GPT-4.1 是 OpenAI 最新發布的 AI 模型家族，包含 GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano，OpenAI 對於 GPT-4.1 的宏大目標是創建一個能夠像人類工程師一樣獨立完成軟體開發任務的「自主型軟體工程師」（agentic software engineer）。本文將介紹 GPT-4.1 的亮點特色，以及與自家 GPT-4o、GPT-4.5 比較，還有市場競爭激烈的 Gemini 2.5、Claude 3.7 效能比較。
GPT-4.1 模型亮點特色：長文本處理、程式編寫、指令遵循全面升級
OpenAI 於 2025 年 4 月 14 日發布了 GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano 三款新模型。同時，GPT-4.1 系列模型也鎖定需要特定高級功能，如百萬級 token 上下文處理、頂尖程式碼生成能力的 API 開發者和企業用戶，以建構智慧系統和複雜的 AI Agent 應用。
1. 長文本處理能力領先業界
GPT-4.1 支援高達 1,000,000 Token 的上下文視窗，相較 GPT-4o 的 128,000 Token 有大幅提升。這也讓模型能夠一次處理超長文本或完整的程式碼專案，開發者可以直接輸入整包專案檔案進行除錯或重構，避免截斷內容、提升效率。
2. 程式碼編寫更準確、輸出更穩定
GPT-4.1 在程式編寫上的表現明顯提升，根據 OpenAI 內部測試，在前端開發情境中，減少了從 9% 降至 2% 的多餘編輯次數。不僅支援程式碼生成、錯誤修正，也能結合 AI Agent 技術進行自動化工作流建置。
3. 指令遵循能力明顯提升
相較 GPT-4o，GPT-4.1 在處理複雜任務的指令執行上有顯著進步，在 MultiChallenge 測試中表現提升超過 2.6 倍（從 10.5% 提升至 38.3%）。此外，GPT-4.1 對長上下文中後段的指令理解也更精準，進一步強化其在聊天機器人與虛擬助理等應用場景的穩定性與準確率。
4. 高效低成本的多模態模型選擇：GPT-4.1 mini 與 nano：
OpenAI 也同步推出 GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano。GPT-4.1 mini 在智慧、速度與成本間取得絕佳平衡，延遲降低近 50%，成本節省達 83%，智慧表現甚至優於 GPT-4o，適合需要高效多模態處理的應用。；GPT-4.1 nano 則是 OpenAI 速度最快、成本最低的模型，特別適合分類、自動補全等任務，支援圖像與文字輸入，MMLU 得分達 80.1%。兩者皆支援 100 萬 Token 上下文，知識更新至 2024 年 6 月，適用於大規模應用場景。
5. 成本更親民，適合大規模應用
雖然效能提升，GPT-4.1 的 API 成本相較 GPT-4o 平均降低約 20%，Mini 和 Nano 版本更具成本效益，讓企業與新創團隊以更親民的預算導入 AI 技術，打造智慧應用。
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GPT-4.1 與 GPT-4o、GPT-4.5 差異比較：全面升級的接班人
OpenAI 在 GPT-4.1 的發布中，著重強調了其相較於自家先前模型 GPT-4o、GPT-4.5 的顯著進步，特別是在 SWE-Bench（程式碼）、Aider diff（程式碼）、MultiChallenge（指令遵循）和 Video-MME（長文本多模態）等基準上的優異表現 。
比較一、程式碼編寫 Coding
GPT-4.1 在衡量實際軟體工程能力的 SWE-Bench Verified 測試中拿下 54.6% 高分，遠高於 GPT-4o（33.2%）與 GPT-4.5（38.0%）。 在 Aider 的多語言 diff 測試中得分是 GPT-4o 的 兩倍以上，比 GPT-4.5 還高出 8%。 前端網頁生成方面，80% 的人類評審更偏好 GPT-4.1 產出的網站。
此外，GPT-4.1 在程式碼中產生「無關編輯」的比例僅為 2%，大幅低於 GPT-4o 的 9%，也能更可靠地遵循 diff 格式，提高維護效率、降低延遲與成本。 其單次輸出上限也提升至 32,768 Token，更適合大型專案與長邏輯應用。
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比較二、指令遵循 Instruction following
GPT-4.1 對於複雜或否定指令的理解更加準確，能準確排序內容、符合格式要求，並在必要時回答「我不知道」。 在 Scale 的 MultiChallenge 評測中得分為 38.3%，高於 GPT-4o 的 27.8%；在 IFEval 評測中則取得 87.4%，同樣超越 GPT-4o 的 81.0%。 GPT-4.1 在多輪對話中的表現也更為連貫，能從上下文與歷史訊息中準確擷取資訊，有效支援進階問答與自動化協作。
比較三、長文本處理 Long Context
GPT-4.1 支援最多 100 萬個 Token 的上下文輸入，能處理完整專案文件、研究報告或大型資料庫內容。不僅能維持整個上下文的注意力穩定，還能進行資訊關聯與推理任務，在多跳長文本推理任務 Graphwalks 上取得 61.7% 準確率，與 GPT-4o 的 o1 模型持平。在多模態理解的 Video-MME 測試中，GPT-4.1 更創下 72.0% 的業界新高紀錄，證明其對於視覺與語言整合理解的深度與廣度兼備。
GPT-4.1 與 GPT-4o、GPT-4.5 比較表格
隨著 GPT-4.1 的正式推出，OpenAI 明確展示了從模型規模極限探索（GPT-4.5）到實務導向優化（GPT-4.1）的產品轉向策略。雖然 GPT-4.5 曾被定位為「知識最淵博的聊天模型」，但其高昂成本與執行效率限制了實際應用，OpenAI 已宣布將於 2025 年 7 月 14 日全面停用 GPT-4.5 API。
| 比較項目 | GPT-4.1 | GPT-4o | GPT-4.5（API 已棄用） |
|---|---|---|---|
| 核心定位 | API 優化模型，專注程式碼、指令遵循、長文本 | ChatGPT 旗艦模型，通用多模態 | 研究預覽，強調自然度、EQ |
| 主要優勢 | 程式碼性能、1M Token 上下文、成本效益 | 速度與智慧平衡、多模態輸入 | 自然對話、創造力（主觀） |
| 模態 (Modalities) | 文本、圖像（Nano）輸入；文本輸出 | 文本、圖像輸入；文本輸出 | 文本、圖像輸入；文本輸出 |
| 最大上下文窗⼝ (Input) | 1,000,000 tokens | 128,000 tokens | 128,000 tokens |
| 最⼤輸出窗⼝ (Output) | 32,768 tokens | 16,384 tokens | 16,384 tokens |
| 知識截止日期 | 2024 年 6 月 | 2023 年 9 月 | 2023 年 9 月 |
| MMLU | 90.20% | 85.70% | 90.80% |
| SWE-Bench Verified | 54.60% | 33.20% | 38.00% |
| API 定價 （輸入/輸出, $/M tokens） |
$2.00 / $8.00 | $5.00 / $20.00（標準） | $75.00 / $150.00 |
| API 狀態 | 可用 | 可用 | 2025/07/14 棄用 |
GPT-4.1 與 Gemini 2.5、Claude 3.7 比較：誰是企業首選？
儘管 GPT-4.1 表現出色，但它面臨著來自 Google 和 Anthropic 的激烈競爭。Google Gemini 2.5 Pro 以其「思考」架構、同樣達到 1M token 的上下文窗口以及在 GPQA 等推理基準上的領先地位構成直接挑戰。Anthropic Claude 3.7 Sonnet 則憑藉其獨特的混合推理模式、在 SWE-Bench 上領先的程式碼能力（70.3%） 以及清晰的「憲法 AI」安全框架脫穎而出。
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GPT-4.1 與 Gemini 2.5、Claude 3.7 比較表格
| 比較項目 | GPT-4.1 | Gemini 2.5 Pro | Claude 3.7 Sonnet |
|---|---|---|---|
| 架構/方法 | 優化 Transformer（API 專用） | MoE Transformer（思考模型） | 混合推理模型（標準/擴展思考） |
| 模態 (Modalities) | 文本（+ 圖像 Nano）輸入；文本輸出 | 文本、圖像、音訊、視訊輸入；文本輸出 | 文本、圖像輸入；文本輸出 |
| 最大上下文窗⼝ (Input) | 1,000,000 tokens | 1,000,000 tokens （2M 計劃中） |
200,000 tokens |
| MMLU | 90.20% | （未提供 2.5 Pro 分數） | （未提供 3.7 分數） |
| GPQA Diamond | 66.30% | 84.00% | 78.2%（擴展思考） |
| SWE-Bench Verified | 54.60% | 63.8%（代理設置） | 70.3%（擴展思考/腳本） |
比較一、程式碼編寫與軟體開發
程式碼任務競爭相當激烈，Claude 3.7 Sonnet 在 SWE-Bench 表現最佳，適合處理複雜實務任務；Gemini 2.5 Pro 緊追其後，擅長代理式程式碼編寫。GPT-4.1 雖在 Aider diff 測試與特定場景（如 PR 建議）中表現優異，但在 SWE-Bench 略遜。最終選擇應依任務需求（如 diff 精準度或全端開發）及生態系整合來決定。
比較二、創意寫作與內容生成
創意寫作屬主觀領域，Gemini 2.5 Pro 在 LM Arena 人類偏好測試中表現亮眼，內容風格受歡迎；OpenAI 模型強調自然語感與情緒表達，延續 GPT-4.5 特性。Claude 表達流暢、貼近人類，但受「憲法 AI」約束，面對高想像力任務可能略顯保守。模型選擇應依創作風格與目標而定。
比較三、長文本理解與處理
GPT-4.1 與 Gemini 2.5 Pro 支援 100 萬 Token 上下文，適合處理長文本、程式碼庫或影音資料，資訊檢索能力強。Claude 3.7 Sonnet 雖支援 200K 上下文，但具備 128K 輸出上限，適合生成極長文本。若處理海量資訊任務，GPT-4.1 與 Gemini 2.5 Pro更具優勢；若需長篇輸出，Claude 3.7 Sonnet 仍具競爭力。
比較四、安全性與對齊性：三大模型路徑不同
Anthropic 採用「憲法 AI」內建倫理原則，強調原則導向的護欄設計。Google 提供可調整的安全過濾器，讓開發者依應用風險自訂設定。OpenAI 雖未明確說明 GPT-4.1 安全細節，但可能延續 RLHF、紅隊測試等機制。
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結論：企業應從任務需求、預算考量挑選模型
GPT-4.1 及其 mini、nano 版本展現了 OpenAI 對開發者需求的深度響應，特別是在程式碼能力（SWE-Bench 54.6%）、百萬級上下文處理（1M tokens）與成本效益（旗艦版 $2/$8，nano 僅 $0.1/$0.4）方面，帶來顯著突破。其 API 專用設計使其成為具高度可用性的實用工具，滿足開發者在效能與預算間的平衡需求。
然而，AI 市場競爭依然激烈，Gemini 2.5 Pro 以強大的推理能力與 Google 生態整合搶占高端應用場景；Claude 3.7 Sonnet 則在 SWE-Bench 上領先、推理彈性強，且具備清晰的安全對齊機制。未來企業在模型的選擇將更仰賴應用任務特性、生態偏好與成本考量化，iKala 作為企業 AI 導入的技術夥伴，致力於協助客戶評估任務需求、預算限制與生態偏好，從眾多模型中選出最佳解，聯絡我們了解更多。
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