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うさぎでもわかるGPT-4.1 - 他のGPTモデルとの違いを徹底解説

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はじめに

https://zenn.dev/acntechjp/articles/20250415_claude_context
こんにちは、みなさん！OpenAIが2025年4月に発表した最新モデル「GPT-4.1」について聞いたことはありますか？🐰

「GPT-4oとの違いがよくわからないよ〜」
「たくさんバリエーションがあって選び方がわからないんだモフ」

そんな声が聞こえてきそうですね。今回はGPT-4.1について、特に以前のモデルと比べて何が変わったのか、どんな特徴があるのかをうさぎでもわかるように解説していきます！

この記事を読めば、GPT-4.1の3つのバリエーション（GPT-4.1、GPT-4.1 mini、GPT-4.1 nano）の違いや、どのようなシーンで使うのが最適なのかがわかるようになりますよ。さあ、一緒に最新のAIモデルの世界を探検していきましょう！

GPT-4.1の概要と基本情報

GPT-4.1とは何か

GPT-4.1は、OpenAIが2025年4月14日に発表した最新の言語モデルシリーズです。このモデルは主にAPIを通じて提供され、以前のGPT-4oモデルを全面的に上回る性能を持っています。特に「コーディング能力」「指示理解能力」「長文コンテキスト処理」の3つの分野で大きな進化を遂げました。

GPT-4.1の大きな特徴は、実世界のタスクに役立つ実用性に焦点を当てて開発されたことです。開発者コミュニティとの密接な連携により、実際の用途で最も重要なタスクに最適化されています。

「でも前のモデルとどう違うの？」という疑問にお答えすると、GPT-4.1はGPT-4oと比較して、ほぼすべての側面で性能が向上しています。しかも、価格は26%も安くなっているんです！これはうさぎの耳も思わず立つようなニュースですね🐰

GPT-4.1の3つのバリエーション

GPT-4.1は、用途やコストに応じて選べる3つのバリエーションが提供されています：

GPT-4.1シリーズの3つのモデル比較

  1. GPT-4.1 - 最高の性能を持つフラッグシップモデル。コーディングや複雑な指示の理解、長文処理に優れています。高度な推論能力と問題解決能力を持ち、複雑なタスクに最適です。

  2. GPT-4.1 mini - 知性と速度、コストのバランスに優れた中間モデル。GPT-4.1の半分の応答時間でありながら、多くのベンチマークでGPT-4oを上回る性能を持っています。驚くべきことに、コストはGPT-4oよりも83%も低減されています！

  3. GPT-4.1 nano - OpenAIの最速・最も低コストなモデル。テキスト分類やオートコンプリートなど、低遅延が必要なタスクに最適です。コストを最小限に抑えながら、大量のリクエストを処理できます。

「GPT-4.1シリーズのどれを選べばいいのか、モフモフ悩んでしまう...」と思ったあなたも安心してください。この記事を読み進めると、それぞれのモデルの強みと最適な使用シーンがわかるようになりますよ！

知識のカットオフ日

GPT-4.1シリーズのモデルは、2024年6月までの知識を持っています。これはGPT-4oより新しいカットオフ日です。つまり、より最新の情報まで学習していることになります。

長い耳でしっかり聞いておきたいポイントとして、GPT-4.1はChatGPTでは直接利用できず、APIでのみ利用可能です。ChatGPTでは、多くの改善点が最新バージョンのGPT-4oに段階的に取り入れられているとのことです。

GPT-4.1の主な特徴と機能

コーディング能力の大幅な向上

GPT-4.1の最も印象的な進化の一つが、コーディング能力の大幅な向上です。実世界のソフトウェアエンジニアリングスキルを測定するSWE-bench Verifiedでは、GPT-4.1は54.6%のタスクを完了できました。これはGPT-4oの33.2%から21.4%ポイントも向上しており、GPT-4.5の38.0%をも上回る結果です！

ベンチマーク比較

「数字だけじゃよくわからないよ～」といううさぎさんのために、具体的に何が良くなったのかを説明すると：

  • コードリポジトリの探索能力: コードベースを効率的に理解し、必要な場所を見つけられるようになりました
  • タスク完了能力: 複雑なコーディングタスクを最後まで実行できるようになりました
  • 実行可能なコード生成: 動作し、テストにパスするコードを生成できるようになりました
  • diff形式の精度向上: コード差分の形式に従う能力が2倍以上向上しました
  • 不要な編集の減少: GPT-4oと比較して不要なコード編集が9%から2%に減少しました

これらの改善により、GPT-4.1は複雑なソフトウェア開発タスクにおいて格段に使いやすくなりました。パートナー企業のWindsurfでは、内部コーディングベンチマークでGPT-4oより60%高いスコアを記録し、Qodoでは実際のプルリクエストのコードレビューで55%の改善が見られたと報告されています。

指示に従う精度の向上

GPT-4.1のもう一つの大きな進化は、指示理解能力の向上です。特に、複雑な指示や多段階の指示を理解し、実行する能力が大幅に向上しました。

指示理解力のベンチマークであるMultiChallengeでは、GPT-4.1は38.3%のスコアを記録し、GPT-4oの27.8%から10.5%ポイント向上しています。これは会話の途中で過去のメッセージから情報を抽出する能力が向上したことを示しています。

具体的には、以下のような指示理解能力が向上しています：

  • 形式の遵守: カスタム形式（XML、YAML、Markdownなど）の指定に従う能力
  • 否定的指示の理解: 避けるべき行動の指示に従う能力
  • 順序付き指示の実行: 特定の順序で指示を実行する能力
  • コンテンツ要件の遵守: 特定の情報を含めるよう指示された内容を守る能力
  • ランキング: 特定の方法で出力を並べ替える能力
  • 過信の抑制: 情報が利用できない場合に「わからない」と適切に回答する能力

パートナー企業のBlue Jでは、GPT-4.1が複雑な税務シナリオの内部ベンチマークで53%より正確な結果を出し、Hexでは最も難しいSQL評価セットで2倍の改善を達成したと報告されています。

「これはつまり何がすごいの？」と思ううさぎさんのために例えると、以前のモデルが「りんごとバナナを買って、りんごは赤い袋に、バナナは黄色い袋に入れて」という指示をときどき混乱していたのに対し、GPT-4.1はこのような複数のステップがある指示でも正確に理解して実行できるようになったんです！

100万トークンまでの長いコンテキスト処理能力

GPT-4.1シリーズの全モデル（GPT-4.1、GPT-4.1 mini、GPT-4.1 nano）は、最大100万トークンのコンテキスト長をサポートしています。これはGPT-4oの128,000トークンから大幅に増加しました！

「100万トークンって何がすごいの？」と思うかもしれませんね。これはReactのコードベース全体の8コピー分に相当する量です！つまり、巨大なコードベースや長い文書を一度に処理できるようになったということです。

GPT-4.1は単に長いコンテキストを扱えるだけでなく、その中から関連情報を見つけ出す能力も大幅に向上しています：

  • 情報検索の一貫性: コンテキスト内のどの位置にある情報でも正確に取り出せるようになりました
  • 複数情報の相互理解: 複数の情報を関連付けて理解する能力が向上しました
  • 妨害情報の無視: 関連性の低い情報を適切に無視できるようになりました

パートナー企業のThomson Reutersでは、法律文書の複数文書レビュー精度が17%向上し、Carlyleでは大規模文書からの詳細な財務データ抽出が50%向上したと報告されています。

長い耳でよく聞いてほしいのは、これにより、法律文書の分析や大規模コードベースの処理など、以前は難しかったタスクが現実的になったという点です🐰

マルチモーダル機能（画像・動画理解）

GPT-4.1シリーズは画像理解能力も非常に高く、特にGPT-4.1 miniは画像ベンチマークでGPT-4oを上回ることもあります。

画像を含む数学問題を解くMathVistaベンチマークでは、GPT-4.1は72.2%、GPT-4.1 miniは73.1%のスコアを記録し、GPT-4oの61.4%を大きく上回りました。

また、30-60分の長い動画を字幕なしで理解するVideo-MMEベンチマークでは、GPT-4.1は72.0%のスコアを記録し、GPT-4oの65.3%から6.7%ポイント向上しています。

「うさぎの写真を見せたら何がわかるの？」という疑問に答えると、GPT-4.1はより正確にうさぎの種類、姿勢、周囲の環境などを認識し、詳細な説明ができるようになっています。また、画像内のテキストや図表の理解も向上しているので、科学論文の図やグラフの分析もより正確になりました。

GPT-4.1と他のGPTモデルとの違い

GPT-4.1 vs GPT-4o

GPT-4.1はGPT-4oと比較して、以下の点で優れています：

  1. コーディング能力: SWE-bench Verifiedで54.6%（GPT-4oは33.2%）と大幅に向上
  2. 指示理解能力: MultiChallengeで38.3%（GPT-4oは27.8%）と向上
  3. 長文理解能力: 100万トークンのコンテキスト長（GPT-4oは128,000トークン）
  4. コスト効率: 平均26%のコスト削減
  5. 出力トークン制限: 32,768トークン（GPT-4oは16,384トークン）

GPT-4.1はGPT-4oよりもより正確なコード生成、より正確な指示理解、より大きなコンテキスト処理能力を持ちながら、価格はより安くなっています。これはうさぎのひげも喜ぶ進化ですね！

GPT-4.1 vs GPT-4.5

GPT-4.1はGPT-4.5と比較すると、興味深い違いがあります：

  1. コーディング能力: SWE-bench VerifiedでGPT-4.1（54.6%）はGPT-4.5（38.0%）を上回る
  2. コスト効率: GPT-4.1はGPT-4.5よりも大幅に低コスト
  3. レイテンシ: GPT-4.1はGPT-4.5よりも高速な応答時間

GPT-4.5はより創造性や文章力に優れるとされていますが、実用的なタスクではGPT-4.1の方が効率的な選択肢となっています。実際、OpenAIはGPT-4.5 PreviewをAPI内で廃止し、多くの主要機能で同等以上の性能を持つGPT-4.1への移行を推奨しています。

「耳が混乱してきたよ～」というあなたへ。簡単に言うと、GPT-4.1は実用性と効率性を重視したモデルで、GPT-4.5は創造性を重視したモデルと考えるといいでしょう。日常的な業務やタスクであればGPT-4.1の方が適しています🐰

GPT-4.1 vs 以前のGPTモデル（GPT-4, GPT-3.5）

GPT-4.1は以前のモデルと比較して大幅な進化を遂げています：

  1. GPT-4と比較: コーディング能力、指示理解能力、コンテキスト長すべてで大幅に向上
  2. GPT-3.5と比較: 推論能力、問題解決能力のギャップがさらに拡大

GPT-3.5から始まったGPTシリーズは、GPT-4で大きなジャンプを見せ、GPT-4oでマルチモーダル能力と速度が向上し、そして今回のGPT-4.1でさらに実用性と効率性が大幅に向上しました。

各モデルのベンチマーク結果比較

GPT-4.1シリーズと他のモデルのベンチマーク結果を比較すると、いくつかの興味深いパターンが見えてきます：

  1. 学術知識: MMLUで90.2%（GPT-4oは85.7%）と向上
  2. 専門知識: GPQA Diamondで66.3%（GPT-4oは46.0%）と大幅向上
  3. 多言語理解: 多言語MMLUで87.3%（GPT-4oは81.4%）と向上
  4. コーディング: SWE-bench Verifiedで54.6%（GPT-4oは33.2%）と大幅向上

うさぎが特に注目すべきは、GPT-4.1 miniが多くのベンチマークでGPT-4oを上回っているという点です。GPT-4.1 miniはGPT-4oより83%安い価格で、多くの場合で同等以上の性能を発揮します。これは「お手頃価格で高性能」を求めるユーザーにとって嬉しいニュースです！

GPT-4.1の活用事例と可能性

コード開発とレビュー

GPT-4.1のコーディング能力の向上により、以下のような活用が可能になりました：

  1. 複雑なソフトウェア開発: 大規模コードベースの探索と理解、複雑なアルゴリズムの実装
  2. バグ修正とデバッグ: エラーの原因特定と修正パッチの生成
  3. コードレビュー: コード品質とセキュリティの自動チェック

実際の例では、Windsurfのユーザーはツール呼び出しが30%効率的になり、不要な編集が50%減少したと報告しています。Qodoでは、GithubのPRレビューの品質が向上し、55%のケースでより優れた提案が得られたとのことです。

「うさぎのプログラミング力が上がるの？」という質問にお答えすると、GPT-4.1を使えば初心者プログラマーでも複雑なコードの理解や開発がよりスムーズになります。ただし、コードの最終チェックは人間が行うことをお忘れなく！

複雑な指示に基づいたタスク処理

GPT-4.1の指示理解能力の向上は、以下のようなシナリオで特に価値を発揮します：

  1. 複雑なワークフロー自動化: 多段階の指示に従うタスクの自動化
  2. カスタム形式の遵守: 特定の出力形式を要求するシナリオ
  3. 条件付きレスポンス: 様々な条件に基づいた対応の自動化

実例では、Blue Jの最も難しい税務シナリオでの正確さが53%向上しました。また、Hexの複雑なSQLクエリ生成能力が約2倍に向上し、大規模で曖昧なスキーマからも正しいテーブルを選択できるようになりました。

「複雑な指示って具体的には？」という疑問には、例えば「この文書内の財務データを抽出し、カテゴリごとに分類し、成長率が10%以上の項目だけをハイライトしてグラフ化して」といった多段階の指示でも正確に対応できるようになったということです🐰

大量のドキュメント処理（法律文書など）

100万トークンのコンテキスト処理能力を持つGPT-4.1は、大量のドキュメント処理において革命的な可能性を秘めています：

  1. 法律文書分析: 契約書、判例、法規制文書の分析と要約
  2. 大規模技術文書: API仕様書、技術マニュアル、研究論文などの理解と要約
  3. 複数文書の関連性理解: 複数の文書間の関係や矛盾の特定

Thomson Reutersの法律AIアシスタントCoCounselでは、複数文書レビューの精度が17%向上し、文書間の微妙な関係（矛盾する条項や補足的なコンテキストなど）を正確に特定できるようになりました。

Carlyleでは、長大で複雑な文書（PDF、Excelファイルなど）からの詳細な財務データ抽出が50%向上し、「針の中の干し草」のような検索や「途中で迷子になる」エラーを克服したと報告されています。

エージェント開発への応用

GPT-4.1の指示理解能力と長文処理能力は、自律型AIエージェントの開発に特に適しています：

  1. 自律的タスク実行: ユーザーに代わってタスクを独立して実行するエージェント
  2. 複数ステップの推論: 長いコンテキストから複数のステップで推論を行うエージェント
  3. 外部ツール操作: APIやデータベースなどの外部ツールを操作するエージェント

OpenAIのResponses API（以前はAssistants API）と組み合わせることで、より有用で信頼性の高いエージェントを構築できるようになりました。これにより、実世界のソフトウェアエンジニアリング、大規模文書からの洞察抽出、最小限の手助けで顧客リクエストを解決するなどの複雑なタスクに対応できます。

GPT-4.1の応用領域と活用例

GPT-4.1の料金体系

各バリエーションの価格比較

GPT-4.1シリーズの料金体系は以下の通りです：

トークン当たりの価格比較

  1. GPT-4.1:

    • 入力: $2.00/100万トークン
    • 出力: $8.00/100万トークン
    • キャッシュ入力: $0.50/100万トークン

  2. GPT-4.1 mini:

    • 入力: $0.40/100万トークン
    • 出力: $1.60/100万トークン
    • キャッシュ入力: $0.10/100万トークン

  3. GPT-4.1 nano:

    • 入力: $0.10/100万トークン
    • 出力: $0.40/100万トークン
    • キャッシュ入力: $0.025/100万トークン

「うさぎがわかる金額で例えると？」というと、例えば中規模のチャットボットアプリケーションを運用する場合、GPT-4oを使うと月額$1000かかっていたのが、GPT-4.1 miniを使えば$170程度まで下がる可能性があるということです！

GPT-4oからの価格改善

GPT-4.1はGPT-4oと比較して平均26%のコスト削減を実現しています。GPT-4.1 miniはさらに大きく、GPT-4oよりも83%もコストが削減されています。GPT-4.1 nanoは最も安価で、GPT-4oの約5%のコストでの運用が可能です。

具体的な価格は以下の通りです：

  • GPT-4o:

    • 入力: $2.70/100万トークン
    • 出力: $10.80/100万トークン

  • GPT-4.1:

    • 入力: $2.00/100万トークン (26%削減)
    • 出力: $8.00/100万トークン (26%削減)

これにより、AIモデルの運用コストが大幅に削減され、より多くのユースケースが経済的に実現可能になりました。

プロンプトキャッシングによるコスト削減

GPT-4.1シリーズでは、同じコンテキストを繰り返し使用する場合のプロンプトキャッシング割引が50%から75%に拡大されました。これにより、反復的なクエリのコストをさらに削減できます。

また、長いコンテキスト（最大100万トークン）の処理も標準料金で提供されており、追加料金はかかりません。

さらに、Batch APIを利用すると、通常料金からさらに50%の割引が適用されます。これは、一度に多くのリクエストを処理するバッチ処理向けのタスクで特に有用です。

「ふむふむ、うさぎの財布にも優しいモデルなんだね」と思ってもらえるでしょう。特にGPT-4.1 miniとnanoは、コスト効率を重視するプロジェクトに最適です🐰

GPT-4.1を使う上での注意点とベストプラクティス

APIでのみ利用可能（ChatGPTには未実装）

重要な注意点として、GPT-4.1シリーズはAPIを通じてのみ利用可能であり、ChatGPTのウェブインターフェースでは直接利用できません。ChatGPTには、指示理解やコーディングの改善点が最新版のGPT-4oに段階的に取り入れられるとのことです。

現在ChatGPTを使っていて「うさぎだけどAPIは難しそう...」と思っている方は、ChatGPTの最新版のGPT-4oを使い続ければ、多くの改善点を享受できるでしょう。

プロンプト作成のヒント

GPT-4.1の能力を最大限に引き出すためのプロンプトのヒントをいくつか紹介します：

  1. 明示的で具体的に: GPT-4.1はより文字通りの解釈をする傾向があるため、プロンプトは明示的かつ具体的であることが重要です。

  2. コード差分形式の活用: コード編集においては、diff形式を使用すると、ファイル全体を書き直す代わりに変更された行のみを出力できるため、コストと待機時間を削減できます。

  3. 長いコンテキストの効果的な活用: 100万トークンの制限を活用するには、重要な情報を明確に構造化し、検索可能にすることが重要です。

  4. プロンプトキャッシングの活用: 同様のプロンプトを繰り返し使用する場合は、プロンプトキャッシングを活用してコストを75%削減できます。

最適なモデル選択のガイド

用途に応じた最適なモデル選択のガイドを以下に示します：

  • GPT-4.1: 複雑なコードベース開発、高度なエージェント構築、長文法律文書分析、複数のステップを要する推論タスクに最適。最高の精度と能力が必要な場合に選択。

  • GPT-4.1 mini: 一般的な開発作業、チャットボット、コンテンツ生成、中規模データ分析に最適。多くのケースでGPT-4oを上回る性能を持ちながら、コストを83%削減。バランスの取れた選択肢。

  • GPT-4.1 nano: テキスト分類、オートコンプリート、簡易チャットボット、大量処理が必要な単純タスクに最適。コスト効率を最大化したい場合や、高速応答が必要な場合に選択。

「うさぎにもわかるように例えると？」というと、GPT-4.1は精密な時計職人、GPT-4.1 miniは腕の良い一般的な職人、GPT-4.1 nanoは効率的な生産ラインの作業者と考えるといいでしょう。それぞれに適した仕事があります🐰

まとめ

GPT-4.1の重要ポイント

GPT-4.1シリーズは、OpenAIの最新世代のAIモデルとして、以下のような重要な進化を遂げました：

  1. 実用性重視の設計: 実世界のタスクに最適化された、より実用的なモデル
  2. コーディング能力の向上: SWE-benchで54.6%のスコアを達成し、より優れたコード生成能力
  3. 指示理解力の強化: 複雑な指示や多段階の指示をより正確に理解し実行
  4. 100万トークンのコンテキスト: 大規模コードベースや長文文書の処理が可能
  5. コスト効率の改善: GPT-4oより26%安価で、mini/nanoバリエーションでさらなるコスト削減
  6. 3つのバリエーション: 用途とコスト効率に応じて選べる3つのモデル

GPT-4.1は特に開発者向けに設計されており、ソフトウェア開発、長文ドキュメント処理、エージェント開発などの分野で大きな価値を提供します。

今後の展望や期待

GPT-4.1の登場により、AIの実用化がさらに加速することが期待されます：

  1. より自律的なAIエージェント: 指示理解能力と長文処理能力の向上により、より自律的なAIエージェントの開発が可能に

  2. 開発効率の向上: コーディング能力の大幅な改善により、開発者の生産性が向上

  3. 新しいユースケースの出現: コスト効率の改善により、これまで経済的に実現不可能だった新しいユースケースが可能に

  4. 大規模文書処理の普及: 100万トークンのコンテキスト処理により、法律や財務など大量の文書を扱う分野でのAI活用が加速

GPT-4.1は、AIの実用性と効率性を重視したモデルとして、AI業界の新たな標準となる可能性を秘めています。特にGPT-4.1 miniの登場は、性能とコストのバランスという点で画期的であり、AIの民主化をさらに進める一歩となるでしょう。

「うさぎの視点から見ると、GPT-4.1は何がすごいの？」という質問に答えるなら、それはAIが「賢くても高い」から「賢くて手頃」に変わる転換点だということかもしれませんね。もっと多くのうさぎがAIの恩恵を受けられる時代がやってきたのです🐰

いかがでしたか？GPT-4.1について理解が深まりましたか？質問や感想があれば、ぜひコメントで教えてください。また、この記事が役に立ったと思ったら、シェアしていただけると嬉しいです！

次回もうさぎでもわかるAI解説をお届けする予定です。それではまた、モフモフ！

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