OpenAI GPT-4.1：开发者API新选择及性能全面解析

在人工智能领域，模型迭代的步伐从未停歇。OpenAI 近日发布了 GPT-4.1 API，引起了业界的广泛关注。作为一名开发者，你是否也迫不及待地想了解这款新模型？本文将用5分钟的时间，带你全面了解 GPT-4.1 的各项特性、优势以及定价策略，助你快速上手，把握 AI 开发的新机遇。GPT-4.1 不仅性能卓越，更注重开发者在编码、指令遵循和长文本处理方面的需求。此外，OpenAI 还计划逐步淘汰 GPT-4.5 API，将 GPT-4.1 作为其主力模型。这意味着，开发者们将迎来一个更加高效、经济且功能强大的 AI 开发平台。那么，GPT-4.1 究竟有哪些亮点？它又将如何影响未来的 AI 开发格局？让我们一起深入探索。

 

GPT-4.1 的关键要点

• GPT-4.1 API 发布，性能优于 GPT-4.5，将逐渐取代后者。
• Quasar Alpha 和 Optimus Alpha 模型实际上是 GPT-4.1 的早期测试版本。
• 提供 GPT-4.1、GPT-4.1 Mini 和 GPT-4.1 Nano 三种不同规模的模型。
• 主要面向开发者，在编码能力上进行了重点优化。
• 上下文窗口扩大至 100 万 tokens，输出窗口也增加到 32,768 tokens。
• 知识截止日期更新至 2024 年 6 月。
• 定价合理，长上下文请求不额外收费。

GPT-4.1 全面解析：开发者的新选择

GPT-4.1 的重磅发布：不止是性能提升

OpenAI 最新发布的 GPT-4.1 API，不仅仅是简单的版本迭代，更是一次面向开发者需求的全面升级。

这款新模型在编码能力、指令遵循以及长文本处理方面都取得了显著的进步。更令人惊喜的是，OpenAI 还计划逐步淘汰 GPT-4.5 API，将 GPT-4.1 作为其主力模型。这意味着，开发者们将迎来一个更加高效、经济且功能强大的 AI 开发平台。Quasar Alpha 和 Optimus Alpha 的发布实际上是 GPT-4.1 的早期版本，在测试阶段就表现出顶尖性能，为 GPT-4.1 的正式发布打下了坚实的基础。

GPT-4.1 的三大变体：满足不同开发需求

为了满足不同开发场景的需求，OpenAI 推出了 GPT-4.1 的三种变体：GPT-4.1、GPT-4.1 Mini 和 GPT-4.1 Nano。

这三种模型在性能和资源消耗上有所差异，开发者可以根据实际需求进行选择。GPT-4.1 可以类比于 Anthropic 的 Opus 模型，拥有最强大的性能；GPT-4.1 Mini 类似于 Sonnet 模型，在性能和效率之间取得了平衡；而 GPT-4.1 Nano 则类似于 Haiku 模型，注重轻量化和低延迟。不过，需要注意的是，即使是性能最强的 GPT-4.1，在某些任务上仍然无法超越 Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet 模型。

开发者至上：GPT-4.1 的核心目标

GPT-4.1 的设计理念是“开发者至上”，OpenAI 在模型的训练和优化过程中，充分考虑了开发者的实际需求。

无论是编码能力的提升、指令遵循的优化，还是长文本处理能力的增强，都旨在为开发者提供更加便捷、高效的开发体验。例如，GPT-4.1 在 SWE-bench 上的代码解决能力大幅提升，超越了 GPT-4.0 和 GPT-4.5。在处理复杂指令时，GPT-4.1 也能更好地理解开发者的意图，生成符合要求的代码或文本。这些改进都将极大地提高开发效率，降低开发成本。

编码能力大幅提升：GPT-4.1 在 SWE-bench 上的卓越表现

编码能力是衡量 AI 模型的重要指标之一，GPT-4.1 在这方面取得了显著的进步。

在 SWE-bench 上，GPT-4.1 的代码解决能力达到了 54.6%，远高于 GPT-4.0 的 21.4% 和 GPT-4.5 的 26.6%。这意味着，GPT-4.1 能够更好地理解代码逻辑，解决实际的编程问题。SWE-bench 是一种用于评估 AI 模型代码生成和修复能力的基准测试。它包含了一系列来自 GitHub 真实项目的 Bug，模型需要生成修复这些 Bug 的代码。SWE-bench 的难度较高，能够有效地衡量模型的编码水平。GPT-4.1 在 SWE-bench 上的卓越表现，证明了其在编码能力上的大幅提升。

超长上下文窗口：GPT-4.1 的独特优势

上下文窗口是指模型在处理文本时能够考虑的最大文本长度。更长的上下文窗口意味着模型能够更好地理解文本的上下文信息，生成更加准确、连贯的输出。

GPT-4.1 拥有 100 万 tokens 的超长上下文窗口，这在 OpenAI 的模型中是前所未有的。这意味着，GPT-4.1 能够处理更长的文档、对话和代码，更好地理解其中的复杂关系。此外，GPT-4.1 的输出窗口也增加到了 32,768 tokens，为开发者提供了更大的创作空间。超长上下文窗口为 GPT-4.1 带来了独特的优势。例如，在处理法律合同、金融报告等长篇文档时，GPT-4.1 能够更好地理解其中的条款和细节，生成更加准确的摘要或分析报告。在进行代码生成时，GPT-4.1 能够更好地理解代码的整体结构，生成更加高效、可维护的代码。

GPT-4.1 与竞品对比：客观评估

GPT-4.1 在 Aider's Polyglot Benchmark 上的表现

Aider's Polyglot Benchmark 是业界公认的衡量代码编辑能力的基准测试。

然而，令人惊讶的是，GPT-4.1 在该测试上的整体得分并不突出。数据显示，GPT-4.1 在“whole”和“diff”两种模式下的得分分别为 52% 和 53%。这意味着，GPT-4.1 在代码编辑方面的能力仍有提升空间。相比之下，Gemini 2.5 Pro 在该测试中取得了更高的分数，达到了 72.9%。此外，Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet 模型也表现出色，得分超过了 60%。Aider's Polyglot Benchmark 的结果表明，虽然 GPT-4.1 在某些方面有所提升，但在代码编辑能力上仍落后于一些竞争对手。因此，开发者在选择 AI 模型时，需要综合考虑各种因素，选择最适合自己需求的模型。

与 GPT-4.0 相比，GPT-4.1 的实际应用优势

尽管在某些基准测试中表现平平，但在实际应用中，GPT-4.1 仍然展现出了一些独特的优势。例如，Windsurf 的创始人指出，GPT-4.1 在他们的内部编码基准测试中，得分比 GPT-4.0 高出 60%。用户还发现，GPT-4.1 在工具调用方面效率提高了 30%，重复不必要编辑的可能性降低了 50%。这些改进都将转化为更快的迭代速度和更顺畅的工程工作流程。这些实际应用案例表明，GPT-4.1 在代码生成和编辑方面仍然具有一定的优势。尤其是在处理复杂的代码逻辑和需要频繁迭代的项目时，GPT-4.1 能够更好地满足开发者的需求。

GPT-4.1 的 Needle in a Haystack 测试结果分析

为了评估模型在长文本处理方面的能力，OpenAI 对 GPT-4.1 进行了 Needle in a Haystack 测试。该测试旨在衡量模型在长文本中检索特定信息的能力。测试结果显示，GPT-4.1 在整个 100 万 tokens 的上下文中，都能够 100% 成功检索到目标信息。这表明，GPT-4.1 在长文本处理方面具有出色的性能。但是，需要注意的是，Needle in a Haystack 测试的难度较低，不能完全反映模型在实际应用中的表现。因此，开发者在评估模型时，需要综合考虑各种因素，选择最适合自己需求的模型。

快速上手 GPT-4.1：使用指南

在 OpenAI 开发者平台体验 GPT-4.1

GPT-4.1 已经可以在 OpenAI 开发者平台上使用。开发者可以通过 API 调用 GPT-4.1，也可以在 Playground 中进行交互式体验。OpenAI 提供了详细的文档和示例代码，帮助开发者快速上手。要使用 GPT-4.1，首先需要在 OpenAI 开发者平台上注册账号。注册成功后，可以创建一个 API Key，用于进行 API 调用。然后，可以使用 OpenAI 提供的 Python 库或其他编程语言的库，调用 GPT-4.1 的 API。在调用 API 时，需要指定模型的名称（例如：gpt-4.1）以及其他参数，例如：文本内容、最大生成长度等。OpenAI 开发者平台还提供了 Playground 功能，允许开发者直接与模型进行交互。在 Playground 中，可以输入文本内容，然后点击“Submit”按钮，查看模型生成的输出结果。Playground 功能非常适合用于快速测试和探索模型的功能。

GPT-4.1 定价策略：经济高效的选择

GPT-4.1 的定价详情

GPT-4.1 的定价相对合理，并且长上下文请求不额外收费。这对于需要处理大量文本的开发者来说，无疑是一个福音。具体的定价如下表所示：

模型	输入 (每 1M tokens)	缓存输入	输出 (每 1M tokens)	混合定价
GPT-4.1	$2.00	$0.50	$8.00	$1.84
GPT-4.1 Mini	$0.40	$0.10	$1.60	$0.42
GPT-4.1 Nano	$0.10	$0.025	$0.40	$0.12

从上表可以看出，GPT-4.1 Nano 模型的定价最为经济，适合对成本敏感的应用场景。而 GPT-4.1 Mini 模型的定价则介于两者之间，在性能和成本之间取得了平衡。GPT-4.1 模型的定价最高，但性能也最强，适合对性能要求较高的应用场景。OpenAI 还提供了缓存输入功能，可以进一步降低成本。如果输入内容之前已经缓存，则可以享受更低的定价。总的来说，GPT-4.1 的定价策略相对灵活，开发者可以根据实际需求选择最合适的模型。

GPT-4.1 的优缺点分析

优点

• 性能超越 GPT-4.5，代码解决能力大幅提升。
• 提供三种不同规模的模型，满足不同开发需求。
• 上下文窗口扩大至 100 万 tokens，输出窗口也增加到 32,768 tokens。
• 知识截止日期更新至 2024 年 6 月。
• 定价合理，长上下文请求不额外收费。
• 开发者至上，在编码能力、指令遵循等方面进行了重点优化。

缺点

• 在 Aider's Polyglot Benchmark 等基准测试中，代码编辑能力仍有提升空间。
• 与 Anthropic 的 Claude 模型相比，部分任务上可能存在差距。

常见问题解答

GPT-4.1 和 GPT-4.5 有什么区别？

GPT-4.1 性能超越 GPT-4.5，更注重开发者需求，OpenAI 计划逐步淘汰 GPT-4.5 API。

GPT-4.1 有哪些变体？

GPT-4.1 提供 GPT-4.1、GPT-4.1 Mini 和 GPT-4.1 Nano 三种不同规模的模型。

GPT-4.1 的上下文窗口有多长？

GPT-4.1 拥有 100 万 tokens 的超长上下文窗口，输出窗口也增加到 32,768 tokens。

GPT-4.1 的知识截止日期是什么时候？

GPT-4.1 的知识截止日期更新至 2024 年 6 月。

相关问题

OpenAI 的 GPT-4.1 相比 Anthropic 的 Claude 模型有哪些优势和劣势？

OpenAI 的 GPT-4.1 和 Anthropic 的 Claude 模型都是当前最先进的 AI 模型之一，它们各自具有独特的优势和劣势，值得深入探讨。

GPT-4.1 的优势：

• 超长上下文窗口：GPT-4.1 拥有 100 万 tokens 的超长上下文窗口，这使得它能够处理更长的文档、对话和代码，更好地理解其中的复杂关系。这在处理法律合同、金融报告等长篇文档时尤为重要。
• 开发者友好：GPT-4.1 的设计理念是“开发者至上”，OpenAI 在模型的训练和优化过程中，充分考虑了开发者的实际需求。例如，GPT-4.1 在编码能力上进行了重点优化，能够更好地理解代码逻辑，解决实际的编程问题。
• 定价合理：GPT-4.1 的定价相对合理，并且长上下文请求不额外收费。这对于需要处理大量文本的开发者来说，无疑是一个福音。

GPT-4.1 的劣势：

• 代码编辑能力有待提升：在 Aider's Polyglot Benchmark 等基准测试中，GPT-4.1 在代码编辑方面的能力仍落后于一些竞争对手。这意味着，在某些代码生成和编辑任务中，GPT-4.1 可能不如其他模型表现出色。

Claude 模型的优势：

• 卓越的代码编辑能力：在 Aider's Polyglot Benchmark 等基准测试中，Claude 模型表现出色，得分超过了 GPT-4.1。这意味着，Claude 模型在代码生成和编辑方面具有更强的能力。
• 强大的推理能力：Claude 模型在推理能力方面表现出色，能够更好地理解文本的含义，生成更加准确、连贯的输出。

Claude 模型的劣势：

• 上下文窗口相对较短：相比于 GPT-4.1 的 100 万 tokens 上下文窗口，Claude 模型的上下文窗口相对较短。这可能会限制其在处理长文本时的能力。
• 开发者生态系统相对较弱：相比于 OpenAI 庞大的开发者生态系统，Anthropic 的开发者生态系统相对较弱。这意味着，开发者在使用 Claude 模型时，可能难以获得足够的支持和资源。

总的来说，GPT-4.1 和 Claude 模型都是优秀的 AI 模型，它们各自具有独特的优势和劣势。开发者在选择模型时，需要综合考虑各种因素，例如：任务类型、性能要求、成本预算等，选择最适合自己需求的模型。