Publicerad den: 17 april 2025 / Uppdaterad den: 17 april 2025 – Författare: Konrad Wolfenstein
OpenAIs GPT-4.1 och mini- och nano AI-modeller: Ett programmeringsboost för mjukvaruutveckling – Slutet på GPT-4.5? – Bild: Xpert.Digital
OpenAI sänker priserna och förbättrar GPT-4.1 avsevärt – det här är vad den nya AI-generationen verkligen kan göra!
GPT-4.1 i detalj: Alla nya funktioner och förbättringar i korthet
OpenAI har presenterat ett betydande framsteg inom sin AI-teknik: modellfamiljen GPT 4.1 representerar ett stort steg framåt inom maskinell språkbehandling och erbjuder betydande förbättringar samtidigt som kostnaderna minskar. Den nya modellserien består av tre varianter med varierande prestandaegenskaper och prisklasser, alla med utökade kunskapsbaser fram till juni 2024. Modellerna är särskilt kända för sina förbättringar inom programmering, mer exakt instruktionsföljsamhet och förbättrad förståelse av komplexa sammanhang.
GPT 4.1-modellfamiljen är exklusivt tillgänglig via API:et och är främst avsedd för utvecklare. Dessa modeller är inte direkt tillgängliga i ChatGPT:s användargränssnitt.
Lämplig för detta:
De tre varianterna av GPT-4.1-familjen
Den nya modellfamiljen består av tre olika varianter, var och en optimerad för olika tillämpningar och krav:
GPT-4.1: Flaggskeppsmodellen
GPT-4.1 representerar den kraftfullaste modellen i serien och riktar sig främst till professionella mjukvaruutvecklare och krävande användningsområden. Den erbjuder den högsta intelligensen i familjen, med ett betyg på 4/4 på OpenAI:s interna skala, och är specifikt utformad för komplexa uppgifter. Modellen är särskilt väl lämpad för vetenskaplig forskning, analys av komplexa datamängder, utveckling av sofistikerade mjukvarulösningar och skapandet av nyanserat kreativt innehåll. Med sin enastående förmåga att generera och skriva om programkod positionerar sig GPT-4.1 som en ledande modell för kodningsapplikationer.
GPT-4.1 mini: Den balanserade allroundaren
GPT-4.1 mini erbjuder en balanserad kombination av intelligens (betyg 3/4), hastighet (4/5) och kostnad. Den representerar ett betydande framsteg i mindre modeller och överträffar till och med den tidigare GPT-4o i många riktmärken. Med hastigheter som är nästan dubbelt så höga som föregångaren och upp till 83 % lägre kostnader positionerar sig denna modell som en mångsidig allroundmodell för ett brett spektrum av applikationer. GPT-4.1 mini uppnår prestanda som är jämförbar med GPT-4o, men med lägre latens och betydligt lägre kostnader.
GPT-4.1 nano: Effektiv lättviktare
GPT-4.1 nano är den snabbaste och mest kostnadseffektiva modellen i familjen och utvecklades för latenskritiska eller särskilt kostnadskänsliga applikationer. Den är idealisk för enklare uppgifter som klassificering, autokomplettering och informationsutvinning. Trots sin kompakta storlek stöder den hela kontextfönstret för en miljon tokens och levererar imponerande resultat i specifika riktmärken som MMLU (80,1 %) och GPQA (50,3 %).
Tekniska förbättringar och prestandaförbättringar
GPT-4.1-modellfamiljen ger betydande tekniska förbättringar jämfört med sina föregångare:
Utökat kontextfönster
Alla tre modellerna i GPT 4.1-familjen stöder ett utökat kontextfönster på upp till en miljon tokens, en åttafaldig ökning jämfört med tidigare versioner. Denna förbättring möjliggör bearbetning av mycket stora dokument eller kodbaser i ett enda steg – som jämförelse skulle hela React-källkoden passa in i detta sammanhang åtta gånger om. Modellerna kan således bearbeta upp till cirka 750 000 ord i en enda fråga.
Förbättrade programmerings- och kodningskunskaper
GPT-4.1 kännetecknas av avsevärt förbättrade programmerings- och kodningsmöjligheter. I SWE-bench Verified Benchmark uppnådde modellen ett imponerande resultat på 54,6 %, vilket motsvarar en förbättring med 21,4 procentenheter jämfört med GPT-40 och 26,6 procentenheter jämfört med GPT-4.5. Modellerna kan hantera mer komplexa programmeringsuppgifter och generera mer exakt kod i olika programmeringsspråk. Särskilt anmärkningsvärt är dess förmåga att utföra frontend-kodning med minimal efterbehandling, där mänskliga utvärderare föredrar GPT-4.1-resultatet i 80 % av fallen.
Optimerad efterlevnad av instruktioner
En av de mest framträdande förbättringarna i GPT-4.1-familjen är dess mer exakta instruktioner. På MultiChallenge-testet, som mäter instruktionernas förmåga, får GPT-4.1 38,3 %, en ökning med 10,5 procentenheter jämfört med GPT-40. I OpenAI:s interna instruktioner (Hard Subset) uppnår GPT-4.1 imponerande 49,1 % jämfört med endast 29,2 % för GPT-40. I praktiken innebär detta att GPT-4.1 är betydligt bättre på att följa ordnade steg, avvisa felaktig inmatning och svara i önskat format.
Prestandajämförelser i ett riktmärkessammanhang
De nya modellernas prestanda kan kvantifieras med hjälp av olika riktmärken:
Kodningsriktmärken
I SWE-bench Verified Benchmark, som omfattar 500 programmeringsuppgifter klassificerade som lösbara av människor, uppnår GPT-4.1 ett imponerande resultat på 54,6 %. Även om detta inte når upp till jämförbara modeller från Google (Gemini 2.5 Pro) och Anthropic (Claude 3.7 Sonnet), som båda når cirka 63 %, överträffar det avsevärt andra OpenAI-modeller: GPT-4o (november 2024) uppnådde 33 %, GPT-4.5 38 % och OpenAI o3-mini 49 %.
I Aiders Polyglot Benchmark, som testar förmågan att revidera kod i olika programmeringsspråk, uppnår GPT-4.1 cirka 53 % av de 225 problemen, vilket placerar det efter OpenAI o1 och o3-mini (vardera cirka 60 %), men före GPT-4o (18 %).
Instruktionsföljande riktmärken
GPT-4.1 visar också betydande framsteg i instruktionernas efterlevnad. I IFEval, som bedömer efterlevnad av tydligt definierade prestandakrav, uppnår GPT-4.1 87,4 %, en markant förbättring jämfört med GPT-40:s 81 %. Dessa förbättringar omfattar olika aspekter av instruktionernas efterlevnad, inklusive formateringskrav, negativa instruktioner, ordnade instruktioner, innehållskrav och prioritet.
Långsiktiga kontextriktmärken
Inom Video-MME, ett riktmärke för multimodal långkontextförståelse, sätter GPT-4.1 en ny standard med 72,0 % i kategorin "lång, utan undertexter", vilket motsvarar en förbättring med 6,7 procentenheter jämfört med GPT-40. I Graphwalks riktmärke, som testar flerstegsresonemang i långa kontexter, uppnår GPT-4.1 61,7 % – ett betydande hopp jämfört med GPT-40:s 41,7 %.
Prissättning och kostnadseffektivitet
En viktig aspekt av GPT-4.1-modellfamiljen är dess förbättrade kostnadseffektivitet:
Prissättningsmodeller för de tre varianterna
Prissättningen för GPT-4.1-familjen skiljer mellan input-tokens (tokens som skickas till API:et), output-tokens (svar som genereras av modellen) och cachade input-tokens (för upprepade förfrågningar):
- GPT-4.1: 2,00 USD per miljon inmatningstokens, 0,50 USD per miljon cachade inmatningstokens, 8,00 USD per miljon utmatningstokens
- GPT-4.1 mini: 0,40 USD per miljon indatatokens, 0,10 USD per miljon cachade indatatokens, 1,60 USD per miljon utdatatokens
- GPT-4.1 nano: 0,10 USD per miljon inmatningstokens, 0,025 USD per miljon cachade inmatningstokens, 0,40 USD per miljon utmatningstokens
Kostnadsbesparingar jämfört med tidigare modeller
Den nya modellfamiljen erbjuder betydande kostnadsfördelar: GPT-4.1 är 26 % billigare än sin föregångare för genomsnittliga sökningar. GPT-4.1 mini är till och med 83 % billigare än GPT-40 med liknande eller bättre prestanda. GPT-4.1 nano positioneras som den mest kostnadseffektiva modellen i OpenAIs portfölj.
Snabb cachning och andra optimeringar
För återkommande kontextförfrågningar har rabatten för snabb cachning ökats till 75 % (tidigare 50 %), vilket möjliggör ytterligare kostnadsbesparingar. Dessutom erbjuder OpenAI långa kontextförfrågningar utan extra kostnad utöver standardkostnaden för tokens.
Lämplig för detta:
Användningsfall och applikationer
De olika modellerna i GPT-4.1-familjen är lämpliga för olika tillämpningar:
Applikationer för mjukvaruutvecklare
GPT-4.1 riktar sig främst till mjukvaruutvecklare och erbjuder betydande fördelar inom programmering. Det är särskilt väl lämpat för frontend-kodning, där mindre efterbehandling krävs, och för gränssnittsutveckling, där det möjliggör revidering av enskilda kodblock utan att ersätta hela filen. Modellerna kan hantera mer komplexa programmeringsuppgifter och generera mer exakt kod i olika programmeringsspråk.
Företagsapplikationer
GPT-4.1-familjen erbjuder ett brett utbud av applikationer för företag. Flaggskeppsmodellen, GPT-4.1, är lämplig för vetenskaplig forskning, analys av komplexa datamängder, utveckling av sofistikerade programvarulösningar och skapandet av nyanserat kreativt innehåll. GPT-4.1 mini erbjuder balanserad prestanda för vardagliga tillämpningar, medan GPT-4.1 nano är idealisk för kostnadskänsliga uppgifter som klassificering eller autokomplettering.
Modellspecifika användningsfall
Varje modell i familjen har specifika styrkor:
- GPT-4.1: Idealisk för komplexa kodningsarbetsflöden, bearbetning av stora dokument och krävande uppgifter i flera steg
- GPT-4.1 mini: Lämplig för interaktiva verktyg som kräver snabba svar, samtidigt som de har tillräcklig intelligens för att följa detaljerade instruktioner
- GPT-4.1 nano: Optimal för uppgifter som autokomplettering, klassificering och informationsutvinning från stora dokument där hastighet och kostnadseffektivitet är av största vikt
Tillgänglighet och framtidsutsikter
API-tillgänglighet och integration
GPT-4.1-modellfamiljen är exklusivt tillgänglig via OpenAI API. Enligt OpenAI är direkt integration i ChatGPT inte planerad. Vissa förbättringar från GPT-4.1 har dock redan införlivats i GPT-40-versionen av chatboten, och ytterligare funktioner läggs till gradvis.
Finjusteringsalternativ
OpenAI erbjuder finjusterat stöd för GPT-4.1 och GPT-4.1 mini från dag ett, medan stöd för GPT-4.1 nano är planerat. Detta öppnar upp ytterligare möjligheter att anpassa modellerna till specifika affärskrav och användningsfall.
Påverkan på befintliga modeller
Med introduktionen av GPT-4.1 meddelade OpenAI att de skulle upphöra med stödet för GPT-4.5-modellen i sitt API, eftersom GPT-4.1 erbjuder liknande funktioner under mer gynnsamma förhållanden. Detta understryker OpenAIs strategiska omställning mot kraftfullare men kostnadseffektiva modeller.
Skräddarsydd AI-kraft: GPT-4.1, Mini och Nano – Den perfekta AI-lösningen för alla behov
GPT-4.1-modellfamiljen representerar ett betydande framsteg inom OpenAI:s AI-teknik. Genom att kombinera förbättrad prestanda, utökade funktioner och lägre kostnader tillgodoser den direkt de praktiska behoven hos utvecklare och företag. Dess fokus på programmering, mer exakt instruktioner och förbättrad kontextuell förståelse understryker OpenAI:s engagemang för att utveckla AI-modeller som kan användas mer effektivt i verkliga scenarier.
Den differentierade placeringen av de tre modellvarianterna gör det möjligt för användare att välja rätt lösning beroende på deras behov och budget. Medan GPT-4.1 är utformad för de mest krävande uppgifterna, erbjuder GPT-4.1 mini och GPT-4.1 nano kostnadseffektiva alternativ för specifika applikationer. Denna strategi kan bidra till att ytterligare påskynda införandet av AI-teknik inom olika branscher och applikationsområden.
Med denna modellfamilj tar OpenAI ytterligare ett steg mot sin vision att utveckla AI-system som kan fungera som "agentiska mjukvaruingenjörer" – det vill säga som oberoende AI-agenter som kan hantera komplexa uppgifter från utveckling till kvalitetssäkring. Förbättringarna i GPT-4.1-familjen kan därför betraktas som viktiga byggstenar för nästa generations AI-applikationer.
Din globala marknadsförings- och affärsutvecklingspartner
☑ Vårt affärsspråk är engelska eller tyska
☑ Nytt: korrespondens på ditt nationella språk!
Konrad Wolfenstein
Jag är glad att vara tillgänglig för dig och mitt team som personlig konsult.
Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) . Min e -postadress är: Wolfenstein ∂ xpert.digital
Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.
