OpenAI重磅升级：GPT-4.1 登场，编码能力提升，成本优化，附API KEY获取与实用代码示例

OpenAI发布GPT-4.1模型：编码能力跃升，GPT-4.1模型为开发者专供API，成本优化

北京时间2025年4月15日，OpenAI通过其应用程序接口（API）发布了新的GPT-4.1模型系列，包括GPT-4.1、GPT-4.1 mini和GPT-4.1 nano 。此次发布标志着OpenAI在大型语言模型领域，特别是针对开发者社区需求的持续演进。关键特性得到确认：相较于其前代模型GPT-4o，GPT-4.1在编码能力上实现了显著提升 ；该模型系列在发布初期仅通过API提供访问 ；并且其API定价相较于GPT-4o有所降低，提供了更优的成本效益 。

所有GPT-4.1系列模型均配备了高达100万token的上下文窗口 ，极大地扩展了处理长文本和复杂任务的能力。同时，OpenAI宣布将弃用GPT-4.5 Preview模型，并将其资源转向性能更优、成本更低的GPT-4.1 。总体而言，GPT-4.1的发布被定位为一次以开发者为中心的战略举措，旨在为API用户提供更高的性能和更优化的成本结构。

1. 引言：OpenAI借助GPT-4.1锐化开发者焦点

北京时间2025年4月15日，OpenAI正式推出了GPT-4.1模型家族，包括旗舰模型GPT-4.1、平衡型模型GPT-4.1 mini以及高效型模型GPT-4.1 nano 。此次发布的一个显著特点是，该系列模型在初期阶段仅通过API提供服务，明确了其主要面向开发者和企业用户的定位。这次更新紧随OpenAI其他重要发布（如o3和o4-mini模型）之后 ，显示出该公司在人工智能领域持续快速迭代和进行市场细分的战略节奏。

GPT-4.1系列的核心价值主张围绕OpenAI宣称的目标展开：即以相较于前代模型GPT-4o更低的成本，为API开发者提供卓越的性能，尤其是在编码和指令遵循能力方面 。这一定位直接回应了开发者社区对于模型性能和经济性的双重需求。

值得注意的是，在发布GPT-4.1的同时，OpenAI宣布了将弃用GPT-4.5 Preview模型的计划，该模型将于2025年7月14日停止服务 。GPT-4.5 Preview于2025年2月27日作为研究预览版推出 ，其定价远高于GPT-4.1（GPT-4.5为每百万输入/输出token 75美元/150美元，而GPT-4.1为2美元/8美元）。OpenAI明确指出，GPT-4.1在许多关键能力上提供了更好或相似的性能，同时成本和延迟显著降低，使其成为先前由GPT-4.5所针对的大多数API用例的更优选择 。

GPT-4.5 Preview极短的产品生命周期（从发布到宣布弃用仅数月）揭示了AI模型市场动态的一些重要特征。这可能反映了几个因素：

（1）GPT-4.5的高昂定价或性能瓶颈可能限制了其广泛采用，未能有效找到市场契合点。

（2）GPT-4.1在性能提升和成本效率方面的进展可能超出了预期或开发速度快于预期，使得GPT-4.5几乎立即显得冗余。

（3）这体现了OpenAI优化其API产品组合的积极策略，迅速淘汰那些在性价比上无法与最新迭代产品竞争的模型。这种快速迭代周期表明OpenAI致力于积极推动性能与成本的边界，即使这意味着某些模型的产品生命周期会很短。对于开发者而言，这意味着需要为这种快速的技术更迭做好准备，并将潜在的迁移成本纳入规划。这也凸显了AI模型市场激烈的竞争压力和对效率提升的持续追求。

2. 解构GPT-4.1家族：架构与核心能力

OpenAI此次推出的GPT-4.1并非单一模型，而是一个包含三个不同层级、旨在满足多样化需求的模型家族：

• GPT-4.1: 作为旗舰模型，它被设计用于处理复杂任务，提供最高的智能水平 。
• GPT-4.1 mini: 定位为平衡型选项，该模型在保持显著性能（在某些评估中匹配甚至超越GPT-4o）的同时，提供了更低的延迟（相较于GPT-4o减少近一半）和成本（相较于GPT-4o降低83%）。
• GPT-4.1 nano: 作为家族中最快、最经济的版本，nano模型专为对低延迟有严格要求的任务（如分类、自动补全）进行了优化。尽管体量较小，它依然配备了100万token的上下文窗口 。

关键技术规格：

• 上下文窗口 (Context Window): GPT-4.1家族所有三个模型均支持高达100万token的上下文窗口 。这是一个重大的提升，意味着模型理论上可以一次性处理相当于约75万英文单词的文本量。这使得处理整个代码库、大型文档、书籍或法律文件而无需进行分块成为可能，极大地扩展了应用场景 。
• 最大输出Token数 (Max Output Tokens): 旗舰模型GPT-4.1的最大输出token限制提高到了32,768个，是GPT-4o（16,384个）的两倍 。这对于需要生成较长代码文件或详细文本的任务尤其有利。
• 知识截止日期 (Knowledge Cutoff): GPT-4.1系列模型的知识库进行了更新。关于具体日期存在信息差异：OpenAI的官方公告和GitHub的发布说明提及为2024年6月 ，而API文档则标明为2024年5月31日 。在没有进一步澄清的情况下，采用更具体的API文档日期（2024年5月31日）作为技术参考可能更为稳妥。

通用能力增强：

除了编码能力的提升，GPT-4.1系列在其他方面也展现了进步：

• 指令遵循 (Instruction Following): 模型在遵循用户指令、遵守指定格式和响应结构方面的可靠性得到了增强 。这对于构建需要精确控制输出的自动化系统至关重要。
• 长上下文可靠性 (Long Context Reliability): OpenAI表示，GPT-4.1模型经过专门训练，能够在整个100万token的上下文长度内保持可靠的注意力，并能比GPT-4o更有效地关注相关文本、忽略干扰信息 。

尽管100万token的上下文窗口是GPT-4.1系列的一大亮点 1，但其在实际应用中的表现需要审慎评估。有外部初步测试报告指出，在接近100万token的极限长度时，模型的准确性可能会显著下降，据称从8K token时的约84%降至1M token时的约50% 4。虽然OpenAI声称在长上下文处理的可靠性上优于GPT-4o 1，但有效处理如此庞大的上下文信息本身就极具挑战性。模型虽然能够_处理_100万token，但在整个跨度上保持高保真度的注意力和避免信息丢失或干扰仍然困难。报告中的准确性衰减表明，虽然能力存在，其实际效用可能取决于任务的复杂性以及相关信息在上下文中的分布。这意味着开发者在利用完整的100万token上下文窗口时，需要意识到这种潜在的准确性权衡。对于需要高精度处理极长输入的任务，采取如将关键信息置于特定位置、使用技术强化模型注意力或加强输出验证等策略，将变得更为重要。这个巨大的上下文窗口是一个强大的工具，但也伴随着潜在的性能限制。

3. 深度剖析：验证编码能力的飞跃

OpenAI在发布GPT-4.1时，着重强调了其在编码能力上的显著提升，甚至宣称其拥有“最强编码能力”。为了验证这一说法，需要考察具体的量化证据和基准测试结果 。

基准测试表现：

• SWE-bench Verified: 这是衡量模型解决真实世界软件工程问题能力的一个重要基准，要求模型理解代码库、完成特定任务并生成能运行且通过测试的代码。GPT-4.1在此基准上取得了54.6%的任务完成率，相较于GPT-4o（截至2024年11月20日的数据为33.2%）实现了21.4个百分点的绝对提升，并且比GPT-4.5高出26.6个百分点 。这一巨大进步表明GPT-4.1在理解和操作复杂代码方面的能力有了质的飞跃。
• Aider's Polyglot Diff Benchmark: 该基准评估模型在多种编程语言中的编码能力，以及生成完整文件或差异（diff）格式代码变更的能力。GPT-4.1在此基准上的得分是GPT-4o的两倍以上，甚至比GPT-4.5高出8个百分点 。这对于需要进行代码编辑和版本控制的开发者尤为重要。
• 前端编码 (Frontend Coding): 在直接对比测试中，由付费人类评估员进行的评估显示，他们有80%的时间更偏好由GPT-4.1生成的网站，认为其在功能性和美观性上均优于GPT-4o生成的网站 。这表明GPT-4.1在前端开发任务上的实用性得到了提升。

定性改进：

除了基准分数，GPT-4.1在编码相关的定性方面也有改进：

• 减少冗余编辑 (Reduced Extraneous Edits): 根据OpenAI的内部评估，GPT-4.1在代码生成过程中产生的无关或冗余编辑的比例从GPT-4o的9%显著下降到了2% 。这有助于提高生成代码的质量和可靠性，减少开发者的调试时间。
• Diff格式遵循可靠性 (Diff Format Reliability): GPT-4.1经过特别训练，能更可靠地遵循diff格式要求。这使得开发者在编辑大型文件时，可以选择只让模型输出变更的行，从而节省token成本和降低延迟 。
• 工具使用和代理任务 (Tool Usage & Agentic Tasks): 模型在使用工具（如函数调用）方面的一致性得到改善，使其在执行需要多步骤、自动化完成的代理式编码任务时更为有效 。例如，AI代码助手公司Windsurf的内部基准测试显示，GPT-4.1得分比GPT-4o高出60%，这与工具调用效率提高30%以及不必要的编辑或过于狭隘的代码读取减少50%相关联 。

第三方验证与应用案例：

一些早期采用者和第三方评估也提供了佐证：

• Qodo: 该代码审查工具的评估发现，在根据GitHub Pull Request生成代码审查建议时，GPT-4.1在55%的情况下比其他领先模型提供了更好的建议，并在精确性（知道何时不提建议）和全面性（在需要时提供深入分析）方面表现出色 。
• Box AI: Box公司CEO Aaron Levie报告称，在其内部的企业数据提取评估中，GPT-4.1相较于GPT-4o实现了27个百分点的提升 。
• Windsurf: 除了内部基准测试结果，该公司还分享了使用GPT-4.1（通过其平台）为用户生成乐高主题网站的案例 。

这些具体的改进点——更优的diff生成、更少的冗余编辑、可靠的工具使用、更好的前端质量以及在SWE-bench等实际任务基准上的卓越表现——都直接针对软件开发工作流中的常见痛点和核心任务。这表明OpenAI的优化并非仅仅追求通用编码能力的提升，而是有针对性地改进模型在实际开发场景中的应用价值。提升diff可靠性可以节约成本和时间 ；减少冗余编辑能增强开发者对模型的信任；改进工具使用则为更复杂的自动化（如AI Agent）铺平了道路。在实际任务基准上的高分则证明了其处理现实问题的能力。这种对开发者工作流程的战略性关注，显示出OpenAI正致力于将其模型打造成软件工程师不可或缺的工具，深度融入开发生命周期。这很可能源于OpenAI认识到开发者是API采纳的关键市场，并深刻理解他们超越通用基准之外的具体需求。

4. API中心化策略：访问、特性与生态整合

GPT-4.1系列的一个核心策略是其以API为中心的发布方式和功能设计。

API独占性:

OpenAI明确表示，GPT-4.1、4.1 mini和4.1 nano在发布时仅通过API提供，并未同步上线其面向消费者的产品ChatGPT 。这种策略背后有多重考量：一是优先满足开发者和企业用户的需求；二是可能涉及对计算资源的谨慎管理，避免大规模消费者应用可能带来的瞬时巨大负载 ；三是允许OpenAI将GPT-4.1中的改进（如指令遵循、编码能力等）逐步、稳定地融入到ChatGPT所使用的GPT-4o模型中 。

OpenAI API KEY获取新版GPT-4.1 模型通过 API 进行对话与代码示例

关键点说明

1. API连接：
   • 以下模型版本都可使用UIUI API的OpenAI兼容接口（https://sg.uiuiapi.com/v1/chat/completions）
   • 支持三种模型：gpt-4.1、gpt-4o-mini和gpt-4o-nano

注意事项：

• 用户需要在UIUI API Token页面](https://sg.uiuiapi.com/token)创建自己的API Token

调用OpenAI GPT-4.1基础文本对话代码示例 ✅

curl https://uiuiapi地址/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $NEWAPI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-4.1",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "你是一个有帮助的助手。"
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "你好!"
      }
    ]
  }'

响应示例:

{
  "id": "chatcmpl-123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1677652288,
  "model": "gpt-4.1",
  "system_fingerprint": "fp_44709d6fcb",
  "choices": [{
    "index": 0,
    "message": {
      "role": "assistant",
      "content": "你好!我很高兴能帮助你。请问有什么我可以协助你的吗?"
    },
    "logprobs": null,
    "finish_reason": "stop"
  }],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 9,
    "completion_tokens": 12,
    "total_tokens": 21
  }
}

支持的API特性:

GPT-4.1系列继承并支持了OpenAI API平台提供的多种高级功能，为开发者构建复杂应用提供了基础：

• 流式传输 (Streaming): 支持实时生成和传输响应 。
• 函数调用/工具使用 (Function Calling / Tool Use): 允许模型调用外部API或工具 。
• 结构化输出 (Structured Outputs): 官方文档表明支持此功能 。然而，需要注意的是，在模型发布初期，社区中有报告称使用response_format = json_schema参数强制输出特定JSON格式时遇到错误 。据称，当时的OpenAI支持表示，仅函数调用被视为支持的结构化输出方式。这可能意味着虽然广义的结构化输出（如图函数调用返回结构化数据）得到支持，但对特定响应格式（如JSON Schema）的强制执行可能在发布初期存在限制或延迟部署。开发者在使用时应进行具体测试。
• 微调 (Fine-tuning): GPT-4.1和GPT-4.1 mini支持微调，允许开发者使用自有数据定制模型 。所有付费用户层级均可使用。
• 模型蒸馏 (Distillation): 支持模型蒸馏技术 。
• 预测性输出 (Predicted Outputs): 支持该功能以降低延迟 。
• 批量API (Batch API): 支持通过批量API进行异步处理，通常伴有价格折扣 。不过，有社区报告指出，使用微调后的GPT-4.1模型运行批量任务时可能遇到问题 ，这提示在特定组合下可能存在兼容性问题。
• 提示缓存 (Prompt Caching): 支持缓存输入提示以降低重复请求的成本 。

生态系统整合:

GPT-4.1系列发布后迅速被整合到主要的开发者平台中，显示了其生态系统的重要性：

• Microsoft Azure OpenAI Service: GPT-4.1系列模型已在Azure OpenAI服务上可用，并支持在Azure AI Foundry中进行部署和管理，包括即将推出的微调功能 。
• GitHub: 该模型系列也已集成到GitHub Copilot（包括免费计划用户）和GitHub Models平台中，开发者可以在编码工作流和模型试验场中直接使用 。

微调功能的提供，特别是对GPT-4.1和4.1-mini的支持 ，并面向所有付费层级开放 ，是增强API价值主张的关键一步。这使得开发者能够根据自身业务的特定需求（如语调风格、领域术语、特定任务的准确性）来调整强大的基础模型 。通过微调，有可能使用成本更低的mini模型达到接近旗舰模型的性能水平，从而更好地融入特定的业务流程，推动API的深度采用。

5. 定价分析：性能提升与成本优化并行

GPT-4.1系列的发布不仅带来了性能上的提升，也在API定价上进行了调整，旨在提高成本效益。

直接价格下调:

最直接的变化是，旗舰模型GPT-4.1的定价低于其前代GPT-4o。根据OpenAI官方定价页面 ：

• GPT-4.1: 每百万输入token收费$2.00，每百万输出token收费$8.00。
• GPT-4o (标准定价): 每百万输入token收费$2.50，每百万输出token收费$10.00。

这意味着，与GPT-4o相比，GPT-4.1在输入和输出上的标准定价均降低了20%。有外部报告提到，对于“中位数查询”（可能考虑了典型的输入输出比例或缓存使用），GPT-4.1的成本大约比GPT-4o低26% 。

分层定价策略:

GPT-4.1家族引入了明确的分层定价，为不同需求和预算提供了选择 ：

• GPT-4.1 mini: 输入$0.40 / 1M tokens，输出$1.60 / 1M tokens。
• GPT-4.1 nano: 输入$0.10 / 1M tokens，输出$0.40 / 1M tokens。

这种多层次的定价结构，特别是nano模型的极低价格，显著降低了使用先进AI模型的门槛。

微调成本比较:

微调功能的价格也反映了这种分层策略，并与GPT-4o系列进行了对比 ：

• GPT-4.1 微调: 训练成本$25.00 / 1M tokens；使用成本：输入$3.00 / 1M tokens，输出$12.00 / 1M tokens。
• GPT-4o 微调: 训练成本$25.00 / 1M tokens；使用成本：输入$3.75 / 1M tokens，输出$15.00 / 1M tokens。
• GPT-4.1 mini 微调: 训练成本$5.00 / 1M tokens；使用成本：输入$0.80 / 1M tokens，输出$3.20 / 1M tokens。
• GPT-4o mini 微调: 训练成本$3.00 / 1M tokens；使用成本：输入$0.30 / 1M tokens，输出$1.20 / 1M tokens。

对比可见，微调后的GPT-4.1使用成本低于微调后的GPT-4o。有趣的是，GPT-4.1 mini的训练成本（$5）高于GPT-4o mini（$3），但其微调后的使用成本（$0.80/$3.20）仍显著低于微调后的基础版GPT-4.1（$3.00/$12.00），为成本敏感型定制化应用提供了有吸引力的选项。

成本优化特性:

除了直接降价和分层定价，OpenAI还提供了多种有助于降低实际使用成本的功能：

• 提示缓存 (Prompt Caching): 对缓存的输入token提供大幅折扣（例如，GPT-4.1缓存输入价格为$0.50/1M，仅为标准输入的25%）。
• 批量API (Batch API): 使用批量API处理请求通常能享受约50%的价格折扣 。
• 高效模型特性: 如前所述，GPT-4.1对diff格式的更可靠支持，允许开发者通过仅生成代码变更部分来节省token消耗和成本。

关键表格：API定价比较 (每百万Tokens)

为了清晰展示不同模型间的价格差异，下表汇总了GPT-4.1系列、GPT-4o系列以及作为参照的GPT-4.5 Preview和旧版GPT-4的API定价信息。

注：价格单位为美元/每百万tokens。N/A表示不适用或未提供。数据来源：

这种多维度的成本优化策略显示，OpenAI不仅仅是通过降低GPT-4.1相对于GPT-4o的“标价”来实现成本优化。它提供了一套组合拳：推出更便宜的基础模型层级（mini, nano）；对缓存输入和批量处理提供显著折扣 ；并通过模型特性（如diff格式支持 1）鼓励更高效的使用方式。这种多方面的方法满足了开发者多样化的需求和预算限制。需要高速低延迟的应用可以选择nano；对成本敏感但仍需较强能力的任务可以选择mini；而复杂任务则能从GPT-4.1相较于GPT-4o更低的价格中受益。缓存和批量处理则奖励了特定的应用架构选择。这赋予了开发者在成本与性能之间进行更精细权衡的能力。然而，要充分优化成本，开发者需要理解并有效利用这些不同的特性（选择合适的模型层级、实施缓存、利用批量API、优化提示以利用diff等）。这些选项使得OpenAI API平台更加灵活，但也可能增加了完全优化成本的复杂度。

6. 市场定位、影响与反响

GPT-4.1系列的发布不仅是一次技术迭代，也反映了OpenAI的市场策略调整及其在竞争格局中的定位。

取代GPT-4.5:

GPT-4.1的推出直接导致了GPT-4.5 Preview的快速弃用 1。GPT-4.5虽然曾被认为是OpenAI当时能力最强的模型之一，但其高昂的定价 6 和可能存在的延迟问题，使其在性价比上难以与性能相近或更好、成本显著降低的GPT-4.1竞争。OpenAI选择迅速用GPT-4.1取代GPT-4.5，显示了其优化API产品线、优先推广最具成本效益解决方案的决心。同时，OpenAI也表示，打算将GPT-4.5所具备的创造力、写作质量、幽默感和细微之处等优点，融入到未来的API模型中 。

相对于GPT-4o的定位:

在发布时，GPT-4.1被明确地定位为API开发者的首选模型，尤其是在编码、指令遵循、长上下文处理和成本效率方面优于GPT-4o 1。需要注意的是，GPT-4o仍然是驱动ChatGPT的核心引擎，并且可能在其他方面（如原生多模态输入输出的集成度，GPT-4.1 API在文档中明确不支持图像生成、语音生成等 5）保持优势。因此，GPT-4.1可以被视为一个针对特定开发者需求（特别是编码和长文本）进行了深度优化的专业版本。

赋能AI Agent:

OpenAI将GPT-4.1系列明确地定位为构建更可靠、更有用的AI Agent（能够代表用户自主完成任务的系统）的理想选择 1。其在指令遵循、编码、工具使用和长上下文理解方面的改进，使其特别适用于软件工程自动化、大规模文档信息提取、以及需要较少人工干预的客户服务等场景。这与OpenAI围绕Agent构建工具（如Responses API、Agents SDK 1）的更广泛战略相吻合。

行业与开发者影响:

GPT-4.1的发布预计将对AI开发领域产生多方面影响：

• 提升开发者生产力: 尤其是在编码相关任务上，更强的代码生成、编辑和审查能力有望显著提高开发效率 。
• 促进新应用和经济可行性: 更低的API成本和多层次的模型选择（特别是mini和nano），可能催生新的AI应用，或使现有应用的运营成本更低，从而更具经济可行性 。
• API优先策略的影响: 仅通过API发布最新模型，虽然可能让希望立即在ChatGPT等消费级产品中体验最新技术的普通用户感到失望，但对于依赖API构建产品和服务的企业和开发者来说，这确保了他们能够率先获得并利用最先进的技术能力 。

市场反响与竞争格局:

GPT-4.1发布后的市场反响总体积极，但也夹杂着一些审视和批评：

• 正面评价: 来自早期采用者（如Box AI 12）和行业观察者（如Dharmesh Shah 8）的积极反馈，以及亮眼的基准测试结果，都肯定了其性能提升。
• 审慎观点: 社区中也存在对基准测试分数与实际应用效果之间差距的担忧 24，以及对OpenAI模型命名混乱的评论 8。同时，开发者也在积极将其与竞争对手（如Anthropic的Claude、Google的Gemini、DeepSeek等）进行比较 12。
• 安全报告缺失: 有报道指出，GPT-4.1发布时并未像以往模型那样附带详细的安全评估报告（System Card），OpenAI对此的回应是GPT-4.1不属于“前沿模型”（frontier model）。这一做法及其解释引发了一些讨论。

OpenAI采用API优先（API-only/API-first）的发布策略 1，并将模型改进逐步融入ChatGPT ，这种模式并非首次出现。API平台对于OpenAI而言，不仅仅是一个分发渠道。它扮演着一个关键的“试验场”角色，让最新的模型接受来自要求严苛的技术用户（开发者、企业）在多样化、复杂应用场景下的检验，这超出了标准基准测试的范围。这种方式有助于：

（1）收集真实世界的性能数据和反馈，用于模型的进一步迭代。

（2）在面向数亿消费者的ChatGPT进行大规模部署前，测试模型的可扩展性和资源需求。

（3）将尖端能力快速变现，满足那些愿意为性能优势付费的客户的需求。

（4）进行市场细分，通过API提供可能不适合作为ChatGPT通用模型的专业化模型（如侧重编码的GPT-4.1）。因此，API不仅是技术输出的窗口，更是OpenAI模型开发和创新循环中不可或缺的反馈回路和战略阵地。选择API优先的策略，巩固了OpenAI与开发者生态系统的紧密联系，视其为推动技术进步的核心伙伴。

7. 结论：GPT-4.1 - AI开发领域迈出的战略性一步

对OpenAI GPT-4.1系列模型的分析验证了其发布时的核心声明：

• 编码能力提升: GPT-4.1在多个编码基准（如SWE-bench、Aider diff benchmark）和定性评估中，展现出相较于GPT-4o的显著进步 。
• API专供: 该模型系列在发布初期确实仅通过API提供访问 。
• 成本优化: GPT-4.1及其家族成员（mini, nano）为API用户提供了比GPT-4o更低的定价，并辅以缓存、批量处理等多种成本优化机制 。

此外，高达100万token的上下文窗口和明确面向开发者的分层模型策略（旗舰、mini、nano）也是此次发布的重要特征。

综合来看，GPT-4.1代表了OpenAI在大型语言模型发展道路上一次重要的、尽管是迭代式的进步，其目标明确地指向了开发者社区。它专注于提升在实际应用中至关重要的能力（编码、指令遵循、长上下文处理），并结合了经过优化的成本结构，使其成为构建复杂AI应用和高级AI Agent的一个极具吸引力的选择。

展望未来，GPT-4.1的推出预示着几个趋势：AI驱动的开发工具（尤其是在软件工程领域）将加速发展；日益激烈的市场竞争将继续推动AI模型在性能和成本效益上的改进；API生态系统在人工智能技术进步和商业化过程中的核心地位将进一步巩固。OpenAI也已表明，计划将先前模型（如GPT-4.5）的优秀定性特征（如创造性、细致性）继承并融入未来的模型迭代中 ，预示着其模型能力将持续全面发展。