OpenAI最新GPT 4.1系列：关键特征、性能表现及实例体验-极客小站

继 Meta 之后，OpenAI 又推出了三款功能强大的新产品。这就是 GPT-4.1 系列，包括 GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano。这些模型是人工智能在真实世界应用中理解、生成和交互能力的重大飞跃。虽然只能通过 API 获取，但这些模型是为实用性能而构建的：更快的响应时间、更智能的理解能力，以及显著降低的成本。最棒的是，您可以通过 Windsurf 和 VS Code 等编码助手免费试用它们（有限制）。在本文章中，我们将介绍如何通过 API 访问 OpenAI 的 GPT 4.1 模型，并探讨其主要功能、实际用例和性能。

什么是GPT-4.1？

GPT-4.1 是 OpenAI 最新一代的大型语言模型，继 GPT-4o 和 GPT-4.5 之后，在智能、推理和效率方面取得了重大进步。但 GPT-4.1 的不同之处在于：它不仅仅是一个模型，而是一个由三个模型组成的家族，每个模型都是针对不同需求而设计的：

GPT-4.1 系列中的模型：

GPT-4.1：最适用于高级认知任务的模型–是软件开发、研究和代理工作流程的理想选择。
GPT-4.1 mini：针对平衡性进行了优化的中型模型，其智能程度达到或超过 GPT-4o，但成本降低 83%，延迟时间缩短近一半。
GPT-4.1 nano：一种轻量级模型，在分类、文本生成和自动完成使用案例中提供极快的响应时间和稳定的性能。

所有三种模型都支持多达 100 万个上下文标记；足以处理整本书、大型代码库或冗长的文字记录，同时保持一致性和准确性。

注：GPT-4.1 目前仅通过 API 提供。它尚未集成到 ChatGPT 网页界面（Plus 或免费）中，因此用户无法直接访问该模型。

GPT-4.1的主要功能

以下是 OpenAI GPT-4.1 的主要功能：

1 百万令牌内涵：适用于完整代码库分析、多文档推理或长时间交互的聊天记忆。
长语境理解：在大量输入中提高注意力和检索能力，避免 “迷失在中间 ”的错误。
指令跟踪：在结构化任务中表现最佳： XML、YAML、Markdown、否定、排序等。
最先进的编码：在 SWE-bench、Aider Polyglot 和实际开发任务（如前端应用程序和 PR review）中得分最高。
速度与效率：GPT-4.1 mini 和 nano 可为扩展应用减少大量延迟和成本。
多模态优势：比 GPT-4o 更好地处理图像、图表、视频理解和视觉推理。

GPT-4.1与GPT-4o的比较

与其祖先 GPT-4o 相比，GPT-4.1 几乎在所有方面都有所改进：

Source: OpenAI

功能	GPT-4o	GPT-4.1
上下文长度	128K tokens	1M tokens
编码（SWE-bench）	33.2%	54.6%
指令准确性	28%	38.3% (多重挑战)
视觉（MMMU、MathVista）	~65%	72–75%
延迟（128K 上下文）	~20s	~15s (nano: <5s)
成本效率	适中	最多可便宜 83%

GPT-4.1 不仅在功能上超越了 GPT-4o，而且在实际编码和企业部署中也明显更强大，它提供了更好的格式合规性、更少的幻觉和更强的内存。事实上，GPT-4o（“当前”的 ChatGPT 版本）将逐渐继承 GPT-4.1 的部分功能，但实时和完整的功能是 API 独有的。

如何访问GPT-4.1模型？

您可以通过以下 4 种方式访问 GPT-4.1 模型：

OpenAI API 控制台：使用您的 API 密钥直接与 GPT-4.1 的所有变体（标准、迷你、纳米）进行交互。您可以测试完成度、设置温度、最大令牌和其他模型参数。
批处理 API：是文档解析、数据提取或代码生成等大型工作负载的理想选择。与实时 API 调用相比，它可提供高达 50% 的折扣。
OpenAI SDK：将 GPT-4.1 集成到您的应用程序、后端系统和代理中。这可以实现流式响应、函数调用以及与其他工具的集成。
Windsurf, VSCode：这些模型也可在 Windsurf 和 VSCode 中使用，并可直接在其中使用。Windsurf 目前在未来 7 天内免费提供 GPT-4.1 模型！点击这里了解更多。

以下是使用 OpenAI API 访问 GPT-4.1 的方法。

登录 OpenAI 平台：访问 platform.openai.com，注册或登录您的 OpenAI 账户。
转到控制面板上的 API 密钥：导航到控制面板，然后转到 API 密钥部分。
生成 API 密钥：点击“Create new secret key”生成您的 API 密钥。

首次调用：API一旦获得 API 密钥，您就可以开始在应用程序中使用 GPT-4.1。

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)

其他高级选项包括提示缓存（以降低成本并加快响应时间）、系统消息定制以及对响应格式的精细控制。

GPT 4.1在实际应用中的表现

现在，让我们试用一下 GPT-4.1，看看它在实际应用中的表现如何。在本节中，我们将探讨 GPT-4.1 可以显著提高开发和解决问题效率的三个核心领域：

创建 pygame
创建动画
解决 DSA 问题

任务 1：制作弹弹球游戏

首先，让我们看看 GPT-4.1 使用 Python 和 pygame 制作游戏的能力如何。

提示输入：

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 输出：

分析：

弹弹球游戏满足了所有功能要求，具有结构良好的类、碰撞检测和重启功能，这些都得益于 GPT-4.1 清晰有序的代码。不过，游戏的玩法仍然很基本，在视觉效果和深度方面还有待改进。总的来说，GPT-4.1 的输出非常适合游戏开发初学者。

任务 2：创建蜡烛动画

现在，让我们尝试使用该模型创建一个前端动画。

提示输入：

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 输出：

分析：

该动画尝试了这一概念，但由于火焰与蜡烛之间存在明显的间隙，破坏了视觉效果，因此未能达到预期效果。虽然出现了火花和闪烁，但整体执行感觉并不完整。GPT-4.1-mini 在设计和布局方面难以完全满足提示的期望。

任务 3：DSA 问题

在最后一项任务中，让我们看看 GPT-4.1 在解决数据结构和算法（DSA）方面的效率如何。

提示输入：

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 输出：

虽然模型生成了代码，但我在尝试运行时遇到了一些错误

生成代码中的错误：

分析：

该实现试图使用最优博弈论和反向 BFS 方法来模拟博弈，但由于关键的编译问题而未能成功。它使用了结构化绑定和 std::数组，但没有包含必要的头文件，也没有确保与标准 C++17 兼容，导致执行中断。虽然算法方向是正确的，但 GPT-4.1-nano 却很难产生可编译的解决方案，也不符合基于图的游戏问题的实际编码标准。

GPT-4.1在标准基准测试中的表现

现在，让我们看看 GPT4.1 在编码基准、指令跟随、长上下文处理、视觉任务等方面的性能。

编码

GPT-4.1 专为生产级软件开发而设计。它在多个真实世界的编码基准测试中表现出色，并在涉及版本库、拉取请求和不同格式的端到端任务中表现出色。

Source: OpenAI

SWE-bench 验证：GPT-4.1 可完成 54.6% 的实际 GitHub 问题，而 GPT-4o 和 GPT-4.5 分别为 33.2% 和 38%。这意味着只需提供版本库和问题描述，它就能生成通过测试的功能补丁。
前端开发：在网络应用程序生成测试中，与 GPT-4o 相比，GPT-4.1 在 80% 的情况下更受人类审查员的青睐，原因是 GPT-4.1 提供了更简洁的界面和更好的用户体验。
Aider Polyglot 基准测试：GPT-4.1 在以“whole file”和“diff”两种格式进行修改方面都表现出卓越的能力，这对于协作编码至关重要。其差异准确率比 GPT-4.5 高出 8%。
无关编辑减少：从 9%（GPT-4o）降至仅 2%，使代码更简洁、更集中，审查效率更高。

此外，人工智能编码助手 Windsurf 观察到，在使用 GPT-4.1 时，代码修改在首次审核时被接受的比例提高了 60%。

与 GPT-4.5 相比，GPT-4.1 的编码性能有所提高；但与 Gemini 2.5 Pro、DeepSeek R1 和 Claude 3.7 Sonnet 等顶级模型相比，GPT-4.1 的性能则要低很多。

Source: OpenAI

指令跟踪

GPT-4.1 在遵循复杂提示时更精确、更有条理、更可靠。

Source: OpenAI

多重挑战基准测试：准确率为 38.3%，比 GPT-4o 提高了 10.5%。该指标衡量的是多次对话过程中的模型记忆和指令遵循情况。
IFEval：87.4% 对 81.0%（GPT-4o）。GPT-4.1 在满足输出格式、禁用短语和回复长度等明确指令方面表现出色。
硬提示处理：更擅长管理负面指示（不做什么）、多部分有序步骤和排序任务。

Blue J Legal 将法规研究的准确性提高了 53%，尤其是在涉及多步骤逻辑和密集法律文件的任务中。

长语境处理

GPT-4.1 模型可以处理和推理超过 100 万个标记，为长语境建模设定了新的基准。

Source: OpenAI

MRCR 基准：衡量区分分散在长输入中的多个几乎相同任务的能力。GPT-4.1 在 100 万字节以内表现最佳。
图行推理：在多跳逻辑任务（如长输入中的图形遍历）上，GPT-4.1 的准确率达到 61.7%，远远超过 GPT-4o 的 42%。
大海捞针：成功地检索出放置在百万令牌文档中任何位置的确切事实。

凯雷从大型 PDF 和 Excel 文档中提取财务信息的准确率提高了 50%。汤森路透的法律多文档分析准确率提高了 17%。

视觉功能

GPT-4.1 的多模态推理能力大幅提升，尤其是在文本和图像任务方面。

MMMU：准确率为 74.8% vs 68.7% (GPT-4o)
MathVista：72.2% vs 61.4
CharXiv：~57%，与 GPT-4.5 持平
Video-MME：回答 30-60 分钟无字幕视频中问题的准确率为 72%；创下最新记录！

在图像理解方面，GPT-4.1 mini 明显优于 GPT-4o，标志着视觉推理的进步。GPT-4.1 mini 在图像理解方面明显优于 GPT-4o，标志着 GPT-4.1 mini 在视觉推理方面的进步。

这些基准测试共同表明，GPT-4.1 不仅在实验室测试中更强大，而且在各种模式的复杂生产级设置中更加准确、可靠和实用。

应用与案例

您可以使用 GPT-4.1 构建智能系统，这些系统可以

自动检测各种编程语言的错误并提出修复建议。
利用 GPT-4.1 的功能为法律和金融代理提供动力，使其能够解析和解释密集文档、识别不一致之处或提取关键条款。
开发长记忆助手，保留并调用用户历史记录，为教育或客户服务提供更个性化的支持。
通过生成结构化、公式化的输出，自动执行复杂的电子表格工作流程，如财务报告或数据清理。
利用模型的多模态优势生成图表、转录和分析视频讲座，或总结冗长的教科书和 PDF 文件。
在 GitHub（用于代码建议）、Notion（用于内容管理）、Slack（用于团队交流）和 Google Sheets（用于结构化数据录入）等平台上无缝部署智能代理工作流。
创建专门的助手，针对高风险的教学工作流进行微调，从解释医疗图表、进行审计到提供诊断支持。
建立先进的检索增强生成（RAG）系统，利用对上下文的长期理解，实时提供高度相关的搜索和推荐结果。

小结

GPT-4.1 不仅仅是一个增量升级，更是一个实用的平台转变。通过针对性能、延迟和规模进行优化的新模型变体，开发人员和企业可以构建先进、可靠、经济高效的人工智能系统，使其更加自主、智能和实用。是时候超越聊天了。GPT-4.1 为您的代理、工作流和下一代应用而生。有了 GPT-4.1，现在是时候向 GPT-4.5 说再见了，因为这些最新系列的模型以极低的价格提供了类似的性能。

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THE END