GPT-4.1

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GPT-4.1, von OpenAI am 14. April 2025 eingeführt, bietet ein Kontextfenster von 1 Million Token und unterstützt Ausgaben von bis zu 32.768 Token pro Anfrage. Es liefert herausragende Leistung bei Codierungsaufgaben, erreicht 54,6 % im SWE-Bench Verified-Benchmark und zeigt eine 10,5 %ige Verbesserung gegenüber GPT-4o im MultiChallenge für die Befolgung von Anweisungen. Der Wissensstand des Modells ist auf Juni 2024 festgelegt. Die Preisgestaltung beträgt 2,00 $ pro Million Token für Eingaben und 8,00 $ pro Million Token für Ausgaben, mit einem 75 %igen Rabatt für zwischengespeicherte Eingaben, was es für wiederholte Abfragen äußerst kosteneffizient macht.

3374
887

Position im Gesamtranking zum Stand von
Juli 2026
17
Benutzerbewertung
https://compare-ai.foundtt.com
4.1

Modellübersicht

Webseite
KI-Modell-Webseite
Anbieter
Die Entität, die dieses Modell bereitstellt.
Chat
Geben Sie eine Nachricht ein, um zu chatten
Veröffentlichungsdatum
Wann das Modell erstmals veröffentlicht wurde.
1 Jahr ago
Apr 14, 2025
Modalitäten
Arten von Daten, die dieses Modell verarbeiten kann
Text ?
Bilder ?
API-Anbieter
Die Anbieter, die dieses Modell anbieten. (Diese Liste ist nicht vollständig.)
OpenAI API
Datum des Wissensstandes
Wann das Wissen des Modells zuletzt aktualisiert wurde.
-
Open Source
Ob der Code des Modells öffentlich verfügbar ist.
Nein
Preisgestaltung Eingabe
Kosten für die Verarbeitung von Token in Ihren Eingaben
$2.00 pro Million Token
Preisgestaltung Ausgabe
Kosten für vom Modell generierte Token
$8.00 pro Million Token
MMLU
Massive Multitask Language Understanding – Testet Wissen in 57 Fächern, darunter Mathematik, Geschichte, Recht und mehr
90.2%
pass@1
Quelle
MMLU-Pro
Ein robusterer MMLU-Benchmark mit schwierigeren, auf logisches Denken fokussierten Fragen, einer größeren Auswahl an Antworten und geringerer Sensitivität für Eingabevariationen
-
MMMU
Massive Multitask Multimodal Understanding – Testet das Verständnis über Text, Bilder, Audio und Video hinweg
74.8%
Quelle
HellaSwag
Ein anspruchsvoller Benchmark für Satzvervollständigung
-
HumanEval
Bewertet Codegenerierung und Problemlösungsfähigkeiten
-
MATH
Testet mathematische Problemlösungsfähigkeiten auf verschiedenen Schwierigkeitsstufen
-
GPQA
Testet Wissen auf PhD-Niveau in Chemie, Biologie und Physik durch Multiple-Choice-Fragen, die tiefgehendes Fachwissen erfordern
66.3%
Diamond
Quelle
IFEval
Testet die Fähigkeit des Modells, Formatierungsvorgaben genau zu befolgen, angemessene Ausgaben zu generieren und konsistente Instruktionsbefolgung über verschiedene Aufgaben hinweg zu gewährleisten
-
SimpleQA
Bewertung der Genauigkeit einfacher Fragen
-
AIME 2024
48.1%
Quelle
AIME 2025
-
Aider Polyglot
Mehrsprachige Programmier-Benchmark.
-
LiveCodeBench v5
Benchmark für Echtzeit-Programmierung
-
Global MMLU (Lite)
Eine vereinfachte Version des Benchmarks zur Beurteilung der Universalität von Modellen auf globaler Ebene.
87.3%
pass@1
Quelle
MathVista
Bewertet die mathematischen Denkfähigkeiten von KI-Modellen in visuellen Kontexten
-
Mobile Anwendung

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