GPT-4.1徹底解説：知っておくべき全て

OpenAIは、2025年4月14日に新世代の汎用モデル、GPT-4.1シリーズを発表しました。このシリーズは、開発者に焦点を当てた3つのモデル、GPT-4.1、GPT-4.1 mini、そしてGPT-4.1 nanoで構成されています。

OpenAIは、生成AI時代において広く知られるプロバイダーの一つです。

同社のAI研究の基礎となるのは、GPTシリーズのモデルであり、これはChatGPTサービスも支えています。ChatGPTは当初GPT-3によって駆動されていましたが、OpenAIがGPT-4やGPT-4oを含む新しいGPTモデルを開発するにつれて、着実に進化してきました。

OpenAIは、Google Gemini、Anthropic Claude、Meta Llamaなど、複数の競合他社からの競争激化に直面しています。この競争は、新しいモデル技術の急速なリリースを促しています。これらのモデルは、精度、コーディング性能、指示に正しく従う能力など、さまざまなパフォーマンス面で競い合っています。

2025年4月14日、OpenAIは新しい汎用モデルシリーズであるGPT-4.1を発表しました。開発者に強い焦点を当てており、新しいGPT 4.1モデルは当初APIを通じてのみ利用可能でした。

GPT-4.1とは？

GPT-4.1は、OpenAIによって開発されたTransformerベースの大規模言語モデル（LLM）のシリーズであり、同社のフラッグシップ汎用モデルとして位置付けられています。以前のGPT-4時代のモデルのアーキテクチャをベースにし、信頼性と情報処理の面での進歩を取り入れています。

GPT-4.1シリーズには、主要モデルであるGPT-4.1、GPT-4.1 mini、GPT-4.1 nanoの3つのモデルが含まれています。シリーズ内のすべての3つのモデルについて、OpenAIは高度なトレーニング方法を使用しており、同社は開発者からの直接的なフィードバックに基づいて設計されたと主張しています。

GPT-4.1は、汎用LLMとして非常に有用ですが、開発者体験に焦点を当てた一連の最適化が施されています。改善点の一つは、フロントエンドのコーディング能力が最適化されていることです。たとえば、OpenAIが新しいモデル向けに公開したライブ発表会で、同社はGPT-4.1が単一のプロンプトと非常に友好的なユーザーインターフェースを通じてアプリケーションを構築する方法を実演しました。

GPT-4.1モデルは、指示に従う能力を向上させるために最適化されています。以前のモデルと比較して、GPT-4.1は複雑なマルチステッププロンプトの指示をより緊密かつ正確に実行します。OpenAIの内部的な指示追跡ベンチマークでは、GPT-4.1は49％のスコアを獲得し、GPT-4oのわずか29％を大幅に上回りました。

GPT-4oと同様に、GPT-4.1はテキストと画像の分析をサポートするマルチモーダルモデルです。OpenAIは、GPT-4.1のコンテキストウィンドウを最大100万トークンまで拡張し、より長いデータセットを分析できるようにしました。より長いコンテキストウィンドウをサポートするために、OpenAIはGPT-4.1のアテンションメカニズムを改善し、モデルが長いデータセット内の情報を正しく解析および取得できるようにしました。

価格については、GPT-4.1の価格は、入力トークン100万個あたり2ドル、出力トークン100万個あたり8ドルであり、GPT-4.1シリーズのハイエンド製品となっています。

GPT 4.1 Miniとは？

GPT-4oと同様に、GPT-4.1にもminiバージョンがあります。miniバージョンの基本的な概念は、LLMのサイズを小さくし、より低いコストで実行できるようにすることです。

GPT-4.1 miniは、GPT-4oと同等の性能を維持しながら、レイテンシを約50％削減する、小型化されたモデルです。OpenAIによると、図、模式図、視覚的な数学を含む視覚タスクなど、複数のベンチマークでGPT-4oと同等かそれ以上の性能を発揮します。

フラッグシップのGPT-4.1モデルよりも小さいにもかかわらず、GPT-4.1 miniは、単一のプロンプトで使用される同じ100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートしています。

リリース時には、GPT-4.1 miniの価格は、入力トークン100万個あたり0.40ドル、出力トークン100万個あたり1.60ドルであり、フルバージョンのGPT-4.1モデルよりも安価です。

GPT 4.1 Nanoとは？

GPT-4.1 nanoは、OpenAIが導入した初のナノレベルのLLMです。ナノレベルは、OpenAIのLLMのミニレベルよりも小さく、コスト効率に優れています。

GPT-4.1 nanoは、OpenAIが新しく導入したGPT-4.1シリーズの中で最小かつ最も経済的なモデルです。サイズが小さいため、速度が最も速く、GPT-4.1またはGPT-4.1 miniよりもレイテンシが低くなっています。小型モデルですが、nanoモデルは、より大型の同等製品の100万トークンのコンテキストウィンドウを維持しており、大量のドキュメントやデータセットを処理できます。

OpenAIは、GPT-4.1 nanoを、包括的な推論能力よりも速度が優先される特定のアプリケーションの処理に非常に適していると位置付けています。nanoモデルは、自動補完の提案、コンテンツの分類、および大規模なドキュメントからの情報抽出など、迅速かつターゲットを絞ったタスクに使用できるように最適化されています。

リリース時には、GPT-4.1 nanoの価格は、入力トークン100万個あたり0.10ドル、出力トークン100万個あたり0.40ドルです。

GPTモデルシリーズの比較

以下の表は、GPT-4o、GPT-4.5、およびGPT-4.1のいくつかの主要なパラメータの比較を示しています。

GPT-4.1の技術的特性を詳細に分析する

GPT-4.1の強みをより良く理解するために、その背後にある技術的詳細について深く掘り下げてみましょう。OpenAIのフラッグシップ汎用モデルであるGPT-4.1の中核は、Transformerベースの大規模言語モデル（LLM）アーキテクチャにあります。このアーキテクチャにより、複雑なテキストと画像を処理および生成し、さまざまなタスクで優れたパフォーマンスを発揮できます。

Transformerアーキテクチャの利点

Transformerアーキテクチャは、近年、自然言語処理（NLP）分野における画期的な技術です。自己注意メカニズムを通じて、テキスト内の異なる単語間の関係を捉え、テキストの意味をより良く理解することができます。従来のリカレントニューラルネットワーク（RNN）と比較して、Transformerアーキテクチャには次の利点があります。

• 並列計算： Transformerアーキテクチャは、テキスト内のすべての単語を並行して処理できるため、計算効率が大幅に向上します。
• 長距離依存性： Transformerアーキテクチャは、テキスト内の長距離の依存関係を効果的に捉えることができ、これは長いテキストを理解するために不可欠です。
• 解釈可能性： Transformerアーキテクチャの自己注意メカニズムを視覚化できるため、モデルがどのように予測を行うかを理解するのに役立ちます。

GPT-4.1は、Transformerアーキテクチャのこれらの利点を継承し、さらに改善を加えて、さまざまなタスクでより優れたパフォーマンスを発揮できるようにしています。

トレーニングデータの多様性

GPT-4.1の強みは、大量の多様なトレーニングデータを使用していることにもあります。これらのデータには以下が含まれます。

• テキストデータ： ニュース記事、ブログ、書籍、コードなど、インターネット上のさまざまなテキスト。
• 画像データ： 写真、図、模式図など、インターネット上のさまざまな画像。

これらの多様なトレーニングデータを使用することで、GPT-4.1は豊富な知識とスキルを習得し、さまざまなタスクで優れたパフォーマンスを発揮することができます。

マルチモーダル能力の向上

GPT-4.1はテキストデータを処理できるだけでなく、画像データも処理できるため、強力なマルチモーダル能力を備えています。テキストと画像を組み合わせることで、GPT-4.1は世界をより良く理解し、より豊かで有用なコンテンツを生成することができます。

たとえば、GPT-4.1は次のことができます。

• 画像に基づいて説明を生成する： 画像が与えられると、GPT-4.1は画像の内容を説明するテキストを生成できます。
• テキストに基づいて画像を生成する： テキストが与えられると、GPT-4.1はテキストの内容に関連する画像を生成できます。
• 画像に関連する質問に答える： 画像と質問が与えられると、GPT-4.1は画像の内容に基づいて質問に答えることができます。

これらのマルチモーダル能力により、GPT-4.1はさまざまなアプリケーションシナリオで大きな可能性を秘めています。

指示に従う能力の最適化

GPT-4.1は、指示に従う能力を最適化し、ユーザーの意図をより良く理解し、ユーザーのニーズに合ったコンテンツを生成できるようにしました。この目標を達成するために、OpenAIは開発者からの直接的なフィードバックに基づいた高度なトレーニング方法を使用しました。

この方法を使用することで、GPT-4.1はユーザーの指示をより良く理解し、より正確で完全かつ有用なコンテンツを生成する方法を習得できます。

GPT-4.1の実際のアプリケーションにおける可能性

GPT-4.1は、強力な汎用モデルとして、さまざまな実際のアプリケーションで大きな可能性を秘めています。以下に、GPT-4.1の潜在的なアプリケーションシナリオをいくつか示します。

• カスタマーサービス： GPT-4.1を使用して、インテリジェントなカスタマーサービスロボットを構築し、カスタマーサービスの効率と品質を向上させることができます。
• コンテンツ作成： GPT-4.1を使用して、ニュース記事、ブログ、書籍などのコンテンツ作成を支援することができます。
• 教育： GPT-4.1を使用して、インテリジェントな個別指導システムを構築し、教育の個別化と効率を向上させることができます。
• 科学研究： GPT-4.1を使用して、データ分析、仮説の生成、論文の作成などの科学研究を支援することができます。
• 医療： GPT-4.1を使用して、病気の診断、治療計画の作成、健康に関するアドバイスの提供などの医療を支援することができます。

GPT-4.1技術の継続的な発展に伴い、その実際のアプリケーションにおける可能性はますます大きくなります。

GPT-4.1 MiniとNano：より軽量な選択肢

フラッグシップモデルのGPT-4.1に加えて、OpenAIはGPT-4.1 MiniとGPT-4.1 Nanoという2つのより軽量なモデルも発表しました。これらのモデルは、一定の性能を維持しながら、計算コストと遅延を削減し、リソースが限られたアプリケーションシナリオにより適しています。

GPT-4.1 Mini：性能と効率のバランス

GPT-4.1 Miniは、小型化されたモデルであり、GPT-4oと同等の性能を維持しながら、遅延を約50％削減します。これにより、GPT-4.1 Miniは、リアルタイム翻訳や音声認識など、迅速な応答が必要なアプリケーションシナリオに非常に適しています。

サイズは小さいですが、GPT-4.1 Miniは、単一のプロンプトで使用される同じ100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートしています。これにより、GPT-4.1 Miniは大量のデータを処理し、さまざまなタスクで優れたパフォーマンスを発揮できます。

GPT-4.1 Nano：高速応答の武器

GPT-4.1 Nanoは、OpenAIが発表した初のナノレベルLLMです。ナノレベルは、OpenAIのLLMのミニレベルよりも小さく、コスト効率に優れています。これにより、GPT-4.1 Nanoは、自動補完の提案やコンテンツ分類など、非常に高速な応答が必要なアプリケーションシナリオに非常に適しています。

サイズは最小ですが、GPT-4.1 Nanoは、より大型の同等製品の100万トークンのコンテキストウィンドウを維持しています。これにより、GPT-4.1 Nanoは大量のデータを処理し、さまざまなタスクで優れたパフォーマンスを発揮できます。

要するに、GPT-4.1 MiniとGPT-4.1 Nanoは、2つのより軽量な選択肢であり、一定の性能を維持しながら、計算コストと遅延を削減し、リソースが限られたアプリケーションシナリオにより適しています。

GPT-4.1の価格設定戦略

OpenAIは、GPT-4.1シリーズモデルに対して、さまざまなユーザーのニーズを満たすために、異なる価格設定戦略を採用しています。

• GPT-4.1： 100万個の入力トークンあたり2ドル、100万個の出力トークンあたり8ドル。
• GPT-4.1 Mini： 100万個の入力トークンあたり0.40ドル、100万個の出力トークンあたり1.60ドル。
• GPT-4.1 Nano： 100万個の入力トークンあたり0.10ドル、100万個の出力トークンあたり0.40ドル。

価格設定戦略からわかるように、GPT-4.1はハイエンド製品であり、高性能と高品質が必要なアプリケーションシナリオに適しています。GPT-4.1 MiniとGPT-4.1 Nanoは、より経済的で、リソースが限られたアプリケーションシナリオに適しています。

まとめ

GPT-4.1は、OpenAIが最新で発表した汎用モデルシリーズであり、GPT-4.1、GPT-4.1 Mini、およびGPT-4.1 Nanoの3つのモデルが含まれています。GPT-4.1は、性能、マルチモーダル能力、および指示に従う能力の面で最適化されており、さまざまなアプリケーションシナリオで大きな可能性を秘めています。GPT-4.1 MiniとGPT-4.1 Nanoは、より軽量で、リソースが限られたアプリケーションシナリオに適しています。

GPT-4.1技術の継続的な発展に伴い、その実際のアプリケーションにおける可能性はますます大きくなります。GPT-4.1が、今後私たちにさらなる驚きをもたらしてくれることを期待しています。