출판 : 2025 년 4 월 17 일 / 업데이트 : 2025 년 4 월 17 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein
AI 모델 GPT-4.1 및 OpenAI의 Mini & Nano : 소프트웨어 개발을위한 프로그래밍 부스트-GPT-4.5의 끝? - 이미지 : Xpert.Digital
Openai는 가격을 낮추고 GPT-4.1을 크게 향상시킵니다. 새로운 AI Generation은 실제로 할 수 있습니다!
GPT-4.1 세부 사항 : 한 눈에 모든 혁신과 개선
Openaai는 AI 기술의 상당한 발전을 제시했습니다. GPT-4.1 모델 패밀리는 기계 언어 처리에서 중요한 진보를 나타내며 동시 비용 절감으로 상당한 개선을 제공합니다. 새로운 모델 라인은 2024 년 6 월까지 다양한 지식 상태를 가진 성능 기능과 가격 수준이 다른 세 가지 변형으로 구성되어 있습니다. 모델은 특히 프로그래밍 영역,보다 자세한 팔로우 -UP 및 광범위한 컨텍스트에 대한 이해가 향상되는 것으로 특징 지어집니다.
GPT-4.1 모델 패밀리는 API를 통해서만 제공되며 주로 개발자를 대상으로합니다. 이 모델은 ChatGpt 사용자 인터페이스에서 직접 액세스 할 수 없습니다.
적합:
GPT-4.1 패밀리의 세 가지 변형
새로운 모델 패밀리는 세 가지 다른 변형으로 구성되며, 각 변형은 다른 응용 프로그램 및 요구 사항에 맞게 최적화되었습니다.
GPT-4.1 : 플래그십 모델
GPT-4.1은 시리즈의 가장 강력한 모델을 나타내며 주로 전문 소프트웨어 개발자와 까다로운 응용 프로그램을 목표로합니다. OpenAIS 내부 척도에 따라 4/4의 평가를 통해 가족의 최고 지능을 제공하며 복잡한 작업에 특별히 맞춤화됩니다. 이 모델은 특히 과학 연구, 복잡한 데이터 레코드 분석, 까다로운 소프트웨어 솔루션 개발 및 미묘한 창의적 컨텐츠 제작에 적합합니다. 프로그램 코드를 생성하고 수정하는 뛰어난 능력 덕분에 GPT-4.1은 코딩 응용 프로그램의 주요 모델로 자리 매김합니다.
GPT-4.1 MINI : 균형 잡힌 만능인
GPT-4.1 MINI는 지능 (등급 3/4), 속도 (4/5) 및 비용 사이의 균형 균형을 제공합니다. 소규모 모델에서 상당한 진전을 나타내며 많은 벤치 마크에서 이전 GPT-4O를 초과합니다. 전임자의 속도보다 거의 두 배나 높은 속도와 최대 83% 낮은 비용 으로이 모델은 광범위한 애플리케이션을위한 다재다능한 All -Rounder로 자리 매김합니다. GPT-4.1 MINI는 GPT-4O와 비슷한 성능을 달성하지만 대기 시간이 적고 비용이 크게 줄어 듭니다.
GPT-4.1 나노 : 효율적인 경량
GPT-4.1 나노는 가족의 가장 빠르고 비용 효율적인 모델이며 대기 시간 크리티컬 또는 특히 비용에 민감한 응용 프로그램을 위해 개발되었습니다. 분류, 자동 완료 및 정보 추출과 같은 간단한 작업에 이상적입니다. 소형 크기에도 불구하고 백만 개의 토큰의 전체 컨텍스트 창을 지원하고 MMLU (80.1%) 및 GPQA (50.3%)와 같은 특정 벤치 마크에서 인상적인 결과를 제공합니다.
기술 개선 및 성능이 향상됩니다
GPT-4.1 모델 패밀리는 이전 모델을 상당히 기술적으로 개선합니다.
확장 컨텍스트 창
GPT-4.1 패밀리의 세 가지 모델 모두 최대 백만 개의 토큰의 확장 컨텍스트 창을 지원하며, 이는 이전 버전에 비해 8 배 증가에 해당합니다. 이 확장은 단일 라운드 비교에서 매우 광범위한 문서 또는 코드베이스를 처리 할 수 있습니다. 전체 React 소스 코드는이 맥락에서 8 회에 적합합니다. 따라서 모델은 단일 요청으로 최대 약 750,000 단어를 처리 할 수 있습니다.
프로그래밍 및 코딩 기술 향상
GPT-4.1은 프로그래밍 및 코딩 기술이 크게 향상된 특징입니다. SWE-Bench Verified Benchmark 에서이 모델은 54.6%의 인상적인 점수에 도달하며 이는 GPT-4O에 비해 21.4%포인트의 개선 및 GPT-4.5에 비해 26.6%포인트를 나타냅니다. 이 모델은보다 복잡한 프로그래밍 작업을 마스터하고 다양한 프로그래밍 언어로보다 정확한 코드를 만들 수 있습니다. 특히 주목할만한 것은 사례의 80%에서 GPT-4.1의 결과를 선호하는 사후 처리와 함께 최소한의 사후 처리로 프론트 엔드 코딩의 능력입니다.
최적화 된 다음 -지침
GPT-4.1 가족의 뛰어난 개선 중 하나는 지침을보다 정확하게 준수하는 것입니다. GPT-4.1은 지침을 준수하는 기능을 측정하는 다중 셀렉트 벤치 마크에서 38.3%를 달성하여 GPT-4O에 비해 10.5%포인트의 증가에 해당합니다. 개방형 내부 지시가 테스트 (하드 서브 세트)를 사용하여 GPT-4.1은 GPT-4O의 29.2%에 비해 인상적인 49.1%를 달성합니다. 실제로 이것은 GPT-4.1이 질서 정연한 단계를 준수하여 훨씬 더 나은 것을 의미하며, 잘못된 입력을 거부하고 원하는 형식으로 응답합니다.
벤치 마크 컨텍스트의 경쟁 비교
새로운 모델의 성능은 다양한 벤치 마크를 사용하여 정량화 할 수 있습니다.
코딩 벤치 마크
SWE-Bench Verified Benchmark에서 500 명의 사람들이 해결 가능한 분류 프로그래밍 작업으로 포함 된 GPT-4.1은 54.6%로 인상적인 결과를 얻습니다. Google (Gemini 2.5 Pro)과 Anthropic (Claude 3.7 Sonnet)의 비슷한 모델 뒤에 남아 있지만 둘 다 약 63%이지만 GPT-4O (2024 년 11 월)는 33%, GPT-4.5 38%및 Openaai O3-Mini 49%에 도달했습니다.
GPT-4.1은 다양한 프로그래밍 언어로 코드를 수정하는 기능을 테스트하는 Aider의 Polyglot 벤치 마크에서 225 개의 문제의 약 53%를 달성하며, 이는 Openaai O1 및 O3-Mini (각각 약 60%) 뒤에 있지만 GPT-4O (18%) 이전에 있습니다.
벤치 마크 다음과 같은 지시
GPT-4.1은 또한 교육 준수 영역에서 상당한 진전을 보여줍니다. 명확하게 정의 된 성능 요구 사항을 준수하는 IFEVAL을 사용하면 GPT-4.1 87.4%가 81%로 GPT-4O에 비해 상당한 개선을 달성합니다. 이러한 개선에는 형식 요구 사항, 부정적인 지침, 질서 지침, 컨텐츠 요구 사항 및 순위를 포함한 지침 지침의 다양한 측면이 포함됩니다.
긴 맥락 벤치 마크
멀티 모달 장거리 텍스트 이해의 벤치 마크 인 Video MM을 통해 GPT-4.1은 "LANG"자막이없는 "LANG"카테고리에서 72.0%의 새로운 벤치 마크를 설정하여 GPT-4O에 비해 6.7% 포인트의 개선입니다. 긴 상황에서 다단계 결론을 테스트하는 Graphwalks-Benchmark에서 GPT-4.1은 41.7%의 GPT-4O에 비해 61.7%-A 분명 점프에 도달합니다.
가격 및 비용 효율성
GPT-4.1 모델 패밀리의 중요한 측면은 개선 된 비용 효율성입니다.
세 가지 변형의 가격 모델
GPT-4.1 제품군의 가격은 입력 토큰 (API로 전송 된 토큰), 출력 토큰 (모델에 의해 생성 된 답변) 및 캐시 된 입력 토큰 (반복 문의 용)을 차별화합니다.
- GPT-4.1 : 백만 달러당 $ 2.00 입력 토큰, 백만 달러당 $ 0.50, 캐시 된 입력 토큰 당 $ 8,00 백만 출력 토큰 당 $ 8,00
- GPT-4.1 미니 : 백만 달러당 $ 0.40, 입력 토큰 당 $ 0.10, 백만 달러당 $ 0.10, 캐시 된 입력 토큰, 백만 달러당 1.60 백만 달러의 출력 토큰
- GPT-4.1 나노 : 백만 달러당 $ 0.10, 입력 토큰 당 $ 0.025, 백만 달러당 $ 0.025, 백만 달러당 $ 0.40 출력 토큰
이전 모델에 비해 비용 절감
새로운 모델 패밀리는 상당한 비용 이점을 제공합니다. GPT-4.1은 평균 문의의 전임자보다 26% 저렴합니다. GPT-4.1 MINI는 유사하거나 더 나은 성능으로 GPT-4O보다 83% 저렴합니다. GPT-4.1 나노는 OpenAI 포트폴리오에서 가장 비용 효율적인 모델로 자리 매김합니다.
프롬프트 캐싱 및 추가 최적화
반복 컨텍스트 문의의 경우 프롬프트 캐싱 할인이 75% (이전 50%)로 증가하여 추가 비용 절감이 가능합니다. 또한 OpenAI는 표준 토큰 비용 이상의 추가 비용없이 긴 컨텍스트 요청을 제공합니다.
적합:
신청 사례 및 가능한 용도
GPT-4.1 패밀리의 다른 모델은 다른 응용 분야에 적합합니다.
소프트웨어 개발자를위한 응용 프로그램
GPT-4.1은 주로 소프트웨어 개발자를 대상으로하며 프로그래밍에서 상당한 이점을 제공합니다. 특히 파일을 교체하지 않고 개별 코드 블록을 수정하는 데 사용할 수있는 사후 처리와 인터페이스 개발에 적합한 프론트 엔드 코딩에 적합합니다. 이 모델은보다 복잡한 프로그래밍 작업을 마스터하고 다양한 프로그래밍 언어로보다 정확한 코드를 만들 수 있습니다.
기업 응용 프로그램
GPT-4.1 가족은 회사에 다양한 용도를 제공합니다. 플래그십 모델 GPT-4.1은 과학적 연구, 복잡한 데이터 레코드 분석, 까다로운 소프트웨어 솔루션 개발 및 미묘한 창의적 컨텐츠 제작에 적합합니다. GPT-4.1 MINI는 일상적인 응용 프로그램에 균형 잡힌 균형을 제공하는 반면, GPT-4.1 Nano는 분류 또는 자동 완료와 같은 비용에 민감한 작업에 이상적입니다.
모델 -특이 적 신청 사례
가족의 모든 가족은 구체적인 강점을 가지고 있습니다.
- GPT-4.1 : 복잡한 코딩 워크 플로, 큰 문서 처리 및 여러 단계로 까다로운 작업에 이상적입니다.
- GPT-4.1 MINI : 자세한 지침을 따르기에 충분한 인텔리전스가있는 빠른 답변이 필요한 대화식 도구에 적합합니다.
- GPT-4.1 나노 : 속도 및 비용 효율성이 전경에있는 대규모 문서에서 자동 완성, 분류 및 정보 추출과 같은 작업에 최적
가용성 및 향후 전망
API 가용성 및 통합
GPT-4.1 모델 패밀리는 OpenAI API를 통해서만 제공됩니다. Openaai에 따르면 Chatgpt의 직접 통합은 계획되지 않았습니다. 그럼에도 불구하고 GPT-4.1의 일부 개선은 이미 챗봇의 GPT 4O 버전으로 전송되었으며 다른 기능이 점차 추가되었습니다.
미세 조정 옵션
OpenAI는 시장 출시 당일부터 GPT-4.1 및 GPT-4.1 MINI에 대한 미세 조정 지원을 제공하며 GPT-4.1 나노에 대한 지원이 계획되어 있습니다. 이는 모델을 특정 비즈니스 요구 사항 및 응용 프로그램에 적용하기위한 추가 옵션을 열어줍니다.
기존 모델에 미치는 영향
GPT-4.1의 도입으로 Openai는 GPT-4.1이 저렴한 조건에서 유사한 기능을 제공하기 때문에 API의 GPT-4.5 모델에 대한 지원이 종료되었다고 발표했습니다. 이것은보다 강력하고 비용 효율적인 모델에서 OpenAI의 전략적 재정렬을 강조합니다.
맞춤형 AI 파워 : GPT-4.1, Mini 및 Nano- 모든 필요에 맞는 완벽한 AI 솔루션
GPT-4.1 모델 패밀리는 Openaai의 AI 기술에서 상당한 진전을 나타냅니다. 개선 된 성능, 확장 된 기능 및 저렴한 비용을 결합함으로써 개발자와 회사의 실제 요구 사항을 직접 해결합니다. 프로그래밍에 중점을두고, 지침에 대한보다 정확한 지침 및 확장 된 컨텍스트 이해는 실제 시나리오에서보다 효과적으로 사용할 수있는 AI 모델을 개발하기 위해 Openais를 강조합니다.
세 가지 모델 변형의 차별화 된 위치를 통해 사용자는 요구 사항 및 예산에 따라 올바른 솔루션을 선택할 수 있습니다. GPT-4.1은 가장 까다로운 작업을 위해 설계되었지만 GPT-4.1 MINI 및 GPT-4.1 NANO는 특정 응용 분야에 대한 비용 효율적인 대안을 제공합니다. 이 전략은 다양한 산업 및 응용 분야에서 AI 기술의 확산을 더욱 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 모델 패밀리를 통해 OpenAI는 "에이전트 소프트웨어 엔지니어"역할을 할 수있는 AI 시스템을 개발하는 비전을 향한 또 다른 단계를 수행합니다. 즉, 개발에서 품질 보증에 이르기까지 복잡한 작업을 수행 할 수있는 독립적 인 AI 에이전트입니다. 따라서 GPT-4.1 패밀리의 개선은 차세대 AI 응용 프로그램의 중요한 빌딩 블록으로 간주 될 수 있습니다.
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