Am 15. April 2025 stellte OpenAI offiziell die neue Modellreihe GPT-4.1 vor, darunter GPT-4.1, GPT-4.1 mini und GPT-4.1 nano. Diese Version markiert einen weiteren bedeutenden Durchbruch bei der Leistung, Kosteneffizienz und den realen Anwendungsmöglichkeiten der OpenAI-Modelle, insbesondere in den Bereichen Codierungsaufgaben, Einhaltung von Anweisungen und Verarbeitung langer Kontexte, und bietet Entwicklern eine bessere Auswahl bei niedrigeren Preisen und Latenzen.

Auf dem zentralen Schlachtfeld der Softwareentwicklung zeigt die GPT-4.1-Serie einen qualitativen Wandel von der "Codefragment-Generierung" zur "komplexen technischen Verarbeitung". Als Antwort auf die realen Anforderungen des Software-Engineerings erreicht das Modell im SWE-Bench Verified Test eine Task Completion Rate von 54,6%, was 21% höher ist als bei seinem Vorgänger GPT-4o und sogar die noch nicht veröffentlichte GPT-4.5-Vorschauversion um 26,6 Prozentpunkte übertrifft. Dieser Durchbruch spiegelt sich nicht nur in der Genauigkeit der Codelogik wider, sondern auch im tiefgreifenden Verständnis mehrsprachiger Codebasen - im Aider-Multi-Language-Diff-Benchmark-Test erzielte GPT-4.1 doppelt so viele Punkte wie GPT-4o, und es kann dem Diff-Format genau folgen, um nur die geänderten Zeilen auszugeben, und die Obergrenze der Ausgabe-Tokens stabil auf 32.768 kontrollieren, was die Anzahl der Entwickler stark reduziert. Es kann dem Diff-Format genau folgen, um nur die geänderten Zeilen auszugeben, und die Obergrenze der Ausgabe-Token stabil auf 32.768 kontrollieren, was die Debugging-Kosten für die Entwickler erheblich reduziert. Im Frontend-Entwicklungsszenario zeigt die manuelle Bewertung, dass die Wahrscheinlichkeit, dass die generierte Webanwendung in Bezug auf Funktionalität und Ästhetik bevorzugt wird, 80% erreicht, und die Full-Stack-Entwicklungsfähigkeit übertrifft zum ersten Mal die meisten dedizierten Code-Modelle.

Vergleich der Kernindikatoren:

Modellierung	SWE-Bank Geprüft	Aider Mehrsprachige Benchmarks	Manuelle Bewertung der Front-End-Entwicklung	Obere Grenze des Tokens ausgeben	Code diff Genauigkeit
GPT-4.1	54.6%	11.2	80%	32768	53%
GPT-4.5 Vorschau	38.0%	7.4	52%	16384	45%
o3-mini-high	49.3%	9.8	65%	16384	60%
o1	41.2%	6.1	48%	128000	62%

Angesichts komplexer Anweisungen mit mehreren Schritten und Einschränkungen hat GPT-4.1 den Sprung vom "Fuzzy Matching" zur "präzisen Ausführung" geschafft. Im MultiChallenge-Benchmark von Scale erreicht die Anweisungstreue einen Wert von 38,3% und liegt damit 10,5% über dem Wert von GPT-4o. Der IFEval-Benchmark liegt bei 87,4% und übertrifft damit den Wert des Vorgängers von 81,0% bei weitem. Das Modell stärkt insbesondere die drei Hauptschwierigkeiten Formatkonformität (z.B. XML/YAML verschachtelte Strukturen), negative Anweisungen (explizite Ablehnung sensibler Anfragen) und geordnete Aufgaben (schrittweise Ausführung von Workflows), und die Häufigkeit ungültiger Bearbeitungen in den schwierigen Cueing-Szenarien sinkt in einer internen OpenAI-Evaluierung auf 2% von 9% in GPT-4o. In mehreren Dialogrunden erreicht die kontextuelle Kohärenz 92%, wobei die in historischen Anweisungen geforderten Details genau erfasst werden, was eine industrietaugliche Zuverlässigkeit für intelligenten Kundenservice, automatisierte Arbeitsabläufe und andere Szenarien bietet.

Vergleich der Kernindikatoren:

Modellierung	MultiChallenge	IFEval	Kohärenz des Mehrrunden-Dialogs	Negative Weisungen werden befolgt	Ordnungsgemäße Erledigung des Mandats
GPT-4.1	38.3%	87.4%	92%	98%	95%
GPT-4.5 Vorschau	44.2%	81.0%	78%	89%	82%
o3-mini-high	40.1%	85.2%	88%	96%	91%
o1	45.1%	87.1%	89%	97%	94%

GPT-4.1 wird standardmäßig mit einem Kontextfenster von 1 Million Token geliefert, das die Verarbeitung von Langtexten in eine neue Dimension bringt - es kann etwa 8 komplette React-Codebases oder 3.000 Seiten juristischer Dokumente aufnehmen, was den Schmerzpunkt "Out-of-Context" des Vorgängermodells vollständig löst. Der "Schmerzpunkt" des vorherigen Modells. In der Aufgabe Video-MME unscripted long video analysis erzielte das Modell 72%, eine Verbesserung von 6,7% gegenüber GPT-4o; Tests auf dem Open-Source-Datensatz Graphwalks zeigten, dass seine Multi-Hop-Inferenzgenauigkeit bei einer Skala von Millionen von Token 61,7% erreichte und damit die des o1-Modells, das auf kurzen Kontexten beruht, weit übertraf (48,7%). OpenAI optimiert synchron die Wirtschaftlichkeit von Anfragen mit langen Kontexten: ein Fenster von 1 Million Token ist in der Standardpreisgestaltung enthalten, der Cache-Rabatt wurde von 50% auf 75% erhöht, und die Antwortlatenz von 128K Token wurde auf 15 Sekunden reduziert, was 30% schneller ist als GPT-4.5 und eine fundierte technologische Lösung für Szenarien wie die Überprüfung von Rechtsverträgen und die Prüfung großer Code-Basen bietet.

Vergleich der Kernindikatoren:

Modellierung	Kontextfenster	Video-MME ohne Untertitel	Graphwalks Argumentation	Cache-Rabatt	128K Token-Verzögerung
GPT-4.1	1,000,000	72.0%	61.7%	75%	15 Sekunden.
GPT-4.5 Vorschau	128,000	65.3%	42.0%	50%	22 Sekunden.
o3-mini-high	256,000	68.5%	55.2%	50%	18 Sekunden.
o1	128,000	64.1%	48.7%	50%	25 Sekunden.

OpenAIs "abgestufte Preis- und Leistungsoptimierungsstrategie" ermöglicht es Entwicklern aller Größenordnungen, eine kostengünstige Option zu erhalten. Das Einsteigermodell GPT-4.1 nano reduziert die Eingabekosten auf $2/Millionen Token und die Ausgabekosten auf $8/Millionen Token unter Beibehaltung eines Fensters von einer Million Token und reduziert die Latenzzeit um 50% im Vergleich zu GPT-4o, was es zur bevorzugten Wahl für leichte Aufgaben wie Textkategorisierung und Autovervollständigung macht; das Mittelklassemodell GPT-4.1 mini übertrifft GPT-4o in Szenarien mit mittlerer Belastung wie Codegenerierung und Dialogen mit mehreren Runden, während es die Kosten um 60% reduziert. Das Mittelklassemodell GPT-4.1 mini übertrifft GPT-4o bei der Codegenerierung, Mehrrunden-Dialogen und anderen Szenarien mit mittlerer Belastung und kostet dabei 60% weniger. Im Vergleich dazu betragen die Input-Kosten der GPT-4.5-Vorschau bis zu 75 $/Millionen Token, was nur ein Fünfundzwanzigstel des Preis-/Leistungsverhältnisses von GPT-4.1 ausmacht, was der Hauptgrund dafür ist, dass es im Juli 2025 aufgegeben wird und das neue Modell einheitlich das "GPT"-Modell annimmt. Darüber hinaus sieht das neue Modell eine einheitliche Politik "kein Aufschlag für lange Texte" vor, was den Kostenschmerz des vorherigen Modells bei langen Texten völlig verändert.

Vergleich der Kernindikatoren:

Modellierung	Inputkosten ($ / Million Token)	Produktionskosten ($/Million Token)	Verzögerung (128K Token)
GPT-4.1 nano	0.10	0.40	5 Sekunden.
GPT-4.1 mini	0.40	1.60	8 Sekunden.
GPT-4.1	2.00	8.00	15 Sekunden.
GPT-4.5 Vorschau	75.0	150.0	22 Sekunden.
o3-mini-high	1.10	4.40	18 Sekunden.
o1	15.00	60.00	25 Sekunden.

 

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