OpenAI präsentiert GPT-4.1: Mehr Leistung, weniger Kosten

Mit 54,6 % im SWE-Benchmark und 1 Mio Tokens sprengt GPT-4.1 alle Erwartungen. Wird das die KI-Welt verändern?

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OpenAI zündet die nächste Stufe: Mit GPT-4.1 stellt das Unternehmen eine neue Modellreihe vor, die nicht nur schneller, sondern auch genauer und kontextstärker arbeitet. Die Modelle sind exklusiv über die API zugänglich und reichen vom leistungsstarken GPT-4.1 über das effiziente Mini bis hin zum blitzschnellen Nano. Was genau bringt das Update – und warum könnte GPT-4.1 zum heimlichen Favoriten für Entwickler werden?

Mehr Präzision, mehr Geschwindigkeit: Was GPT-4.1 leistet

Mit der neuen Modellgeneration zielt OpenAI auf drei Kernbereiche: Codierung, präzises Befolgen von Anweisungen und die Analyse riesiger Textmengen.

Beim SWE-bench Verified Benchmark erzielt GPT-4.1 eine Genauigkeit von 54,6 %. Damit lässt es frühere Modelle klar hinter sich. Besonders bei Aufgaben wie Bugfixes oder Codeverständnis zeigt sich, wie gezielt das Modell arbeiten kann. Auch im Polyglot-Benchmark von Aider verbessert GPT-4.1 seine Trefferquote – im Ganzen wie im Detail.

Auch die Frontend-Entwicklung profitiert. In 80 % der Vergleichsfälle bevorzugten menschliche Bewerter die von GPT-4.1 erzeugten Webanwendungen gegenüber denen von GPT-4o.

Wenn Anweisungen auf Intelligenz treffen

In Sachen Promptverständnis zeigt GPT-4.1, was moderne KI leisten kann. Komplexe Anfragen, die exakte Formatvorgaben oder spezielle Negativbedingungen enthalten, meistert das Modell deutlich besser als sein Vorgänger.

Im MultiChallenge Benchmark legt GPT-4.1 um satte 10,5 Prozentpunkte zu und erreicht 38,3 %. Auch im IFEval Benchmark glänzt es mit einer Präzision von 87,4 %. Damit wird deutlich: Die Modellfamilie ist nicht nur stark im Rechnen, sondern auch im Verstehen – und das in einem Maß, das Anwendungen deutlich robuster und zuverlässiger macht.

Kontext ist alles: Die Magie der Million Tokens

GPT-4.1 kann Texte mit bis zu einer Million Tokens verarbeiten. Klingt abstrakt – ist aber ein Gamechanger. Denn ob es um juristische Dokumente, wissenschaftliche Artikel oder komplexe Codebasen geht: Die Fähigkeit, relevante Informationen unabhängig von ihrer Position zu erkennen, eröffnet neue Einsatzfelder.

Im „Needle-in-a-Haystack“-Test bleibt das Modell präzise, selbst wenn der gesuchte Fakt tief im Text vergraben ist. Im OpenAI-MRCR Benchmark punktet es mit klarer Differenzierung ähnlicher Anfragen. Und im Graphwalks Benchmark erreicht GPT-4.1 eine Genauigkeit von 61,7 % – bei Aufgaben, die logisches Denken über mehrere Absätze hinweg verlangen.

Drei Modelle, drei Einsatzbereiche

Die Vollversion richtet sich an komplexe Aufgaben und liefert maximale Performance – allerdings zum Premiumpreis. Die Mini-Variante ist ein schlankerer Kompromiss: fast so leistungsfähig wie GPT-4o, aber schneller und um 83 % günstiger.

Für reaktive Anwendungen wie Klassifikation oder Autovervollständigung eignet sich GPT-4.1 nano. Hier zählt vor allem eines: Tempo.

Mit diesen Optionen können Entwickler gezielt entscheiden, welche Balance aus Kosten, Leistung und Latenz sie brauchen.