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const { OpenAI } = require('openai');
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messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
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const message = result.choices[0].message.content;
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main();
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print(f"Assistant: {message}")
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产品详情
💻 隆重推出 GPT-4.1：OpenAI 面向开发者的下一代人工智能
GPT-4.1 是 OpenAI 的尖端大型语言模型，旨在实现重大进步 编码能力， 按照指示， 和 长上下文处理该模型相比 GPT-4o 有了显著提升，在提供比 GPT-4.5 更优性能的同时，也降低了成本。它尤其擅长软件工程任务，针对实际开发者应用进行了强大的优化，包括前端编码、简化代码编辑以及严格遵循指令。
🔧 技术规格
上下文窗口和令牌容量
GPT-4.1 拥有令人印象深刻的输入上下文，高达 1,047,576 个Tokens （约75万字），可进行全面分析。它最多可生成……的输出。 32,768 个Tokens 一次性回复。
该模型的知识截止日期是 2024年5月31日反映了其训练数据的时效性。
API定价
输入标记： 每百万Tokens 2.1 美元
输出标记： 每百万Tokens 8.4 美元
性能基准
- ✅ SWE-bench 已验证： 52-54.6%（提升21.4% （基于 GPT-4o）
- 💯 指令执行（IFEval）： 87.4%（提升6.4% （基于 GPT-4o）
- 📚 长上下文推理（OpenAI-MRCR）： 使用 8000 个Tokens时准确率为 84%，使用 100 万个Tokens时准确率下降到 50%。
- 🌐 图推理（图游走）： 61.7%（提升19.7% （基于 GPT-4o）
- 🏆 多挑战基准测试： 38.3%（提升10.5% （基于 GPT-4o）
🚀 GPT-4.1 的主要功能
编程和软件开发
- 改进了前端代码，显著减少了不必要的修改。
- 改进了复杂软件项目的代码重构和调试。
- 遵循编程最佳实践 卓越的精度。
- 通过大量训练生成优化后的差异。
- 支持用于自主编码任务的高级智能开发工作流程。
- 实现 最先进的性能 在实际软件工程中。
长上下文处理
- 处理和解释包含多达 100万个Tokens 保持连贯性。
- 能够有效地从大型语料库中检索特定信息。
- 分析整个代码库，保持跨多个文件和函数的上下文。
- 能够更准确地处理多文档分析，适用于研究和法律应用。
- 针对以下方面进行了优化 XML 风格的分隔符 增强结构和信息记忆。
遵循以下说明
- 严格遵守明确的格式说明。 更高的一致性。
- 能够更准确地处理否定指令（禁止事项）。
- 能够执行多步骤有序指令，并具备较强的顺序理解能力。
- 执行排名和排序任务的准确率更高。
- 更字面地解读提示，需要 更明确的指示 从用户角度出发，实现最佳控制。
API功能
- 提供全面的函数调用支持，以便与外部工具集成。
- 优惠 流媒体功能 用于实时生成响应。
- 支持用于定义行为参数和约束的系统消息。
- 包括 视觉能力 通过图像输入，实现多模态理解。
📁 API 集成与可用性
GPT-4.1 可通过 AIML 的 API 服务获取，面向开发者和组织机构。OpenAI 计划逐步将 GPT-4.1 的功能集成到 ChatGPT 界面中。该系统为工具调用和复杂的智能体工作流程提供全面的支持，并具有更高的可靠性。
API 参考资料 - 文档
⚠️ 局限性和注意事项
- 性能下降： 准确率下降 84%（8000个Tokens） 大约 100万枚Tokens时可获得50%的收益 输入量极其庞大。
- 字面指令解释： 该模型对指令的理解比 GPT-4o 更为字面化，因此需要 更具体、更明确的提示 为了获得最佳效果。
- 用例优化： 它根据广泛的开发者反馈，针对特定使用场景进行了高度优化。
- GPT-4.5 的替代方案： GPT-4.1 将在 API 中取代 GPT-4.5，GPT-4.5 计划于 [日期] 停用。 2025年7月14日。
🏙️ 企业应用及用例
企业应用
- 📄 法律文件分析： 多文档审阅准确率提高了 17%（据汤森路透报道）。
- 💸 财务数据提取： 提取细粒度财务数据的性能提高了 50%（据凯雷集团报告）。
- 🔎 监管研究： 准确率提高了 53%，尤其是在多步骤逻辑任务方面（据 Blue J Legal 报道）。
推荐使用案例
- 需要高级推理和代码生成的复杂软件开发项目。
- 跨多个行业和领域的大规模文档分析。
- 具备更完善的多文档问答功能，并能更好地保留上下文信息。
- 智能体工作流程需要精确的指令遵循和多步骤执行。
- 对遗留系统的代码库有极强的理解能力和重构能力。
- 高效的 API 和集成开发，输出结构化信息，并生成准确的文档。
❓ 常见问题解答 (FAQ)
A1：GPT-4.1 在编码能力、指令跟踪和长上下文处理方面取得了显著进步，与 GPT-40 相比，在 SWE-bench Verified (21.4%) 和指令跟踪 (6.4%) 等基准测试中性能显著提高。
A2：GPT-4.1 可以处理多达 1,047,576 个标记的输入上下文，这大约是 750,000 个单词。
A3：GPT-4.1 的设计比 GPT-4.5 更具成本效益，输入Tokens的价格为每百万 2.1 美元，输出Tokens的价格为每百万 8.4 美元。
A4：是的，输入量极大时性能会下降（准确率从 8000 个标记时的 84% 降至 100 万个标记时的 50%）。此外，它会更字面地解释指令，因此用户需要提供更具体、更明确的提示才能获得最佳结果。
A5：据行业领导者报告，GPT-4.1 在法律文件分析（提升 17%）、金融数据提取（提升 50%）和监管研究（提升 53%）方面表现出色。
