GPT-4.1: Tutto ciò che devi sapere

OpenAI ha rilasciato il 14 aprile 2025 la nuova generazione di modelli generativi di intelligenza artificiale, la serie GPT-4.1. Questa serie include tre modelli orientati agli sviluppatori: GPT-4.1, GPT-4.1 mini e GPT-4.1 nano.

OpenAI è uno dei fornitori più noti nell’era dell’AI generativa. La pietra angolare del lavoro di AI dell’azienda è la serie di modelli GPT, che alimenta anche il servizio ChatGPT. ChatGPT è stato inizialmente alimentato da GPT-3 ed è costantemente progredito man mano che OpenAI ha sviluppato nuovi modelli GPT, inclusi GPT-4 e GPT-4o.

OpenAI sta affrontando una crescente concorrenza da diversi contendenti nel mercato genAI, tra cui Google Gemini, Anthropic Claude e Meta Llama. Questa concorrenza sta guidando il rapido rilascio di nuove tecnologie di modelli. Questi modelli competono su diversi aspetti di performance, tra cui accuratezza, performance di codifica e capacità di seguire correttamente le istruzioni.

Il 14 aprile 2025, OpenAI ha rilasciato GPT-4.1, una nuova serie di modelli generativi. Con una forte attenzione agli sviluppatori, i nuovi modelli GPT 4.1 sono inizialmente disponibili solo tramite API.

Cos’è GPT-4.1?

GPT-4.1 è una serie di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) basati su Transformer sviluppati da OpenAI come modello generativo di punta dell’azienda. Si basa sull’architettura dei precedenti modelli dell’era GPT-4 incorporando al contempo progressi nell’affidabilità e nell’elaborazione delle informazioni.

La serie GPT-4.1 comprende tre modelli: il modello principale GPT-4.1, GPT-4.1 mini e GPT-4.1 nano. Per tutti e tre i modelli della serie, OpenAI utilizza un metodo di addestramento avanzato che l’azienda afferma di essere progettato con feedback diretto dagli sviluppatori.

GPT-4.1 è utile come LLM generico, ma ha una serie di ottimizzazioni focalizzate sull’esperienza dello sviluppatore. Un miglioramento è l’ottimizzazione delle capacità di codifica del frontend. Ad esempio, durante l’annuncio in live streaming del nuovo modello da parte di OpenAI, l’azienda ha dimostrato come GPT-4.1 può costruire un’applicazione da un singolo prompt e un’interfaccia utente piuttosto amichevole.

I modelli GPT-4.1 sono anche ottimizzati per migliorare le capacità di seguire le istruzioni. Rispetto ai modelli precedenti, GPT-4.1 seguirà più da vicino e accuratamente le istruzioni per prompt complessi in più passaggi. Nei benchmark interni di OpenAI sul follow-up delle istruzioni, GPT-4.1 ha ottenuto un punteggio del 49%, un miglioramento significativo rispetto a GPT-4o, che ha ottenuto solo il 29%.

Come GPT-4o, GPT-4.1 è un modello multimodale che supporta sia l’analisi di testo che di immagini. OpenAI ha esteso la finestra di contesto di GPT-4.1 per supportare fino a 1 milione di token, consentendo l’analisi di set di dati più lunghi. Per supportare la finestra di contesto più lunga, OpenAI ha anche migliorato i meccanismi di attenzione di GPT-4.1 in modo che il modello possa analizzare e recuperare correttamente le informazioni da set di dati lunghi.

Per quanto riguarda i prezzi, GPT-4.1 costa $2 per milione di token di input e $8 per milione di token di output, rendendolo un’offerta premium nella serie GPT-4.1.

Cos’è GPT 4.1 Mini?

Come GPT-4o, GPT-4.1 ha anche una versione mini. Il concetto di base alla base della versione mini è che gli LLM possono essere più piccoli e operare a un costo inferiore.

GPT-4.1 mini è un modello di dimensioni ridotte che riduce la latenza di circa il 50% pur mantenendo prestazioni paragonabili a GPT-4o. Secondo OpenAI, corrisponde o supera GPT-4o in diversi benchmark, incluse attività visive che coinvolgono grafici, diagrammi e matematica visiva.

Sebbene sia più piccolo del modello di punta GPT-4.1, GPT-4.1 mini supporta comunque la stessa finestra di contesto di 1 milione di token che può essere utilizzata in un singolo prompt.

Al momento del rilascio, GPT-4.1 mini costa $0,40 per milione di token di input e $1,60 per milione di token di output, rendendolo meno costoso del modello GPT-4.1 completo.

Cos’è GPT 4.1 Nano?

GPT-4.1 nano è il primo LLM di livello nano rilasciato da OpenAI. Il livello nano è più piccolo ed economico del livello mini degli LLM di OpenAI.

GPT-4.1 nano è il modello più piccolo ed economico della nuova serie GPT-4.1 rilasciata da OpenAI. Grazie alle sue dimensioni ridotte, è il più veloce e ha una latenza inferiore rispetto a GPT-4.1 o GPT-4.1 mini. Nonostante sia un modello più piccolo, il modello nano mantiene la finestra di contesto di 1 milione di token dei suoi fratelli maggiori, consentendogli di gestire grandi documenti e set di dati.

OpenAI posiziona GPT-4.1 nano come una soluzione ideale per applicazioni specifiche in cui la velocità è prioritaria rispetto alla capacità di ragionamento completa. Il modello nano è ottimizzato per attività veloci e mirate come suggerimenti di completamento automatico, classificazione dei contenuti ed estrazione di informazioni da documenti di grandi dimensioni.

Al momento del rilascio, GPT-4.1 nano costa $0,10 per milione di token di input e $0,40 per milione di token di output.

Confronto della serie di modelli GPT

La tabella seguente mostra un confronto di alcuni parametri chiave per GPT-4o, GPT-4.5 e GPT-4.1:

Un’analisi approfondita delle caratteristiche tecniche di GPT-4.1

Per comprendere meglio la potenza di GPT-4.1, approfondiamo i dettagli tecnici alla base. GPT-4.1, in quanto modello generativo di punta di OpenAI, si basa sull’architettura del modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) basato su Transformer. Questa architettura gli consente di elaborare e generare testo e immagini complessi ed eccelle in varie attività.

I vantaggi dell’architettura Transformer

L’architettura Transformer è stata una tecnologia rivoluzionaria nel campo dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) negli ultimi anni. Attraverso il meccanismo di auto-attenzione, è in grado di catturare le relazioni tra diverse parole nel testo, comprendendo meglio il significato del testo. Rispetto alle tradizionali reti neurali ricorrenti (RNN), l’architettura Transformer presenta i seguenti vantaggi:

• Calcolo parallelo: L’architettura Transformer può elaborare in parallelo tutte le parole nel testo, migliorando notevolmente l’efficienza del calcolo.
• Dipendenza a lunga distanza: L’architettura Transformer può catturare efficacemente le dipendenze a lunga distanza nel testo, che è fondamentale per comprendere i testi lunghi.
• Interpretabilità: Il meccanismo di auto-attenzione dell’architettura Transformer può essere visualizzato, aiutandoci a capire come il modello effettua le previsioni.

GPT-4.1 eredita questi vantaggi dell’architettura Transformer e apporta miglioramenti su questa base, rendendolo più performante in varie attività.

La diversità dei dati di addestramento

La potenza di GPT-4.1 risiede anche nell’uso di una grande quantità di dati di addestramento diversificati. Questi dati includono:

• Dati testuali: Vari testi provenienti da Internet, tra cui articoli di notizie, blog, libri, codice, ecc.
• Dati di immagini: Varie immagini provenienti da Internet, tra cui foto, grafici, diagrammi, ecc.

Utilizzando questi dati di addestramento diversificati, GPT-4.1 è in grado di apprendere ricche conoscenze e competenze, ottenendo prestazioni eccellenti in varie attività.

Il miglioramento delle capacità multimodali

GPT-4.1 non è solo in grado di elaborare dati testuali, ma anche dati di immagini, il che gli conferisce potenti capacità multimodali. Combinando testo e immagini, GPT-4.1 è in grado di comprendere meglio il mondo e generare contenuti più ricchi e utili.

Ad esempio, GPT-4.1 può:

• Generare descrizioni basate su immagini: Data un’immagine, GPT-4.1 può generare un testo che descrive il contenuto dell’immagine.
• Generare immagini basate su testo: Dato un testo, GPT-4.1 può generare un’immagine correlata al contenuto del testo.
• Rispondere a domande relative alle immagini: Data un’immagine e una domanda, GPT-4.1 può rispondere alla domanda in base al contenuto dell’immagine.

Queste capacità multimodali rendono GPT-4.1 enormemente potenzialmente in vari scenari applicativi.

Ottimizzazione della capacità di seguire le istruzioni

GPT-4.1 è stato ottimizzato nella sua capacità di seguire le istruzioni, consentendogli di comprendere meglio le intenzioni degli utenti e di generare contenuti che soddisfano maggiormente le esigenze degli utenti. Per raggiungere questo obiettivo, OpenAI ha utilizzato un metodo di addestramento avanzato basato sul feedback diretto degli sviluppatori.

Utilizzando questo metodo, GPT-4.1 è in grado di apprendere come comprendere meglio le istruzioni degli utenti e generare contenuti più accurati, completi e utili.

Il potenziale di GPT-4.1 in applicazioni pratiche

GPT-4.1, in quanto potente modello generico, ha un enorme potenziale in varie applicazioni pratiche. Ecco alcuni potenziali scenari applicativi di GPT-4.1:

• Servizio clienti: GPT-4.1 può essere utilizzato per creare robot intelligenti per il servizio clienti, migliorando così l’efficienza e la qualità del servizio clienti.
• Creazione di contenuti: GPT-4.1 può essere utilizzato per assistere nella creazione di contenuti, come la scrittura di articoli di notizie, blog, libri, ecc.
• Istruzione: GPT-4.1 può essere utilizzato per creare sistemi di tutoraggio intelligenti, migliorando così la personalizzazione e l’efficienza dell’istruzione.
• Ricerca scientifica: GPT-4.1 può essere utilizzato per assistere nella ricerca scientifica, come l’analisi di dati, la generazione di ipotesi, la scrittura di documenti, ecc.
• Assistenza sanitaria: GPT-4.1 può essere utilizzato per assistere nell’assistenza sanitaria, come la diagnosi di malattie, la formulazione di piani di trattamento, la fornitura di consigli sulla salute, ecc.

Con il continuo sviluppo della tecnologia GPT-4.1, il suo potenziale in applicazioni pratiche diventerà sempre più grande.

GPT-4.1 Mini e Nano: scelte più leggere

Oltre al modello di punta GPT-4.1, OpenAI ha anche lanciato due modelli più leggeri, GPT-4.1 Mini e GPT-4.1 Nano. Pur mantenendo determinate prestazioni, questi due modelli riducono i costi di calcolo e la latenza, rendendoli più adatti per alcuni scenari applicativi con risorse limitate.

GPT-4.1 Mini: un equilibrio tra prestazioni ed efficienza

GPT-4.1 Mini è un modello di dimensioni ridotte che riduce la latenza di circa il 50% pur mantenendo prestazioni paragonabili a GPT-4o. Questo rende GPT-4.1 Mini molto adatto per alcuni scenari applicativi che richiedono una risposta rapida, come la traduzione in tempo reale, il riconoscimento vocale, ecc.

Nonostante le sue dimensioni ridotte, GPT-4.1 Mini supporta comunque la stessa finestra di contesto di 1 milione di token che può essere utilizzata in un singolo prompt. Questo rende GPT-4.1 Mini ancora in grado di elaborare una grande quantità di dati ed eccellere in varie attività.

GPT-4.1 Nano: un’arma per una risposta ultraveloce

GPT-4.1 Nano è il primo LLM di livello nano lanciato da OpenAI. Il livello nano è più piccolo ed economico del livello mini degli LLM di OpenAI. Questo rende GPT-4.1 Nano molto adatto per alcuni scenari applicativi che richiedono una risposta ultraveloce, come suggerimenti di completamento automatico, classificazione dei contenuti, ecc.

Nonostante le sue dimensioni minime, GPT-4.1 Nano mantiene comunque la finestra di contesto di 1 milione di token dei suoi fratelli maggiori. Questo rende GPT-4.1 Nano ancora in grado di elaborare una grande quantità di dati ed eccellere in varie attività.

In sintesi, GPT-4.1 Mini e GPT-4.1 Nano sono due scelte più leggere che, pur mantenendo determinate prestazioni, riducono i costi di calcolo e la latenza, rendendole più adatte per alcuni scenari applicativi con risorse limitate.

La strategia di prezzo di GPT-4.1

OpenAI ha adottato diverse strategie di prezzo per i modelli della serie GPT-4.1 per soddisfare le esigenze di diversi utenti.

• GPT-4.1: $2 per milione di token di input, $8 per milione di token di output.
• GPT-4.1 Mini: $0,40 per milione di token di input, $1,60 per milione di token di output.
• GPT-4.1 Nano: $0,10 per milione di token di input, $0,40 per milione di token di output.

Dalla strategia di prezzo, si può vedere che GPT-4.1 è un prodotto di fascia alta, adatto per scenari applicativi che richiedono prestazioni elevate e alta qualità. GPT-4.1 Mini e GPT-4.1 Nano sono più convenienti e adatti per alcuni scenari applicativi con risorse limitate.

Conclusione

GPT-4.1 è l’ultima serie di modelli generici lanciata da OpenAI, tra cui tre modelli: GPT-4.1, GPT-4.1 Mini e GPT-4.1 Nano. GPT-4.1 è stato ottimizzato in termini di prestazioni, capacità multimodale e capacità di seguire le istruzioni, il che gli conferisce un enorme potenziale in vari scenari applicativi. GPT-4.1 Mini e GPT-4.1 Nano sono più leggeri e adatti per alcuni scenari applicativi con risorse limitate.

Con il continuo sviluppo della tecnologia GPT-4.1, il suo potenziale in applicazioni pratiche diventerà sempre più grande. Non vediamo l’ora che GPT-4.1 ci porti più sorprese in futuro.