OpenAI porta GPT-4.1 e 4.1 mini su ChatGPT: cosa dovrebbero sapere le aziende

OpenAI sta lanciando GPT-4.1 , il suo nuovo modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) non ragionante che bilancia alte prestazioni con costi inferiori, per gli utenti di ChatGPT. L'azienda sta iniziando con gli abbonati paganti di ChatGPT Plus, Pro e Team, mentre l'accesso agli utenti Enterprise ed Education è previsto nelle prossime settimane.

Aggiunge anche GPT-4.1 mini, che sostituisce GPT-4o mini come versione predefinita per tutti gli utenti di ChatGPT, compresi quelli con la versione gratuita. La versione "mini" offre un parametro di scala ridotta e quindi una versione meno potente, ma con standard di sicurezza simili.

Entrambi i modelli sono disponibili tramite il menu a discesa "Altri modelli" nell'angolo superiore della finestra di chat all'interno di ChatGPT, offrendo agli utenti la flessibilità di scegliere tra GPT-4.1, GPT-4.1 mini e modelli di ragionamento quali o3, o4-mini e o4-mini-high.

Inizialmente destinato all'uso esclusivo da parte di sviluppatori di software e intelligenza artificiale di terze parti tramite l'interfaccia di programmazione delle applicazioni (API) di OpenAI, GPT-4.1 è stato aggiunto a ChatGPT in seguito al forte feedback degli utenti.

Michelle Pokrass, responsabile della ricerca post-formazione di OpenAI, ha confermato su X che il cambiamento è stato guidato dalla domanda, scrivendo: "Inizialmente pensavamo di mantenere solo questo modello di API, ma lo volevate tutti in chatgpt :) buona codifica!"

Kevin Weil, Chief Product Officer di OpenAI, ha scritto su X : "L'abbiamo creato per gli sviluppatori, quindi è molto efficace nella codifica e nel seguire le istruzioni: provatelo!"

GPT-4.1 è stato progettato sin dalle fondamenta per garantire praticità a livello aziendale.

Lanciata nell'aprile 2025 insieme a GPT-4.1 mini e nano , questa famiglia di modelli ha dato priorità alle esigenze degli sviluppatori e ai casi d'uso in produzione.

GPT-4.1 offre un miglioramento di 21,4 punti rispetto a GPT-40 nel benchmark di ingegneria del software verificato SWE-bench e un guadagno di 10,5 punti nelle attività di instruction-following nel benchmark MultiChallenge di Scale. Riduce inoltre la verbosità del 50% rispetto ad altri modelli, una caratteristica elogiata dagli utenti aziendali durante i primi test.

Contesto, velocità e accesso al modello

GPT-4.1 supporta le finestre di contesto standard per ChatGPT: 8.000 token per gli utenti gratuiti, 32.000 token per gli utenti Plus e 128.000 token per gli utenti Pro.

Secondo quanto affermato dallo sviluppatore Angel Bogado su X, questi limiti corrispondono a quelli utilizzati dai precedenti modelli ChatGPT, anche se sono in corso dei piani per aumentare ulteriormente le dimensioni del contesto.

Sebbene le versioni API di GPT-4.1 possano elaborare fino a un milione di token, questa capacità estesa non è ancora disponibile in ChatGPT, anche se è stato accennato al supporto futuro.

Questa capacità di contesto esteso consente agli utenti API di alimentare intere basi di codice o grandi documenti legali e finanziari nel modello, utile per rivedere contratti multi-documento o analizzare file di registro di grandi dimensioni.

OpenAI ha riconosciuto un certo degrado delle prestazioni con input estremamente grandi, ma i casi di test aziendali suggeriscono prestazioni solide fino a diverse centinaia di migliaia di token.

OpenAI ha inoltre lanciato un sito web denominato Safety Evaluations Hub, per consentire agli utenti di accedere alle metriche chiave sulle prestazioni dei vari modelli.

GPT-4.1 mostra risultati solidi in tutte queste valutazioni. Nei test di accuratezza fattuale, ha ottenuto un punteggio di 0,40 nel benchmark SimpleQA e di 0,63 in PersonQA, superando diversi predecessori.

Ha ottenuto inoltre un punteggio di 0,99 nella valutazione "non pericoloso" di OpenAI nei test di rifiuto standard e di 0,86 nei prompt più impegnativi.

Tuttavia, nel test di jailbreak StrongReject, un benchmark accademico per la sicurezza in condizioni avverse, GPT-4.1 ha ottenuto un punteggio di 0,23, dietro a modelli come GPT-4o-mini e o3.

Detto questo, ha ottenuto un ottimo punteggio di 0,96 nei prompt di jailbreak di origine umana, il che indica una sicurezza più solida nel mondo reale in condizioni di utilizzo tipiche.

In termini di aderenza alle istruzioni, GPT-4.1 segue la gerarchia definita da OpenAI (sistema prima dello sviluppatore, sviluppatore prima dei messaggi utente) con un punteggio di 0,71 per la risoluzione dei conflitti tra messaggi di sistema e utente. Offre inoltre ottime prestazioni nel proteggere le frasi protette ed evitare la divulgazione di soluzioni in scenari di tutoraggio.

Contestualizzazione di GPT-4.1 rispetto ai predecessori

Il rilascio di GPT-4.1 segue l'esame di GPT-4.5 , che ha debuttato a febbraio 2025 come anteprima di ricerca. Quel modello ha enfatizzato un migliore apprendimento non supervisionato, una base di conoscenza più ricca e una riduzione delle allucinazioni, scese dal 61,8% di GPT-40 al 37,1%. Ha inoltre evidenziato miglioramenti nelle sfumature emotive e nella scrittura di testi lunghi, ma molti utenti hanno trovato i miglioramenti impercettibili.

Nonostante questi progressi, GPT-4.5 ha attirato critiche per il suo prezzo elevato – fino a 180 dollari per milione di token in output tramite API – e per le prestazioni deludenti nei benchmark di matematica e codifica rispetto ai modelli della serie O di OpenAI. I dati di settore hanno evidenziato che, sebbene GPT-4.5 si sia dimostrato più efficace nelle conversazioni generali e nella generazione di contenuti, ha registrato risultati inferiori nelle applicazioni specifiche per sviluppatori.

Al contrario, GPT-4.1 è concepito come un'alternativa più veloce e mirata. Pur non avendo la vastità di conoscenze e l'ampia modellazione emozionale di GPT-4.5, è più adatto a supportare la programmazione in modo pratico e aderisce in modo più affidabile alle istruzioni per l'utente.

Sull'API di OpenAI, il prezzo di GPT-4.1 è attualmente di 2,00 $ per milione di token di input, 0,50 $ per milione di token di input memorizzati nella cache e 8,00 $ per milione di token di output.

Per chi cerca un equilibrio tra velocità e intelligenza a un costo inferiore, GPT-4.1 mini è disponibile a 0,40 $ per milione di token di input, 0,10 $ per milione di token di input memorizzati nella cache e 1,60 $ per milione di token di output.

I modelli Flash-Lite e Flash di Google sono disponibili a partire da $ 0,075-$ 0,10 per milione di token di input e da $ 0,30-$ 0,40 per milione di token di output, meno di un decimo del costo delle tariffe base di GPT-4.1.

Tuttavia, sebbene GPT-4.1 abbia un prezzo più elevato, offre benchmark di ingegneria del software più solidi e un'esecuzione più precisa delle istruzioni, il che può essere fondamentale per gli scenari di implementazione aziendale che richiedono affidabilità rispetto ai costi. In definitiva, GPT-4.1 di OpenAI offre un'esperienza premium in termini di precisione e prestazioni di sviluppo, mentre i modelli Gemini di Google si rivolgono alle aziende attente ai costi che necessitano di livelli di modello flessibili e funzionalità multimodali.

L'introduzione di GPT-4.1 offre vantaggi specifici ai team aziendali che gestiscono l'implementazione, l'orchestrazione e le operazioni sui dati di LLM:

• Gli ingegneri di intelligenza artificiale che supervisionano l'implementazione di LLM possono aspettarsi una maggiore velocità e un maggiore rispetto delle istruzioni. Per i team che gestiscono l'intero ciclo di vita di LLM, dall'ottimizzazione del modello alla risoluzione dei problemi, GPT-4.1 offre un set di strumenti più reattivo ed efficiente. È particolarmente adatto ai team snelli, sotto pressione per rilasciare rapidamente modelli ad alte prestazioni senza compromettere la sicurezza o la conformità.
• I responsabili dell'orchestrazione AI focalizzati sulla progettazione di pipeline scalabili apprezzeranno la robustezza di GPT-4.1 contro la maggior parte degli errori indotti dall'utente e le sue ottime prestazioni nei test di gerarchia dei messaggi. Questo semplifica l'integrazione in sistemi di orchestrazione che privilegiano coerenza, convalida del modello e affidabilità operativa.
• Gli ingegneri dei dati responsabili del mantenimento di un'elevata qualità dei dati e dell'integrazione di nuovi strumenti trarranno vantaggio dal ridotto tasso di allucinazioni e dalla maggiore accuratezza fattuale di GPT-4.1. Il suo comportamento di output più prevedibile contribuisce alla creazione di flussi di lavoro affidabili, anche in caso di risorse limitate.
• I professionisti della sicurezza IT incaricati di integrare la sicurezza nelle pipeline DevOps potrebbero trovare utile la resistenza di GPT-4.1 ai jailbreak più comuni e il suo comportamento di output controllato. Sebbene il suo punteggio accademico di resistenza al jailbreak lasci margini di miglioramento, le elevate prestazioni del modello contro gli exploit di origine umana contribuiscono a supportare un'integrazione sicura negli strumenti interni.

In tutti questi ruoli, il posizionamento di GPT-4.1 come modello ottimizzato per chiarezza, conformità ed efficienza di distribuzione lo rende un'opzione interessante per le medie imprese che cercano di bilanciare prestazioni ed esigenze operative.

Mentre GPT-4.5 ha rappresentato una pietra miliare nello sviluppo di modelli, GPT-4.1 si concentra sull'utilità. Non è il più costoso né il più multimodale, ma offre vantaggi significativi in ​​aree importanti per le aziende: accuratezza, efficienza di implementazione e costi.

Questo riposizionamento riflette una tendenza più ampia del settore: allontanarsi dalla creazione di modelli più complessi a qualsiasi costo e puntare a rendere modelli più performanti più accessibili e adattabili. GPT-4.1 soddisfa questa esigenza, offrendo uno strumento flessibile e pronto per la produzione per i team che desiderano integrare l'intelligenza artificiale in modo più approfondito nelle proprie attività aziendali.

Mentre OpenAI continua a evolvere la sua offerta di modelli, GPT-4.1 rappresenta un passo avanti nella democratizzazione dell'intelligenza artificiale avanzata per gli ambienti aziendali. Per i decisori che cercano di bilanciare capacità e ROI, offre un percorso più chiaro verso l'implementazione senza sacrificare prestazioni o sicurezza.