OpenAI最新GPT 4.1系列：關鍵特徵、效能表現及例項體驗

繼 Meta 之後，OpenAI 又推出了三款功能強大的新產品。這就是 GPT-4.1 系列，包括 GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano。這些模型是人工智慧在真實世界應用中理解、生成和互動能力的重大飛躍。雖然只能透過 API 獲取，但這些模型是為實用效能而構建的：更快的響應時間、更智慧的理解能力，以及顯著降低的成本。最棒的是，您可以透過 Windsurf 和 VS Code 等編碼助手免費試用它們（有限制）。在本文章中，我們將介紹如何透過 API 訪問 OpenAI 的 GPT 4.1 模型，並探討其主要功能、實際用例和效能。

什麼是GPT-4.1？

GPT-4.1 是 OpenAI 最新一代的大型語言模型，繼 GPT-4o 和 GPT-4.5 之後，在智慧、推理和效率方面取得了重大進步。但 GPT-4.1 的不同之處在於：它不僅僅是一個模型，而是一個由三個模型組成的家族，每個模型都是針對不同需求而設計的：

GPT-4.1 系列中的模型：

• GPT-4.1：最適用於高階認知任務的模型–是軟體開發、研究和代理工作流程的理想選擇。
• GPT-4.1 mini：針對平衡性進行了最佳化的中型模型，其智慧程度達到或超過 GPT-4o，但成本降低 83%，延遲時間縮短近一半。
• GPT-4.1 nano：一種輕量級模型，在分類、文字生成和自動完成使用案例中提供極快的響應時間和穩定的效能。

所有三種模型都支援多達 100 萬個上下文標記；足以處理整本書、大型程式碼庫或冗長的文字記錄，同時保持一致性和準確性。

注：GPT-4.1 目前僅透過 API 提供。它尚未整合到 ChatGPT 網頁介面（Plus 或免費）中，因此使用者無法直接訪問該模型。

GPT-4.1的主要功能

以下是 OpenAI GPT-4.1 的主要功能：

1. 1 百萬令牌內涵：適用於完整程式碼庫分析、多文件推理或長時間互動的聊天記憶。
2. 長語境理解：在大量輸入中提高注意力和檢索能力，避免 “迷失在中間 ”的錯誤。
3. 指令跟蹤：在結構化任務中表現最佳： XML、YAML、Markdown、否定、排序等。
4. 最先進的編碼：在 SWE-bench、Aider Polyglot 和實際開發任務（如前端應用程式和 PR review）中得分最高。
5. 速度與效率：GPT-4.1 mini 和 nano 可為擴充套件應用減少大量延遲和成本。
6. 多模態優勢：比 GPT-4o 更好地處理影像、圖表、影片理解和視覺推理。

GPT-4.1與GPT-4o的比較

與其祖先 GPT-4o 相比，GPT-4.1 幾乎在所有方面都有所改進：

Source: OpenAI

GPT-4.1 不僅在功能上超越了 GPT-4o，而且在實際編碼和企業部署中也明顯更強大，它提供了更好的格式合規性、更少的幻覺和更強的記憶體。 事實上，GPT-4o（“當前”的 ChatGPT 版本）將逐漸繼承 GPT-4.1 的部分功能，但即時和完整的功能是 API 獨有的。

如何訪問GPT-4.1模型？

您可以透過以下 4 種方式訪問 GPT-4.1 模型：

1. OpenAI API 控制檯：使用您的 API 金鑰直接與 GPT-4.1 的所有變體（標準、迷你、奈米）進行互動。您可以測試完成度、設定溫度、最大令牌和其他模型引數。
2. 批處理 API：是文件解析、資料提取或程式碼生成等大型工作負載的理想選擇。與即時 API 呼叫相比，它可提供高達 50% 的折扣。
3. OpenAI SDK：將 GPT-4.1 整合到您的應用程式、後端系統和代理中。這可以實現流式響應、函式呼叫以及與其他工具的整合。
4. Windsurf, VSCode：這些模型也可在 Windsurf 和 VSCode 中使用，並可直接在其中使用。Windsurf 目前在未來 7 天內免費提供 GPT-4.1 模型！點選這裡瞭解更多。

以下是使用 OpenAI API 訪問 GPT-4.1 的方法。

1. 登入 OpenAI 平臺：訪問 platform.openai.com，註冊或登入您的 OpenAI 賬戶。
2. 轉到控制面板上的 API 金鑰：導航到控制面板，然後轉到 API 金鑰部分。
3. 生成 API 金鑰：點選“Create new secret key”生成您的 API 金鑰。
4. 首次呼叫：API一旦獲得 API 金鑰，您就可以開始在應用程式中使用 GPT-4.1。
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   from openai import OpenAI

   client = OpenAI()

   response = client.responses.create(

   model="gpt-4.1",

   input="Write a one-sentence bedtime story about a unicorn."

   )

   print(response.output_text)

   from openai import OpenAI client = OpenAI() response = client.responses.create( model="gpt-4.1", input="Write a one-sentence bedtime story about a unicorn." ) print(response.output_text)

   from openai import OpenAI
   client = OpenAI()
   
   response = client.responses.create(
      model="gpt-4.1",
      input="Write a one-sentence bedtime story about a unicorn."
   )
   
   print(response.output_text)

其他高階選項包括提示快取（以降低成本並加快響應時間）、系統訊息定製以及對響應格式的精細控制。

GPT 4.1在實際應用中的表現

現在，讓我們試用一下 GPT-4.1，看看它在實際應用中的表現如何。在本節中，我們將探討 GPT-4.1 可以顯著提高開發和解決問題效率的三個核心領域：

1. 建立 pygame
2. 建立動畫
3. 解決 DSA 問題

任務 1：製作彈彈球遊戲

首先，讓我們看看 GPT-4.1 使用 Python 和 pygame 製作遊戲的能力如何。

提示輸入：

client = OpenAI(api_key = api_key)
completion = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1-2025-04-14",
messages=[
{"role": "user",
"content": "You are a senior python programming developer and an expert in developing games with python and pygame"
},
{"role": "assistant",
"content": """Create a simple bouncing ball game using Python and the Pygame library. The game should feature a ball that continuously moves and bounces off the window’s walls and a player-controlled paddle at the bottom, which prevents the ball from falling off the screen.
The paddle should be controlled using the left and right arrow keys, and the ball should reflect realistically upon collision with the paddle and walls.
Each successful bounce on the paddle should increment the player’s score, which is displayed in the top-left corner. If the ball falls below the paddle, the game ends and a “Game Over” message should appear with the final score and an option to restart the game by pressing “R”.
Include basic sound effects for collisions and game over events. Structure the code using classes for the ball and paddle, and maintain a clear game loop for updates and rendering. """
},
]
)
print(completion.choices[0].message.content)

由 GPT-4.1 輸出：

分析：

彈彈球遊戲滿足了所有功能要求，具有結構良好的類、碰撞檢測和重啟功能，這些都得益於 GPT-4.1 清晰有序的程式碼。不過，遊戲的玩法仍然很基本，在視覺效果和深度方面還有待改進。總的來說，GPT-4.1 的輸出非常適合遊戲開發初學者。

任務 2：建立蠟燭動畫

現在，讓我們嘗試使用該模型建立一個前端動畫。

提示輸入：

client = OpenAI(api_key = api_key)
completion = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1-2025-04-14",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "You are a senior front-end developer and an expert in creating visually rich animations using HTML, CSS, and JavaScript."
},
{
"role": "assistant",
"content": """Create a candle animation. The candle should be centered on a dark background, with a simple wax body and a flame that subtly changes shape, size, and brightness to simulate natural flickering.
Use CSS animations to create random variations in the flame’s opacity, height, and color gradients (ranging from yellow to orange and red).
Small spark particles should occasionally rise from the flame, drifting upwards with gentle horizontal movement and gradually fading out. All elements—the candle, flame, and sparks—should be built using HTML and styled with CSS, with no external image assets.
Ensure smooth animation at a consistent frame rate using requestAnimationFrame or CSS keyframes."""},
]
)
print(completion.choices[0].message.content)

由 GPT-4.1-nano 輸出：

分析：

該動畫嘗試了這一概念，但由於火焰與蠟燭之間存在明顯的間隙，破壞了視覺效果，因此未能達到預期效果。雖然出現了火花和閃爍，但整體執行感覺並不完整。GPT-4.1-mini 在設計和佈局方面難以完全滿足提示的期望。

任務 3：DSA 問題

在最後一項任務中，讓我們看看 GPT-4.1 在解決資料結構和演算法（DSA）方面的效率如何。

提示輸入：

client = OpenAI(api_key = api_key)
completion = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1-nano-2025-04-14",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "You are a senior competitive programmer and data structures & algorithms expert specializing in solving graph-based problems using C++."
},
{
"role": "assistant",
"content": """A game on an undirected graph is played by two players, Mouse and Cat, who alternate turns.
The graph is given as follows: graph[a] is a list of all nodes b such that ab is an edge of the graph.
The mouse starts at node 1 and goes first, the cat starts at node 2 and goes second, and there is a hole at node 0.
During each player's turn, they must travel along one edge of the graph that meets where they are.  For example, if the Mouse is at node 1, it must travel to any node in graph[1].
Additionally, it is not allowed for the Cat to travel to the Hole (node 0).
Then, the game can end in three ways:
If ever the Cat occupies the same node as the Mouse, the Cat wins.
If ever the Mouse reaches the Hole, the Mouse wins.
If ever a position is repeated (i.e., the players are in the same position as a previous turn, and it is the same player's turn to move), the game is a draw.
Given a graph, and assuming both players play optimally, return
1 if the mouse wins the game,
2 if the cat wins the game, or
0 if the game is a draw.
Input: graph = [[2,5],[3],[0,4,5],[1,4,5],[2,3],[0,2,3]]
Output: 0
Input: graph = [[1,3],[0],[3],[0,2]]
Output: 1
Constraints:
3 <= graph.length <= 50
1 <= graph[i].length < graph.length
0 <= graph[i][j] < graph.length
graph[i][j] != i
graph[i] is unique.
The mouse and the cat can always move. """},
]
)
print(completion.choices[0].message.content)

由 GPT-4.1 輸出：

雖然模型生成了程式碼，但我在嘗試執行時遇到了一些錯誤

生成程式碼中的錯誤：

分析：

該實現試圖使用最優博弈論和反向 BFS 方法來模擬博弈，但由於關鍵的編譯問題而未能成功。它使用了結構化繫結和 std::陣列，但沒有包含必要的標頭檔案，也沒有確保與標準 C++17 相容，導致執行中斷。雖然演算法方向是正確的，但 GPT-4.1-nano 卻很難產生可編譯的解決方案，也不符合基於圖的遊戲問題的實際編碼標準。

GPT-4.1在標準基準測試中的表現

現在，讓我們看看 GPT4.1 在編碼基準、指令跟隨、長上下文處理、視覺任務等方面的效能。

編碼

GPT-4.1 專為生產級軟體開發而設計。它在多個真實世界的編碼基準測試中表現出色，並在涉及版本庫、拉取請求和不同格式的端到端任務中表現出色。

Source: OpenAI

• SWE-bench 驗證：GPT-4.1 可完成 54.6% 的實際 GitHub 問題，而 GPT-4o 和 GPT-4.5 分別為 33.2% 和 38%。這意味著只需提供版本庫和問題描述，它就能生成透過測試的功能補丁。
• 前端開發：在網路應用程式生成測試中，與 GPT-4o 相比，GPT-4.1 在 80% 的情況下更受人類審查員的青睞，原因是 GPT-4.1 提供了更簡潔的介面和更好的使用者體驗。
• Aider Polyglot 基準測試：GPT-4.1 在以“whole file”和“diff”兩種格式進行修改方面都表現出卓越的能力，這對於協作編碼至關重要。其差異準確率比 GPT-4.5 高出 8%。
• 無關編輯減少：從 9%（GPT-4o）降至僅 2%，使程式碼更簡潔、更集中，審查效率更高。

此外，人工智慧編碼助手 Windsurf 觀察到，在使用 GPT-4.1 時，程式碼修改在首次稽覈時被接受的比例提高了 60%。

與 GPT-4.5 相比，GPT-4.1 的編碼效能有所提高；但與 Gemini 2.5 Pro、DeepSeek R1 和 Claude 3.7 Sonnet 等頂級模型相比，GPT-4.1 的效能則要低很多。

Source: OpenAI

指令跟蹤

GPT-4.1 在遵循複雜提示時更精確、更有條理、更可靠。

Source: OpenAI

• 多重挑戰基準測試：準確率為 38.3%，比 GPT-4o 提高了 10.5%。該指標衡量的是多次對話過程中的模型記憶和指令遵循情況。
• IFEval：87.4% 對 81.0%（GPT-4o）。GPT-4.1 在滿足輸出格式、停用短語和回覆長度等明確指令方面表現出色。
• 硬提示處理：更擅長管理負面指示（不做什麼）、多部分有序步驟和排序任務。

Blue J Legal 將法規研究的準確性提高了 53%，尤其是在涉及多步驟邏輯和密集法律檔案的任務中。

長語境處理

GPT-4.1 模型可以處理和推理超過 100 萬個標記，為長語境建模設定了新的基準。

Source: OpenAI

• MRCR 基準：衡量區分分散在長輸入中的多個幾乎相同任務的能力。GPT-4.1 在 100 萬位元組以內表現最佳。
• 圖行推理：在多跳邏輯任務（如長輸入中的圖形遍歷）上，GPT-4.1 的準確率達到 61.7%，遠遠超過 GPT-4o 的 42%。
• 大海撈針：成功地檢索出放置在百萬令牌文件中任何位置的確切事實。

凱雷從大型 PDF 和 Excel 文件中提取財務資訊的準確率提高了 50%。湯森路透的法律多文件分析準確率提高了 17%。

視覺功能

GPT-4.1 的多模態推理能力大幅提升，尤其是在文字和影像任務方面。

• MMMU：準確率為 74.8% vs 68.7% (GPT-4o)
• MathVista：72.2% vs 61.4
• CharXiv：~57%，與 GPT-4.5 持平
• Video-MME：回答 30-60 分鐘無字幕影片中問題的準確率為 72%；創下最新記錄！

在影像理解方面，GPT-4.1 mini 明顯優於 GPT-4o，標誌著視覺推理的進步。GPT-4.1 mini 在影像理解方面明顯優於 GPT-4o，標誌著 GPT-4.1 mini 在視覺推理方面的進步。

這些基準測試共同表明，GPT-4.1 不僅在實驗室測試中更強大，而且在各種模式的複雜生產級設定中更加準確、可靠和實用。

應用與案例

您可以使用 GPT-4.1 構建智慧系統，這些系統可以

• 自動檢測各種程式語言的錯誤並提出修復建議。
• 利用 GPT-4.1 的功能為法律和金融代理提供動力，使其能夠解析和解釋密集文件、識別不一致之處或提取關鍵條款。
• 開發長記憶助手，保留並呼叫使用者歷史記錄，為教育或客戶服務提供更個性化的支援。
• 透過生成結構化、公式化的輸出，自動執行復雜的電子表格工作流程，如財務報告或資料清理。
• 利用模型的多模態優勢生成圖表、轉錄和分析影片講座，或總結冗長的教科書和 PDF 檔案。
• 在 GitHub（用於程式碼建議）、Notion（用於內容管理）、Slack（用於團隊交流）和 Google Sheets（用於結構化資料錄入）等平臺上無縫部署智慧代理工作流。
• 建立專門的助手，針對高風險的教學工作流進行微調，從解釋醫療圖表、進行審計到提供診斷支援。
• 建立先進的檢索增強生成（RAG）系統，利用對上下文的長期理解，即時提供高度相關的搜尋和推薦結果。

小結

GPT-4.1 不僅僅是一個增量升級，更是一個實用的平臺轉變。透過針對效能、延遲和規模進行最佳化的新模型變體，開發人員和企業可以構建先進、可靠、經濟高效的人工智慧系統，使其更加自主、智慧和實用。是時候超越聊天了。GPT-4.1 為您的代理、工作流和下一代應用而生。有了 GPT-4.1，現在是時候向 GPT-4.5 說再見了，因為這些最新系列的模型以極低的價格提供了類似的效能。