Publicado em: 17 de abril de 2025 / Atualizado em: 17 de abril de 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
Modelos de IA GPT-4.1, mini e nano da OpenAI: um impulso na programação para o desenvolvimento de software – O fim do GPT-4.5? – Imagem: Xpert.Digital
A OpenAI reduz os preços e aprimora significativamente o GPT-4.1 – é isso que a nova geração de IA realmente pode fazer!
GPT-4.1 em detalhes: Todas as novas funcionalidades e melhorias em resumo
A OpenAI revelou um avanço significativo em sua tecnologia de IA: a família de modelos GPT 4.1 representa um grande salto no processamento de linguagem de máquina, oferecendo melhorias substanciais e, ao mesmo tempo, reduzindo custos. A nova linha de modelos compreende três variantes com diferentes características de desempenho e preços, todas com bases de conhecimento expandidas até junho de 2024. Os modelos se destacam particularmente por suas melhorias na programação, maior precisão na execução de instruções e melhor compreensão de contextos complexos.
A família de modelos GPT 4.1 está disponível exclusivamente via API e destina-se principalmente a desenvolvedores. Esses modelos não são acessíveis diretamente na interface do usuário do ChatGPT.
Adequado para:
As três variantes da família GPT-4.1
A nova família de modelos consiste em três variantes diferentes, cada uma otimizada para diferentes aplicações e requisitos:
GPT-4.1: O modelo principal
O GPT-4.1 representa o modelo mais poderoso da série e destina-se principalmente a desenvolvedores de software profissionais e casos de uso exigentes. Oferece a maior inteligência da família, com uma classificação de 4/4 na escala interna da OpenAI, e foi projetado especificamente para tarefas complexas. O modelo é particularmente adequado para pesquisa científica, análise de conjuntos de dados complexos, desenvolvimento de soluções de software sofisticadas e criação de conteúdo criativo com nuances. Com sua capacidade excepcional de gerar e reescrever código de programa, o GPT-4.1 se posiciona como um modelo líder para aplicações de programação.
GPT-4.1 mini: O modelo versátil e equilibrado
O GPT-4.1 mini oferece uma combinação equilibrada de inteligência (classificação 3/4), velocidade (4/5) e custo. Representa um avanço significativo em modelos menores e supera até mesmo o GPT-4o anterior em muitos benchmarks. Com velocidades quase o dobro das de seu antecessor e custos até 83% menores, este modelo se posiciona como uma solução versátil para uma ampla gama de aplicações. O GPT-4.1 mini atinge desempenho comparável ao GPT-4o, mas com menor latência e custos significativamente reduzidos.
GPT-4.1 nano: Eficiente e leve
O GPT-4.1 nano é o modelo mais rápido e econômico da família, desenvolvido para aplicações com restrições de latência ou custos. É ideal para tarefas mais simples, como classificação, autocompletar e extração de informações. Apesar do tamanho compacto, suporta a janela de contexto completa de um milhão de tokens e apresenta resultados impressionantes em benchmarks específicos, como MMLU (80,1%) e GPQA (50,3%).
Aprimoramentos técnicos e melhorias de desempenho
A família de modelos GPT-4.1 traz melhorias técnicas significativas em comparação com seus antecessores:
Janela de contexto estendida
Todos os três modelos da família GPT 4.1 suportam uma janela de contexto expandida de até um milhão de tokens, um aumento de oito vezes em relação às versões anteriores. Essa melhoria permite o processamento de documentos ou bases de código muito grandes em uma única passagem — para efeito de comparação, todo o código-fonte do React caberia nesse contexto oito vezes. Os modelos podem, portanto, processar até aproximadamente 750.000 palavras em uma única consulta.
Aprimoramento das habilidades de programação e codificação
O GPT-4.1 se caracteriza por capacidades de programação e codificação significativamente aprimoradas. No benchmark SWE-bench Verified, o modelo alcançou uma pontuação impressionante de 54,6%, representando uma melhoria de 21,4 pontos percentuais em relação ao GPT-40 e de 26,6 pontos percentuais em relação ao GPT-4.5. Os modelos conseguem lidar com tarefas de programação mais complexas e gerar código mais preciso em diversas linguagens de programação. Particularmente notável é sua capacidade de realizar codificação front-end com pós-processamento mínimo, com avaliadores humanos preferindo o resultado do GPT-4.1 em 80% dos casos.
Adesão otimizada às instruções
Uma das melhorias mais notáveis da família GPT-4.1 é a sua maior precisão no seguimento de instruções. No benchmark MultiChallenge, que mede a capacidade de seguir instruções, o GPT-4.1 alcança 38,3%, um aumento de 10,5 pontos percentuais em relação ao GPT-40. No teste interno de Seguimento de Instruções (Subconjunto Difícil) da OpenAI, o GPT-4.1 atinge um impressionante 49,1%, comparado a apenas 29,2% do GPT-40. Na prática, isso significa que o GPT-4.1 é significativamente melhor em seguir etapas ordenadas, rejeitar entradas errôneas e responder no formato desejado.
Comparações de desempenho em um contexto de benchmark
O desempenho dos novos modelos pode ser quantificado usando vários parâmetros de referência:
Benchmarks de codificação
No benchmark SWE-bench Verified, que compreende 500 tarefas de programação classificadas como solucionáveis por humanos, o GPT-4.1 alcança um resultado impressionante de 54,6%. Embora fique aquém de modelos comparáveis do Google (Gemini 2.5 Pro) e da Anthropic (Claude 3.7 Sonnet), ambos com aproximadamente 63%, supera significativamente outros modelos da OpenAI: GPT-4o (novembro de 2024) alcançou 33%, GPT-4.5 38% e OpenAI o3-mini 49%.
No teste Polyglot Benchmark da Aider, que avalia a capacidade de revisar código em várias linguagens de programação, o GPT-4.1 resolve cerca de 53% dos 225 problemas, ficando atrás do OpenAI o1 e o3-mini (cada um com cerca de 60%), mas à frente do GPT-4o (18%).
Critérios de avaliação para seguir instruções
O GPT-4.1 também demonstra progresso significativo na conformidade com as instruções. No IFEval, que avalia a adesão a requisitos de desempenho claramente definidos, o GPT-4.1 alcança 87,4%, uma melhoria notável em relação aos 81% do GPT-40. Essas melhorias abrangem vários aspectos da conformidade com as instruções, incluindo requisitos de formatação, instruções negativas, instruções ordenadas, requisitos de conteúdo e precedência.
Indicadores de contexto de longo prazo
No Video-MME, um benchmark para compreensão multimodal de contextos longos, o GPT-4.1 estabelece um novo padrão com 72,0% na categoria "longo, sem legendas", representando uma melhoria de 6,7 pontos percentuais em relação ao GPT-40. No benchmark Graphwalks, que testa o raciocínio em múltiplos estágios em contextos longos, o GPT-4.1 alcança 61,7% – um salto significativo em comparação com os 41,7% do GPT-40.
Preços e eficiência de custos
Um aspecto fundamental da família de modelos GPT-4.1 é a sua maior eficiência de custos:
Modelos de precificação das três variantes
O preço da família GPT-4.1 diferencia entre tokens de entrada (tokens enviados para a API), tokens de saída (respostas geradas pelo modelo) e tokens de entrada em cache (para solicitações repetidas):
- GPT-4.1: US$ 2,00 por milhão de tokens de entrada, US$ 0,50 por milhão de tokens de entrada em cache, US$ 8,00 por milhão de tokens de saída
- GPT-4.1 mini: US$ 0,40 por milhão de tokens de entrada, US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada em cache, US$ 1,60 por milhão de tokens de saída
- GPT-4.1 nano: US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada, US$ 0,025 por milhão de tokens de entrada em cache, US$ 0,40 por milhão de tokens de saída
Economia de custos em comparação com os modelos anteriores
A nova família de modelos oferece vantagens significativas em termos de custo: o GPT-4.1 é 26% mais barato que seu antecessor para consultas médias. O GPT-4.1 mini é ainda 83% mais barato que o GPT-40, com desempenho similar ou superior. O GPT-4.1 nano se posiciona como o modelo mais econômico do portfólio da OpenAI.
Cache imediato e outras otimizações
Para solicitações de contexto recorrentes, o desconto no cache de solicitações foi aumentado para 75% (anteriormente 50%), possibilitando economia adicional de custos. Além disso, a OpenAI oferece solicitações de contexto longas sem custo adicional além do custo padrão do token.
Adequado para:
Casos de uso e aplicações
Os diversos modelos da família GPT-4.1 são adequados para diferentes aplicações:
Aplicativos para desenvolvedores de software
O GPT-4.1 é voltado principalmente para desenvolvedores de software e oferece vantagens significativas na programação. É particularmente adequado para codificação front-end, onde menos pós-processamento é necessário, e para desenvolvimento de interfaces, onde permite a revisão de blocos de código individuais sem a necessidade de substituir o arquivo inteiro. Os modelos podem lidar com tarefas de programação mais complexas e gerar código mais preciso em diversas linguagens de programação.
Aplicações empresariais
A família GPT-4.1 oferece uma ampla gama de aplicações para empresas. O modelo principal, GPT-4.1, é adequado para pesquisa científica, análise de conjuntos de dados complexos, desenvolvimento de soluções de software sofisticadas e criação de conteúdo criativo refinado. O GPT-4.1 mini oferece um desempenho equilibrado para aplicações do dia a dia, enquanto o GPT-4.1 nano é ideal para tarefas com restrições de custo, como classificação ou preenchimento automático.
casos de uso específicos do modelo
Cada modelo da família possui pontos fortes específicos:
- GPT-4.1: Ideal para fluxos de trabalho de codificação complexos, processamento de documentos extensos e tarefas exigentes com várias etapas
- GPT-4.1 mini: Adequado para ferramentas interativas que exigem respostas rápidas, mas que possuem inteligência suficiente para seguir instruções detalhadas
- GPT-4.1 nano: Ideal para tarefas como preenchimento automático, classificação e extração de informações de documentos extensos, onde velocidade e custo-benefício são fundamentais
Disponibilidade e perspectivas futuras
Disponibilidade e integração da API
A família de modelos GPT-4.1 está disponível exclusivamente através da API da OpenAI. De acordo com a OpenAI, a integração direta ao ChatGPT não está planejada. No entanto, algumas melhorias do GPT-4.1 já foram incorporadas à versão GPT-40 do chatbot, e outros recursos estão sendo adicionados gradualmente.
Opções de ajuste fino
A OpenAI oferece suporte para ajuste fino do GPT-4.1 e do GPT-4.1 mini desde o primeiro dia, enquanto o suporte para o GPT-4.1 nano está planejado. Isso abre possibilidades adicionais para adaptar os modelos a requisitos de negócios e casos de uso específicos.
Impacto nos modelos existentes
Com o lançamento do GPT-4.1, a OpenAI anunciou que encerraria o suporte ao modelo GPT-4.5 em sua API, visto que o GPT-4.1 oferece funcionalidades semelhantes em condições mais favoráveis. Isso reforça o realinhamento estratégico da OpenAI em direção a modelos mais poderosos e, ao mesmo tempo, mais econômicos.
Inteligência artificial sob medida: GPT-4.1, Mini e Nano – A solução de IA perfeita para cada necessidade
A família de modelos GPT-4.1 representa um avanço significativo na tecnologia de IA da OpenAI. Combinando desempenho aprimorado, recursos aperfeiçoados e custos reduzidos, ela atende diretamente às necessidades práticas de desenvolvedores e empresas. Seu foco em programação, seguimento de instruções mais preciso e compreensão contextual aprimorada reforça o compromisso da OpenAI com o desenvolvimento de modelos de IA que possam ser implementados com mais eficácia em cenários do mundo real.
O posicionamento diferenciado das três variantes do modelo permite que os usuários escolham a solução ideal de acordo com suas necessidades e orçamento. Enquanto o GPT-4.1 foi projetado para as tarefas mais exigentes, o GPT-4.1 mini e o GPT-4.1 nano oferecem alternativas econômicas para aplicações específicas. Essa estratégia pode contribuir para acelerar ainda mais a adoção de tecnologias de IA em diversos setores e áreas de aplicação.
Com essa família de modelos, a OpenAI dá mais um passo em direção à sua visão de desenvolver sistemas de IA que possam funcionar como “engenheiros de software agentes” — ou seja, como agentes de IA independentes capazes de lidar com tarefas complexas, desde o desenvolvimento até a garantia da qualidade. As melhorias na família GPT-4.1 podem, portanto, ser consideradas importantes componentes para a próxima geração de aplicações de IA.
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