先ほど、OpenAIは三つの新しいモデルをリリースしました： GPT-4.1、GPT-4.1 mini、GPT-4.1 nano。 これらのモデルは、GPT-4oおよびGPT-4o mini（図2️⃣）を総合的に上回っています。 さらに、GPT-4.5よりも優れています（少し抽象的ですが、4.1 ＞ 4.5 笑）。 （ただし、これらはAPI経由でのみ利用可能です。）
GPT-4.1ファミリーは、コーディングと指示に従う能力で大幅な改善が見られます。 すべてのモデルが100万トークンのコンテキスト長を特徴としています（図3️⃣、Cyber Zen Heart提供）。
GPT-4.1ファミリーの核心的な比較 ⬇️ 1️⃣ モデルの位置付けと設定 ・GPT-4.1：複雑なタスクに最適なモデル 最大出力：32kトークン モダリティ：テキスト、画像入力＋テキスト出力 ・GPT-4.1 mini 位置付け：速度とコストのバランス GPT-4.1と同じ構成ですが、価格が低い ・GPT-4.1 nano 位置付け：低レイテンシー、高コスト効率 同じファミリーの構成で、4oより50％レイテンシーが速い
2️⃣ パフォーマンス ◦ コーディングタスク（Aiderベンチマーク、図4️⃣） ▪ 4.1 (52%)、4.1 mini (35%)、4.1 nano (10%) ◦ SWE-bench（図5️⃣） ▪ 4.1 (55%)、mini (24%) ◦ 動画タスク（Video-MME） ▪ 4.1 (72%)は4o (65%)を大きく上回る
3️⃣ 定価とコスト ◦ 入力コスト（100万トークンあたり） ▪ 4.1 ($2.00)、mini ($0.40)、nano ($0.10) ◦ 出力コスト（100万トークンあたり） ▪ 4.1 ($8.00)、mini ($1.60)、nano ($0.40)
GPT-4.1シリーズは異なる層（標準、ミニ、ナノ）を提供し、複雑なタスクから低コストのリアルタイムシナリオまでニーズに対応します。 推奨される使用例 ⬇️ ◦ 高性能が必要：G4.1またはo3-mini-high（67%精度） ◦ リアルタイム、低レイテンシー：4.1 nano（最も早く、最も安い） ナノは現在最も速く、最もコスト効率の良いモデルです。
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Isabella Campbell 
Mason Jensen 
Gemma King
GPT-4.1の新機能を読んだけど、コード生成と指示に従う能力が大幅に向上したってすごいね。100万トークンのコンテキスト長も驚きだ。API限定ってのが少し残念だけど、今後の発展が楽しみ！
そうですね、コード生成と指示への対応力の向上は本当に魅力的です。100万トークンのコンテキスト長も驚くべき機能だと思います！API限定は確かに残念ですが、将来的にさらに進化する姿を見守るのが楽しみですね。コメントありがとうございます！