GPT-4.1

OpenAI新一代大語言模型，支援百萬token上下文和強大編碼能力

大語言模型

https://openai.com/gpt-4.1

前往官網

深度報告

GPT-4.1 是 OpenAI 於 2025 年 4 月釋出的新一代大語言模型系列，包含 GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano 三個版本。該系列模型在編碼能力、指令遵循和長文字處理等方面有顯著提升，支援高達 100 萬個 token 的上下文視窗。據官方介紹，GPT-4.1 在多項基準測試中超越 GPT-4o，同時價格降低約 26%。
GPT-4.1 由 OpenAI 開發，是 GPT-4 系列的最新迭代。OpenAI 作為全球領先的 AI 研究公司，持續推出更強大的大語言模型。GPT-4.1 系列透過 API 專供開發者使用，不直接在 ChatGPT 介面中提供。這標誌著 OpenAI 在產品策略上的重大調整，將最新模型聚焦於開發者市場。在競爭格局方面，GPT-4.1 面臨來自 Anthropic Claude、Google Gemini 等競品的激烈競爭。Claude 3.7 Sonnet 和 Gemini 2.5 Pro 都在編碼和推理能力上與 GPT-4.1 形成差異化競爭。
GPT-4.1 系列的核心功能圍繞強大的編碼能力和超長上下文處理展開。GPT-4.1 支援高達 100 萬 token 的上下文視窗，適合處理大型程式碼庫、長文件分析和複雜多步驟任務。GPT-4.1 mini 作為輕量級版本，在保持較強效能的同時提供更高的價效比。GPT-4.1 nano 則是系列中最小、最快的模型，適合簡單任務和大規模呼叫。在編碼能力方面，GPT-4.1 在 SWE-bench 等基準測試中表現優異，能夠更好地理解程式碼意圖並生成高質量程式碼。指令遵循能力的提升使其能夠更準確地執行復雜的多步驟指令。模型還支援多模態理解，能夠處理影象和文字的組合輸入。
GPT-4.1 採用按 token 計費的 API 定價模式。根據 2026 年 3 月更新，GPT-4.1 的價格為每百萬輸入 token 2 美元，每百萬輸出 token 8 美元。相比 GPT-4o 的價格（2.5 美元 / 10 美元），降低了約 26%。GPT-4.1 nano 的價格更低，僅為每百萬輸入 token 0.1 美元。 OpenAI 還提供批次 API 價格，通常為標準價格的半價。此外，Prompt Caching 功能可以進一步降低長對話的成本。目標使用者群體包括開發者、企業和研究機構，需要強大編碼能力和長上下文處理能力的應用場景。
從公開資訊來看，開發者對 GPT-4.1 的編碼能力給予積極評價。100 萬 token 的上下文視窗被認為是大規模程式碼分析的利器。多模態理解能力的提升也受到好評。部分使用者指出，GPT-4.1 在某些複雜推理任務上可能不如 Claude 3.7。此外，作為 API 專供模型，無法直接在 ChatGPT 介面中使用，對個人使用者不夠友好。
科技媒體普遍將 GPT-4.1 視為 OpenAI 鞏固開發者市場的重要產品。100 萬 token 上下文是一大亮點，使模型能夠處理整個程式碼庫或大型文件。價格下調也被視為增加競爭力的舉措。競爭格局方面，Claude 3.7 Sonnet 在推理能力上形成競爭，Gemini 2.5 Pro 在長上下文處理上也有類似能力。GPT-4.1 需要在效能和生態上保持優勢。
目前關於 GPT-4.1 的公開爭議資訊較少。潛在風險包括：作為閉源模型，無法進行本地部署；API 呼叫成本對大規模應用仍構成壓力；此外，隨著模型規模增大，推理延遲也需要關注。
GPT-4.1 適合需要強大編碼能力的開發者。對於處理大型程式碼庫的團隊，100 萬 token 上下文是獨特優勢。對於需要長文件分析和多步驟推理的任務，GPT-4.1 是良好選擇。對於簡單對話或日常使用需求，可能不需要呼叫 GPT-4.1 API，更輕量的模型可能更具價效比。
GPT-4.1 作為 OpenAI 的新一代開發者導向模型，在編碼能力和長上下文處理方面具有明確優勢。價格的下調增加了吸引力。適合有複雜編碼任務和長上下文處理需求的開發團隊。建議按需選擇合適的模型版本。

使用者評論

墨染927

—

剛遷移到GPT-5.2，但說實話還經常懷念GPT-4.1那種乾淨利落的風格，寫程式碼是真的爽，沒有多餘的廢話。

BillyBrownZ

—

OpenAI要把4.1退役了我反而有點捨不得，百萬token上下文是真的能打，整個專案庫丟進去都能分析。

NicholasCruz

—

最近幾周感覺GPT-4.1的上下文保持能力下降了不少，有時候聊著聊著就忘記之前說了什麼，迴歸有點明顯。

VIbau

—

用4.1做程式碼審查大半年了，那個1M上下文處理整個repo的能力，現在切換到5.x之後反而找不到替代品。

TEweb_dev

—

雖然GPT-5更強，但4.1 mini的價效比至今還是無敵的，拿來跑RAG管線簡直不要太合適。

劉莉

—

GPT-4.1在agent場景下的表現讓我挺失望的，任務一複雜就頻繁要我確認，根本沒法放手讓它自己跑。

Martha912

—

剪不斷理還亂，GPT-4.1的API呼叫時不時就timeout，搞生產環境真的很頭疼，重試邏輯寫了一大堆。

鄒晨靜

—

說實話4.1剛出來的時候我還在吐槽它的命名，4.1比4.5還強是什麼鬼邏輯，但實際用下來程式設計確實很猛。

cy1uss6

—

nano版本是真的快又便宜，我們拿來做內容分類和自動補全，每分鐘處理幾千條請求，成本幾乎忽略不計。

Matthew.Hart_Plus

—

跑了一批benchmark對比，4.1在長文件提取任務上的準確率比GPT-4o高了差不多20%，百萬上下文不是噱頭。

hz87j9emt99

—

拿GPT-4.1和DeepSeek V4比了一下程式碼生成，各有千秋，但4.1的中文理解明顯更好，寫中文註釋也更自然。

丁萍

—

4.1最棒的地方就是沒有那種討好感，直接給你答案，不像4o總愛加一堆客套話。這一點很多開發者應該都認同。

eRIClOPEZ

—

讀了一個分析說GPT-4.1本質上是GPT-4o的工程最佳化版，不是真正的下一代模型，我覺得說得挺對的——沒學新東西但擰得更緊了。

櫻花958

—

之前用GPT-4.1重構了一個遺留的Python 2專案，它真的能把整個程式碼庫的結構都理解清楚，改一處能考慮到對其他檔案的影響。

MarthaCruzX

—

4.1做前端生成是真的強。讓它寫一個帶互動的頁面，一次出活基本不用改，比4o生成的頁面好看太多了。

CKim_66

—

不能生成圖片也沒有語音功能，想做個多模態的應用就尷尬了還得額外接DALL-E，不如直接用GPT-4o方便。

BinanceBossHill

—

百萬上下文處理到七八十萬token的時候準確率掉到75%左右了，還是得控制在50萬以內才能保證效果。

EeliSavela

—

公司之前用GPT-4o跑生產，遷移到4.1之後成本直接降了四分之一，響應速度還更快了，老闆很高興。

SaraNelsonK

—

最新幾周有使用者反映4.1在遵循Custom Instructions方面出現了退步，我以前沒遇到，但最近確實感覺它開始忽略一些指令了。

Justin_Hall_Plus

—

最滿意的改進是無關修改從9%降到了2%，以前用GPT-4o生成程式碼經常莫名其妙改一些不該改的地方，4.1就很精準。

雲朵281

—

用4.1分析了一份300頁的合同，逐條提取了責任條款並標註了引用位置，這要是人工來幹至少得一天。

Heather.FloresX

—

講真4.1釋出的時候沒發安全報告那事讓我挺警惕的，後來出了Safety Evaluations Hub才放心一些。不過到2026年也要退役了。

WhaleAlertJenkins

—

剛發現OpenAI官方說只有0.1%的使用者還在用GPT-4o了，看來大部分人早就遷移到4.1或者5.x了吧。

琉璃_20

—

做了個簡單的RAG對比，4.1做檢索器比4o的準確率高不少，而且成本還更低，nano版本跑分類簡直是白菜價。

悠然

—

4.1的SWE-bench成績確實漂亮，但實際專案中和Claude 3.7比還是有差距，尤其需要深度推理的時候。

唐芳

—

指令遵循能力比4o強了不是一星半點，以前寫提示詞得絞盡腦汁讓它理解，4.1基本上說一遍就夠了。

Alice_Price_7

—

4.1上線ChatGPT那天我就切過去用了，清爽！沒油膩感！不知道是不是心理作用，感覺它回覆的速度都快了不少。

Helen_Moore_X

—

我自己用4.1寫了一個Flappy Bird的網頁遊戲，一次生成跑起來完全沒bug，這種體驗4o從來沒給過我。

ez4tg

—

吐槽一下4.1的命名，4.1比4.5強這種反直覺的事情也只有OpenAI幹得出來了，每次跟同事解釋都要費半天口舌。

Henry_Kim_99

—

處理超長文字的時候百萬token的優勢就體現出來了，之前用Gemini處理同樣長度的文件4.1的價效比更高。

GPT-4.1

深度報告

使用者評論

相關連結

同類產品