一、引言
2025 年 4 月 15 日，OpenAI 正式推出全新的 GPT-4.1 系列模型，包含 GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano 三个版本。此次发布标志着 OpenAI 在模型性能、成本效率和实际应用能力上的又一次重大突破，特别是在编码任务、指令遵循以及长上下文处理等领域实现了显著提升，同时以更低的价格和延迟为开发者带来了更优的选择。
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二、编码能力跃升：从代码生成到工程实践的全维度强化
在软件开发的核心战场，GPT-4.1 系列展现出从 “代码片段生成” 到 “复杂工程处理” 的质变。针对真实世界的软件工程需求，模型在 SWE-bench Verified 测试中实现 54.6% 的任务完成率，较前代 GPT-4o 提升 21%，甚至超越尚未正式发布的 GPT-4.5 预览版 26.6 个百分点。这一突破不仅体现在代码逻辑的准确性上，更表现为对多语言代码库的深度理解 —— 在 Aider 多语言差异基准测试中，GPT-4.1 得分较 GPT-4o 翻倍，能精准遵循 diff 格式仅输出修改行，将输出 token 上限稳定控制在 32768 个，大幅降低开发者调试成本。前端开发场景中，人工评分显示其生成的 Web 应用在功能性与美观度上受青睐的概率达 80%，全栈开发能力首次超越多数专用代码模型。
核心指标对比：
| 模型 | SWE-bench Verified | Aider 多语言基准 | 前端开发人工评分 | 输出 token 上限 | 代码 diff 准确率 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | 54.6% | 11.2 | 80% | 32768 | 53% |
| GPT-4.5 Preview | 38.0% | 7.4 | 52% | 16384 | 45% |
| o3-mini-high | 49.3% | 9.8 | 65% | 16384 | 60% |
| o1 | 41.2% | 6.1 | 48% | 128000 | 62% |
三、指令执行突破：复杂任务处理的精准度与可靠性双提升
面对多步骤、多约束的复杂指令，GPT-4.1 实现了从 “模糊匹配” 到 “精准执行” 的跨越。在 Scale 的 MultiChallenge 基准中，其指令遵循能力得分达 38.3%，较 GPT-4o 提升 10.5%；IFEval 基准得分 87.4%，远超前代 81.0% 的水平。模型特别强化了格式遵循（如 XML/YAML 嵌套结构）、负面指令（明确拒绝敏感请求）、有序任务（按步骤执行工作流）三大难点，在 OpenAI 内部评估中，困难提示场景下的无效编辑频率从 GPT-4o 的 9% 骤降至 2%。多轮对话中，其上下文连贯性达 92%，能准确追踪历史指令中的细节要求，为智能客服、自动化工作流等场景提供了工业级可靠性。
核心指标对比：
| 模型 | MultiChallenge | IFEval | 多轮对话连贯性 | 负面指令遵循 | 有序任务完成率 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | 38.3% | 87.4% | 92% | 98% | 95% |
| GPT-4.5 Preview | 44.2% | 81.0% | 78% | 89% | 82% |
| o3-mini-high | 40.1% | 85.2% | 88% | 96% | 91% |
| o1 | 45.1% | 87.1% | 89% | 97% | 94% |
四、长上下文革新：百万 token 窗口开启多场景深度应用新可能
GPT-4.1 全系标配的 100 万 token 上下文窗口，将长文本处理能力推向新维度 —— 可容纳约 8 个完整 React 代码库或 3000 页法律文档，彻底解决了前代模型 “断章取义” 的痛点。在 Video-MME 无字幕长视频分析任务中，模型得分 72%，较 GPT-4o 提升 6.7%；开源数据集 Graphwalks 测试显示，其在百万 token 规模下的多跳推理准确率达 61.7%，远超依赖短上下文的 o1 模型（48.7%）。OpenAI 同步优化了长上下文请求的经济性：将 100 万 token 窗口纳入标准定价，缓存折扣从 50% 提升至 75%，128K token 响应延迟降至 15 秒，比 GPT-4.5 快 30%，为法律合同审查、大型代码库审计等场景提供了可落地的技术方案。
核心指标对比：
| 模型 | 上下文窗口 | Video-MME 无字幕 | Graphwalks 推理 | 缓存折扣 | 128K token 延迟 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | 1,000,000 | 72.0% | 61.7% | 75% | 15 秒 |
| GPT-4.5 Preview | 128,000 | 65.3% | 42.0% | 50% | 22 秒 |
| o3-mini-high | 256,000 | 68.5% | 55.2% | 50% | 18 秒 |
| o1 | 128,000 | 64.1% | 48.7% | 50% | 25 秒 |
五、成本与效率：开发者的实用主义升级
OpenAI 通过 “分层定价 + 性能优化” 策略，让不同规模的开发者都能获得高性价比选择。入门级模型 GPT-4.1 nano 在保持百万 token 窗口的同时，将输入成本降至 2 美元 / 百万 token，输出成本 8 美元 / 百万 token，延迟较 GPT-4o 降低 50%，成为文本分类、自动补全等轻量任务的首选；中端型号 GPT-4.1 mini 在代码生成、多轮对话等中度负载场景中，性能超越 GPT-4o 的同时成本减少 60%。对比来看，GPT-4.5 预览版的输入成本高达 75 美元 / 百万 token，性价比仅为 GPT-4.1 的 1/25，这也是其将于 2025 年 7 月弃用的主因。此外，新模型统一采用 “长上下文无附加费” 政策，彻底改变了前代模型处理长文本时的成本痛点。
核心指标对比：
| 模型 | 输入成本（$/ 百万 token） | 输出成本（$/ 百万 token） | 延迟（128K token） |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 nano | 0.10 | 0.40 | 5 秒 |
| GPT-4.1 mini | 0.40 | 1.60 | 8 秒 |
| GPT-4.1 | 2.00 | 8.00 | 15 秒 |
| GPT-4.5 Preview | 75.0 | 150.0 | 22 秒 |
| o3-mini-high | 1.10 | 4.40 | 18 秒 |
| o1 | 15.00 | 60.00 | 25 秒 |
* 性价比指数 =（编码能力 + 指令得分 + 上下文窗口）/（成本 + 延迟），数值越高越优
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