GPT-4.1: Alles, was Sie wissen müssen

OpenAI, ein bekannter Anbieter im Zeitalter der generativen KI, hat am 14. April 2025 die neue Generation allgemeiner Modelle – die GPT-4.1-Serie – veröffentlicht. Diese Serie umfasst drei Modelle mit Fokus auf Entwickler: GPT-4.1, GPT-4.1 mini und GPT-4.1 nano.

Das Fundament von OpenAI’s KI-Arbeit ist die GPT-Modellreihe, die auch den ChatGPT-Dienst unterstützt. ChatGPT wurde ursprünglich von GPT-3 betrieben und hat sich mit der Entwicklung neuer GPT-Modelle durch OpenAI, einschließlich GPT-4 und GPT-4o, stetig weiterentwickelt.

OpenAI steht im GenAI-Markt einem zunehmenden Wettbewerb durch mehrere Wettbewerber gegenüber, darunter Google Gemini, Anthropic Claude und Meta Llama. Dieser Wettbewerb hat zu einer schnellen Veröffentlichung neuer Modelltechnologien geführt. Diese Modelle konkurrieren in verschiedenen Leistungsaspekten, einschließlich Genauigkeit, Codierleistung und der Fähigkeit, Anweisungen korrekt zu befolgen.

Am 14. April 2025 veröffentlichte OpenAI GPT-4.1, eine neue Familie von Allzweckmodellen. Mit einem starken Fokus auf Entwickler ist das neue GPT 4.1-Modell zunächst nur über eine API verfügbar.

Was ist GPT-4.1?

GPT-4.1 ist eine von OpenAI entwickelte Reihe von Transformer-basierten Large Language Models (LLMs) und dient als Flaggschiff des Unternehmens für allgemeine Zwecke. Es baut auf der Architektur früherer GPT-4-Ära-Modelle auf und integriert gleichzeitig Fortschritte in Bezug auf Zuverlässigkeit und Informationsverarbeitung.

Die GPT-4.1-Serie umfasst drei Modelle: das Hauptmodell GPT-4.1, GPT-4.1 mini und GPT-4.1 nano. Für alle drei Modelle in der Serie hat OpenAI eine fortschrittliche Trainingsmethode verwendet, von der das Unternehmen behauptet, dass sie auf direktem Entwickler-Feedback basiert.

GPT-4.1 ist als Allzweck-LLM sehr nützlich, verfügt jedoch über eine Reihe von Optimierungen, die sich auf die Entwicklererfahrung konzentrieren. Eine dieser Verbesserungen ist die Optimierung der Frontend-Codierungsfunktionen. Beispielsweise demonstrierte das Unternehmen in einer Live-Ankündigung für das neue Modell, wie GPT-4.1 mit einem einzigen Prompt und einer relativ benutzerfreundlichen Oberfläche eine Anwendung erstellen kann.

Das GPT-4.1-Modell wurde auch optimiert, um die Fähigkeit zur Befolgung von Anweisungen zu verbessern. Im Vergleich zu früheren Modellen befolgt GPT-4.1 Anweisungen aus komplexen, mehrstufigen Prompts genauer und präziser. In den internen Benchmarks von OpenAI zur Befolgung von Anweisungen erzielte GPT-4.1 eine Punktzahl von 49 %, was GPT-4o deutlich übertrifft, das nur eine Punktzahl von 29 % erreichte.

Wie GPT-4o ist GPT-4.1 ein multimodales Modell, das Text- und Bildanalyse unterstützt. OpenAI hat das Kontextfenster von GPT-4.1 auf bis zu 1 Million Token erweitert, wodurch längere Datensätze analysiert werden können. Um längere Kontextfenster zu unterstützen, hat OpenAI außerdem den Aufmerksamkeitsmechanismus von GPT-4.1 verbessert, sodass das Modell Informationen in langen Datensätzen korrekt analysieren und abrufen kann.

In Bezug auf die Preisgestaltung kostet GPT-4.1 2 US-Dollar pro Million Eingabe-Token und 8 US-Dollar pro Million Ausgabe-Token, was es zum Premium-Angebot der GPT-4.1-Serie macht.

Was ist GPT 4.1 Mini?

Wie GPT-4o gibt es auch eine Mini-Version von GPT-4.1. Das grundlegende Konzept hinter der Mini-Version ist, dass LLMs kleiner sind und zu geringeren Kosten betrieben werden können.

GPT-4.1 mini ist ein Modell in reduzierter Größe, das die Latenz um etwa 50 % reduziert und gleichzeitig eine mit GPT-4o vergleichbare Leistung beibehält. Laut OpenAI entspricht oder übertrifft es GPT-4o in mehreren Benchmarks, darunter visuelle Aufgaben mit Diagrammen, Schemata und visueller Mathematik.

Obwohl es kleiner als das Flaggschiff GPT-4.1-Modell ist, unterstützt GPT-4.1 mini weiterhin das gleiche 1-Millionen-Token-Kontextfenster, das in einem einzelnen Prompt verwendet wird.

Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung kostete GPT-4.1 mini 0,40 US-Dollar pro Million Eingabe-Token und 1,60 US-Dollar pro Million Ausgabe-Token, was es günstiger macht als die Vollversion von GPT-4.1.

Was ist GPT 4.1 Nano?

GPT-4.1 nano ist das erste Nano-Level-LLM, das von OpenAI eingeführt wurde. Das Nano-Level ist kleiner und kostengünstiger als das Mini-Level von OpenAIs LLMs.

GPT-4.1 nano ist das kleinste und kostengünstigste Modell in der neuen GPT-4.1-Serie von OpenAI. Aufgrund seiner geringeren Größe ist es das schnellste, mit einer geringeren Latenz als GPT-4.1 oder GPT-4.1 mini. Obwohl es sich um ein kleineres Modell handelt, behält das Nano-Modell das 1-Millionen-Token-Kontextfenster seiner größeren Gegenstücke bei, wodurch es große Mengen an Dokumenten und Datensätzen verarbeiten kann.

OpenAI positioniert GPT-4.1 nano als ideal für bestimmte Anwendungen, bei denen die Verarbeitungsgeschwindigkeit Vorrang vor umfassenden Schlussfolgerungsfähigkeiten hat. Das Nano-Modell ist optimiert für schnelle, zielgerichtete Aufgaben wie automatische Vervollständigungsvorschläge, Inhaltsklassifizierung und das Extrahieren von Informationen aus großen Dokumenten.

Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung kostete GPT-4.1 nano 0,10 US-Dollar pro Million Eingabe-Token und 0,40 US-Dollar pro Million Ausgabe-Token.

Vergleich der GPT-Modellreihe

Die folgende Tabelle zeigt einen Vergleich einiger Schlüsselparameter von GPT-4o, GPT-4.5 und GPT-4.1:

Technische Eigenschaften von GPT-4.1 im Detail

Um die Leistungsfähigkeit von GPT-4.1 besser zu verstehen, wollen wir uns die technischen Details dahinter genauer ansehen. Das Herzstück von GPT-4.1 als OpenAIs Flaggschiff-Allzweckmodell ist seine Transformer-basierte Large Language Model (LLM)-Architektur. Diese Architektur ermöglicht es ihm, komplexe Texte und Bilder zu verarbeiten und zu generieren und sich in einer Vielzahl von Aufgaben auszuzeichnen.

Vorteile der Transformer-Architektur

Die Transformer-Architektur ist eine bahnbrechende Technologie im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) in den letzten Jahren. Durch den Selbstaufmerksamkeitsmechanismus ist es in der Lage, die Beziehungen zwischen verschiedenen Wörtern im Text zu erfassen, um die Bedeutung des Textes besser zu verstehen. Im Vergleich zu herkömmlichen rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) bietet die Transformer-Architektur folgende Vorteile:

• Paralleles Rechnen: Die Transformer-Architektur kann alle Wörter im Text parallel verarbeiten, was die Recheneffizienz erheblich verbessert.
• Langstreckenabhängigkeiten: Die Transformer-Architektur kann Langstreckenabhängigkeiten im Text effektiv erfassen, was für das Verständnis langer Texte unerlässlich ist.
• Interpretierbarkeit: Der Selbstaufmerksamkeitsmechanismus der Transformer-Architektur kann visualisiert werden, um uns zu helfen, zu verstehen, wie das Modell Vorhersagen trifft.

GPT-4.1 erbt diese Vorteile der Transformer-Architektur und wurde auf dieser Grundlage verbessert, sodass er sich in einer Vielzahl von Aufgaben besser auszeichnet.

Vielfalt der Trainingsdaten

Die Leistungsfähigkeit von GPT-4.1 beruht auch auf der Verwendung großer Mengen diverser Trainingsdaten. Diese Daten umfassen:

• Textdaten: Verschiedene Texte aus dem Internet, darunter Nachrichtenartikel, Blogs, Bücher, Code usw.
• Bilddaten: Verschiedene Bilder aus dem Internet, darunter Fotos, Diagramme, Schemata usw.

Durch die Verwendung dieser diversen Trainingsdaten kann GPT-4.1 reichhaltiges Wissen und Fähigkeiten erlernen und sich so in einer Vielzahl von Aufgaben auszeichnen.

Verbesserung der multimodalen Fähigkeiten

GPT-4.1 ist nicht nur in der Lage, Textdaten zu verarbeiten, sondern auch Bilddaten, was ihm leistungsstarke multimodale Fähigkeiten verleiht. Durch die Kombination von Text und Bildern kann GPT-4.1 die Welt besser verstehen und umfassendere und nützlichere Inhalte generieren.

Zum Beispiel kann GPT-4.1:

• Beschreibungen basierend auf Bildern generieren: Angesichts eines Bildes kann GPT-4.1 einen Text generieren, der den Inhalt des Bildes beschreibt.
• Bilder basierend auf Text generieren: Angesichts eines Textes kann GPT-4.1 ein Bild generieren, das sich auf den Inhalt des Textes bezieht.
• Fragen im Zusammenhang mit Bildern beantworten: Angesichts eines Bildes und einer Frage kann GPT-4.1 die Frage basierend auf dem Inhalt des Bildes beantworten.

Diese multimodalen Fähigkeiten geben GPT-4.1 in verschiedenen Anwendungsszenarien ein enormes Potenzial.

Optimierung der Anweisungsbefolgung

GPT-4.1 wurde in Bezug auf die Anweisungsbefolgung optimiert, sodass er die Absichten der Benutzer besser verstehen und Inhalte generieren kann, die besser auf die Bedürfnisse der Benutzer zugeschnitten sind. Um dieses Ziel zu erreichen, verwendete OpenAI eine fortschrittliche Trainingsmethode, die auf dem direkten Feedback der Entwickler basiert.

Durch die Verwendung dieser Methode kann GPT-4.1 lernen, die Anweisungen der Benutzer besser zu verstehen und genauere, vollständigere und nützlichere Inhalte zu generieren.

Das Potenzial von GPT-4.1 in praktischen Anwendungen

Als leistungsstarkes Allzweckmodell hat GPT-4.1 ein enormes Potenzial in verschiedenen praktischen Anwendungen. Im Folgenden sind einige potenzielle Anwendungsszenarien für GPT-4.1 aufgeführt:

• Kundenservice: GPT-4.1 kann verwendet werden, um intelligente Kundenservice-Roboter zu erstellen, um die Effizienz und Qualität des Kundenservice zu verbessern.
• Inhaltserstellung: GPT-4.1 kann verwendet werden, um die Inhaltserstellung zu unterstützen, z. B. beim Schreiben von Nachrichtenartikeln, Blogs, Büchern usw.
• Bildung: GPT-4.1 kann verwendet werden, um intelligente Tutorsysteme zu erstellen, um die Personalisierung und Effizienz der Bildung zu verbessern.
• Wissenschaftliche Forschung: GPT-4.1 kann verwendet werden, um die wissenschaftliche Forschung zu unterstützen, z. B. beim Analysieren von Daten, Generieren von Hypothesen, Schreiben von Arbeiten usw.
• Medizin: GPT-4.1 kann verwendet werden, um die medizinische Versorgung zu unterstützen, z. B. beim Diagnostizieren von Krankheiten, Erstellen von Behandlungsplänen, Geben von Gesundheitsratschlägen usw.

Mit der Weiterentwicklung der GPT-4.1-Technologie wird ihr Potenzial in praktischen Anwendungen immer größer.

GPT-4.1 Mini und Nano: Leichtere Alternativen

Neben dem Flaggschiffmodell GPT-4.1 hat OpenAI auch die beiden leichteren Modelle GPT-4.1 Mini und GPT-4.1 Nano auf den Markt gebracht. Diese beiden Modelle reduzieren bei gleichbleibender Leistung die Rechenkosten und die Latenz, sodass sie sich besser für einige ressourcenbeschränkte Anwendungsszenarien eignen.

GPT-4.1 Mini: Das Gleichgewicht zwischen Leistung und Effizienz

GPT-4.1 Mini ist ein Modell in reduzierter Größe, das die Latenz um etwa 50 % reduziert und gleichzeitig eine mit GPT-4o vergleichbare Leistung beibehält. Dies macht GPT-4.1 Mini ideal für Anwendungsszenarien, die eine schnelle Reaktion erfordern, z. B. Echtzeitübersetzung, Spracherkennung usw.

Obwohl es kleiner ist, unterstützt GPT-4.1 Mini weiterhin das gleiche 1-Millionen-Token-Kontextfenster, das in einem einzelnen Prompt verwendet wird. Dies ermöglicht es GPT-4.1 Mini weiterhin, große Datenmengen zu verarbeiten und sich in verschiedenen Aufgaben auszuzeichnen.

GPT-4.1 Nano: Ein Vorteil für extrem schnelle Reaktionen

GPT-4.1 Nano ist das erste Nano-Level-LLM, das von OpenAI auf den Markt gebracht wurde. Das Nano-Level ist kleiner und kostengünstiger als das Mini-Level von OpenAIs LLMs. Dies macht GPT-4.1 Nano ideal für Anwendungsszenarien, die extrem schnelle Reaktionen erfordern, z. B. automatische Vervollständigungsvorschläge, Inhaltsklassifizierung usw.

Obwohl es die kleinste Größe hat, behält GPT-4.1 Nano das 1-Millionen-Token-Kontextfenster seiner größeren Gegenstücke bei. Dies ermöglicht es GPT-4.1 Nano weiterhin, große Datenmengen zu verarbeiten und sich in verschiedenen Aufgaben auszuzeichnen.

Zusammenfassend sind GPT-4.1 Mini und GPT-4.1 Nano zwei leichtere Alternativen, die bei gleichbleibender Leistung die Rechenkosten und die Latenz reduzieren, sodass sie sich besser für einige ressourcenbeschränkte Anwendungsszenarien eignen.

Die Preisstrategie von GPT-4.1

OpenAI hat für die Modelle der GPT-4.1-Serie unterschiedliche Preisstrategien angewendet, um den Anforderungen verschiedener Benutzer gerecht zu werden.

• GPT-4.1: 2 US-Dollar pro Million Eingabe-Token, 8 US-Dollar pro Million Ausgabe-Token.
• GPT-4.1 Mini: 0,40 US-Dollar pro Million Eingabe-Token, 1,60 US-Dollar pro Million Ausgabe-Token.
• GPT-4.1 Nano: 0,10 US-Dollar pro Million Eingabe-Token, 0,40 US-Dollar pro Million Ausgabe-Token.

Aus der Preisstrategie geht hervor, dass GPT-4.1 ein Premium-Produkt ist, das für Anwendungsszenarien geeignet ist, die hohe Leistung und Qualität erfordern. GPT-4.1 Mini und GPT-4.1 Nano sind kostengünstiger und eignen sich für einige ressourcenbeschränkte Anwendungsszenarien.

Zusammenfassung

GPT-4.1 ist die neueste Familie von Allzweckmodellen, die von OpenAI auf den Markt gebracht wurde und die drei Modelle GPT-4.1, GPT-4.1 Mini und GPT-4.1 Nano umfasst. GPT-4.1 wurde in Bezug auf Leistung, multimodale Fähigkeiten und Anweisungsbefolgung optimiert, was ihm ein enormes Potenzial in verschiedenen Anwendungsszenarien verleiht. GPT-4.1 Mini und GPT-4.1 Nano sind leichter und eignen sich für einige ressourcenbeschränkte Anwendungsszenarien.

Mit der Weiterentwicklung der GPT-4.1-Technologie wird ihr Potenzial in praktischen Anwendungen immer größer. Wir erwarten, dass GPT-4.1 uns in Zukunft weitere Überraschungen bereiten wird.