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GPT-4.1とは?他のモデルとの違いを踏まえて解説!

OpenAIが開発を進めてきた大規模言語モデルの最新バージョン「GPT-4.1」は、これまでのモデルとは一線を画す性能を誇ります。本記事では、GPT-4.1の特徴や強み、他のモデルとの違い、活用シーンなどをわかりやすく解説していきます。

GPT-4.1とは

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GPT-4.1は、OpenAIが2025年4月に発表した最新の大規模言語モデルです。従来のGPT-4をさらに改良し、コード生成や長文処理におけるパフォーマンスを大幅に向上させたモデルとして注目を集めています。

最大100万トークンという非常に長いコンテキストを保持できるため、会話の文脈を深く理解し、論理的なつながりを維持したまま自然な応答を生成できるのが特徴です。

Introducing GPT-4.1 in the API

GPT-4.1の強みや特徴

圧倒的なコンテキスト長

GPT-4.1の最大の特徴は、100万トークンという超長文の処理能力です。これにより、長大な会議議事録や書籍レベルの文書、複雑なコードベースの理解と生成が可能になりました。

コード生成性能の向上

GPT-4.1は、コード生成性能においても大きく進化しています。以前のモデルと比べてエラーの少ない出力が可能で、開発現場での実装補助やバグ修正にも強力に活用できます。

応答速度とコスト効率

処理速度はGPT-4oよりも約40%向上し、APIの実行コストも大幅に削減されています。大規模なシステムでの導入も現実的になり、企業利用にも最適なモデルです。

GPT-4.1のプロンプトガイド

OpenAIが公式ページとしてGPT-4.1に適したプロンプトを作成するためのガイドを公開しています。内容は英語で書かれていますが、翻訳ツールを使ったり、ガイドの内容について日本語で紹介しているWebページもいくつかあるので、日本語で読むことも可能です。

少し専門的な内容も多くなりますが、目を通しておくことでどのようなプロンプトを与えれば期待している結果を生成できるかという精度も高まるので、LLMを活用したい方にはおすすめの内容となっています。

GPT-4.1 Prompting Guide

ChatGPTでもGPT-4.1は使える?

現時点では、GPT-4.1はChatGPTでは利用できず、OpenAIのAPI経由でのみ提供されています。主に開発者や企業向けのモデルとして位置づけられており、一般ユーザーがChatGPTで触れることはできません。

代替として、ChatGPTで使える高性能モデルにはGPT-4oがあり、日常会話や画像・音声を含むやりとりに強みを発揮しています。

他のモデルとの違い

GPT-4oとの違い

GPT-4oは、マルチモーダル対応のモデルとして2024年に登場し、音声や画像の入力・出力に対応しているのが最大の特徴です。一方、GPT-4.1はマルチモーダルには対応していませんが、テキストベースでのやりとりにおいては、より高精度で長文に強い出力が可能です。

また、GPT-4oはChatGPT無料プランでも利用できますが、GPT-4.1はAPI専用で、技術者・開発者向けという位置づけです。

o3との違い

o3は、2025年4月にGPT-4.1に続く形で登場したモデルで、複雑な推論や高度な情報処理に特化しています。精度の高い分析や複数段階の思考を要するタスクには適していますが、応答速度はGPT-4.1よりも遅く、リアルタイム性が求められる場面ではやや不向きです。

GPT-4.1は汎用性が高く、コード生成や日常業務への組み込みなど、幅広い開発用途に向いています。

各モデルの比較表

モデル名主な用途マルチモーダル対応コンテキスト長提供形態
GPT-4.1コーディング、長文処理最大1,000,000トークンAPI専用
GPT-4o会話、画像・音声処理最大128,000トークンChatGPT全ユーザー
o3推論、科学的分析△(画像のみ対応)最大200,000トークンChatGPT Proユーザー

利用シーンに応じた使い分け方

  • 長文処理やコード開発に強いAIが欲しい → GPT-4.1
  • 画像や音声も扱いたい/直感的な操作を重視したい → GPT-4o
  • 高度な分析や専門性のあるタスクに使いたい → o3

それぞれのモデルには得意分野があるため、使い分けることでAIの性能を最大限に引き出すことができます。

まとめ

GPT-4.1は、長文処理・コード生成・応答精度・コスト効率といった多くの面で優れた進化を遂げたモデルです。ChatGPTでは利用できないものの、APIを活用する開発者や企業にとっては非常に頼もしい選択肢といえるでしょう。

一方で、日常利用にはGPT-4o、分析特化にはo3といったように、目的に応じた使い分けも重要です。自分の目的に合ったモデルを選ぶことで、AIをより賢く・効率的に活用できるはずです。