GPT-4.1が登場しました。OpenAIの最新モデルは従来のGPT-4oと比べてどう変わったのでしょうか？特にコード生成や長文理解に強みを持つこの新モデルについて、料金体系や性能の違いを整理しました。API経由でのみ利用可能な点も含め、知っておきたい情報をまとめています。
「GPT-4oを使っているけど、新しいGPT-4.1はどんな特徴があるの？」「料金はどう変わった？」「自分の用途に合っているのはどちらのモデル？」こんな疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。
本記事では、OpenAIが2025年3月にリリースした最新モデル「GPT-4.1」について、基本情報から料金体系、GPT-4oとの違い、そして実際の活用シーンまで詳しく解説します。コード開発やテキスト処理を行う方にとって、特に参考になる内容となっています。
GPT-4.1の基本情報
GPT-4.1は、OpenAIが開発した最新の大規模言語モデルです。このモデルは、コード生成能力と長文理解能力に特化した設計となっており、API経由での利用を前提としています。
GPT-4.1とは
GPT-4.1は、GPT-4oの後継モデルとして位置づけられていますが、完全な置き換えというよりは、異なる特化型モデルとして開発されました。特にコーディング支援や複雑な指示への対応、長大なドキュメント処理において優れた性能を発揮します。
GPT-4.1の最大の特徴は、100万トークンという驚異的な長さのコンテキスト処理能力です。これは従来のGPT-4oの約8倍にあたる長さで、一度に大量のテキストを処理できるようになりました。また、出力トークン数の上限も32,768トークンと、GPT-4oの16,384トークンから大幅に拡張されています。
リリース時期と提供形態
GPT-4.1は2025年3月末にOpenAIから発表され、4月初旬から一般提供が開始されました。現時点では、ChatGPTのウェブインターフェースやモバイルアプリからは直接利用できず、OpenAI APIを通じてのみアクセス可能です。
この提供形態は、GPT-4.1が主に開発者やエンジニア向けのモデルとして位置づけられていることを示しています。一般ユーザーがChatGPTで直接利用できるようになるかどうかは、今後の展開次第です。
GPT-4.1ファミリーの種類
GPT-4.1は単一のモデルではなく、用途や予算に応じて選べる3つのバリエーションが用意されています。
GPT-4.1（標準モデル）
フラッグシップモデルとして、最高レベルの性能を提供します。コーディング能力や指示理解能力において最も優れており、複雑なタスクに適しています。
GPT-4.1 mini
標準モデルと比較して軽量化されていますが、多くのベンチマークでGPT-4oを上回る性能を維持しています。応答速度は標準モデルの約2倍で、コスト効率も優れています。
GPT-4.1 nano
最も軽量なモデルで、シンプルなタスクに適しています。コスト効率を最も重視する場合の選択肢となります。
これらのバリエーションにより、ユーザーは用途や予算に応じて最適なモデルを選択できるようになりました。
GPT-4.1の料金体系
GPT-4.1の導入を検討する際、料金体系の理解は重要なポイントです。ここでは、API利用時の料金プランや、GPT-4oとの比較、コスト削減のポイントについて詳しく見ていきましょう。
API利用時の料金プラン
GPT-4.1ファミリーの料金体系は以下の通りです。トークン単位での課金となり、入力と出力で料金が異なります。
| モデル | 入力 (1Mトークンあたり) | 出力 (1Mトークンあたり) | キャッシュ入力 (1Mトークンあたり) |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $2.00 | $8.00 | $0.50 |
| GPT-4.1 mini | $0.40 | $1.60 | $0.10 |
| GPT-4.1 nano | $0.10 | $0.40 | $0.025 |
特筆すべきは「キャッシュ入力」の概念です。同じコンテキストを繰り返し使用する場合、2回目以降は大幅に割引された料金が適用されます。これはシステムプロンプトや参照文書など、繰り返し利用するテキストが多いアプリケーションで特に有効です。
ChatGPTでの利用は可能？
現時点では、ChatGPTのウェブインターフェースやモバイルアプリからGPT-4.1を直接選択して利用することはできません。ChatGPTの各プランと料金は以下の通りです。
| プラン | 料金（税込） | 内容 |
|---|---|---|
| 無料 | 無料 | GPT-3.5のみ利用可能 |
| Plus | $20/月（約2,700円） | GPT-4oなど一部の高性能モデルを利用可能 |
| Pro | $200/月（約30,000円） | 最新モデルへの無制限アクセス |
| Enterprise | 要問い合わせ | 企業向けカスタム契約 |
将来的にChatGPTでGPT-4.1が利用可能になるかどうかは未定ですが、現在のところOpenAIはAPI経由での利用を推奨しています。
GPT-4oとの料金比較
GPT-4.1はGPT-4oと比較して、平均26%のコスト削減を実現しています。両モデルの料金を比較すると以下のようになります。
| モデル | 入力 (1Mトークンあたり) | 出力 (1Mトークンあたり) | コンテキスト長 |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | $2.50 | $10.00 | 128,000 |
| GPT-4o mini | $0.15 | $0.60 | 128,000 |
| GPT-4.1 | $2.00 | $8.00 | 1,000,000 |
| GPT-4.1 mini | $0.40 | $1.60 | 1,000,000 |
| GPT-4.1 nano | $0.10 | $0.40 | 1,000,000 |
GPT-4.1 miniはGPT-4o miniよりも料金が高いものの、性能面では大きく上回っています。一方、GPT-4.1 nanoは最も経済的な選択肢となっています。
コスト削減のポイント
GPT-4.1を利用する際、以下のポイントを押さえることでコストを効率的に抑えることができます。
キャッシュ割引の活用
同じコンテキストを繰り返し使用する場合、キャッシュ割引が適用されます。GPT-4.1では、この割引率が従来の50%から75%に拡大されました。システムプロンプトや参照文書など、繰り返し利用するテキストが多いアプリケーションでは、この機能を積極的に活用しましょう。
Batch APIの利用
一度に多くのリクエストを処理するバッチ処理向けのタスクでは、Batch APIを利用することで通常料金からさらに50%の割引が適用されます。大量のデータ処理を行う場合は、この機能の利用を検討してみてください。
適切なモデルの選択
タスクの複雑さに応じて、適切なモデルを選択することも重要です。シンプルなタスクにはGPT-4.1 nanoを、中程度の複雑さのタスクにはGPT-4.1 miniを、最も複雑なタスクには標準のGPT-4.1を使い分けることで、コストパフォーマンスを最大化できます。
GPT-4.1の特徴と性能
GPT-4.1の最大の魅力は、その優れた性能にあります。ここでは、コード生成能力や長文処理能力など、GPT-4.1の主要な特徴と、GPT-4oとの性能比較について詳しく見ていきましょう。
強化されたコード生成能力
GPT-4.1の最も顕著な進化点は、コード生成能力の大幅な向上です。SWE-bench Verifiedというコーディング能力を測定するベンチマークでは、GPT-4.1は54.6%のスコアを記録し、GPT-4oの33.2%を大きく上回りました。
この性能向上により、複雑なアルゴリズムの実装やバグ修正、コードレビューなど、様々なプログラミング関連タスクがより正確に、効率的に行えるようになりました。実際に、AIコーディング支援ツール「Windsurf」の利用者からは、不要なコード閲覧や見当違いの編集提案といった「異常な挙動」が大幅に減少し、開発効率が向上したという報告がされています。
また、開発企業「Qodo」では、プログラミング効率が最大60%向上し、コードレビューの質も改善されたとのことです。
長文コンテキスト処理の向上
GPT-4.1のもう一つの大きな特徴は、100万トークンという驚異的な長さのコンテキスト処理能力です。これは従来のGPT-4oの約8倍にあたる長さで、一度に大量のテキストを処理できるようになりました。
この能力を活かすことで、複数の長文ドキュメントを同時に分析したり、文書間の関連性を見つけ出したりすることが可能になります。例えば、法務チェック業務や財務データ分析などの分野では、複数文書レビューの正確性が向上し、業務効率化に貢献しています。
Thomson Reuters社では複数文書レビューの正確性が17%向上し、投資会社Carlyle社では財務データ抽出の精度が50%向上したという事例が報告されています。
指示理解の精度アップ
GPT-4.1は、複雑な指示をより正確に理解し、それに従って適切な応答を生成する能力も向上しています。MultiChallengeというベンチマークでは、GPT-4.1は38.3%のスコアを記録し、GPT-4oの27.8%を上回りました。
この能力向上により、複数のステップを含む複雑なタスクや、微妙なニュアンスを含む指示に対しても、より適切に対応できるようになりました。例えば、特定の形式でデータを整理して分析し、その結果を元に推論を行うといった複合的なタスクでも、高い精度で実行できます。
GPT-4oとの性能比較
GPT-4.1とGPT-4oの性能を比較すると、以下のような違いがあります。
| 機能・性能 | GPT-4.1 | GPT-4o |
|---|---|---|
| コーディング能力 | SWE-bench: 54.6% | SWE-bench: 33.2% |
| 指示理解能力 | MultiChallenge: 38.3% | MultiChallenge: 27.8% |
| コンテキスト長 | 100万トークン | 128,000トークン |
| 出力トークン制限 | 32,768トークン | 16,384トークン |
| マルチモーダル対応 | 限定的 | フル対応 |
GPT-4.1はコード生成、指示理解、長文処理において優れていますが、画像や音声などのマルチモーダル対応については、GPT-4oの方が優れています。用途に応じて適切なモデルを選択することが重要です。
GPT-4.1の利用方法
GPT-4.1を実際に使ってみたいと思ったら、どのように始めればよいのでしょうか。ここでは、API経由での利用手順や、無料で試す方法、開発者向けのヒントについて解説します。
API経由での利用手順
GPT-4.1を利用するには、OpenAIのAPIを通じてアクセスする必要があります。基本的な手順は以下の通りです。
1. API利用登録とキー取得
OpenAIの開発者向けプラットフォームにアクセスし、APIキーを取得します。すでにOpenAIアカウントがあれば、ダッシュボードの「API Keys」からシークレットキーを発行できます。新規の場合は、クレジットカード登録で一定の無料利用枠も提供されます。
2. API呼び出しの実装
開発環境でOpenAIのAPIを呼び出すコードを記述します。公式のAPIドキュメントやSDK（Python用のopenaiライブラリなど）を参考に、エンドポイントにリクエストを送ります。
例えば、Pythonを使った基本的な実装は以下のようになります。
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": "ユーザーの質問"}]
)
print(response.choices[0].message["content"])このコードでは、「gpt-4.1」というモデル名を指定しています。GPT-4.1 miniやGPT-4.1 nanoを使用する場合は、それぞれ「gpt-4.1-mini」「gpt-4.1-nano」というモデル名を指定します。
無料で試す方法
GPT-4.1を無料で試す方法としては、以下のような選択肢があります。
OpenAIのAPI無料枠の利用
OpenAIのAPIに新規登録すると、一定期間または一定金額分の無料クレジットが提供されることがあります。このクレジットを使って、GPT-4.1を試すことができます。
OpenAI API Playgroundの利用
OpenAIのAPI Playgroundは、コードを書かずにAPIを試せる環境です。ここでGPT-4.1を選択し、様々なプロンプトを試すことができます。ただし、APIキーの取得と課金設定は必要です。
サードパーティのデモサイトの利用
一部のサードパーティサイトでは、GPT-4.1のデモを提供している場合があります。これらのサイトを通じて、基本的な機能を試すことができるかもしれません。ただし、最新の情報や完全な機能セットにアクセスするには、公式のAPIを利用することをおすすめします。
開発者向けのヒント
GPT-4.1を効果的に活用するための開発者向けヒントをいくつか紹介します。
システムプロンプトの最適化
GPT-4.1は指示理解能力が向上しているため、明確で詳細なシステムプロンプトを設定することで、より精度の高い応答を得ることができます。特に複雑なタスクでは、ステップバイステップの指示や具体的な例を含めると効果的です。
キャッシュ機能の活用
同じコンテキストを繰り返し使用する場合は、キャッシュ機能を活用してコストを削減しましょう。システムプロンプトや参照文書など、変更されないテキストはキャッシュの恩恵を受けられます。
適切なモデルの選択
タスクの複雑さに応じて、適切なモデルを選択することが重要です。シンプルなタスクにはGPT-4.1 nanoを、中程度の複雑さのタスクにはGPT-4.1 miniを、最も複雑なタスクには標準のGPT-4.1を使い分けることで、コストパフォーマンスを最大化できます。
エラー処理の実装
APIリクエストが失敗した場合に備えて、適切なエラー処理を実装しておくことが重要です。特にレート制限やトークン制限に関するエラーは、実運用では頻繁に発生する可能性があります。
GPT-4.1とGPT-4.5の関係
GPT-4.1の登場に伴い、以前から話題になっていたGPT-4.5との関係性について疑問を持つ方も多いでしょう。ここでは、GPT-4.5 Previewの終了と、機能の引き継ぎ状況について解説します。
GPT-4.5 Previewの終了について
GPT-4.5は、OpenAIが一部のユーザーに限定公開していたプレビューモデルでした。しかし、GPT-4.1のリリースに伴い、GPT-4.5 Previewは終了し、その機能の多くはGPT-4.1シリーズに統合されることになりました。
GPT-4.5 Previewで実験的に導入されていた長いコンテキスト処理能力や、コード生成能力の向上などの機能は、GPT-4.1で正式に実装されています。特に、100万トークンというコンテキスト長は、GPT-4.5 Previewの主要な特徴の一つでしたが、これがGPT-4.1の標準機能として提供されるようになりました。
機能の引き継ぎ状況
GPT-4.5 Previewから引き継がれた主な機能としては、以下のようなものがあります。
長いコンテキスト処理
GPT-4.5 Previewで実験的に導入されていた100万トークンのコンテキスト処理能力は、GPT-4.1の標準機能として実装されました。
コード生成能力の向上
GPT-4.5 Previewで強化されていたコード生成能力は、GPT-4.1でさらに改良され、SWE-benchなどのベンチマークでより高いスコアを記録しています。
指示理解能力の向上
複雑な指示をより正確に理解し、それに従って適切な応答を生成する能力も、GPT-4.5 Previewから引き継がれ、GPT-4.1でさらに向上しています。
一方で、GPT-4.5 Previewにあった一部の実験的機能は、GPT-4.1には含まれていない可能性もあります。OpenAIは、これらの機能を将来のモデルアップデートで導入する可能性があると示唆しています。
GPT-4.1の活用シーン
GPT-4.1の優れた性能を活かせる具体的な活用シーンについて見ていきましょう。特にコード開発・デバッグ、大量テキスト処理、チャットボット開発の3つの分野で、GPT-4.1がどのように役立つのかを解説します。
コード開発・デバッグ
GPT-4.1のコード生成能力の向上により、プログラミングに関連する様々なタスクがより効率的に行えるようになりました。
複雑なアルゴリズムの実装
GPT-4.1は複雑なアルゴリズムの実装において、より正確で効率的なコードを生成できます。例えば、データ構造の最適化や、効率的なソートアルゴリズムの実装など、高度なプログラミングタスクでも優れた性能を発揮します。
バグ修正とデバッグ
既存のコードのバグを特定し、修正する能力も大幅に向上しています。大規模な未知のコードベースでも、関連するセクションを分析し、問題点を特定して修正案を提案できます。これにより、デバッグにかかる時間を大幅に削減できます。
コードレビューと最適化
GPT-4.1は既存のコードを分析し、パフォーマンスや可読性、セキュリティの観点から改善点を提案することができます。これにより、コードの品質向上やメンテナンス性の改善に貢献します。
実際に、開発者からは「GPT-4.1を使うことで、コーディング効率が40%向上した」「複雑なバグの特定と修正が格段に速くなった」といった声が報告されています。
大量テキスト処理
GPT-4.1の100万トークンというコンテキスト長を活かした大量テキスト処理は、様々な分野で革新をもたらしています。
複数ドキュメントの同時分析
法律文書や技術マニュアル、研究論文など、複数の長文ドキュメントを同時に分析し、それらの間の関連性や矛盾点を見つけ出すことができます。これにより、法務チェックや技術文書のレビューなどの業務が効率化されます。
大規模データセットの要約と洞察抽出
大量のテキストデータから重要な情報を抽出し、要約することができます。例えば、数百ページに及ぶ財務報告書から主要な指標やトレンドを抽出したり、大量の顧客フィードバックから共通のパターンを見つけ出したりすることが可能です。
長文生成と一貫性の維持
長い文章や記事、レポートなどを生成する際に、一貫性を保ちながら高品質なコンテンツを作成できます。従来のモデルでは文脈を忘れてしまうことがありましたが、GPT-4.1では長い文章でも一貫性を維持できます。
チャットボット開発
GPT-4.1の性能向上は、より高度なチャットボット開発にも大きく貢献しています。
複雑な会話の理解と維持
GPT-4.1は長い会話の文脈を理解し、過去のやり取りを踏まえた適切な応答を生成できます。これにより、より自然で人間らしい会話体験を提供するチャットボットの開発が可能になります。
専門知識を持つエージェントの開発
医療や法律、金融など、専門的な知識を必要とする分野でのチャットボット開発においても、GPT-4.1は優れた性能を発揮します。専門用語の理解や、複雑な質問への正確な回答能力が向上しています。
マルチステップのタスク処理
複数のステップを含む複雑なタスクを処理できるチャットボットの開発が容易になりました。例えば、ユーザーの要望を理解し、必要な情報を収集し、適切な処理を行い、結果を報告するといった一連の流れを、より正確に実行できます。
開発者からは「GPT-4.1を使ったチャットボットは、ユーザーの意図をより正確に理解し、適切な応答を返すようになった」「複雑な質問に対しても、より詳細で正確な回答を提供できるようになった」といった評価が寄せられています。
まとめ
GPT-4.1は、OpenAIが提供する最新の大規模言語モデルとして、コード生成能力、長文理解能力、指示理解能力などの面で大きな進化を遂げました。特に100万トークンというコンテキスト長と、コーディングにおける高い性能は、開発者にとって大きな武器となります。
GPT-4oと比較して平均26%のコスト削減を実現しながらも、性能面では大幅な向上を達成しています。API経由での利用が基本となりますが、様々な用途や予算に応じて選べる3つのバリエーション（標準、mini、nano）が用意されており、柔軟な活用が可能です。
コード開発、大量テキスト処理、チャットボット開発など、様々な分野でGPT-4.1の能力を活かすことで、より効率的で質の高い成果を生み出すことができるでしょう。
