GPT-4.1：OpenAI最新API模型与功能探索指南

OpenAI 刚刚推出了其最新创新产品 GPT-4.1 模型，现已通过 API 提供。这一新系列的 GPT 模型具有显著的增强功能，包括编码能力、指令跟随和扩展的上下文处理。只需几分钟，您将了解关于这一强大 AI 工具的一切，以及它将如何影响开发者和 AI 领域。本文为您提供 GPT-4.1 及其相关模型的深入评测，包括该模型的新功能和优势。

关键点

• GPT-4.1 是 OpenAI 最新的语言模型，旨在提高性能。
• Quasar Alpha 和 Optimus Alpha 模型是 GPT-4.1 的早期测试版本。
• GPT-4.1 将取代开发者 API 中的 GPT-4.5。
• GPT-4.1 有三个变体：GPT-4.1、GPT-4.1 Mini 和 GPT-4.1 Nano。
• GPT-4.1 在编码任务、指令跟随和长上下文理解方面表现出色。
• 它的知识截止日期更新至 2024 年 6 月。

揭开 GPT-4.1 的面纱：语言模型的下一阶段进化

揭秘：Quasar Alpha 和 Optimus Alpha

一个重大消息浮出水面：备受推崇的 Quasar Alpha 和 Optimus Alpha 模型在测试期间位居榜首，实际上是现在被称为 GPT-4.1 的早期版本。这一揭秘澄清了之前讨论的模型是用于收集社区反馈和优化最终产品的伪装版本。这些前身一直处于关注的前沿，围绕其能力和性能基准的讨论不断。关键的是，这些早期模型已经演变为官方的 GPT-4.1 发布，巩固了它们的影响，并为 AI 语言模型的进一步发展奠定了基础。Quasar Alpha 和 Optimus Alpha 作为 GPT-4.1 的早期测试版本的揭秘为 AI 社区带来了清晰的认识，展示了 OpenAI 在优化和改进其语言模型方面的迭代方法。这使人们能够更好地理解 GPT-4.1 的能力和潜力，并为其在现实应用中的表现提供了背景。从 Quasar Alpha 和 Optimus Alpha 到 GPT-4.1 的过渡展示了 OpenAI 在人工智能领域追求卓越和创新的承诺。

GPT-4.1 将取代 GPT-4.5：您需要了解的内容

GPT-4.1 将取代开发者 API 中的 GPT-4.5。OpenAI 计划弃用 GPT-4.5，将用户引导至 GPT-4.1 作为主要选择。这一转变是由 GPT-4.1 在关键领域提供相似或改进的性能，同时降低成本和延迟所驱动的。因此，从 GPT-4.5 过渡的开发者不仅可以期待性能的持续，还可以获得效率的提升。这一变化突显了 OpenAI 为开发者提供可访问、高质量 AI 工具的承诺。从 GPT-4.5 到 GPT-4.1 的过渡反映了 OpenAI 在 AI 开发中对效率和成本效益的承诺。开发者可以从相似或改进的性能中受益，同时降低成本和延迟，使 GPT-4.1 成为其项目的引人注目的选择。这一过渡标志着为开发者社区提供可访问和高质量 AI 工具的重要一步。GPT-4.5 将于 2025 年 7 月 14 日正式关闭，为开发者提供了过渡的时间。

GPT-4.1 变体：Mini 和 Nano 模型

GPT-4.1 有三个版本：标准 GPT-4.1、GPT-4.1 Mini 和 GPT-4.1 Nano。这与 Anthropic 的 Opus、Sonnet 和 Haiku 模型相当。最好的模型在许多任务上并不比 Claude 3.7 Sonnet 好多少。这三个模型使开发者能够根据不同的用例在性能和延迟方面有更多选择。这些模型针对不同的性能需求进行了优化，为开发者提供了灵活的解决方案。Mini 和 Nano 变体针对资源效率和速度进行了优化，适用于需要快速响应的应用。

• GPT-4.1：标准变体，可能在性能和资源消耗之间提供平衡。它设计用于处理广泛的任务，是大多数应用的主要模型。
• GPT-4.1 Mini：顾名思义，该变体针对较小规模的应用进行了优化。它提供了一个更精简的模型，可以在不牺牲太多性能的情况下提供快速结果。该模型非常适合实时应用和低延迟至关重要的用例。
• GPT-4.1 Nano：该版本设计用于资源有限的设备上的轻量级应用。Nano 是一个非常精简的版本，提供快速响应和最小的资源使用。它适用于移动应用和嵌入式系统。

OpenAI 的 GPT-4.1 提供了多种模型，满足各种开发需求。通过 Mini 和 Nano 等变体提供流线型效率，以及标准变体提供全面任务处理，开发者可以优化跨不同应用的 AI 性能。这些模型使开发者能够根据其特定用例选择最佳方案，确保速度和性能。

性能基准：编码、指令跟随和长上下文

GPT-4.1 系列模型在多个行业标准指标上表现出色，提供了相对于之前模型的显著改进。这些增强在编码、指令跟随和长上下文理解方面尤为突出，使 GPT-4.1 成为开发者的多功能工具。

• 编码：GPT-4.1 在 SWE-bench Verified 基准测试中得分为 54.6%，比 GPT-4o 提高了 21.4%，比 GPT-4.5 提高了 26.6%。这一增强的编码能力使 GPT-4.1 成为编码应用的领先模型。
• 指令跟随：在 Scale 的 MultiChallenge 基准测试中，GPT-4.1 得分为 38.3%，比 GPT-4o 提高了 10.5%。这一改进突显了 GPT-4.1 更准确地跟随指令的能力，使其适用于复杂任务。
• 长上下文：GPT-4.1 在 Video-MME 上设定了新的最先进结果，这是一个用于多模态长上下文理解的基准测试，在长、无字幕类别中得分为 72.0%。这比 GPT-4o 提高了 6.7%，展示了 GPT-4.1 有效处理长上下文的能力。

GPT-4.1 在开发者关键领域显著优于之前的模型，包括编码熟练度、指令准确性和长上下文理解。这些增强使其成为广泛应用的宝贵工具，提高了 AI 驱动任务的效率和有效性。

GPT-4.1 的深入性能分析

SWE-bench Verified 准确性：编码深入探讨

SWE-bench 是一项严格的测试，语言模型必须解决来自 GitHub 存储库的问题。该基准测试评估模型理解和纠正现实世界编码问题的能力。GPT-4.1 在 SWE-bench Verified 测试中得分为 55%，远超其前身。这一卓越表现巩固了 GPT-4.1 作为编码任务领先模型的地位，使其成为开发者的宝贵工具。

模型	准确性
GPT-4.1	55%
GPT-4o (2024-11-20)	33%
OpenAI o1 (高)	41%
OpenAI o3-mini (高)	49%
GPT-4.5	38%
GPT-4.1 mini	24%
GPT-4o mini	9%

 

指令跟随：多轮准确性

GPT-4.1 展示了强大的指令跟随能力，这对于需要精确和多步操作的任务至关重要。这涉及模型准确遵循有关格式、冗长度、长度等指令的能力。

模型	准确性
GPT-4.1	49%
GPT-4o (2024-11-20)	29%
OpenAI o1 (高)	51%
OpenAI o3-mini (高)	50%
GPT-4.5	54%
GPT-4.1 mini	45%
GPT-4.1 nano	32%
GPT-4o mini	27%

该基准测试基于真实的开发者用例，确保模型的指令跟随能力对开发者具有相关性和实用性。

如何使用 GPT-4.1 API

设置您的环境

要开始使用 GPT-4.1 API，首先确保您的开发环境已准备就绪。这涉及安装 OpenAI Python 库并设置您的 API 密钥。以下是入门步骤：

1. 安装 OpenAI Python 库：打开终端或命令提示符，运行以下命令安装 OpenAI 库：

   pip install openai

2. 设置您的 API 密钥：访问 OpenAI 网站并登录您的账户。导航到 API 密钥部分，创建一个新的 API 密钥并安全存储。为了安全起见，最好将 API 密钥设置为环境变量。
3. 将 API 密钥设置为环境变量：在终端或命令提示符中，将 API 密钥设置为环境变量：

   export OPENAI_API_KEY='YOUR_API_KEY'

4. 验证您的设置：创建一个简单的 Python 脚本来验证您的设置是否正确：

   import openai
   import os
   openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
   response = openai.Completion.create(
     model="gpt-4.1",
     prompt="Write a short poem about the stars.",
     max_tokens=50
   )
   print(response.choices[0].text)

   运行此脚本。如果一切设置正确，您应该会看到由 GPT-4.1 API 生成的一首短诗。

发出 API 请求

设置好环境后，您现在可以向 GPT-4.1 发出 API 请求。OpenAI API 提供了各种端点，用于不同类型的任务，如文本完成、聊天和嵌入。以下是如何发出文本完成请求的示例：

import openai
import os
openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
response = openai.Completion.create(
  model="gpt-4.1",
  prompt="Explain the basics of quantum physics in simple terms.",
  max_tokens=150,
  n=1,
  stop=None,
  temperature=0.7
)
print(response.choices[0].text.strip())

在此示例中：

• model="gpt-4.1" 指定 GPT-4.1 模型。
• prompt 是您希望模型完成的输入文本。
• max_tokens 限制生成文本的长度。
• n 指定要生成的完成数量。
• stop 可用于指定停止序列。
• temperature 控制输出的随机性；值越高，生成的文本越随机。

API 将返回一个包含生成文本的响应对象。您可以根据您的特定用例自定义参数以微调输出。

处理 API 响应

当您发出 API 请求时，OpenAI API 会返回一个包含生成文本和其他元数据的 JSON 响应。正确处理此响应对于提取所需信息和管理潜在错误至关重要。

import openai
import os
openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
try:
  response = openai.Completion.create(
    model="gpt-4.1",
    prompt="Translate 'Hello, world!' to Spanish.",
    max_tokens=50
  )
  translation = response.choices[0].text.strip()
  print(f"Translation: {translation}")
except openai.error.OpenAIError as e:
  print(f"Error: {e}")

在此示例中，代码被包裹在 try...except 块中，以处理来自 OpenAI API 的潜在错误。response.choices[0].text.strip() 从响应对象中提取生成的文本并删除任何前导或尾随空格。

通过正确处理 API 响应，您可以确保您的应用程序稳健，并能够优雅地处理可能出现的任何问题。

优化性能

为了最大限度地提高 GPT-4.1 应用程序的性能和效率，请考虑以下优化技巧：

• 提示工程：制作清晰简洁的提示可以显著提高生成文本的质量。尝试不同的措辞和上下文，找到最适合您任务的方法。
• 令牌管理：注意请求中使用的令牌数量。减少不必要的令牌可以降低成本并提高响应时间。
• 模型选择：根据应用程序的性能和资源需求选择适当的 GPT-4.1 变体（Nano、Mini 或标准）。Nano 和 Mini 设计用于轻量级和快速应用，而标准模型在性能和资源使用之间提供平衡。
• 缓存：实施缓存机制以存储和重用常见查询的响应。这可以减少延迟并降低 API 成本。

GPT-4.1 定价

GPT-4.1 定价详情

GPT-4.1 的定价细节尚未完全公布。已知 GPT-4.1 提供相似或改进的性能，同时降低成本和延迟，与 GPT-4.5 相比，这可能会带来潜在的成本节省。请联系 OpenAI 以获取有关定价计划的更多信息。

GPT-4.1：权衡优缺点

👍 优点

• 与 GPT-4.5 相比，编码性能有所提高。
• 增强的指令跟随准确性。
• 大上下文窗口（100 万令牌）。
• 具有 Mini 和 Nano 变体，满足不同需求。
• GPT-4.5 的弃用使开发者体验更加流畅。

👎 缺点

• 与 Claude 3.7 Sonnet 相比，性能可能有所不同。
• OpenAI 内部指令跟随准确性可能并不总是超过之前的模型。
• 由于多个变体，模型管理复杂。

GPT-4.1 的核心功能

GPT-4.1 的核心功能

GPT-4.1 包括以下核心功能，使其具有高效性。它可以用于：

• 编码应用
• 指令跟随
• 内容创作
• 虚拟助手

GPT-4.1 的用例

GPT-4.1 的用例

GPT-4.1 在众多应用中表现出色：

• 编码应用：适用于自动代码生成、调试和算法创建，GPT-4.1 增强了软件开发工作流程。
• 指令跟随：非常适合需要精确遵循复杂指令的任务，如报告生成和数据分析。
• 内容创作：能够生成高质量的文章、摘要和创意写作作品，满足多样化的内容需求。
• 虚拟助手：通过改进的语言理解和响应生成，增强虚拟助手和聊天机器人的功能。

GPT-4.1 的多功能性使其成为各行各业的宝贵资产，自动化复杂任务并提高运营效率。

关于 GPT-4.1 的常见问题

GPT-4.1 的主要改进是什么？

GPT-4.1 在编码熟练度、指令跟随准确性和长上下文理解方面提供了显著的增强。与 GPT-4.5 相比，SWE-bench Verified 编码任务的准确性提高了 26.6%。GPT-4.1 具有 100 万令牌的大上下文窗口，使其能够处理更广泛和复杂的数据。这些改进使 GPT-4.1 成为需要先进和多功能 AI 解决方案的开发者的首选。