I. はじめに
2025年4月15日、OpenAIはGPT-4.1、GPT-4.1 mini、GPT-4.1 nanoを含む新しいGPT-4.1シリーズのモデルを正式に発表しました。このリリースは、OpenAIのモデル性能、コスト効率、実世界での応用能力、特にコーディングタスク、命令順守、ロングコンテキスト処理の分野における新たな大きなブレークスルーを示すものであり、同時に、開発者により良い選択肢を低価格と低遅延で提供するものです。
GPT-4.1ミニは、公式サイトからワンクリックで、ShirtAIで無料で使い放題になります：www.lsshirtai.com
APIとして呼び出す場合 GPT-4.1 ウェブサイトをご覧ください：https://coultra.blueshirtmap.com/
II.コーディングスキルの飛躍：コード生成からエンジニアリング実践までの全側面の強化
GPT-4.1シリーズは、ソフトウェア開発の主戦場において、「コード断片の生成」から「複雑なエンジニアリング処理」への質的な変化を示しています。現実のソフトウェアエンジニアリングのニーズに応え、SWE-bench Verifiedテストでは、前モデルGPT-4oを21%上回る54.6%のタスク完了率を達成し、未発売のGPT-4.5プレビュー版をも26.6ポイント上回る。このブレークスルーは、コードロジックの正確さだけでなく、多言語コードベースの深い理解にも反映されています。Aider多言語diffベンチマークテストでは、GPT-4.1はGPT-4oの2倍のスコアを獲得し、変更された行のみを出力するdiffフォーマットに正確に従うことができ、出力トークンの上限を32,768に安定的に制御することで、開発者の数を大幅に削減します。diffフォーマットに正確に追従して変更行のみを出力し、出力トークンの上限を32,768で安定的に制御できるため、開発者のデバッグコストを大幅に削減できる。フロントエンド開発シナリオでは、手動採点によると、生成されたウェブアプリケーションが機能性と美観の点で有利になる確率は80%であり、フルスタック開発能力は初めてほとんどの専用コードモデルを上回った。
中核指標の比較：
| モデリング | SWEベンチ検証済み | Aider多言語ベンチマーク | フロントエンド開発マニュアルの採点 | 出力トークン上限 | コード差分精度 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | 54.6% | 11.2 | 80% | 32768 | 53% |
| GPT-4.5プレビュー | 38.0% | 7.4 | 52% | 16384 | 45% |
| o3ミニハイ | 49.3% | 9.8 | 65% | 16384 | 60% |
| o1 | 41.2% | 6.1 | 48% | 128000 | 62% |
III.コマンド実行のブレークスルー：複雑なタスク処理の精度と信頼性
GPT-4.1は、多段階・多制約の複雑な命令に対して、「あいまいなマッチング」から「正確な実行」への飛躍を実現しました。Scale社のMultiChallengeベンチマークでは、命令順守スコアは38.3%に達し、GPT-4oより10.5%高く、IFEvalベンチマークのスコアは87.4%で、前モデルの81.0%をはるかに上回っています。特に、フォーマット準拠（XML/YAMLの入れ子構造など）、否定的指示（機密性の高い要求を明示的に拒否）、整然としたタスク（ワークフローを段階的に実行）の3大難関を強化し、OpenAI内部評価では、難易度の高いキューイングシナリオでの無効編集の頻度がGPT-4oの9%から2%に激減した。複数回の対話では、文脈の一貫性は92%に達し、過去の指示で要求された詳細を正確に追跡し、インテリジェントな顧客サービス、自動化されたワークフロー、その他のシナリオに産業グレードの信頼性を提供します。
中核指標の比較：
| モデリング | マルチチャレンジ | IFEval | 多ラウンド対話の一貫性 | 否定的な指示に従う | 整然とした義務化完了率 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | 38.3% | 87.4% | 92% | 98% | 95% |
| GPT-4.5プレビュー | 44.2% | 81.0% | 78% | 89% | 82% |
| o3ミニハイ | 40.1% | 85.2% | 88% | 96% | 91% |
| o1 | 45.1% | 87.1% | 89% | 97% | 94% |
長いコンテキストの革新：数百万ものトークン・ウィンドウが、深いマルチシナリオ・アプリケーションの新たな可能性を開く。
GPT-4.1には100万トークンのコンテキスト・ウィンドウが標準装備されており、長文テキスト処理を新たな次元に押し上げる。Reactのコードベースなら約8個、法律文書なら3,000ページを保持することができ、前モデルにおける "コンテキストから外れる "という問題点を完全に解決している。「前モデルの問題点オープンソースのデータセットGraphwalksでのテストでは、数百万トークンの規模でのマルチホップ推論精度は61.7%に達し、ショートコンテキストに依存するo1モデル（48.7%）をはるかに上回りました。OpenAIは、長いコンテキストのリクエストの経済性を同期的に最適化します。標準価格には100万トークンのウィンドウが含まれ、キャッシュ割引は50%から75%に増加し、128Kトークンの応答レイテンシは15秒に短縮され、これはGPT-4.5より30%速く、法的契約のレビューや大規模なコードベースの監査などのシナリオに根拠のある技術的ソリューションを提供します。
中核指標の比較：
| モデリング | コンテキストウィンドウ | 字幕なしのVideo-MME | グラフウォーク 推論 | キャッシュ・ディスカウント | 128Kトークン遅延 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | 1,000,000 | 72.0% | 61.7% | 75% | 15秒 |
| GPT-4.5プレビュー | 128,000 | 65.3% | 42.0% | 50% | 22秒。 |
| o3ミニハイ | 256,000 | 68.5% | 55.2% | 50% | 18秒。 |
| o1 | 128,000 | 64.1% | 48.7% | 50% | 25秒。 |
V. コストと効率：開発者のための実用的なアップグレード
OpenAIの「段階的価格設定＋パフォーマンス最適化」戦略により、あらゆる規模の開発者が費用対効果の高いオプションを手に入れることができます。エントリーモデルのGPT-4.1 nanoは、100万トークンのウィンドウを維持しながら、入力コストを2ドル/100万トークンに、出力コストを8ドル/100万トークンに削減し、GPT-4oと比較してレイテンシを50%削減します。ミッドレンジモデルのGPT-4.1 miniは、コストを60%削減しながら、コード生成やマルチラウンドダイアログのような中負荷のシナリオでGPT-4oを上回ります。ミッドレンジモデルであるGPT-4.1 miniは、コード生成や多ラウンド対話などの中負荷シナリオでGPT-4oを上回りながら、60%のコスト削減を実現しています。 これに対し、GPT-4.5 previewの投入コストは75ドル/100万トークンと高く、GPT-4.1の価格性能比の1/25に過ぎないことが、2025年7月にGPT-4.1を廃止し、新モデルで「GPT」モデルを統一する主な理由です。また、新機種では「長文サーチャージ無料」を一律に採用し、長文対応における旧機種のコスト的な痛点を完全に変えている。
中核指標の比較：
| モデリング | 投入コスト（$／100万トークン） | 出力コスト（$/100万トークン） | ディレイ（128Kトークン） |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1ナノ | 0.10 | 0.40 | 5秒 |
| GPT-4.1ミニ | 0.40 | 1.60 | 8秒。 |
| GPT-4.1 | 2.00 | 8.00 | 15秒 |
| GPT-4.5プレビュー | 75.0 | 150.0 | 22秒。 |
| o3ミニハイ | 1.10 | 4.40 | 18秒。 |
| o1 | 15.00 | 60.00 | 25秒。 |
* :: コストパフォーマンス指数 = (エンコーディング能力 + コマンドスコア + コンテキストウィンドウ)/(コスト + レイテンシ)、値が大きいほど良い。
GPT Plus、Claude Pro、Grok Superの公式有料独占アカウントを使用したい場合、アカウントのトップアップの方法がわからない場合は、当社の専門チーム（wx: abch891）にお問い合わせください。
