコーディングスキルが大幅に改善されたことによって特徴付けられます。 SWEベンチ検証ベンチマークでは、モデルは54.6％の印象的なスコアに達します。これは、GPT-4oと比較して21.4パーセントポイントとGPT-4.5と比較して26.6パーセントポイントの改善を表します。モデルは、より複雑なプログラミングタスクをマスターし、さまざまなプログラミング言語でより正確なコードを作成できます。特に注目に値するのは、最小限の後処理でフロントエンドコーディングの能力であり、人間の評価者は、症例の80％でGPT-4.1の結果を好みます。
指示の最適化されたフォローアップ
GPT-4.1ファミリの優れた改善の1つは、指示のより正確なコンプライアンスです。指示に準拠する能力を測定するマルチセレットベンチマークでは、GPT-4.1は38.3％を達成します。これは、GPT-4Oと比較して10.5パーセントポイントの増加に対応しています。テスト後のOpenais内部指示（ハードサブセット）では、GPT-4.1はGPT-4Oで29.2％のみであるのに対し、印象的な49.1％を達成します。実際には、これはGPT-4.1が秩序ある手順に準拠し、誤った入力を拒否し、目的の形式で応答するのにはるかに優れていることを意味します。
ベンチマークのコンテキストでの競争の比較
新しいモデルのパフォーマンスは、さまざまなベンチマークを使用して定量化できます。
ベンチマークのコーディング
SWEベンチの検証済みベンチマークでは、500人の人々を解く分類プログラミングタスクとして含む、GPT-4.1は54.6％で印象的な結果を達成しています。 Google（Gemini 2.5 Pro）と人類（Claude 3.7 Sonnet）の同等のモデルの背後に残っていますが、どちらも約63％ですが、GPT-4o（2024年11月）は33％、GPT-4.5 38％、Openaai O3-Mini 49％に達しました。
さまざまなプログラミング言語でコードを修正する能力をテストするAiderのポリグロットベンチマークでは、GPT-4.1は225の問題の約53％を達成します。これは、Openaai O1とO3-Mini（それぞれ約60％）の後ろにありますが、GPT-4O（18％）の前にあります。
ベンチマークに続く命令
GPT-4.1は、指導コンプライアンスの分野でもかなりの進歩を示しています。明確に定義されたパフォーマンス要件に準拠しているIFEVALにより、GPT-4.1 87.4％は81％のGPT-4oと比較して大幅な改善を達成します。これらの改善には、形式の要件、否定的な指示、秩序ある指示、コンテンツ要件、ランキングなど、指示の指示のさまざまな側面が含まれます。
長いコンテキストベンチマーク
マルチモーダルの長いコンテスト理解のベンチマークであるVideo MMを使用すると、GPT-4.1は、GPT-4oと比較して6.7パーセントポイントの改善である「Langなし、字幕なし」カテゴリで72.0％の新しいベンチマークを設定します。長いコンテキストでマルチステージの結論をテストするGraphWalksベンチマークでは、GPT-4.1は61.7％-41.7％のGPT-4oと比較して明確なジャンプに達します。
価格とコスト効率
GPT-4.1モデルファミリの重要な側面は、コスト効率の向上です。
3つのバリアントの価格モデル
GPT-4.1ファミリの価格設定は、入力トークン（APIに送信されるトークン）、出力トークン（モデルによって生成された回答）、およびキャッシュされた入力トークン（繰り返しの問い合わせの場合）を区別します。
- GPT-4.1：100万個の入力トークンあたり2.00ドル、100万ドルあたり0.50ドルキャッシュ入力トークン、100万ドルあたり8,00ドル
- GPT-4.1ミニ：100万個の入力トークンあたり0.40ドル、100万ドルあたり0.10ドル、キャッシュ入力トークン、100万件の出力トークンあたり1.60ドル
- GPT-4.1 NANO：100万個の入力トークンあたり0.10ドル、100万枚あたり0.025ドルのキャッシュ入力トークン、100万件の出力トークンあたり0.40ドル
以前のモデルと比較したコスト削減
新しいモデルファミリは、かなりのコストの利点を提供します。GPT-4.1は、平均的な問い合わせの前任者よりも26％安いです。 GPT-4.1 Miniは、GPT-4Oよりも83％安価で、パフォーマンスが類似しています。 GPT-4.1ナノは、OpenaIポートフォリオで最も費用対効果の高いモデルとしての地位を確立しています。
プロンプトキャッシュとさらなる最適化
コンテキストの繰り返しの問い合わせの場合、迅速なキャッシング割引は75％（以前は50％）に増加し、追加のコスト削減が可能になりました。さらに、OpenAIは、標準のトークンコストを超えた追加コストなしで長いコンテキストリクエストを提供します。
に適し：
アプリケーションケースと可能な用途
GPT-4.1ファミリのさまざまなモデルは、さまざまなアプリケーションに適しています。
ソフトウェア開発者向けのアプリケーション
GPT-4.1は主にソフトウェア開発者を対象としており、プログラミングに大きな利点を提供します。これは、ポストプロセスが少ないフロントエンドコーディングや、ファイル全体を交換せずに個々のコードブロックを改訂するために使用できるインターフェイスの開発が必要なフロントエンドコーディングに特に適しています。モデルは、より複雑なプログラミングタスクをマスターし、さまざまなプログラミング言語でより正確なコードを作成できます。
企業アプリケーション
GPT-4.1ファミリーは、企業向けのさまざまな用途を提供しています。フラッグシップモデルのGPT-4.1は、科学研究、複雑なデータ記録の分析、要求の厳しいソフトウェアソリューションの開発、微妙なクリエイティブコンテンツの作成に適しています。 GPT-4.1 Miniは、日常のアプリケーションのバランスの取れたバランスを提供しますが、GPT-4.1 NANOは、分類や自動完成などの費用に敏感なタスクに最適です。
モデル特異的アプリケーションケース
家族のすべての家族には特定の強みがあります。
- GPT-4.1：複雑なコーディングワークフロー、大規模なドキュメントの処理、いくつかのステップの要求の多いタスクに最適
- GPT-4.1ミニ：詳細な指示に従うのに十分なインテリジェンスを備えた、迅速な回答を必要とするインタラクティブツールに適しています
- GPT-4.1 NANO：速度とコスト効率が前景にある大規模なドキュメントからの自動完成、分類、情報抽出などのタスクに最適
可用性と将来の見通し
APIの可用性と統合
GPT-4.1モデルファミリは、OpenAI APIを介してのみ利用できます。 Openaaiによると、ChatGPTでの直接統合は計画されていません。それにもかかわらず、GPT-4.1のいくつかの改善はすでにチャットボットのGPT 4Oバージョンに転送されており、他の機能が徐々に追加されています。
微調整オプション
Openaiは、GPT-4.1およびGPT-4.1 MINIの市場発売日からの微調整サポートを提供していますが、GPT-4.1 Nanoのサポートが計画されています。これにより、モデルを特定のビジネス要件とアプリケーションに適応させるための追加のオプションが開かれます。
既存のモデルへの影響
GPT-4.1の導入により、Openaiは、GPT-4.1が安価な条件下で同様の機能を提供するため、APIでのGPT-4.5モデルのサポートが終了したことを発表しました。これは、より強力でよりコスト効果の高いモデルに関するOpenAIの戦略的再編成を強調しています。
テーラーメイドAIパワー：GPT-4.1、MINIおよびNANO-THEすべてのニーズに合わせて完璧なAIソリューション
GPT-4.1モデルファミリは、OpenaaiのAIテクノロジーの大きな進歩を表しています。改善されたパフォーマンス、拡張機能、およびコストの削減を組み合わせることにより、開発者と企業の実際の要件に直接対処します。プログラミングに焦点を当て、指示のためのより正確な指示、および拡張されたコンテキスト理解は、実際のシナリオでより効果的に使用できるAIモデルを開発するためにOpenaisを強調しています。
3つのモデルバリアントの差別化された位置決めにより、ユーザーは要件と予算に応じて適切なソリューションを選択できます。 GPT-4.1は最も要求の厳しいタスク向けに設計されていますが、GPT-4.1 MiniおよびGPT-4.1 NANOは、特定のアプリケーション分野の費用対効果の高い代替品を提供します。この戦略は、さまざまな業界やアプリケーション分野におけるAI技術の拡大をさらに加速するのに役立ちます。
このモデルファミリを使用すると、Openaiは、「エージェントソフトウェアエンジニア」として機能できるAIシステムの開発のビジョンに向けて別の一歩を踏み出します。これは、開発から開発から品質保証まで複雑なタスクを引き受けることができる独立したAIエージェントです。したがって、GPT-4.1ファミリの改善は、次世代のAIアプリケーションにとって重要な構成要素と見なすことができます。
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