OpenAIが新モデル「GPT-4.1」をリリース！料金やGPT-4oとの違いは？

OpenAIは2025年4月15日（日本時間）、新型AIモデル「GPT-4.1」をリリースしました。

GPT-4.1は開発に特化したモデルであり、GPT-4oと比較すると、性能や出力速度、コスト面などにおいて大きくアップグレードされています。

本記事では、GPT-4.1の特徴や進化したポイントをわかりやすく解説します。また、GPT-4oとGPT-4.1で実際にアプリを作成し、違いを視覚的にもわかるように紹介しています。

また、2025年4月時点でChatGPTでは使えず、API※経由でしか使えないGPT-4.1を、手軽かつ無料で使う方法も紹介しています。
※あるアプリやサービスが持つ機能を、他のアプリから簡単に使えるようにする仕組み

最新のAIモデルの特徴を理解し、自身の手で活用できるようになるために、ぜひ本記事をチェックしてみてください。

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GPT-4.1とは？

GPT-4.1は、OpenAIが2025年4月に発表した最新のAIモデルシリーズです。

従来モデルGPT-4をベースにさらなる改良を加えたもので、コード生成能力の強化、ユーザー指示への忠実さ向上、そして非常に長い文字の処理といった点で大きく進化しています​。

GPT-4.1シリーズは3種類のモデルで構成されており、用途や性能に応じて選択できるようになっています。各モデルの特徴を以下の表にまとめます。

モデル名	主な特徴
GPT-4.1	– シリーズ中もっとも高性能なモデル – あらゆるタスクで最高の精度を発揮 – 複雑なプログラミングや高度な分析、長大な文章の理解などに最適 – コストは他のモデルより高め
GPT-4.1 mini	– 中程度の規模・性能を持つモデル – 高速な応答と性能のバランスが取れており、GPT-4oと同等の知能レベルを維持 – レイテンシ（応答遅延）をGPT-4oと比較して1/2に短縮 – コストも大幅削減（約83%減）
GPT-4.1 nano	– 最も小型で軽量なモデル – シリーズ最速・最安 – 超低コストでありながら高性能

次の章で、GPT-4.1の具体的なアップグレードポイントを解説します。

GPT-4.1はGPT-4やGPT-4oと何が違う？

では、新モデルGPT-4.1は従来のGPT-4やGPT-4oシリーズと具体的に何が違うのでしょうか。

主なポイントを5つに分けて解説します。

• コーディング能力が向上
• 出力速度が向上
• 命令の従順性が向上
• 学習時期が2024年6月までに拡張
• コンテキストウィンドウが拡大

コーディング能力が向上

GPT-4.1ではまずプログラミング（コーディング）の能力が大幅に向上しました。とくに、コードの自動生成やバグ修正といったタスクで、より正確かつ高度な対応が可能です。

たとえばOpenAIの内部評価によれば、ソフトウェア開発ベンチマーク（SWE-bench）においてGPT-4.1はGPT-4oを約21%上回るスコアを記録したとのことです。

GPT-4.1はAIを扱うプログラマーにとって、従来以上に有能になったモデルといえます。

コンテキストウィンドウが拡大

最大の強化ポイントのひとつが、コンテキストウィンドウ（文脈として保持できるテキスト長）の飛躍的な拡大で、GPT-4.1では一度に最大100万トークンものテキストを入力として扱えるようになりました。

トークンとはAIが扱う文字の最小単位であり、100万トークンは英語なら約80万文字、日本語なら約70万文字（一般的な書籍数千ページ分）に相当する桁外れの長さです。

また、100万トークンを与えても、GPT-4.1シリーズは問題なくタスクを実行できるというテスト結果もあります。

以前のGPT-4oが最大約12万8000トークンだったことと比べると、一桁以上もスケールが大きく向上しています。

このおかげで、極めて長い文章や複数の文書を丸ごと与えても、GPT-4.1はそれらすべてを一度に読み込み、文脈を考慮した回答を返せるようになりました。

コンテキストの制約が大幅に緩和されたことで、より複雑で大規模な問題に対処できるAIへと進化したといえるでしょう。

出力速度が向上

GPT-4.1では回答を返すまでの待ち時間（レイテンシ）が短縮され、全体的に素早い応答が得られます。

とくに中位モデルのGPT-4.1 miniでは、従来モデル（GPT-4o）に比べ応答の遅延が約半分になったと報告されています​。

さらに最小モデルのGPT-4.1 nanoなら、最大限の長文入力（100万トークンすべて）を与えた場合でも最初の回答が5秒以内に返ってくるほど高速です。

このようにレスポンスが素早くなったことで、ユーザーはストレスを感じにくく、リアルタイム性が求められる用途でもより快適に利用できるようになっています。

命令の従順性が向上

GPT-4.1は、ユーザーの指示に忠実に従う能力も向上しています。

GPT-4oでは複雑なお願いをした際に、指示通りにフォーマットしてくれなかったり、一部の条件を満たさない回答が返ることがありました。

しかしGPT-4.1ではそうしたケースが減り、与えた命令通りの出力を得やすくなっています。

OpenAIの評価では、難易度の高い指示に対するモデルの遵守率（指示どおり適切に応答できた率）がGPT-4o比で約10%向上したと報告されています​。

つまり、GPT-4.1は細かな書式指定や複数条件を含むリクエストにも、GPT-4oより正確に応じてくれるようになったのです。

学習時期が2024年6月までに拡張

GPT-4.1では学習データの範囲（知識の新しさ）が拡張され、2024年6月までの情報を含むようになりました​。

従来のGPT-4は2021年頃までのデータでトレーニングされていたため、それ以降に起きた出来事や新知識については詳しく答えられないことがありました。

GPT-4.1では2022～2024年初頭のトレンドやニュースも理解しているため、たとえば「2024年に話題になったAIの技術は？」といった質問に対しても、より最新事情を反映した回答が期待できます。

リアルタイムの情報にアクセスできるわけではありませんが、少なくとも2024年前半までの知識を持っている分、回答の有用性や信頼性が向上しているといえるでしょう。

GPT-4.1はAPI利用のみ！料金は？

2025年4月現在、GPT-4.1シリーズはChatGPTでは利用できず、API経由のみ提供です。

そのため実際に使うには、OpenAIの開発者用APIにアクセスし、自前のプログラムやPlayground上で呼び出す必要があります。

無料で使う方法については後述しているので、参考にしてみてください。

当然ながらAPI利用には料金が発生します。ここではGPT-4.1と、過去のモデル（GPT-4およびGPT-4oシリーズ）のAPI料金を比較してみましょう。

モデル名	入力トークン	出力トークン	コンテキスト長
GPT-4o	$2.00	$8.00	128,000
GPT-4o mini	$0.40	$1.60	128,000
GPT-4.1	$2.00	$8.00	1,000,000
GPT-4.1 mini	$0.40	$1.60	1,000,000
GPT-4.1 nano	$0.10	$0.40	1,000,000

GPT-4.1では同じ100万トークンで約$2と、GPT-4oと比較して大幅なコスト削減が実現していることが分かります。

なお、APIの料金は使った分だけ課金される従量制のため、利用をすればその分コストも増加します。

記事後半では、無料でGPT-4.1を試す方法も紹介しているので、参考にしてみてください。

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GPT-4.1 vs GPT-4oで作ったアプリを比較

本章では、GPT-4oとGPT-4.1でそれぞれアプリを作成するコードを生成して、それらの出来栄えを比較します。プロンプトはまったく同じです。

まずはGPT-4oで作ったアプリを見てみましょう。今回は付箋アプリを作成します。

多少挙動に怪しい部分があるものの、付箋アプリを作成できました。

次に、まったく同じプロンプトでGPT-4.1にアプリを作成してもらいましょう。

2つのアプリを比較すると、デザイン性や操作性、機能性など、あらゆる部分でGPT-4.1のアプリが優れていることがわかります。

また、実はGPT-4oのアプリは1回目でバグが発生したため、合計で2回対話を行なっています。GPT-4.1は一発で上記のアプリをミスなく作成できました。

この比較検証だけでも、GPT-4.1がコーディングにおいて優れていることがわかります。コストもGPT-4oより安いため、エンジニアにとってGPT-4.1は有力な選択肢になるでしょう。

【無料でも使える】GPT-4.1を使う方法

2025年4月時点でGPT-4.1はChatGPTで使用できませんが、以下のプラットフォームであれば使用可能です。

プラットフォーム	概要	URL
OpenAI Playground	・OpenAIのモデルを試せるプラットフォーム ・使用には支払い方法の登録が必要 ・使うほど料金がかかる従量課金制（無料枠が配布されることもある） ・開発者向けなので使い方の難易度が高い	https://platform.openai.com/
Perplexity	・AI検索エンジンの代表格 ・さまざまなAIモデルを選択可能 ・回数制限はあるが無料でも使用可能	https://www.perplexity.ai/
Poe	・さまざまなAIモデルを使用できるプラットフォーム ・OpenAI以外にもGeminiやClaudeなど多種多様なモデルを使用可能 ・回数制限はあるが無料でも使用可能	https://poe.com/

開発者の方は細かな設定を行えるOpenAI Playgroundが適していますが、「まずは無料で試してみたい」という方は、PerplexityやPoeを使ってみることをおすすめします。

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GPT-4.1を使いこなすためのプロンプトテクニック

OpenAIが公開しているガイドラインでは、効果的なプロンプト作成のコツがいくつか紹介されています。

本章では、GPT-4.1を使いこなすためのテクニック集をまとめて紹介します。

基本テクニック

まずは、GPT-4.1から理想の回答を引き出すための土台となる基本的なテクニックを紹介します。

テクニック	説明	実践例
明確な指示を提供する	曖昧さを排除し、具体的かつ詳細な指示を与える。 GPT-4.1は指示内容に忠実に従う。	「簡単に説明して」ではなく「200字以内で初心者にもわかる言葉で説明して」のように具体的に指示する
指示の配置を工夫する	長文コンテキストでは、モデルが指示を見失わないよう前後両方に配置する。	長い文書の前に「以下を要約して」と指示し、文書の後にも「上記内容を箇条書きで5点にまとめてください」と繰り返す
区切り文字を活用する	XMLスタイルのタグなどを使って内容を明確に区分することで、モデルが文脈を正確に理解する。	<context>長い説明文...</context> <question>これについてどう思いますか？</question> のように区切る
文字通りの解釈を意識する	GPT-4.1はより文字通りに指示に従う傾向があるため、正確でニュアンスの少ない表現を選ぶ。	「〜かもしれません」「〜できますか？」などの曖昧な表現を避け、「〜してください」と明示的に伝える

これらの基本テクニックを常に意識することで、GPT-4.1との対話の質が格段に向上します。明確さと具体性が成功への鍵です。

長文コンテキスト活用テクニック

GPT-4.1は100万トークンもの長いコンテキストを処理できます。この広大なコンテキストウィンドウを最大限に活用するためのテクニックを紹介します。

テクニック	説明	実践例
1箇所だけの指示なら前に置く	指示を1箇所だけに配置する場合は、コンテンツの前に置くと効果的。	長い文書を分析させる前に「以下の文書から主要なテーマを5つ抽出し、各テーマの要点を3行で説明してください」と指示する
XMLフォーマットを優先する	長いコンテキストではJSONよりもXMLタグの方が効果的な区切り方となります。	<doc id=1 title="レポート">内容...</doc> のように構造化する
プロンプトキャッシングを考慮する	キャッシング機能を活用するため、共通部分は前に、変化する指示は後ろに配置します。	毎回同じ指示はプロンプトの冒頭に置き、個別のクエリは最後に配置する

長文コンテキストを扱う際は、情報の構造化と指示の配置にとくに注意を払いましょう。

適切な構造化により、GPT-4.1は複雑な文書も正確に理解できるようになります。

コーディング関連テクニック

GPT-4.1はコーディングタスクで大幅に性能が向上しています。これらのテクニックを使って、より高品質なコード生成を実現しましょう。

テクニック	説明	実践例
正確なディフフォーマットを指定する	コード変更はモデルがトレーニングされた差分形式で指示すると、より正確な結果が得られる	「ファイルの変更部分を git diff 形式で出力してください」と具体的に指定する
ステップバイステップで分解する	複雑なコーディングタスクは段階的に指示を与えることで、より正確な実装が可能になる。	「まず関数のシグネチャを定義し、次に入力検証を実装し、最後に処理ロジックを書いてください」のように段階を区切る
フォーマットを明示的に指定する	出力コードの形式や構造を具体的に指定することで、期待通りの結果を得やすくなる。	「TypeScriptでReactコンポーネントを作成し、JSDocスタイルのコメントを含めてください」と具体的に指定する

GPT-4.1のコーディング能力を最大限に引き出すには、具体的な指示とフォーマット指定が重要です。複雑な実装も小さなステップに分けることで成功率が高まります。

出力制御テクニック

GPT-4.1からの応答の形式やスタイルを細かく制御するためのテクニックです。出力の品質と一貫性を高めましょう。

テクニック	説明	実践例
トーンと形式を指定する	望ましい応答のトーンや文体を明確に指示することで、コミュニケーションの質が向上する	「専門家として客観的な分析を提供してください」 「小学生にもわかる優しい言葉で説明してください」と指定する
矛盾する指示を避ける	複数の指示間で矛盾がないよう整合性を確保する	「詳細に説明」と「簡潔に」という矛盾した指示を同時に出さないよう注意する
フィードバックループを設計する	必要に応じて追加の質問や修正を促す仕組みを組み込むことで、段階的に精度を高められます。	「答えが不十分な場合は、どの部分をさらに詳しく知りたいか尋ねてください」と指示する
応答の長さを指定する	必要な詳細度や簡潔さのレベルを明確に伝えることで、期待に合った回答を得られます。	「3段落以内」「5つの箇条書き」「500字以内」など具体的な長さを指定する

出力の品質は指示の質に大きく依存します。これらのテクニックを組み合わせることで、一貫性のある高品質な応答を引き出せるでしょう。

その他のテクニック

より複雑なタスクや特殊なニーズに対応するためのテクニックです。GPT-4.1の可能性を最大限に引き出しましょう。

テクニック	説明	実践例
思考プロセスを促す	直接答えを求めるのではなく、推論過程を導く指示を与えることで、より深い分析が可能になります。	「まずこの問題について考えられる要因を挙げ、それぞれを検討した上で最終的な結論を出してください」と指示する
例示を通して教える	抽象的な説明よりも具体例を示して望む出力を伝えることで、期待通りの結果を得やすくなります。	「以下の例のような形式で回答してください」と具体例を示す
ペルソナを設定する	特定の役割や専門知識を持つ人物として応答するよう指示することで、より専門的な答えを引き出せます。	「あなたは機械学習の専門家として、以下の質問に答えてください」と役割を設定する
ネストされた指示を避ける	複雑な指示よりシンプルな指示の連続を優先することで、モデルの理解度が向上します。	「まず～をしてください。その後、～について分析してください」のように指示を分割する

これらのテクニックは、基本テクニックを十分に理解した上で適用すると効果的です。状況に応じて使い分けることで、GPT-4.1の能力を最大限に引き出すことができるでしょう。

GPT-4.1で開発を高速・高品質・低コストに！

GPT-4.1は、GPT-4oから進化を遂げた、開発に特化したAIモデルです。

とくに、プログラミングにおけるコード生成能力や、出力速度が大幅に向上したことで、開発速度がアップします。

また、料金体系も大幅に見直され、従来のモデルよりもはるかに低コストで利用可能となりました。

GPT-4.1を導入すれば、AIを使った開発を「高速」「高品質」「低コスト」の三拍子で実現できるでしょう。

ぜひ、この最新モデルを活用し、開発業務を加速させてみてください。

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