GPT 4.1: funzionalità, accesso, confronto con GPT-4o e altro ancora

OpenAI ha rilasciato di recente GPT-4.1, una nuova famiglia di modelli progettata specificamente per i compiti di coding. Sono confuso quanto te per il salto di naming da GPT-4.5 a GPT-4.1, ma per fortuna i benchmark non fanno lo stesso passo indietro—anzi.

Il rollout è iniziato il 14 aprile con accesso solo via API. Poi, il 14 maggio, OpenAI ha iniziato a portare GPT-4.1 nell’app di ChatGPT. Gli utenti del piano gratuito non potranno selezionare GPT-4.1 manualmente, ma ora beneficiano di GPT-4.1 Mini come nuovo fallback predefinito, che sostituisce GPT-4o Mini.

GPT-4.1 è disponibile in tre dimensioni: GPT-4.1, GPT-4.1 Mini e GPT-4.1 Nano. Tutti e tre supportano fino a 1 milione di token di contesto e introducono miglioramenti significativi in coding, aderenza alle istruzioni e comprensione di contesti lunghi. Sono anche più economici e veloci rispetto alle versioni precedenti.

In questo articolo, ti guiderò attraverso ciò che può fare ciascun modello, come si confronta con GPT-4o e GPT-4.5, e come si posiziona nei benchmark e nell’uso reale.

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Che cos’è GPT-4.1?

La suite di modelli GPT-4.1 comprende tre modelli: GPT-4.1, GPT-4.1 Mini e GPT-4.1 Nano. Sono pensati per gli sviluppatori che necessitano di prestazioni migliori, contesti più lunghi e una maggiore prevedibilità nel seguire le istruzioni. Ogni modello supporta fino a 1 milione di token di contesto, un grande salto rispetto al limite di 128K delle versioni precedenti come GPT-4o.

Fonte: OpenAI

Nonostante l’architettura condivisa, ogni versione è messa a punto per casi d’uso diversi. Vediamole nel dettaglio.

GPT-4.1

Questo è il modello di punta. Se vuoi le migliori prestazioni complessive tra coding, aderenza alle istruzioni e attività con contesto lungo, è quello giusto. È progettato per gestire workflow di sviluppo complessi o processare documenti di grandi dimensioni in un unico prompt.

Nei benchmark, supera GPT-4o nell’ingegneria del software reale (SWE-bench), nell’aderenza alle istruzioni (MultiChallenge) e nel ragionamento su contesti lunghi (MRCR, Graphwalks). È anche sensibilmente migliore nel rispettare struttura e formattazione—pensa a risposte in XML, istruzioni ordinate e vincoli negativi come «non rispondere a meno che…».

Puoi anche fare fine-tuning di GPT-4.1 fin dal giorno del lancio, il che lo apre a più casi d’uso in produzione in cui contano controllo del tono, del formato o della conoscenza di dominio.

GPT-4.1 Mini

GPT-4.1 Mini è l’opzione di fascia media, che offre quasi le stesse capacità del modello completo ma con latenza e costi inferiori. Eguaglia o supera GPT-4o in molti benchmark, inclusi aderenza alle istruzioni e ragionamento basato su immagini.

È destinato a diventare la scelta predefinita per molti casi d’uso: abbastanza veloce per strumenti interattivi, abbastanza intelligente da seguire istruzioni dettagliate e significativamente più economico del modello completo.

Come la versione completa, supporta 1 milione di token di contesto ed è già disponibile per il fine-tuning.

GPT-4.1 Nano

Nano è il più piccolo, veloce ed economico del gruppo. È pensato per compiti come autocompletamento, classificazione ed estrazione di informazioni da documenti di grandi dimensioni. Pur essendo leggero, supporta comunque la finestra di contesto completa da 1 milione di token.

È anche il modello OpenAI più piccolo, veloce ed economico di sempre, a circa 10 centesimi per milione di token. Non ottieni le piene capacità di ragionamento e pianificazione dei modelli più grandi, ma per certi compiti non è quello il punto.

GPT-4.1 vs GPT-4o e GPT-4.5

Prima di entrare nei benchmark (che tratteremo nel dettaglio nella prossima sezione), vale la pena capire come GPT-4.1 differisca, nella pratica, da GPT-4o e GPT-4.5.

Più intelligente di GPT-4o, più pratico di GPT-4.5

GPT-4.1 migliora le capacità di GPT-4o mantenendo la latenza più o meno sullo stesso livello. In pratica, significa che gli sviluppatori ora ottengono prestazioni migliori senza pagare in reattività.

Fonte: OpenAI

Scomponiamo il grafico sopra:

• GPT-4.1 e GPT-4o si collocano più o meno nello stesso punto per la latenza, ma GPT-4.1 è in testa per intelligenza. Quindi ottieni un modello più intelligente (ed economico) a una velocità simile.
• GPT-4.1 Mini è anche più capace di GPT-4o Mini, ma questo incremento comporta un piccolo compromesso: un leggero aumento della latenza.
• GPT-4.1 Nano è il chiaro vincitore in velocità, posizionandosi più a sinistra nel grafico. Non è altrettanto forte su MMLU, ma è previsto—è progettato per compiti leggeri dove la velocità conta più del ragionamento puro.

GPT-4.5, invece, è sempre stato presentato come una preview di ricerca. Pur avendo un forte ragionamento e qualità di scrittura, comportava più overhead. GPT-4.1 offre risultati simili o migliori nei benchmark chiave ma è più economico e reattivo—tanto che OpenAI prevede di ritirare completamente il 4.5 entro metà luglio per liberare più GPU.

1 milione di token di contesto

Tutti e tre i modelli GPT-4.1—standard, Mini e Nano—supportano fino a 1 milione di token di contesto. È oltre 8 volte quanto offriva GPT-4o.

Questa capacità di contesto lungo abilita casi d’uso pratici come processare interi log, indicizzare repository di codice, gestire workflow legali multi-documento o analizzare trascrizioni lunghe—il tutto senza dover spezzare o riassumere in anticipo.

Migliore aderenza alle istruzioni

GPT-4.1 segna anche un cambiamento nell’affidabilità con cui i modelli seguono le istruzioni. Gestisce prompt complessi che coinvolgono passi ordinati, vincoli di formattazione e condizioni negative (come rifiutare di rispondere se la formattazione è sbagliata).

In pratica, questo significa due cose: meno tempo speso a elaborare i prompt e meno tempo a ripulire l’output dopo.

Benchmark di GPT-4.1

GPT-4.1 mostra progressi in quattro aree chiave: coding, aderenza alle istruzioni, comprensione di contesti lunghi e compiti multimodali.

Prestazioni nel coding

Su SWE-bench Verified—un benchmark che inserisce il modello in un vero codebase e gli chiede di completare issue end-to-end—GPT-4.1 ottiene il 54,6%. È un salto rispetto al 33,2% di GPT-4o e al 38% di GPT-4.5. È anche notevole che GPT-4.1 ottenga un punteggio superiore a o1 e o3-mini.

Fonte: OpenAI

Supera anche di oltre il doppio le prestazioni di GPT-4o sul benchmark polyglot diff di Aider, raggiungendo il 52,9% di accuratezza sui diff di codice in più linguaggi e formati. GPT-4.5 ha ottenuto il 44,9% nello stesso compito. GPT-4.1 è anche più preciso: nelle valutazioni interne, le modifiche di codice superflue sono scese dal 9% (GPT-4o) al 2%.

Fonte: OpenAI

Al di là dei punteggi di benchmark, la demo di frontend coding presentata da OpenAI è un buon esempio visivo delle prestazioni superiori di GPT-4.1. Il team ha chiesto a entrambi i modelli di costruire la stessa app di flashcard, e i valutatori umani hanno preferito l’output di GPT-4.1 nell’80% dei casi.

Fonte: OpenAI

Windsurf, uno degli alpha tester, ha riportato un miglioramento del 60% sul proprio benchmark interno di coding. Un’altra azienda, Qodo, ha testato GPT-4.1 su vere pull request di GitHub e ha riscontrato che produceva suggerimenti migliori nel 55% dei casi, con meno modifiche irrilevanti o eccessivamente verbose.

Aderenza alle istruzioni

GPT-4.1 è più letterale—e più affidabile—nel seguire le istruzioni, soprattutto per compiti che coinvolgono più passaggi, regole di formattazione o condizioni. Nel test interno di OpenAI sull’aderenza alle istruzioni (sottoinsieme difficile), GPT-4.1 ha ottenuto il 49,1%, rispetto al 29,2% di GPT-4o. Qui GPT-4.5 è leggermente avanti con il 54%, ma il divario tra 4.1 e 4o è significativo.

Fonte: OpenAI

Su MultiChallenge, che verifica se un modello sa seguire istruzioni multi-turn e ricordare vincoli introdotti in precedenza nella conversazione, GPT-4.1 ottiene il 38,3%—rispetto al 27,8% di GPT-4o. E su IFEval, che testa la conformità a requisiti di output chiaramente specificati, GPT-4.1 raggiunge l’87,4%, un miglioramento solido rispetto all’81% di GPT-4o.

In pratica, questo significa che GPT-4.1 è migliore nel rispettare passi ordinati, rifiutare input malformati e rispondere nel formato richiesto—soprattutto in output strutturati come XML, YAML o markdown. Rende anche più semplice costruire workflow di agent affidabili senza molti tentativi di prompt.

Ragionamento su contesti lunghi

Tutti e tre i modelli GPT-4.1—standard, Mini e Nano—supportano fino a 1 milione di token di contesto. È un aumento di 8 volte rispetto a GPT-4o, che si fermava a 128K. Altrettanto importante: non c’è un costo extra per usare quella finestra di contesto. È tariffata come qualsiasi altro prompt.

Ma i modelli riescono davvero a sfruttare tutto quel contesto? Nel test di OpenAI «ago nel pagliaio», GPT-4.1 ha trovato in modo affidabile contenuti inseriti in qualsiasi punto—inizio, mezzo o fine—all’interno dell’intero input da 1M di token.

Fonte: OpenAI

Graphwalks, un benchmark che testa il ragionamento multi-hop in contesti lunghi, colloca GPT-4.1 al 61,7%—un salto consistente rispetto al 41,7% di GPT-4o, anche se ancora sotto GPT-4.5 al 72,3%.

Questi miglioramenti emergono anche nei test reali. Thomson Reuters ha visto un incremento del 17% nell’analisi legale multi-documento usando GPT-4.1, mentre Carlyle ha riportato un miglioramento del 50% nell’estrazione di dati granulari da densi report finanziari.

Compiti multimodali e di visione

Sui compiti multimodali, GPT-4.1 fa ulteriori progressi. Ha ottenuto il 72,0% nel benchmark Video-MME, che prevede di rispondere a domande su video da 30–60 minuti senza sottotitoli—rispetto al 65,3% di GPT-4o.

Su benchmark ricchi di immagini come MMMU, ha raggiunto il 74,8% contro il 68,7% di GPT-4o. Su MathVista, che include grafici, diagrammi e visual matematici, GPT-4.1 ha toccato il 72,2%.

Una sorpresa: GPT-4.1 Mini si comporta quasi come la versione completa su alcuni di questi benchmark. Su MathVista, ad esempio, ha leggermente superato GPT-4.1 con il 73,1%. Questo lo rende una scelta interessante per casi d’uso che combinano velocità e prompt ricchi di elementi visivi.

Fonte: OpenAI

Come accedere a GPT-4.1

Ora puoi accedere a GPT-4.1 e GPT-4.1 Mini direttamente nell’app ChatGPT, non solo tramite API. Gli abbonati Plus, Pro e Team possono selezionare manualmente GPT-4.1 dal menu dei modelli, mentre gli utenti free passano automaticamente a GPT-4.1 Mini—sostituendo GPT-4o Mini come predefinito dietro le quinte. I piani Enterprise ed Education dovrebbero ricevere l’accesso nelle prossime settimane.

Per gli sviluppatori, l’API di OpenAI e il Playground continuano a supportare tutte e tre le varianti—GPT-4.1, GPT-4.1 Mini e GPT-4.1 Nano. Resta il modo migliore per testare i prompt, esplorare il comportamento su contesti lunghi e confrontare i modelli prima di integrarli in produzione.

Se lavori con documenti lunghi—ad esempio log, PDF, archivi legali o articoli accademici—puoi inviare fino a 1 milione di token in una singola chiamata, senza bisogno di parametri speciali. Non c’è neanche un sovrapprezzo per il contesto lungo: i costi dei token sono fissi, a prescindere dalla dimensione dell’input.

Fine-tuning di GPT-4.1

Puoi effettuare il fine-tuning di tutte e tre le varianti di GPT-4.1. Questo apre la strada a istruzioni personalizzate, vocabolario specifico di dominio o output con un tono mirato. Nota che il fine-tuning ha un prezzo leggermente superiore:

Se hai già effettuato il fine-tuning di modelli GPT-3.5 o GPT-4, il processo resta quasi identico—basta scegliere la base più recente. Se vuoi saperne di più, ti consiglio questo tutorial sul fine-tuning di GPT-4o mini.

Prezzi di GPT-4.1

Una delle novità più gradite con GPT-4.1 è che non è solo più intelligente—è anche più economico. OpenAI afferma che l’obiettivo era rendere questi modelli più utilizzabili in sempre più workflow reali, e si vede da come sono strutturati i prezzi.

Ecco come sono prezzati i tre modelli per l’inferenza:

*Il numero «blended» si basa sull’ipotesi di OpenAI sui tipici rapporti input/output.

Conclusione

GPT-4.1 offre generazione di codice più affidabile, migliore aderenza alle istruzioni, vero processamento di contesti lunghi e iterazioni più rapide.

Il naming può essere fuorviante, ma i modelli sono chiaramente più capaci di quelli precedenti. Sono anche più accessibili—e più usabili—soprattutto in ambienti di produzione dove latenza, costo e prevedibilità contano.

Se oggi lavori con GPT-4o, vale la pena testare GPT-4.1.