最新モデル「GPT-4.1」と、従来の「GPT-4o」には性能や機能の面で大きな進化が数多く盛り込まれています。たとえばコーディングサポートの精度向上や応答速度の向上に加え、マルチモーダルへの対応範囲や最新の知識データも拡充され、用途によっては高コストになりがちだった従来のGPT-4oに比べて圧倒的に使いやすいモデルへと仕上がっています。ここでは両モデルを10の観点から徹底比較し、それぞれの強みと弱みを明らかにしていきます。
1. モデル性能（精度・知識カバレッジ・推論力）
GPT-4.1はGPT-4oより総合的に高性能と評価され、コーディングや指示追従、長文脈処理を中心に著しく改良されています。特に知識のカバレッジが広がり、2024年6月までのデータを学習済み。これはGPT-4o（2023年4月ごろまでの知識）との差となり、最新動向への対応力に優位性があります。
さらにベンチマークでも高スコアを記録。SWE-Bench (Verified)のコーディング能力ではGPT-4o比で20ポイント以上向上し、指示理解・推論力を測るMultiChallengeでも10ポイント以上の改善が報告されています。実行可能なコードを最後まで書ききる力や、複雑な指示を混乱なく遂行する能力の向上など、幅広い分野でGPT-4oを凌駕しています。
コーディング能力の向上
GPT-4.1ではコード生成の正確性や差分形式の応答が大幅に最適化。GPT-4oでは不要な編集が9%ほど発生していたところを2%まで削減し、指示内容を余計に書き換えない安定した回答を返せるようになりました。複数ステップの手順が入る指示にも一貫して対応できるため、ソフトウェア開発やスクリプト作成のシーンで特に頼りになる存在です。
2. 応答速度とレイテンシ
GPT-4.1は応答速度が大きく改善され、GPT-4o比で約半分のレイテンシが実現しました。ChatGPTなど従来のGPT-4oでは生成に数秒以上かかる場合があったのに対し、GPT-4.1の最適化により待ち時間は大幅短縮。さらにミニ版のGPT-4.1 Miniは2倍ほど高速になり、最小のNanoモデルはリアルタイム性が必要なタスクにも対応可能です。
高い並列リクエスト処理
API経由で多数のリクエストを同時に投げる場合、GPT-4.1シリーズはスループットが向上しているため、大規模運用や大企業レベルの導入でも快適に動作します。特に高速版モデルはストリーミングや音声対話エージェントなど、リアルタイム性を重視するユースケースに有用です。
3. マルチモーダル対応（テキスト、画像、音声、動画）
GPT-4oはOmnimodelの名称が示す通り、テキストだけでなく音声・画像・動画を統合的に処理するマルチモーダルAIとして登場しました。GPT-4.1もこの特徴を受け継ぎつつ、認識精度や分析力をさらに向上しています。画像ベンチマークでの正解率が高まり、複雑な写真や手書き画像の解析に強くなりました。
動画内容の理解強化
GPT-4.1は30分以上の長尺動画にも対応可能で、動画中のシーンや登場人物の要点を正確に把握してまとめる能力がGPT-4oより向上。教育やビジネスの会議記録、セミナー映像などを要約する際に役立ちます。音声についても外部モジュールとの組み合わせでリアルタイム対話が可能なため、幅広い活用が期待されます。
4. APIの提供状況と使いやすさ
GPT-4oはChatGPTとAPIの両方で利用できましたが、GPT-4.1は現時点でAPI専用モデルとして公開されています。ChatGPTのUIから直接GPT-4.1を選択することは不可で、代わりに開発者向けAPIで標準版・Mini・Nanoの3種類が提供中。既存のChatCompletionなど呼び出し方法も同じなので移行はスムーズに行えます。
3種類のモデルバリエーション
GPT-4.1には高精度な標準モデル、軽量かつ高速なMini、リアルタイム処理に最適化されたNanoが揃っており、用途やコストに合わせた選択ができます。GPT-4o時代にも軽量モデルはありましたが、GPT-4.1では明確に3段階が用意されており、より柔軟な導入が可能です。
5. 利用コスト（ChatGPTおよびAPIでの料金）
GPT-4oをChatGPTで使うにはPlusプランが必要でしたが、GPT-4.1はChatGPT未実装のため直接の利用料金はありません。一方、APIの従量課金が大幅に値下げされているのが最大の特徴です。以下の表はAPI利用時の入力・出力コスト比較です。
| モデル | 入力コスト (100万トークンあたり) | 出力コスト (100万トークンあたり) |
|---|---|---|
| GPT-4o | $5.00 | $40.00 |
| GPT-4.1 | $2.00 | $8.00 |
| GPT-4.1 Mini | $0.40 | $1.60 |
| GPT-4.1 Nano | $0.10 | $0.40 |
GPT-4.1（標準）でも従来のGPT-4oより大幅に安く、出力側も値下げが大きいため高頻度のリクエストをさばく場合でもコストを抑えられます。Nanoはさらに安価で、GPT-3.5並みの価格帯ながら最新モデルの性能が得られる点が魅力です。
6. モデルサイズや基盤技術の違い
OpenAIはGPT-4シリーズの具体的パラメータ数を未公開ですが、GPT-4.1はGPT-4o以上の規模と推測されます。加えて標準・Mini・Nanoという小型モデルが用意されており、パラメータ蒸留などを使って高速化と性能維持を両立しているとみられます。
Omnimodelアーキテクチャ
GPT-4oの「o」はOmnimodelを意味し、画像や音声、動画など全方位型で処理する設計がされました。GPT-4.1もこのアーキテクチャを継承しつつ精度をアップさせ、動画フレームの解析や音声認識といった幅広いメディアを扱えるよう進化しています。
7. 学習データの範囲（カットオフ日など）
GPT-4.1は2024年6月までの情報を学習済みなので、技術トレンドや時事、2023年～2024年初頭の出来事にも高い対応力を発揮します。一方GPT-4oは2023年4月頃までのデータが中心。そのため直近の情報が必要なケースではGPT-4.1の方が正答率が高く、外部ツールに頼らず最新知識を引き出しやすくなりました。
長文コンテキストへの強さ
GPT-4.1では最大100万トークンもの超長文を一度に処理可能。GPT-4o（128k対応）から一段と拡張し、膨大な文章をまとめて要約や分析を行えます。大量の契約書や研究論文などをまとめて読み込ませる実務シーンで大いに役立つでしょう。
8. 特徴的な機能（リアルタイム音声会話・感情表現など）
GPT-4oでは音声入力と音声読み上げ（TTS）を組み合わせてリアルタイム会話を実現する仕組みが導入されました。GPT-4.1自体には音声認識・合成機能は統合されていませんが、APIレベルで外部サービスと連携すれば同等のエージェントが作れます。
感情表現やトーン制御
両モデルとも指示次第で感情豊かな文体を生成できますが、GPT-4.1はユーザーの指示により忠実になるよう調整されています。細かく指定すれば指定どおりの文体を貫き、逆に曖昧に指示すると曖昧な応答になりやすい面もあります。創作やストーリー作成でも細部までコントロール可能な一方で、自由に“意外性”を出すには丁寧なプロンプトが必要です。
9. 適用ユースケース（教育、ビジネス、創作など）
GPT-4oは報告書要約やメール作成、カスタマーサポートなどビジネス活用が進みましたが、GPT-4.1は長大な文書でも分析精度が向上したため法務や金融など膨大データを扱う部門に有用です。教育では広範囲な最新知識に対応し、大量の教材から試験問題や要約を生成する取り組みが想定されます。創作分野ではユーザーの意図を細かく反映した物語制作や脚本づくりが行いやすくなりました。
コーディングや専門領域での活用
プログラミング支援では、コード自動生成・デバッグともにGPT-4o以上に高い精度を示します。長いコードベースを一気に解析し、的確なコメントやレビューを返せる点は大規模プロジェクトにおいて重宝されるでしょう。法律や医療、金融などの専門知識を要するタスクも、GPT-4.1ならより網羅的かつ新しい情報を参照できます。
10. 制限事項と既知の弱点
GPT-4.1とGPT-4oは共に大規模言語モデルであり、完全な正答率や常識判断を保証するわけではありません。幻覚（誤情報の断言）を起こす場合があるため、最終的な検証はユーザー側で行う必要があります。GPT-4.1は指示通りに動きやすい分、指示が曖昧なときは十分な回答を得づらい可能性があります。また最大コンテキストを活かすにはプロンプト設計が欠かせず、極端に長い入力では精度低下も見られます。
ただし、これらの弱点に対してGPT-4.1では大幅に改善策が講じられており、マルチステップ指示への対応やモラル面の抑制も強化。実務やビジネスでの利用を意識した堅実なモデル設計となっています。GPT-4oと比べて最新知識への対応力やコスト効率、速度面で優位性を持つため、幅広い用途での活用が期待されます。
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