概要
Introducing GPT-4.1 in the API
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GPT 4.1 Prompting Guide
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OpenAIは、最新の大規模言語モデル群である GPT-4.1、GPT-4.1 Mini、GPT-4.1 Nano のAPI提供開始を発表しました。
- GPT-4.1: クラス最高のインテリジェンスと性能を誇るフラッグシップモデル。
- GPT-4.1 Mini: 速度とコスト効率に優れ、マルチモーダル機能も備えるバランスの取れたモデル。
- GPT-4.1 Nano: 高スループット、低レイテンシ、超低コストを実現する最も効率的なモデル。
これらのモデルは、既存のモデルと比較して、長文コンテキスト処理能力、複雑な指示への追従性など、多くの中核的な能力において顕著な改善を示しています。特にコーディングの面では4oはもちろんですが、o3-mini-highまでを上回っているようなので是非、コーディングで使ってみたいと思います。
Coding：
モデル紹介
| モデル名 | 特徴 | 主な用途例 |
|---|---|---|
| GPT-4.1 | 最高レベルの知能、長文コンテキスト処理能力、複雑な指示への追従性 | 高度なチャットボット、エージェント構築、コンテンツ生成、複雑なコーディング支援 |
| GPT-4.1 Mini | 高速応答、優れたコストパフォーマンス、画像・動画理解（マルチモーダル） | リアルタイム対話システム、画像分析、効率的なタスク処理、コスト重視のアプリケーション |
| GPT-4.1 Nano | 圧倒的な低コストと高効率（速度とスループット）、基本的な言語タスクに最適 | 大規模な分類・抽出タスク、オートコンプリート、要約、デバイス上での応用検討 |
GPT-4.1 シリーズの主な進化点
GPT4.1は先行モデルと比較して、以下の点が強化されています。
図では全ての面で4oを上回る性能と評価されているのがわかります。それではその他の性能について確認してみましょう。
全体性能とベンチマーク強化
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 全体性能 | MMLU、MATH、GPQA、HumanEvalでスコア向上。クラス最高の知能を実現 |
| コーディング能力 | SWE-Benchスコア向上。Diff適用・リポジトリコンテキストの理解・ユニットテスト生成の精度が大幅向上 |
| 複雑な指示への対応力 | 長文・多段階の命令や制約を高精度に実行可能 |
| RAG性能 | 「Needle In A Haystack」テストで情報検索精度が向上 |
長文コンテキスト処理
| モデル | 最大コンテキストウィンドウ | 特徴 |
|---|---|---|
| GPT-4.1 | 最大200万トークン | 一貫した長文読解と対話処理が可能に |
| GPT-4.1 Mini / Nano | 公開情報では非対応（Miniは強化傾向） | – |
マルチモーダル処理
| モデル | 対応ベンチマーク | 特徴 |
|---|---|---|
| GPT-4.1 Mini | Video MME | 映像理解において高スコアを記録 |
コスト効率と料金
| モデル | トークン単価 | 備考 |
|---|---|---|
| GPT-4.1 | 従来より価格引き下げ | 高性能とコスト効率の両立 |
| GPT-4.1 Nano | $0.12 / 100万入力トークン | 極めて低コスト、軽量運用向け |
| 追加料金 | なし | 長コンテキスト利用でも追加課金なし |
エージェント最適化・ファインチューニング
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| エージェント最適化 | 自律的なタスク実行能力が向上 |
| ファインチューニング | GPT-4.1 / 4.1 Mini対応、Nanoは今後対応予定 |
要点まとめ
- GPT-4.1は「性能・文脈・精度・コスト」の4要素で大幅に強化。
- 特に長文処理と複雑な命令への追従性は従来モデルを凌駕。
- マルチモーダルやRAGの強化により応用分野がさらに拡大。
- Nanoモデルは軽量・低コストでIoTやエッジデバイス向けにも最適。
今後のChatGPTへの導入について
現時点で、これらの新モデルがChatGPTに統合されるかどうかの公式発表はありません。しかし、過去の事例では、APIでの提供が先行し、その後コンシューマー向けサービスに導入されるケースが多く見られました。今後のOpenAIからの発表を待ちましょう。一方でGithub CopilotやCorsorには既にGPT-4.1が導入されていますので使って確認してみましょう。
GPT-4.1は、性能、速度、コスト効率、そして機能（長文処理、コーディング、マルチモーダル）の面で、開発者にとって非常に魅力的な選択肢であると言えるのではないでしょうか。
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