Am 14. April 2025 stellte OpenAI GPT-4.1 vor, sein bisher fortschrittlichstes Sprachmodell, und markierte damit einen wichtigen Meilenstein in der Entwicklung künstlicher Intelligenz. Diese Version führt drei neue Modelle ein – GPT-4.1, GPT-4.1 Mini und GPT-4.1 Nano –, die jeweils die Programmierfähigkeiten, die Befehlsbefolgung und das Verständnis von Langzeitkontexten verbessern sollen. GPT-4.1 verfügt insbesondere über ein Kontextfenster von 1 Million Token – eine deutliche Steigerung gegenüber früheren Modellen. GPT-4.1 wird die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, grundlegend verändern und komplexe Aufgaben leichter bewältigen.
Was ist GPT-4.1 und warum ist es wichtig?
Eine entwicklerzentrierte Entwicklung
GPT-4.1 ist ein API-exklusives Modell, das speziell auf Entwickler zugeschnitten ist. Im Gegensatz zu seinen Vorgängern ist es nicht in ChatGPT integriert, was seine Rolle bei der Entwicklung anspruchsvoller KI-Anwendungen unterstreicht. Kevin Weil, Chief Product Officer von OpenAI, betonte, dass GPT-4.1 GPT-4o in nahezu jeder Hinsicht übertrifft und eine überlegene Leistung bei Codierungsaufgaben und der Einhaltung von Anweisungen bietet.
Wichtige Verbesserungen
- Erweitertes Kontextfenster: GPT-4.1 kann bis zu 1 Million Token verarbeiten und ist somit in der Lage, umfangreiche Dokumente und Datensätze zu verarbeiten.
- Verbesserte Codierleistung: Das Modell zeigt bei Codierungsaufgaben eine Verbesserung von 21 % gegenüber GPT-4o und eine Verbesserung von 27 % im Vergleich zu GPT-4.5.
- Kosteneffizienz: GPT-4.1 ist kostengünstiger, da es 26 % günstiger ist als GPT-4o und somit eine kostengünstige Lösung für Entwickler darstellt.
Eine entwicklerzentrierte Entwicklung
Darüber hinaus verbessert GPT-4.1 die Benutzereinbindung durch personalisierte Interaktionen und ermöglicht es Anwendungen, sich in Echtzeit an die Benutzeranforderungen anzupassen.
GPT 4.1 ist ein API-exklusives Modell, das speziell auf Entwickler zugeschnitten ist. Im Gegensatz zu seinen Vorgängern ist es nicht in ChatGPT integriert, was seine Rolle bei der Entwicklung anspruchsvoller KI-Anwendungen unterstreicht. Kevin Weil, Chief Product Officer von OpenAI, betonte, dass GPT 4.1 GPT-4o in nahezu jeder Hinsicht übertrifft und eine überlegene Leistung bei Codierungsaufgaben und der Einhaltung von Anweisungen bietet.
Wichtige Verbesserungen
- Erweitertes Kontextfenster: GPT-4.1 kann bis zu 1 Million Token verarbeiten und ist somit in der Lage, umfangreiche Dokumente und Datensätze zu verarbeiten.
- Verbesserte Codierleistung: Das Modell zeigt bei Codierungsaufgaben eine Verbesserung von 21 % gegenüber GPT-4o und eine Verbesserung von 27 % im Vergleich zu GPT-4.5.
- Kosteneffizienz: GPT-4.1 ist kostengünstiger, da es 26 % günstiger ist als GPT-4o und somit eine kostengünstige Lösung für Entwickler darstellt.
Jede Variante von GPT-4.1 geht auf spezifische Anforderungen ein, wobei sich GPT-4.1 Mini auf allgemeine Aufgaben konzentriert und GPT-4.1 Nano auf kostensensible Anwendungen abzielt.
Varianten für unterschiedliche Bedürfnisse:
- GPT-4.1 Mini: Eine kostengünstige Version mit reduziertem Rechenleistungsbedarf, geeignet für Anwendungen mit begrenzten Ressourcen.
- GPT-4.1 Nano: Das leichteste und günstigste Modell, entwickelt für Hochgeschwindigkeitsleistung in Umgebungen mit eingeschränkten Ressourcen.
Die Benchmark-Leistung von GPT-4.1 unterstreicht seine Überlegenheit und macht es zur ersten Wahl für Entwickler, die fortschrittliche Codierungslösungen benötigen.
Wie schneidet GPT-4.1 im Vergleich zu Vorgängermodellen ab?
Mit GPT-4.1 können Benutzer nicht nur eine verbesserte Einhaltung von Anweisungen, sondern auch eine intuitivere Interaktion mit KI-Systemen erwarten.
Benchmark-Leistung
GPT-4.1: In Bezug auf die Kodierungsfähigkeit erreichte GPT-4.1 im SWE-Bench Verified-Test 54.6 %, was einer Steigerung von 21.4 Prozentpunkten gegenüber GPT-4o entspricht. Damit ist GPT-10.5 derzeit das führende Kodierungsmodell. In Bezug auf das Verfolgen von Anweisungen lag sein Ergebnis im Scale MultiChallenge-Benchmark um 4 Prozentpunkte über dem von GPT-41o. Im Hinblick auf das Verständnis langer Texte erreichte GPT-72.0 im Video-MME-Test 6.7 % in der Kategorie „Lange Videos ohne Untertitel“, was einer Steigerung von 4 Prozentpunkten gegenüber GPT-XNUMXo entspricht.
GPT-4.1mini: Bei der Leistung kleiner Modelle wurden erhebliche Fortschritte erzielt, die in vielen Benchmarks sogar GPT-40 übertreffen. Bei der intelligenten Auswertung ist es mit GPT-40 vergleichbar, reduziert jedoch die Latenz um fast die Hälfte und die Kosten um 83 %.
GPT-4.1nano: Es ist das erste von OpenAl eingeführte Nano-Modell und derzeit das schnellste und günstigste Modell. Es erreichte 80.1 % bei MMLU, 50.3 % bei GPQA und 9.8 % bei der Aider-Polyglot-Kodierung und übertrifft damit GPT-4omini.
Anweisungen folgen
Durch die Nutzung von GPT-4.1 können Entwickler ihre API-Integrationen optimieren und so die Gesamtleistung der Anwendung verbessern.
Mit GPT-4.1 können Benutzer nicht nur eine verbesserte Einhaltung von Anweisungen, sondern auch eine intuitivere Interaktion mit KI-Systemen erwarten.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Verwendung von GPT-4.1 einen Wettbewerbsvorteil bei der Softwareentwicklung bietet und schnellere und effizientere Projektabschlüsse ermöglicht.
GPT-4.1 weist ein höheres Maß an Zuverlässigkeit beim Befolgen komplexer Anweisungen auf, wodurch die Notwendigkeit wiederholter Eingabeaufforderungen reduziert und das Benutzererlebnis verbessert wird.
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So greifen Sie auf GPT-4.1 zu
Durch die Nutzung von GPT-4.1 können Entwickler ihre API-Integrationen optimieren und so die Gesamtleistung der Anwendung verbessern.
API-Zugriff
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Verwendung von GPT-4.1 einen Wettbewerbsvorteil bei der Softwareentwicklung bietet und schnellere und effizientere Projektabschlüsse ermöglicht.
Das Modell ist ausschließlich über die OpenAI-API zugänglich. Entwickler können das Modell nutzen, indem sie sich für ein OpenAI-API-Konto registrieren und es in ihre Anwendungen integrieren. Die API bietet Zugriff auf GPT-4.1 und dessen Varianten und ermöglicht so eine nahtlose Integration in verschiedene Plattformen.
Wie können Sie GPT-4.1 verwenden?
1. OpenAI-API
Einrichtung:
Registrieren bei OpenAI.
Erhalten Sie Ihren API-Schlüssel.
Installieren Sie das OpenAI SDK:
pip install openai
Beispiel-Python-Code:
import openai
openai.api_key = "your_api_key_here"
response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-4.1", messages= )
print(response.choices.message.content)
Testtools: Verwenden Sie Plattformen für optimiertes API-Testen und -Management.
2. OpenAI-Spielplatz
- Greifen Sie direkt über auf GPT-4.1 zu.
- Wählen Sie Ihr bevorzugtes Modell (GPT-4.1, GPT-4.1 Mini oder GPT-4.1 Nano) aus dem Dropdown-Menü.
3. GitHub Copilot-Chat
- Aktivieren Sie GPT-4.1 im GitHub Copilot Chat in Visual Studio Code oder Visual Studio 2022.
- Für Einzelnutzer wird der Zugriff bei der ersten Nutzung gewährt.
- Organisationen können den Zugriff über die Copilot Business-Einstellungen verwalten.
4. Cursor-IDE
- Aktivieren Sie GPT-4.1 im Cursor, indem Sie zu navigieren
Settings → Models. - Derzeit ist es kostenlos verfügbar, damit Benutzer seine Funktionen erkunden können.
5.CometAPI-Zugriff
CometAPI bietet Zugriff auf über 500 KI-Modelle, darunter Open-Source- und spezialisierte multimodale Modelle für Chat, Bilder, Code und mehr. Damit erhalten Sie über ein einziges, einheitliches Abonnement Zugriff auf führende KI-Tools wie Claude, OpenAI, Deepseek und Gemini. Mit der API in CometAPI können Sie Musik und Grafiken erstellen, Videos generieren und eigene Workflows entwickeln.
- Einloggen in cometapi.comWenn Sie noch nicht unser Benutzer sind, registrieren Sie sich bitte zuerst
- Holen Sie sich den API-Schlüssel für die Zugangsdaten der Schnittstelle. Klicken Sie im persönlichen Bereich beim API-Token auf „Token hinzufügen“, holen Sie sich den Token-Schlüssel: sk-xxxxx und senden Sie ihn ab.
- Wählen Sie das "
gpt-4.1”-Endpunkt, um die API-Anfrage zu senden und den Anfragetext festzulegen. Die Anfragemethode und der Anfragetext stammen aus der API-Dokumentation unserer Website. Unsere Website bietet außerdem einen Apifox-Test für Ihre Bequemlichkeit. - Ersetzen mit Ihrem aktuellen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto.
Siehe auch GPT-4.1-API ,GPT-4.1 Nano API kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. GPT-4.1 Mini-API für Integrationsdetails.
✍️ Best Practices einleiten
- Gib klare Anweisungen :Seien Sie in Ihren Eingabeaufforderungen spezifisch und explizit, um das Modell effektiv anzuleiten.
- Verwenden Sie kontextbezogene Beispiele : Das Einfügen von Beispielen kann dem Modell helfen, das gewünschte Ausgabeformat zu verstehen.
- Planung einleiten :Ermutigen Sie das Modell, seine Antworten für komplexe Aufgaben zu planen.
- Eingabeaufforderungen anpassen : Stellen Sie angesichts der wörtlichen Interpretation von GPT-4.1 sicher, dass Ihre Eingabeaufforderungen präzise sind, um Fehlinterpretationen zu vermeiden.
Praktische Anwendungen von GPT-4.1
Software-Entwicklung
Die erweiterten Programmierfunktionen von GPT-4.1 machen es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Entwickler. Es unterstützt bei der Codegenerierung, dem Debuggen und dem Verständnis komplexer Codebasen. Die Fähigkeit, umfangreiche Code-Repositories zu verarbeiten, optimiert den Entwicklungsprozess.
Datenanalyse
Das erweiterte Kontextfenster des Modells ermöglicht die Analyse großer Datensätze und erleichtert Erkenntnisse und Entscheidungsfindung in datengesteuerten Bereichen.
Bildungswerkzeuge
Das Modell kann pädagogische Anwendungen unterstützen, indem es detaillierte Erklärungen und Nachhilfe in verschiedenen Fächern bietet und sich an individuelle Lernstile anpasst.
Zukunftsausblick
Die Veröffentlichung von GPT-4.1 durch OpenAI markiert einen Wandel hin zu spezialisierteren und effizienteren KI-Modellen. Da GPT-4.5 bis Juli 2025 eingestellt werden soll, wird GPT-4.1 zum Standard für Entwickler, die erweiterte KI-Funktionen benötigen.
Fazit
GPT-4.1 stellt einen bedeutenden Fortschritt in der KI dar und bietet Entwicklern ein leistungsstarkes Tool für ein breites Anwendungsspektrum. Seine verbesserte Leistung, Kosteneffizienz und spezialisierten Varianten machen es zu einer vielseitigen Wahl für die Integration von KI in moderne Softwarelösungen.
