Новая линейка OpenAI GPT‑4.1: миллион токенов и три модели

В апреле 2025 года OpenAI представила серию моделей GPT‑4.1 — сразу три версии: GPT‑4.1 (полноразмерная), GPT‑4.1 mini и GPT‑4.1 nano​. Все они значительно превосходят предшественников (GPT‑4.0, также называемый GPT‑4o, и GPT‑4o mini) по качеству кодирования, следованию инструкциям и работе с длинным контекстом​. Главная сенсация — поддержка контекста до 1 000 000 токенов​o. Это примерно 8 полных копий кода фреймворка React, которые теперь можно подать модели за один раз​! Для сравнения, у предыдущих GPT-4 максимальный контекст был 128 тысяч токенов. Обновился и «горизонт знаний» — GPT‑4.1 обучен на данных вплоть до июня 2024 года, что уменьшает количество ответов «не знаю» на современные вопросы.

GPT‑4.1 (основная модель) — флагман с максимальными возможностями. Она улучшила результаты на множестве бенчмарков: например, решает ~54.6% задач на SWE‑bench Verified (стандартный тест по разработке ПО), тогда как оригинальный GPT‑4o справлялся лишь с 33.2%​. Это рекордный показатель для моделей GPT и на 21% превышает результат GPT‑4o. Модель стала лучше генерировать код без лишних правок (доля «лишнего» кода снизилась с 9% до 2%​) и более строго придерживается форматов (например, может вносить правки в виде diff‑патчей, а не переписывать файл целиком​).

GPT‑4.1 mini — облегчённая модель, которая жертвует лишь небольшой долей качества ради скорости и цены. По многим заданиям mini догоняет или даже превосходит оригинальный GPT‑4.0. В тестах OpenAI «мини» не уступает GPT‑4o по интеллекту, но при этом выдаёт ответ почти вдвое быстрее и на 83% дешевле обходится по стоимости вызова​ (то есть стоимость снижена до ~17% от GPT‑4.0). Для разработчиков это означает, что многие задачи теперь можно решать «бюджетной» версией модели без ощутимой потери качества. GPT‑4.1 nano — новейшая и самая лёгкая модель в семействе, первый «нано»‑уровень от OpenAI. Nano — рекордсмен по скорости и цене: как отмечает OpenAI, это «самая быстрая и дешёвая модель за всю историю компании»​. Например, nano возвращает первый токен ответа менее чем за 5 секунд даже если запрос содержит 128k токенов контекста​. Она также поддерживает 1М контекста и показывает неплохой уровень интеллекта: ~80.1% на знаниевом тесте MMLU и 50.3% на задачах GPQA​. Хотя nano уступает «старшим братьям» в сложных размышлениях, она отлично подходит для простых и массовых задач — классификация, автодополнение кода, чат‑боты с короткими ответами​. В целом, появление mini и nano даёт веб‑разработчикам гибкость: можно выбрать мощную GPT‑4.1 для сложной логики или обработки гигантского документа, а для быстрых откликов или фоновых задач — задействовать nano с минимальными затратами.

Стоимость и скорость: что изменилось?

С практической точки зрения веб‑разработчика, GPT‑4.1 значительно снизила «цену входа» в использование топ‑моделей ИИ. Благодаря оптимизации инфраструктуры, новые модели стали дешевле и отзывчивее: полная GPT‑4.1 обходится примерно на 26% дешевле вызова, чем GPT‑4.0​. Модель GPT‑4.1 mini экономит ~83% расходов на каждый запрос относительно GPT‑4.0, приближаясь по цене к старому GPT‑3.5. А GPT‑4.1 nano побила все рекорды экономичности — всего около $0.10 за 1 миллион входных токенов по официальным тарифам! Это на порядки ниже стоимости GPT‑4 прошлого поколения. Вдобавок OpenAI увеличила скидку на повторно используемый контекст (prompt caching) до 75%​ — если ваш веб‑приложение шлёт модели одинаковый контекст много раз (например, общую инструкцию или базу знаний), большая часть этих токенов почти бесплатна. Появился и Batch API — возможность отправлять сразу пачку запросов за один вызов, что даёт ещё 50% скидки и повышает пропускную способность сервиса​. Для нас это значит, что интеграция ИИ в продакшн (скажем, массовый чат‑сервис или обработка сотен документов) стала значительно доступнее по деньгам, а отклик — быстрее. В тестах, полная GPT‑4.1 генерирует первый токен ответа за ~15 секунд при контексте 128k и около 60 секунд при максимальных 1M токенов​. Модели mini и nano выдают ответ быстрее: nano — менее 5 секунд до первого токена на тех же 128k входа. Таким образом, даже при работе с очень длинными сообщениями (например, загрузка целой книги или кода большого проекта) можно получить результат за минуту, а в типичных сценариях — почти мгновенно.

Интеграция GPT‑4.1 в веб‑приложения (Django и FastAPI)

Новые модели GPT‑4.1 доступны только через OpenAI API (в интерфейсе ChatGPT обычным пользователям они недоступны)​, поэтому веб‑разработчики сразу начали пробовать их в своих приложениях. Рассмотрим, как внедрить GPT‑4.1 на бэкенде с примерами для Django и FastAPI. Принципы интеграции схожи с предыдущими моделями, но длинный контекст и варианты mini/nano открывают новые возможности — например, можно одним запросом обрабатывать данные, ранее требовавшие разбивки на множество частей.

Django (Python) — популярный фреймворк, обычно использующий синхронные запросы. Вызов GPT‑модели может занять секунды, поэтому важно не блокировать основной поток выполнения. Обычно реализуют архитектуру: HTTP‑запрос → Django REST API View → постановка фонового задания → асинхронная обработка. Для этого отлично подходит связка Celery + Redis: Django отправляет задачу генерации ответа в очередь Celery, сразу возвращая клиенту ответ о начале обработки (HTTP 202)​. Celery‑воркер в фоне берёт задачу и вызывает OpenAI API, а после получения результата может сохранить его в базу или отправить фронтенду через WebSocket (Django Channels) для мгновенного отображения​. Ниже приведён упрощённый пример интеграции GPT‑4.1 в Django:

pythonCopyEdit# views.py – обработка входящего запроса в Django REST Framework
from rest_framework.decorators import api_view
from rest_framework.response import Response
from myapp.tasks import execute_ai_agent  # Celery task

@api_view(['POST'])
def ask_ai(request):
    prompt = request.data.get('prompt')
    user_id = request.user.id
    # Отправляем задачу в Celery (асинхронно)
    result = execute_ai_agent.delay(prompt, user_id)
    # Возвращаем сразу ID задачи, клиент сможет получить ответ позже
    return Response({"task_id": result.id}, status=202)

pythonCopyEdit# tasks.py – фоновая задача Celery, вызывающая GPT-4.1 через OpenAI API
import openai
from celery import shared_task

@shared_task
def execute_ai_agent(prompt, user_id):
    openai.api_key = "СКРЫТЫЙ_API_КЛЮЧ"
    # Выбираем модель: например, mini для быстрого ответа при хорошем качестве
    completion = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4.1-mini",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    answer = completion.choices[0].message["content"]
    # Здесь можно сохранить ответ в БД или отправить через WebSocket клиенту
    return answer

В этом примере Django получает запрос с промптом пользователя и сразу поручает задачу Celery‑воркеру. Воркер вызывает API GPT‑4.1 mini. Mini выбрана, чтобы уменьшить время отклика — она вдвое быстрее полной модели​. Когда OpenAI возвращает ответ, результат можно сохранить или передать фронтенду. Благодаря Django Channels, можно даже отправлять промежуточные данные в режиме реального времени: OpenAI API поддерживает streaming‑ответы, позволяя получать токены текста по мере генерации. В Django это организуют через WebSocket: воркер читает поток ответов и пушит клиенту, имитируя «набор текста» ботом — так работает, например, ChatGPT.

FastAPI (Python) — современный асинхронный фреймворк, упрощающий работу с внешними асинхронными вызовами. Здесь мы можем обойтись без отдельной очереди: FastAPI позволяет писать async‑эндпоинты и вызывать OpenAI API напрямую, не блокируя другие запросы. Библиотека OpenAI уже умеет работать с asyncio — есть метод await openai.ChatCompletion.acreate(...) для асинхронного вызова API. Ниже — пример простейшего API на FastAPI, который обращается к GPT‑4.1 nano для автодополнения текста:

pythonCopyEditfrom fastapi import FastAPI
import openai, asyncio

app = FastAPI()
openai.api_key = "ВАШ_API_КЛЮЧ"

@app.post("/complete/")
async def complete_text(prompt: str):
    # Вызовем самую быструю модель nano для мгновенного авто-дополнения
    response = await openai.ChatCompletion.acreate(
        model="gpt-4.1-nano",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        max_tokens=100  # ограничим длину ответа
    )
    answer = response.choices[0].message.content
    return {"answer": answer}

Этот эндпоинт сразу возвращает JSON с сгенерированным продолжением текста. Благодаря async/await сервер может обслуживать другие запросы, пока ждёт ответ от OpenAI. В реальном приложении вы, конечно, добавите авторизацию, обработку ошибок (например, таймаутов или превышения лимитов), а также, возможно, буферизацию длинного контекста. Но общий шаблон остаётся: несколько строчек кода, и мощь GPT‑4.1 у вас в приложении.

Практические советы интеграции: Не забудьте регулировать параметр temperature (степень креативности ответа) — для строго сформатированных ответов или кода лучше ставить 0, для творческих идей — ~0.7. Используйте вариант модели по потребностям: full‑модель — для сложных анализов или когда важна максимальная точность, mini — для чат‑ботов и помощников, nano — для мгновенных подсказок или когда счёт идёт на центы. Также учитывайте размер запросов: хотя модели и принимают до миллиона токенов, передавать им огромные тексты стоит лишь при реальной необходимости — обработка 1M токенов займёт около минуты​ и обойдётся в несколько долларов. Часто эффективнее предварительно сузить контекст (например, поискать релевантные документы и отправить только их части). Тем не менее, возможность за один вызов переварить целую библиотеку или сотни страниц текста — революционная особенность GPT‑4.1, которая упрощает жизнь разработчика. Теперь не нужно ломать голову над разбиением данных — можно скормить модели всю информацию и получить ответ, что особенно ценно в веб‑сервисах типа «загрузите документ — получите анализ».

Создание AI-агентов с GPT‑4.1: новые возможности

Отдельно стоит поговорить об ИИ‑агентах — программах, которые самостоятельно выполняют сложные многошаговые задачи, обращаясь к языковой модели для рассуждений и решений. GPT‑4.1 явно разрабатывался с прицелом на агентные применения​. Модель стала гораздо надёжнее в многошаговых диалогах, лучше держит контекст разговора и извлекает детали из предыдущих сообщений​. Для разработчиков это означает, что при создании автономного агента (например, ассистента, который сам планирует действия, запрашивает доп. данные и т. д.) GPT‑4.1 будет реже «забывать» указания и ранее полученную информацию.

Ещё одно улучшение — модель точнее следует инструкциям и ограничениям. По данным OpenAI, на внутренних тестах по сложным многошаговым инструкциям GPT‑4.1 набрала ~38.3% баллов против 27.8% у GPT‑4o​, существенно меньше нарушает запреты и лучше выполняет условия формата ответа​. Например, если задать модели последовательность действий («сначала спроси имя, потом email, затем выдай отчёт»), новая версия строго соблюдает порядок и не перескакивает через шаги. Для ИИ‑агента, который должен чётко следовать сценарию или бизнес‑логике, это критично. Разработчики отмечают, что GPT‑4.1 эффективнее вызывает инструменты: сервис Windsurf сообщил, что при использовании их инструментов (функций) модель стала на 30% лучше выбирать нужный инструмент и избегать лишних вызовов​. Это заслуга дообучения GPT‑4.1 на последовательностях типа «Plan‑Act‑Reflect», а также встроенной поддержки Function Calling API (когда модель сама решает, какую функцию вызвать и с какими аргументами). С GPT‑4.1 намного проще сделать агента, который может, к примеру, сам вызвать функцию поиска по базе знаний или доступа к внешнему API, чтобы получить дополнительную информацию, прежде чем ответить пользователю.

Примеры AI‑агентов на базе GPT‑4.1 уже появились в разных сферах. Взять юридическую область: компания Thomson Reuters интегрировала GPT‑4.1 в своего профессионального помощника CoCounsel. Результат — рост точности анализа юридических документов на 17% по сравнению с GPT‑4.0​. Агенты на GPT‑4.1 лучше справляются с мульти‑документными задачами: CoCounsel умеет параллельно анализировать несколько длинных контрактов, находить противоречия между ними и давать юристу сводку различий. В финансовой сфере инвестиционная компания Carlyle использовала GPT‑4.1 для автоматической выжимки цифр из огромных PDF и таблиц — модель оказалась на 50% эффективнее прежних решений, впервые уверенно преодолев проблемы типа «иголка в стоге сена», когда нужные данные терялись среди тысяч строк отчёта​. Иначе говоря, длинный контекст + улучшенное понимание = агенты, которые «читают» десятки страниц сразу и выдают точный ответ. Раньше без разбивки текста на части и сложного кода такого не добиться.

Для веб‑разработчика создание своего GPT‑агента сейчас стало проще благодаря появлению высокоуровневых инструментов. Скажем, фреймворки вроде LangChain или LlamaIndex позволяют описать логику агента (какие шаги он делает, какими данными оперирует) в пару десятков строк — а GPT‑4.1 берёт на себя «мозговую работу». Если раньше для сложной цепочки приходилось писать отдельный код и жёстко склеивать ответы модели, то теперь можно доверить модели самой планировать шаги. Многие эксперименты с AutoGPT‑подобными системами (где AI сам себе ставит цели и пытается их достичь) получают новый импульс благодаря GPT‑4.1: более высокий уровень «интеллекта» и надёжности означает меньше бессмысленных циклов и больше успешных автоматизаций. Например, внутренняя команда LlamaIndex поделилась, что их прототип агентного помощника под управлением GPT‑4.1 смог сгенерировать минимальное веб‑приложение (FastAPI‑бэкенд + Next.js фронтенд) всего из 5 файлов, практически без ручной правки​. Это показывает потенциал: модель сама пишет код, разбивая задачу на файлы и функции — по сути, действует как самостоятельный junior‑разработчик. Конечно, до полностью автономных ИИ‑агентов ещё далеко, но GPT‑4.1 устранил множество препятствий: с ним агенты лучше понимают инструкции, держат большой контекст «в голове» и могут гибко использовать инструменты.

Сравнение GPT‑4.1 с предыдущими моделями и конкурентами

По сравнению с GPT‑4.0 (2023) GPT‑4.1 — значительный шаг вперёд. Главное отличие — контекст 1M против прежних 32k токенов, что радикально расширяет классы задач (анализ больших кодовых баз, многодокументные вопросы и т. д.)​. GPT‑4.1 обучена на более свежих данных (2024 г. вместо cutoff 2021 г.), поэтому более осведомлена об изменениях мира. Улучшена архитектура модели: так, на комплексных инструкциях GPT‑4.1 примерно на 10–20% точнее предшественницы​, а в программировании — на десятки процентов (пример с SWE‑бенчмарком: 54.6% против 33.2% у GPT‑4.0)​. При всём этом новая модель дешевле и быстрее: OpenAI удалось оптимизировать инференс, поэтому latency и цена снижены, как мы отмечали ранее (−26% стоимости на типовых запросах)​. Интересно, что OpenAI выпустила в 2024 г. промежуточную модель GPT‑4.5 как эксперимент, но с появлением 4.1 её быстро выводят из API​ — GPT‑4.1 вобрала всё лучшее из GPT‑4.5, но при заметно меньших расходах ресурсов. Таким образом, GPT‑4.1 фактически открывает «версию 4 второго поколения».

По сравнению с GPT‑3.5 (семейство моделей 2022 г., включая ChatGPT API) разрыв ещё больше. GPT‑3.5 Turbo поддерживала лишь 4k токенов (позже вышла версия на 16k), намного слабее справлялась с длинной логикой и кодом. Многие трюки, требовавшиеся для GPT‑3.5 (разбиение текста на куски, сложный промпт‑инжиниринг для получения форматированного вывода) с GPT‑4.1 не нужны — модель сама достаточно «умна», чтобы понять сложное задание с минимумом примеров. Конечно, стоимость GPT‑4.1 всё ещё выше, чем у GPT‑3.5, но появление мини‑версии сглаживает этот момент: GPT‑4.1 mini по цене сопоставима с GPT‑3.5, а по качеству близка к GPT‑4​. Например, mini решает сложные математические или кодовые задачи, которые GPT‑3.5 не по зубам, при этом её вызов всё ещё очень дешёв. В итоге роль GPT‑3.5 как «бюджетного варианта» уменьшается — теперь есть более умные модели почти за те же деньги. GPT‑3.5 можно оставить для совсем простых вещей (где качество не критично или нужен супербыстрый отклик на короткий вопрос), но во многих веб‑сценариях GPT‑4.1 mini/nano вытесняют GPT‑3.5, предоставляя лучший результат за умеренную плату.

Соперники от Anthropic: Claude 3.5/3.7 (Sonnet). Компания Anthropic развивает линейку Claude, конкурирующую с GPT. В 2024 году они выпустили модель Claude 3.5 Sonnet, которая также ориентирована на улучшение интеллекта и скоростей. Claude 3.5 Sonnet имеет контекст около 200 тысяч токенов​ — впечатляюще, но в 5 раз меньше, чем у GPT‑4.1. Зато Claude традиционно силён в быстроте и дешевизне: заявлено, что Sonnet работает в 2 раза быстрее предыдущей модели (Claude 3 Opus) и стоит $3 за миллион входящих токенов и $15 за миллион исходящих​. Для сравнения, у GPT‑4.1 цена порядка $22–30 за миллион токенов (оценочно, исходя из $0.022–0.03 за 1k в GPT‑4). Значит, Claude пытается взять удешевлением и большим контекстом — раньше это было его преимуществом (Claude 2 первым давал 100k контекст летом 2023), но теперь OpenAI вырвалась вперёд с 1M контекста. По интеллектуальным способностям Claude и GPT идут ноздря в ноздрю. Sonnet позиционируется как модель, превосходящая по ряду тестов конкурентов и предыдущий Claude 3​. Например, в внутреннем кодовом экзамене Anthropic, Sonnet решила ~64% задач против 38% у Claude 3 Opus​. По похожим метрикам GPT‑4.1 решает ~54–55% задач (SWE‑бенч, agentic coding eval)​. Разница методик не даёт прямого сравнения, но можно сказать, что GPT‑4.1 и Claude 3.5 Sonnet — оба на вершине качества, с небольшими различиями: где‑то лидирует OpenAI, где‑то Anthropic. Известно, что Claude традиционно лучше «болтает» — его ответы чаще более развернутые и ориентированные на поддержание дружелюбного тона (Anthropic применяет Constitutional AI — особый подход к обучению, задающий ИИ принципы общения). GPT‑4.1 же подчёркнуто практичен: строго по инструкциям, без лишней «философии», если не просить. Для разработчика выбор может зависеть от задачи: скажем, для творческого собеседника Claude может дать более длинные и «человечные» реплики, а для решателя чёткой задачи GPT‑4.1 обеспечит структуру и формат. Впрочем, границы стираются — GPT‑4.1 тоже научился шутить и вести диалог, а Claude 3.7 (последующий Sonnet‑апдейт) получил навыки распознавания визуальной информации (чтение диаграмм, графиков)​. Кстати, Vision‑возможности: GPT‑4.1 умеет анализировать изображения не хуже GPT‑4, а mini‑модель порой даже обходит GPT‑4.0 на некоторых визуальных задачах​. Anthropic тоже на месте не стоит: Claude 3.7 Sonnet научился читать текст с картинок и понимать инфографику, что полезно для доменов от логистики до финансов​. По этой части оба конкурента движутся параллельно, а вот по контексту OpenAI сейчас впереди. В практических сценариях типа «засунуть весь корпоративный вики в модель и устроить чатбота для сотрудников» GPT‑4.1 даст больше памяти. Зато стоимость у Claude может быть ниже при сопоставимом качестве для диалоговых задач. В итоге конкурентная гонка здесь пошла на пользу нам, разработчикам: можно выбирать модель под задачу и бюджет, а интеграция обоих через API схожа.

Конкурент от Google: PaLM 2 / Gemini. Google ответил на GPT‑4 своей линейкой Gemini, разрабатываемой объединённой командой Google AI и DeepMind. К началу 2025 года анонсирован Gemini 2.5 Pro — модель нового поколения, которая сразу заняла лидирующие места в рейтингах качества. По заявлению Google, Gemini 2.5 Pro — это «thinking model», способная размышлять перед ответом, что даёт серьёзный прирост в точности и сложности решаемых задач​. Действительно, на ряде бенчмарков Gemini 2.5 вышла вперёд. В тестах по математике, науке и кодингу модель обошла даже GPT‑4.5 и Claude 3.7 Sonnet​. Например, на упомянутом ранее SWE‑бенчмарке (реальные задачи по разработке ПО) Gemini 2.5 Pro показала 63.8% успешных решений (используя авто‑агент для взаимодействия с репозиторием)​, что выше результата GPT‑4.1 (~54.6%). Google делает упор на агентность и интеграцию: Gemini легко подключается к инструментам и API Google, умеет генерировать не просто код, а сразу готовые приложения (в демо она генерировала целые веб‑приложения с интерфейсом)​. Ещё одна сильная сторона — мультимодальность: Gemini изначально создавалась как мультимодальная модель, обученная и на тексты, и на изображения, и даже на данные из робо‑среды. В свежем релизе Gemini 2.5 показали функцию «thinking» — модель как бы прогоняет внутренний Chain‑of‑Thought перед тем, как выдать ответ, что похоже на встроенную самопроверку. Всё это приносит свои плоды в сложных задачах. Однако про максимальную длину контекста у Google пока нет публичных данных: упоминается возможность обрабатывать большие объемы, но, вероятно, это десятки или сотни тысяч токенов, а не миллион. Также Google предлагает разные варианты модели — Gemini 2.5 Flash (облегчённая версия для быстрых ответов) и облачные сервисы для развёртывания (Vertex AI, будущее размещение on‑premises)​. В целом, Gemini — грозный конкурент, особенно учитывая экосистему Google. Для Python‑разработчика это выражается в появлении альтернативных API — например, PaLM API (предшественник Gemini, PaLM 2) уже доступен, и Google наверняка интегрирует Gemini во все свои продукты. Но на текущий момент (середина 2025) OpenAI GPT‑4.1 удерживает позиции в плане универсальной доступности и экстремально длинного контекста, тогда как Gemini пока больше research‑прорыв, доступный ограниченно. Если ваш веб‑продукт развёрнут в Google Cloud, вполне можно присмотреться к Gemini, но нужно учитывать, что OpenAI API всё ещё предоставляет более зрелую инфраструктуру и сообщество.

Вывод: GPT‑4.1 закрепила лидерство OpenAI, резко подняв планку возможностей ИИ для разработчиков. Для веб‑разработчика на Python появление GPT‑4.1 — отличная новость: теперь можно решать задачи, которые год назад казались фантастикой. Проанализировать за один запрос тысячи строк кода и получить готовый патч? Пожалуйста (OpenAI научила модель даже выдавать diff, чтобы проще мёрджить изменения​). Создать чатбота, держа в его контексте всю базу знаний компании? Легко — миллион токенов хватит с запасом, и модель не упустит детали​. Запустить на сайте умного помощника, который почти не ошибается в сложных инструкциях? Теперь это реально: GPT‑4.1 меньше галлюцинирует и лучше знает свои границы, например, честно отвечает «не знаю» в нужных случаях​. При всём при этом интеграция через API осталась простой, а выбор моделей (full/mini/nano) позволяет найти баланс между качеством и скоростью. Конкуренты тоже не спят, так что впереди нас ждёт ещё немало интересного — но уже сейчас можно смело брать GPT‑4.1 в свой стек и экспериментировать с новыми «фишками» ИИ на практике. Время, когда каждый веб‑продукт сможет иметь своего умного помощника или агента, явно наступает прямо сейчас, и GPT‑4.1 — один из тех инструментов, что делают это возможным.