Memahami GPT-4.1: Semua yang Perlu Anda Ketahui

OpenAI merilis seri model generatif baru, GPT-4.1, pada 14 April 2025. Seri ini mencakup tiga model yang ditujukan untuk pengembang: GPT-4.1, GPT-4.1 mini, dan GPT-4.1 nano.

OpenAI adalah salah satu penyedia terkemuka di era AI generatif.

Fondasi dari pekerjaan AI perusahaan adalah seri model GPT, yang juga mendukung layanan ChatGPT. Awalnya, ChatGPT didukung oleh GPT-3 dan terus berkembang dengan pengembangan model GPT baru oleh OpenAI, termasuk GPT-4 dan GPT-4o.

OpenAI menghadapi persaingan yang semakin ketat di pasar genAI dari beberapa pesaing, termasuk Google Gemini, Anthropic Claude, dan Meta Llama. Persaingan ini telah mendorong rilis teknologi model baru yang cepat. Model-model ini bersaing dalam berbagai aspek kinerja, termasuk akurasi, kinerja pengkodean, dan kemampuan untuk mengikuti instruksi dengan benar.

Pada tanggal 14 April 2025, OpenAI merilis GPT-4.1, seri model umum baru. Dengan fokus yang kuat pada pengembang, model GPT 4.1 baru awalnya hanya tersedia melalui API.

Apa itu GPT-4.1?

GPT-4.1 adalah seri model bahasa besar (LLM) berbasis Transformer yang dikembangkan oleh OpenAI dan berfungsi sebagai model umum andalan perusahaan. Model ini dibangun di atas arsitektur model era GPT-4 sebelumnya sambil menggabungkan kemajuan dalam keandalan dan pemrosesan informasi.

Seri GPT-4.1 mencakup tiga model: model utama GPT-4.1, GPT-4.1 mini, dan GPT-4.1 nano. Untuk ketiga model dalam seri ini, OpenAI menggunakan metode pelatihan canggih yang menurut perusahaan dirancang berdasarkan umpan balik langsung dari pengembang.

GPT-4.1 sangat berguna sebagai LLM generatif, tetapi memiliki serangkaian optimalisasi yang berfokus pada pengalaman pengembang. Salah satu peningkatan tersebut adalah kemampuan pengkodean front-end yang dioptimalkan. Misalnya, dalam pengumuman langsung yang dirilis OpenAI untuk model baru, perusahaan mendemonstrasikan bagaimana GPT-4.1 dapat membuat aplikasi dari satu perintah dan antarmuka pengguna yang cukup ramah.

Model GPT-4.1 juga telah dioptimalkan untuk meningkatkan kemampuan mengikuti instruksi. Dibandingkan dengan model sebelumnya, GPT-4.1 akan mengikuti instruksi dengan lebih ketat dan akurat dari perintah multi-langkah yang kompleks. Dalam tolok ukur internal OpenAI untuk mengikuti instruksi, GPT-4.1 mencetak 49%, secara signifikan lebih tinggi dari GPT-4o, yang hanya mencetak 29%.

Seperti GPT-4o, GPT-4.1 adalah model multi-modal yang mendukung analisis teks dan gambar. OpenAI telah memperluas jendela konteks GPT-4.1 untuk mendukung hingga 1 juta token, yang memungkinkan analisis kumpulan data yang lebih panjang. Untuk mendukung jendela konteks yang lebih panjang, OpenAI juga meningkatkan mekanisme perhatian GPT-4.1 sehingga model dapat mengurai dan mengambil informasi dengan benar dari kumpulan data yang panjang.

Mengenai harga, GPT-4.1 dihargai $2 per juta token masukan dan $8 per juta token keluaran, menjadikannya penawaran premium dalam seri GPT-4.1.

Apa itu GPT 4.1 Mini?

Seperti GPT-4o, GPT-4.1 juga memiliki versi mini. Konsep dasar di balik versi mini adalah LLM yang lebih kecil dan dapat dijalankan dengan biaya lebih rendah.

GPT-4.1 mini adalah model yang diperkecil yang mengurangi latensi sekitar 50% sambil mempertahankan kinerja yang sebanding dengan GPT-4o. Menurut OpenAI, ia cocok atau melampaui GPT-4o di beberapa tolok ukur, termasuk tugas visual yang melibatkan grafik, skema, dan matematika visual.

Meskipun lebih kecil dari model GPT-4.1 andalan, GPT-4.1 mini masih mendukung jendela konteks 1 juta token yang sama yang digunakan dalam satu perintah.

Saat peluncuran, GPT-4.1 mini dihargai $0,40 per juta token masukan dan $1,60 per juta token keluaran, yang lebih murah daripada model GPT-4.1 lengkap.

Apa itu GPT 4.1 Nano?

GPT-4.1 nano adalah LLM tingkat nano pertama yang diluncurkan oleh OpenAI. Tingkat nano lebih kecil dan hemat biaya daripada tingkat mini LLM OpenAI.

GPT-4.1 nano adalah model terkecil dan paling hemat biaya dalam seri GPT-4.1 yang baru diluncurkan dari OpenAI. Ukurannya lebih kecil, sehingga tercepat dan memiliki latensi lebih rendah daripada GPT-4.1 atau GPT-4.1 mini. Meskipun merupakan model yang lebih kecil, model nano mempertahankan jendela konteks 1 juta token dari rekan-rekan yang lebih besar, memungkinkannya untuk memproses sejumlah besar dokumen dan kumpulan data.

OpenAI memposisikan GPT-4.1 nano sebagai sangat cocok untuk menangani aplikasi tertentu di mana kecepatan lebih diprioritaskan daripada kemampuan penalaran komprehensif. Model nano telah dioptimalkan untuk tugas-tugas yang cepat dan bertarget seperti saran pelengkapan otomatis, klasifikasi konten, dan ekstraksi informasi dari dokumen besar.

Saat peluncuran, GPT-4.1 nano dihargai $0,10 per juta token masukan dan $0,40 per juta token keluaran.

Perbandingan Seri Model GPT

Tabel berikut menunjukkan perbandingan beberapa parameter utama dari GPT-4o, GPT-4.5, dan GPT-4.1:

Analisis Mendalam Fitur Teknis GPT-4.1

Untuk lebih memahami kekuatan GPT-4.1, mari kita telaah lebih dalam detail teknis di baliknya. Sebagai model umum andalan OpenAI, inti dari GPT-4.1 terletak pada arsitektur model bahasa besar (LLM) berbasis Transformer. Arsitektur ini memungkinkannya untuk memproses dan menghasilkan teks dan gambar yang kompleks, serta unggul dalam berbagai tugas.

Keunggulan Arsitektur Transformer

Arsitektur Transformer adalah teknologi terobosan dalam bidang pemrosesan bahasa alami (NLP) dalam beberapa tahun terakhir. Melalui mekanisme perhatian diri, ia mampu menangkap hubungan antara kata-kata yang berbeda dalam teks, sehingga lebih memahami makna teks. Dibandingkan dengan jaringan saraf berulang (RNN) tradisional, arsitektur Transformer memiliki keunggulan berikut:

• Komputasi Paralel: Arsitektur Transformer dapat memproses semua kata dalam teks secara paralel, sehingga sangat meningkatkan efisiensi komputasi.
• Ketergantungan Jarak Jauh: Arsitektur Transformer dapat secara efektif menangkap ketergantungan jarak jauh dalam teks, yang sangat penting untuk memahami teks yang panjang.
• Interpretasi: Mekanisme perhatian diri dari arsitektur Transformer dapat divisualisasikan, membantu kita memahami bagaimana model membuat prediksi.

GPT-4.1 mewarisi keunggulan arsitektur Transformer ini dan ditingkatkan lebih lanjut berdasarkan hal ini, membuatnya lebih berkinerja dalam berbagai tugas.

Keragaman Data Pelatihan

Kekuatan GPT-4.1 juga terletak pada penggunaan sejumlah besar data pelatihan yang beragam. Data ini meliputi:

• Data Teks: Berbagai teks dari Internet, termasuk artikel berita, blog, buku, kode, dll.
• Data Gambar: Berbagai gambar dari Internet, termasuk foto, grafik, skema, dll.

Dengan menggunakan data pelatihan yang beragam ini, GPT-4.1 mampu mempelajari pengetahuan dan keterampilan yang kaya, sehingga berkinerja baik dalam berbagai tugas.

Peningkatan Kemampuan Multimodal

GPT-4.1 tidak hanya mampu memproses data teks, tetapi juga mampu memproses data gambar, yang memberinya kemampuan multimodal yang kuat. Dengan menggabungkan teks dan gambar, GPT-4.1 dapat lebih memahami dunia dan menghasilkan konten yang lebih kaya dan bermanfaat.

Misalnya, GPT-4.1 dapat:

• Hasilkan Deskripsi Berdasarkan Gambar: Diberikan sebuah gambar, GPT-4.1 dapat menghasilkan teks yang menjelaskan isi gambar.
• Hasilkan Gambar Berdasarkan Teks: Diberikan sebuah teks, GPT-4.1 dapat menghasilkan gambar yang terkait dengan isi teks.
• Jawab Pertanyaan yang Berkaitan dengan Gambar: Diberikan sebuah gambar dan sebuah pertanyaan, GPT-4.1 dapat menjawab pertanyaan berdasarkan isi gambar.

Kemampuan multimodal ini membuat GPT-4.1 memiliki potensi besar dalam berbagai skenario aplikasi.

Optimasi Kemampuan Mengikuti Instruksi

GPT-4.1 telah dioptimalkan dalam kemampuan mengikuti instruksi, memungkinkannya untuk lebih memahami maksud pengguna dan menghasilkan konten yang lebih sesuai dengan kebutuhan pengguna. Untuk mencapai tujuan ini, OpenAI menggunakan metode pelatihan canggih berdasarkan umpan balik langsung dari pengembang.

Dengan menggunakan metode ini, GPT-4.1 mampu belajar bagaimana lebih memahami instruksi pengguna dan menghasilkan konten yang lebih akurat, lengkap, dan bermanfaat.

Potensi GPT-4.1 dalam Aplikasi Praktis

Sebagai model generatif yang kuat, GPT-4.1 memiliki potensi besar dalam berbagai aplikasi praktis. Berikut adalah beberapa skenario aplikasi potensial dari GPT-4.1:

• Layanan Pelanggan: GPT-4.1 dapat digunakan untuk membangun robot layanan pelanggan cerdas, sehingga meningkatkan efisiensi dan kualitas layanan pelanggan.
• Pembuatan Konten: GPT-4.1 dapat digunakan untuk membantu pembuatan konten, seperti menulis artikel berita, blog, buku, dll.
• Pendidikan: GPT-4.1 dapat digunakan untuk membangun sistem bimbingan cerdas, sehingga meningkatkan personalisasi dan efisiensi pendidikan.
• Penelitian Ilmiah: GPT-4.1 dapat digunakan untuk membantu penelitian ilmiah, seperti menganalisis data, menghasilkan hipotesis, menulis makalah, dll.
• Medis: GPT-4.1 dapat digunakan untuk membantu medis, seperti mendiagnosis penyakit, merumuskan rencana perawatan, memberikan saran kesehatan, dll.

Dengan perkembangan teknologi GPT-4.1 yang berkelanjutan, potensinya dalam aplikasi praktis akan semakin besar.

GPT-4.1 Mini dan Nano: Pilihan yang Lebih Ringan

Selain model andalan GPT-4.1, OpenAI juga meluncurkan dua model yang lebih ringan, GPT-4.1 Mini dan GPT-4.1 Nano. Kedua model ini mempertahankan kinerja tertentu sambil mengurangi biaya komputasi dan latensi, menjadikannya lebih cocok untuk beberapa skenario aplikasi yang terbatas sumber daya.

GPT-4.1 Mini: Keseimbangan Antara Kinerja dan Efisiensi

GPT-4.1 Mini adalah model berukuran kecil yang mengurangi latensi sekitar 50% sambil mempertahankan kinerja yang sebanding dengan GPT-4o. Ini membuat GPT-4.1 Mini sangat cocok untuk beberapa skenario aplikasi yang membutuhkan respons cepat, seperti terjemahan waktu nyata, pengenalan suara, dll.

Meskipun ukurannya lebih kecil, GPT-4.1 Mini masih mendukung jendela konteks 1 juta token yang sama yang digunakan dalam satu perintah. Ini membuat GPT-4.1 Mini masih mampu memproses sejumlah besar data dan berkinerja baik dalam berbagai tugas.

GPT-4.1 Nano: Senjata untuk Respons Secepat Kilat

GPT-4.1 Nano adalah LLM tingkat nano pertama yang diluncurkan oleh OpenAI. Tingkat nano lebih kecil dan hemat biaya daripada tingkat mini LLM OpenAI. Ini membuat GPT-4.1 Nano sangat cocok untuk beberapa skenario aplikasi yang membutuhkan respons secepat kilat, seperti saran pelengkapan otomatis, klasifikasi konten, dll.

Meskipun ukurannya paling kecil, GPT-4.1 Nano masih mempertahankan jendela konteks 1 juta token dari rekan-rekan yang lebih besar. Ini membuat GPT-4.1 Nano masih mampu memproses sejumlah besar data dan berkinerja baik dalam berbagai tugas.

Singkatnya, GPT-4.1 Mini dan GPT-4.1 Nano adalah dua pilihan yang lebih ringan yang mempertahankan kinerja tertentu sambil mengurangi biaya komputasi dan latensi, menjadikannya lebih cocok untuk beberapa skenario aplikasi yang terbatas sumber daya.

Strategi Penetapan Harga GPT-4.1

OpenAI mengadopsi strategi penetapan harga yang berbeda untuk seri model GPT-4.1 untuk memenuhi kebutuhan pengguna yang berbeda.

• GPT-4.1: $2 per juta token masukan, $8 per juta token keluaran.
• GPT-4.1 Mini: $0,40 per juta token masukan, $1,60 per juta token keluaran.
• GPT-4.1 Nano: $0,10 per juta token masukan, $0,40 per juta token keluaran.

Dari strategi penetapan harga, dapat dilihat bahwa GPT-4.1 adalah produk premium yang cocok untuk skenario aplikasi yang membutuhkan kinerja tinggi dan kualitas tinggi. GPT-4.1 Mini dan GPT-4.1 Nano lebih ekonomis dan cocok untuk beberapa skenario aplikasi yang terbatas sumber daya.

Kesimpulan

GPT-4.1 adalah seri model umum terbaru yang diluncurkan oleh OpenAI, termasuk tiga model: GPT-4.1, GPT-4.1 Mini, dan GPT-4.1 Nano. GPT-4.1 telah dioptimalkan dalam kinerja, kemampuan multimodal, dan kemampuan mengikuti instruksi, menjadikannya memiliki potensi besar dalam berbagai skenario aplikasi. GPT-4.1 Mini dan GPT-4.1 Nano lebih ringan dan cocok untuk beberapa skenario aplikasi yang terbatas sumber daya.

Dengan perkembangan teknologi GPT-4.1 yang berkelanjutan, potensinya dalam aplikasi praktis akan semakin besar. Kami berharap GPT-4.1 dapat membawa lebih banyak kejutan bagi kita di masa depan.