OpenAI
GPT-6.1 Sol
gpt-6.1-sol
最大コンテキスト
1.1M
最大出力
128K
リリース日
N/A
入力$2 / 百万トークン
出力$10 / 百万トークン
GPT-4.1
gpt-4.1GPT-4.1 は、参照元で強調されている特徴として improved コーディング, instruction following and long コンテキスト versus earlier GPT-4 generation を持ちます。主な価値は 開発者ツール, プログラミング支援 and instruction-heavy tasks にあります。そのため、汎用チャットモデルとしてではなく、このモデル固有の強みを中心に説明するのが自然です。
Context Window
1M tokens
Maximum Output
32.8K tokens
Release Date
2025年4月14日
Modalities
GPT-4.1 の料金
| 入力価格 | 出力価格 | キャッシュ読み取り |
|---|---|---|
| $2/M | $8/M | $0.5/M |
GPT-4.1 の API 機能
Reasoning
Not supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Supported
Knowledge Base
2024-04-01
Endpoint Protocols
Completions APIMessages APIgemini
GPT-4.1のモデル特長
GPT-4.1は、忠実な指示追従、優れたコーディング、100万トークン級コンテキストを備え、推論段階なしで低遅延に応答します。
正確な指示追従
明示されたプロンプトを忠実かつ文字どおりに処理し、タスクの動作と出力要件を細かく制御できます。
100万トークン級コンテキスト
1,047,576トークンのコンテキストに対応し、大規模なコードベース、文書群、参考資料を処理できます。
低遅延コーディング
独立した推論段階なしでコード生成と分析を行い、応答性の高い開発者向け操作を支援します。
GPT-4.1のユースケース
GPT-4.1は、リポジトリ分析、長文書処理、明確で詳細な指示を使う応答性の高いアプリに適しています。
リポジトリ分析
多数のソースファイルを読み、依存関係を整理し、アーキテクチャと変更箇所を説明します。
長文書処理
大規模な文書群を処理し、要件の抽出、箇所の比較、構造化された要約の作成を行います。
指示駆動型の自動化
明確に定義された業務・開発ワークフローを実行し、詳細な形式と内容ルールに沿った出力を返します。
TokenHub API で GPT-4.1 を使用する方法
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)GPT-4.1 のベンチマーク
GPT-4.1
| 指数スコア | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 総合能力の集約評価 | 19.4 |
| Artificial Analysis Coding Index | コーディング能力の集約評価 | 21.8 |
| Artificial Analysis Math Index | 数学的推論の集約評価 | 34.7 |
| 知識と推論 | ||
| MMLU-Pro | 高度な複数分野の知識 | 80.6% |
| GPQA | 高度な科学問題の解決 | 66.6% |
| HLE | 幅広い分野の専門家レベル試験 | 4.6% |
| コーディングとソフトウェア開発 | ||
| LiveCodeBench | 最新のコーディング問題 | 45.7% |
| SciCode | 科学計算のコーディング課題 | 38.1% |
| Terminal-Bench Hard | 高難度のターミナル操作 | 13.6% |
| 数学 | ||
| MATH-500 | 高度な数学問題の解決 | 91.3% |
| AIME | 数学競技形式の問題 | 43.7% |
| AIME 2025 | 数学競技形式の問題 | 34.7% |
| 指示追従とエージェントタスク | ||
| IFBench | プロンプト制約への準拠 | 43.0% |
| AA-LCR | 長いコンテキストでの推論 | 61% |
| τ²-Bench | エージェントのワークフロータスク | 47.1% |
指標の出典 Artificial Analysis
GPT-4.1 に関するよくある質問
GPT-4.1 の位置づけ、適した用途、主な強み、注意点、TokenHub で安全に利用するための確認事項を紹介します。
GPT-4.1 はどのようなモデルで、OpenAI の製品群ではどこに位置づけられますか？+
GPT-4.1 は、指示追従、ツール利用、長いコンテキストの処理に重点を置く、高性能な非推論型 GPT モデルです。ChatGPT では提供終了していますが、API では利用できる場合があります。TokenHub の最新表示を確認してください。
GPT-4.1 に最も適した処理は何ですか？+
大規模コードベースの処理、厳密な指示追従、およびツール連携アプリのワークフローに適しています。本番導入前に代表的な入力でテストし、測定可能な合格基準を定めてください。
小型モデルや旧モデルではなく GPT-4.1 を選ぶ理由は何ですか？+
実用上の主な強みは長いコンテキストの処理能力、詳細な指示への高い追従性、およびツールと関数呼び出しの有効活用です。この組み合わせは、厳密な指示追従で特に価値があります。
GPT-4.1 に依存する前に何を検証すべきですか？+
最も深い熟考型推論が必要な場合、最優先事項が極めて低い遅延である場合、または重要な判断に人手レビューを入れられない場合は、別のモデルも検討してください。生成コードは、マージやデプロイ前にテスト、セキュリティ検査、人手レビューを行ってください。
GPT-4.1 を TokenHub で利用する際の実用的な指針は何ですか？+
TokenHub では、GPT-4.1 に表示される正確なモデル識別子を選び、アカウント資料に記載されたエンドポイントと TokenHub 認証情報を使用してください。必要な入力形式、ツール動作、出力制御が TokenHub の項目で提供されるかも確認してください。
GPT-4.1 を使い始めますか？
1つの API キーで GPT-4.1 とその他の AI モデルにアクセスできます。
メディアと議論
このモデルに関連する公開動画と投稿を選んでいます。
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