GPT-4.1

gpt-4.1

GPT-4.1은(는) 출처에서 improved 코딩, instruction following and long 컨텍스트 versus earlier GPT-4 generation을(를) 핵심 특징으로 제시합니다. 주요 가치는 개발자 도구, 프로그래밍 지원 and instruction-heavy tasks에 있습니다. 따라서 일반 챗봇처럼 설명하기보다 이 모델만의 차별점을 중심으로 소개하는 것이 적합합니다.

Context Window

1M tokens

Maximum Output

32.8K tokens

Release Date

2025년 4월 14일

Modalities

GPT-4.1 가격

입력 가격	출력 가격	캐시 읽기
$2/M	$8/M	$0.5/M

GPT-4.1 API 기능

Reasoning

Not supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Supported

Attachments

Supported

Knowledge Base

2024-04-01

Endpoint Protocols

Messages APIgeminiCompletions API

GPT-4.1 모델 주요 특징

GPT-4.1은 충실한 지시 이행, 뛰어난 코딩, 백만 토큰급 컨텍스트를 결합하고 별도 추론 단계 없이 낮은 지연 시간을 제공합니다.

정밀한 지시 이행

명시된 프롬프트를 충실하고 문자 그대로 따라 작업 동작과 출력 요구사항을 세밀하게 제어할 수 있습니다.

백만 토큰급 컨텍스트

1,047,576 토큰 컨텍스트 창을 지원해 대규모 코드베이스, 문서 집합, 참고 자료를 처리할 수 있습니다.

저지연 코딩

별도 추론 단계 없이 코드 생성과 분석을 수행해 반응성이 중요한 개발자 상호작용을 지원합니다.

GPT-4.1 사용 사례

GPT-4.1은 저장소 분석, 긴 문서 처리, 명확하고 상세한 지시를 사용하는 반응형 애플리케이션에 적합합니다.

저장소 분석

대규모 소스 파일을 읽고 의존성을 파악하며 아키텍처와 변경 예정 위치를 설명합니다.

긴 문서 처리

대규모 문서 집합을 처리해 요구사항을 추출하고 내용을 비교하며 구조화된 요약을 작성합니다.

지시 기반 자동화

명확하게 정의된 업무 또는 개발 워크플로를 수행하고 세부 형식과 콘텐츠 규칙에 맞는 결과를 반환합니다.

TokenHub API로 GPT-4.1 사용하는 방법

Create API key

curl 'https://us-api.tokenhub.com/v1/messages' \
  -X 'POST' \
  -H "Authorization: Bearer $TOKENHUB_API_KEY"

GPT-4.1 벤치마크

GPT-4.1

지표 점수
Artificial Analysis Intelligence IndexArtificial Analysis Intelligence Index는 여러 평가 영역에서 측정한 모델의 전반적인 역량을 종합한 지표입니다.	종합 역량 평가	19.4
Artificial Analysis Coding IndexArtificial Analysis Coding Index는 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 모델의 성능을 종합한 지표입니다.	코딩 역량 종합 평가	21.8
Artificial Analysis Math IndexArtificial Analysis Math Index는 수학적 추론과 경시대회 형식의 문제 해결 능력을 종합한 지표입니다.	수학적 추론 종합 평가	34.7
지식 및 추론
MMLU-ProMMLU-Pro는 기존 MMLU보다 어려운 문제를 통해 폭넓은 학술 및 전문 지식을 평가합니다.	고난도 다분야 지식	80.6%
GPQAGPQA는 대학원 수준의 과학 문제로 전문적인 추론 능력을 평가하는 벤치마크입니다.	고난도 과학 문제 해결	66.6%
HLEHLE는 다양한 분야의 전문가 수준 지식과 추론 능력을 측정하는 고난도 종합 벤치마크입니다.	다분야 전문가 수준 평가	4.6%
코딩 및 소프트웨어 엔지니어링
LiveCodeBenchLiveCodeBench는 평가 데이터 오염을 줄이기 위해 최근 공개된 프로그래밍 문제로 코딩 능력을 평가합니다.	최신 코딩 문제	45.7%
SciCodeSciCode는 과학적 맥락을 바탕으로 한 알고리즘 구현을 포함해 과학 컴퓨팅용 Python 프로그래밍 능력을 평가합니다.	과학 컴퓨팅 코딩 과제	38.1%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard는 AI 에이전트가 터미널 환경에서 어려운 작업을 완료할 수 있는지 평가합니다.	고난도 터미널 작업 수행	13.6%
수학
MATH-500MATH-500은 엄선된 고난도 문제를 통해 수학적 문제 해결 능력을 평가합니다.	고난도 수학 문제 해결	91.3%
AIMEAIME는 수학 경시대회 형식의 문제를 통해 수학적 추론 능력을 측정합니다.	수학 경시대회 형식 문제	43.7%
AIME 2025AIME 2025는 고난도 수학 경시대회 문제에 대한 성능을 측정합니다.	수학 경시대회 형식 문제	34.7%
지시 준수 및 에이전트 작업
IFBenchIFBench는 모델이 세부 지시와 제약 조건을 얼마나 일관되게 따르는지 측정합니다.	프롬프트 제약 준수	43.0%
AA-LCRAA-LCR은 긴 컨텍스트 윈도우 전반에서 추론 품질을 측정합니다.	긴 컨텍스트 추론	61%
τ²-Benchτ²-Bench는 도구와 상태 제약이 있는 실제 워크플로에서 대화형 에이전트의 역량을 평가합니다.	에이전트 워크플로 작업	47.1%

지표 출처 Artificial Analysis

GPT-4.1 자주 묻는 질문

GPT-4.1의 포지션, 적합한 용도, 주요 강점, 고려할 제한 사항과 TokenHub 연동 시 확인할 내용을 알아보세요.

GPT-4.1은 어떤 모델이며 OpenAI 모델 라인업에서 어떤 위치인가요?+

GPT-4.1 모델은 지시 준수, 도구 사용, 긴 컨텍스트 작업에 초점을 둔 고성능 비추론형 GPT 모델입니다. ChatGPT에서는 종료되었지만 API에서는 제공될 수 있으므로 TokenHub의 현재 목록을 확인하세요.

GPT-4.1에 가장 잘 맞는 작업은 무엇인가요?+

대규모 코드베이스 작업, 엄격한 지시 준수, 그리고 도구 연동 애플리케이션 워크플로에 적합합니다. 프로덕션 적용 전에 대표 입력으로 테스트하고 측정 가능한 승인 기준을 정하세요.

더 작거나 오래된 모델 대신 GPT-4.1을 선택할 이유는 무엇인가요?+

가장 실용적인 강점은 강한 긴 컨텍스트 처리, 세부 지시를 안정적으로 준수, 그리고 효과적인 도구 및 함수 호출입니다. 이 조합은 엄격한 지시 준수에 특히 유용합니다.

GPT-4.1에 의존하기 전에 무엇을 검증해야 하나요?+

가장 깊은 숙고형 추론이 필요한 경우, 초저지연이 최우선인 경우, 또는 중요한 의사결정에 사람의 검토를 넣을 수 없는 경우에는 다른 모델을 고려하세요. 생성 코드는 병합이나 배포 전에 테스트, 보안 검사, 사람의 검토를 거쳐야 합니다.

GPT-4.1의 실용적인 TokenHub 설정 지침은 무엇인가요?+

TokenHub에서는 GPT-4.1에 표시된 정확한 모델 식별자를 선택하고 계정 문서의 엔드포인트와 TokenHub 자격 증명을 사용하세요. 애플리케이션에 필요한 입력 유형, 도구 동작, 출력 제어가 TokenHub 항목에서 제공되는지 확인하세요.

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