OpenAIは、GPT-4.1モデルを発表し、AI技術において大きな進歩を遂げ、コーディングと技術的精度を重視しています。
OpenAIのAPIを通じてのみ利用可能なこのラインナップ—GPT-4.1、GPT-4.1 mini、GPT-4.1 nano—は、巨大なコンテキストウィンドウ、マルチモーダル入力、競争力のある価格で開発者に強力なツールを提供します。
利用可能性
OpenAIは2025年4月14日にGPT-4.1モデルを展開し、即時APIアクセスを許可しました。
このリリースは、GPT-4のような古いモデルを廃止する計画と一致しており、専門化された提供への移行を示しています。
これまでのリリースとは異なり、これらのモデルはChatGPTの統合をスキップし、開発者のニーズに完全に焦点を当てています。
価格
GPT-4.1モデルは、段階的な価格設定で多様な予算に対応しています：
| モデル | 入力（$/100万トークン） | キャッシュ入力（$/100万トークン） | 出力（$/100万トークン） |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | 2.00 | 0.50 | 8.00 |
| GPT-4.1 mini | 0.40 | 0.10 | 1.60 |
| GPT-4.1 nano | 0.100 | 0.025 | 0.400 |
バッチAPIの使用によりコストが50％削減され、ファインチューニングやウェブツールが柔軟性を追加します。
ミニおよびナノバリアントは、小規模プロジェクト向けの手頃な価格を保証し、フルモデルは重いタスクに対応します。
主な特徴
マルチモーダル入力と巨大なコンテキスト
これらのモデルはテキストと画像入力を処理し、テキストを出力します。画期的な1,047,576トークンのコンテキストウィンドウ—約750,000語—を備えています。
この拡張された容量は、大規模なコーディングタスクや包括的なドキュメント処理に特に適しています。
また、GPT-4.1シリーズは2024年5月31日までのデータでトレーニングされており、より最新かつ関連性の高い洞察を提供します。
コーディングに特化した設計
開発者向けにカスタマイズされたGPT-4.1は、コーディングタスクで優れており、チャット補完、関数呼び出し、構造化出力を提供します。
Azureのドキュメントによると、米国東部2やスウェーデン中央などの地域で利用可能であり、グローバルな技術的需要に対応します。
モデル比較
GPT-4.1 vs. GPT-4o
2024年5月のGPT-4oと比較して、GPT-4.1ははるかに大きなコンテキストウィンドウ（1,047,576トークン対128,000トークン）を誇り、複数のベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮します：
| モデル | SWE-bench検証済み （コーディング） |
ScaleのMultiChallenge （指示追従） |
Video-MME （長コンテキスト） |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | 54.6% | 38.3% | 72.0% |
| GPT-4o | 33.2% | 27.8% | 65.3% |
コーディング、指示追従、長コンテキスト理解の改善に加えて、GPT-4.1は強化された推論能力、より一貫した出力フォーマット、複雑なマルチステップタスクの改善された処理を示しています。
これらの進歩により、GPT-4.1は企業アプリケーション、研究、現実世界の問題解決シナリオにおいてより強力で信頼性の高いモデルとなっています。
拡張されたコンテキストウィンドウにより、大きなドキュメントや長時間の会話の深い理解が可能になり、洗練された指示追従能力により、より正確でコンテキストに応じた応答がサポートされます。
競合モデルとの比較
GPT-4.1は、GoogleのGemini 2.5 Pro、AnthropicのClaude 3.7 Sonnet、DeepSeekのV3など、百万トークンのウィンドウを持つモデルに挑戦しています。
同様のコンテキストウィンドウサイズにもかかわらず、GPT-4.1とそのバリアント（ミニおよびナノ）は、パフォーマンス、コスト効率、速度の魅力的なバランスを提供します。
Gemini 2.5 Proは生の知能スコアでリードしていますが、著しく高い遅延（35.88秒）によりリアルタイムアプリケーションには適していません。対照的に、GPT-4.1は競争力のある知能を維持しつつ、はるかに低い遅延（0.40秒）と高速な出力速度を実現しています。
GPT-4.1ミニおよびナノバージョンは、コストと速度をさらに最適化し、予算に敏感なユースケースや高スループットのユースケースに実行可能な代替手段を提供します。たとえば、GPT-4.1ナノは、わずか$0.17/百万トークンで驚異的な279.9トークン/秒を提供し、スケールでの軽量タスクに最適です。
一方、MetaのLlama 4モデルは、特に10Mトークンのコンテキストウィンドウを持つLlama 4 Scoutで非常に低い価格を提供しますが、知能スコアとパフォーマンスの安定性では後れを取っています。
以下は詳細な比較です：
| モデル | 提供者 | コンテキストウィンドウ | 知能スコア | 価格（$/百万トークン） | 出力速度（トークン/秒） | 遅延（秒） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | OpenAI | 1M | 52 | $3.50 | 133.4 | 0.40 |
| GPT-4.1 mini | OpenAI | 1M | 53 | $0.70 | 238.2 | 0.42 |
| GPT-4.1 nano | OpenAI | 1M | 41 | $0.17 | 279.9 | 0.89 |
| GPT-4o | OpenAI | 128K | 50 | 7.50 | 212.2 | 0.55 |
| Llama 4 Maverick | Meta | 1M | 49 | 0.40 | 127.2 | 0.36 |
| Llama 4 Scout | Meta | 10M | 36 | 0.26 | 104.1 | 0.33 |
| Gemini 2.5 Pro | 1M | 68 | 3.44 | 157.9 | 35.88 | |
| Gemini 2.0 Flash | 1M | 48 | 0.17 | 248.3 | 0.30 | |
| Claude 3.7 Sonnet | Anthropic | 200k | 48 | $6.00 | 77.1 | 0.90 |
| DeepSeek V3 | DeepSeek | 128k | 53 | $0.48 | 24.5 | 3.37 |
編集者のコメント
OpenAIのGPT-4.1は、派手なスタントではなく、賢く計算された動きのように感じます。
可能なすべての機能を追い求めるのではなく、開発者にとって最も重要なことに注力しています：優れたコード。
正直に言えば、開発者は歌って踊るAIを必要としません。彼らは信頼できるコーディングのパートナーを求めています。
音声入力を排除し、テキストと画像に焦点を当てたGPT-4.1は、誰のためのものか、そして彼らが本当に必要としているものを正確に理解していることを示しています。
速度と価格：挑戦の合図
100万トークンあたり$0.17で279.9トークン/秒のGPT-4.1ナノは、速くて安いだけでなく、声明を出しています。
OpenAIがGoogleやMetaに対して「追いつけるものなら追いついてみろ」と言っているようです。GPT-4.1は、効率的で実際的、無駄のない仕事をこなすために作られています。
専門化の時代へようこそ
際立っているのは、「万能」AIから焦点を絞った専門ツールへの移行です。
GPT-4.1はプログラミングに全力を注いでおり、ソフトウェア開発のゲームを本格的に変える可能性があります。
GitHub Copilotのようなツールを上回るパフォーマンスを発揮すれば、単に優れた技術の話ではなく、まったく新しい働き方の話になります。
大胆な賭け—そして次は何？
コードにこれほど焦点を当てるのはリスクでしょうか？ もしかしたら。誰もが開発者というわけではありません。しかし、OpenAIは自信を持っているようです：まず1つの領域をマスターし、それから拡大する。そして正直、これは始まりに過ぎないように感じます。
GPT-4.1が前菜なら、GPT-5がメインディッシュかもしれません。1つ確かなことは、OpenAIは単によりスマートなツールを構築しているだけでなく、迅速に動き、大きく考えているということです。
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