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GPT-4.1: A Nova Família de Modelos da OpenAI com Contexto de 1 Milhão de Tokens e Preços Reduzidos

A OpenAI acaba de anunciar uma importante evolução em sua linha de produtos: a família GPT-4.1, projetada especificamente para desenvolvedores. Este lançamento traz três novos modelos com capacidades impressionantes que ultrapassam seus predecessores em praticamente todos os aspectos. Neste artigo, exploraremos em detalhes o que torna estes modelos revolucionários, suas aplicações práticas e como eles podem transformar seus projetos de desenvolvimento.

A Nova Família de Modelos GPT-4.1

A OpenAI apresentou três modelos distintos na série GPT-4.1:

  • GPT-4.1: O modelo principal, com capacidades avançadas para codificação e processamento de instruções complexas
  • GPT-4.1 Mini: Uma versão mais rápida e eficiente para casos de uso mais simples
  • GPT-4.1 Nano: O menor, mais rápido e mais barato modelo da OpenAI até agora

O mais impressionante é que todos os três modelos oferecem suporte para até 1 milhão de tokens de contexto, um aumento de 8 vezes em relação ao limite anterior de 128 mil tokens. Esta capacidade expande dramaticamente o que é possível construir com estes modelos.

Desempenho Superior em Codificação

Um dos destaques do GPT-4.1 é seu desempenho excepcional em tarefas de codificação. Os testes realizados pela OpenAI mostram resultados impressionantes:

Benchmark SWEBench

No benchmark SWEBench, que avalia a capacidade de explorar repositórios, escrever código e testes unitários, o GPT-4.1 alcançou 55% de precisão, um aumento significativo em relação aos 33% do GPT-4.0. Este desempenho é ainda mais notável para um modelo sem raciocínio específico.

Melhorias em Diversas Linguagens de Programação

Além do Python, o GPT-4.1 demonstra excelente desempenho em diversas linguagens de programação. No benchmark Ader Polyglot, o modelo mostrou uma melhoria significativa, especialmente na geração de diffs – um formato particularmente útil para desenvolvedores que precisam modificar partes específicas do código sem reescrever arquivos inteiros.

Desenvolvimento Front-end Aprimorado

As demonstrações apresentadas pela OpenAI mostram que o GPT-4.1 é capaz de criar interfaces front-end funcionais e esteticamente agradáveis com apenas um prompt. O exemplo de um aplicativo de flashcards para aprender hindi demonstrou recursos avançados, incluindo animações 3D e uma interface colorida e intuitiva – tudo gerado a partir de um único prompt.

Seguindo Instruções com Precisão

Uma das maiores frustrações dos desenvolvedores com modelos anteriores era a dificuldade em fazer com que seguissem instruções precisas. O GPT-4.1 aborda esse problema diretamente:

Avaliações Internas de Seguimento de Instruções

A OpenAI criou uma avaliação interna que simula como desenvolvedores usam a API, testando diferentes categorias de instruções com níveis de dificuldade variados. O GPT-4.1 supera significativamente o modelo anterior, mesmo nas instruções classificadas como “difíceis”.

Desempenho em Benchmarks Externos

Nos benchmarks externos, como o Multi-Challenge Eval da Scale, o GPT-4.1 demonstra excelente capacidade de seguir instruções ao longo de múltiplas interações, mantendo a coerência e a memória das instruções anteriores.

Uma característica importante é que estas melhorias se mantêm mesmo com contextos longos, permitindo que o modelo continue seguindo comportamentos específicos mesmo ao processar grandes volumes de dados.

Contexto Longo de 1 Milhão de Tokens

Pela primeira vez, todos os modelos da família GPT-4.1, incluindo o Nano, suportam até 1 milhão de tokens de contexto. Isso representa um aumento de 8 vezes em relação ao limite anterior de 128 mil tokens.

Utilizando o Contexto Efetivamente

A OpenAI desenvolveu testes de “agulha no palheiro” para confirmar que os modelos podem localizar informações específicas em qualquer parte de documentos extensos, seja no início, meio ou fim, e através de todo o comprimento do contexto.

Avaliação OpenAI MRCR

A avaliação mais complexa OpenAI MRCR demonstra que o GPT-4.1 supera significativamente o GPT-4.0 até 128 mil tokens e mantém um bom desempenho até 1 milhão de tokens. Este teste simula conversas sintéticas complexas onde o modelo precisa localizar informações específicas sem se confundir com outros elementos do texto.

Capacidades Multimodais

Além do processamento de texto, o GPT-4.1 alcançou desempenho de última geração no benchmark de vídeo MME, atingindo 72% de precisão em testes de compreensão de vídeos de 30-60 minutos sem legendas.

O GPT-4.1 Mini também se destaca no processamento multimodal, superando expectativas para seu tamanho e sendo recomendado como uma excelente opção para processamento de imagens e tarefas multimodais.

Demonstrações Práticas

Durante a apresentação, a equipe da OpenAI demonstrou as capacidades práticas do GPT-4.1:

Criação de Aplicação Web com Um Único Prompt

O modelo gerou uma aplicação web completa que pode processar arquivos de texto grandes e responder perguntas sobre eles, com centenas de linhas de código funcionais e uma interface limpa – tudo com um único prompt.

Análise de Logs Extensos

Em outra demonstração, o modelo analisou com sucesso um arquivo de log da NASA de 1995 com aproximadamente 450.000 tokens, identificando uma linha específica que não seguia o padrão de requisições HTTP – uma tarefa que seria impossível com modelos anteriores devido às limitações de contexto.

Seguimento Preciso de Instruções

A demonstração final mostrou como o GPT-4.1 adere estritamente às regras definidas por um desenvolvedor de API, recusando-se a responder quando as consultas não seguem o formato especificado – uma melhoria significativa em relação ao GPT-4.0, que frequentemente ignorava tais restrições.

Preços Reduzidos e Disponibilidade

Alinhada com sua missão de garantir que a IA beneficie toda a humanidade, a OpenAI está oferecendo o GPT-4.1 a preços significativamente reduzidos:

  • O GPT-4.1 será 26% mais barato que o GPT-4.0
  • O GPT-4.1 Nano será o modelo mais acessível da OpenAI, custando apenas 12 centavos de dólar por milhão de tokens
  • Não há aumento de preço para o uso de contexto longo – você paga o mesmo por token, independentemente do tamanho do contexto

Para abrir espaço para esta nova família de modelos, a OpenAI anunciou que descontinuará o GPT-4.5 na API nos próximos três meses, realocando recursos para pesquisa e para garantir ampla disponibilidade do GPT-4.1.

Impressões de Usuários Iniciais

A Windsurf, empresa de desenvolvimento de IDEs baseadas em agentes de IA, testou o GPT-4.1 e relatou uma melhoria de 60% em relação ao GPT-4.0 em benchmarks internos. Além disso, observaram melhorias significativas na experiência do usuário:

  • 40% menos leituras desnecessárias de arquivos
  • 70% menos modificações em arquivos desnecessários
  • 50% menos verbosidade em comparação com outros modelos líderes

Como resultado, a Windsurf está oferecendo o GPT-4.1 gratuitamente para todos os usuários por uma semana, seguido por descontos significativos.

Transforme Seus Projetos com o GPT-4.1

A família GPT-4.1 representa um avanço significativo para desenvolvedores, combinando melhor desempenho com preços mais acessíveis. Com suporte para contexto de 1 milhão de tokens, capacidades de codificação aprimoradas e seguimento preciso de instruções, estas ferramentas abrem novas possibilidades para aplicações de IA.

Os modelos já estão disponíveis na API da OpenAI, com suporte para fine-tuning do GPT-4.1 e GPT-4.1 Mini desde o lançamento (o Nano terá suporte para fine-tuning em breve). Se você é um desenvolvedor, não perca a oportunidade de explorar estas novas capacidades e revolucionar suas aplicações com a IA mais avançada disponível atualmente.

Experimente o GPT-4.1 hoje mesmo e compartilhe suas experiências com a comunidade. O futuro do desenvolvimento com IA acaba de dar um grande salto à frente!

Perguntas Frequentes

Qual a diferença entre os três modelos da família GPT-4.1?
A família GPT-4.1 consiste em três modelos com diferentes equilíbrios entre capacidade e velocidade. O GPT-4.1 é o modelo principal, oferecendo o mais alto nível de desempenho para codificação complexa, seguimento de instruções e processamento de contexto longo.

O GPT-4.1 Mini é uma versão mais rápida e eficiente, ideal para casos de uso que exigem maior velocidade, mantendo ainda um bom equilíbrio de capacidades. É particularmente recomendado para tarefas de processamento multimodal.

Já o GPT-4.1 Nano é o menor, mais rápido e mais barato modelo, perfeito para aplicações como autocompletar, classificação ou extração de informações de documentos longos, onde a velocidade e o custo são prioritários.

O que significa ter um contexto de 1 milhão de tokens?
Um contexto de 1 milhão de tokens permite que o modelo processe e “lembre” de uma quantidade muito maior de texto em uma única interação. Para ter uma ideia, isso equivale a aproximadamente 750.000 palavras ou cerca de 1.500 páginas de um livro típico.

Esta capacidade expandida permite analisar documentos inteiros, códigos-fonte completos ou grandes conjuntos de dados em uma única passagem. Aplicações práticas incluem análise de documentação técnica extensa, processamento de bases de conhecimento completas, análise de registros de log de grande volume, ou até mesmo a capacidade de manter contexto de conversas muito longas.

O mais impressionante é que todos os três modelos da família, incluindo o Nano, suportam este longo contexto sem custo adicional por token.

Como o GPT-4.1 melhorou nas capacidades de codificação em relação aos modelos anteriores?
O GPT-4.1 apresenta melhorias substanciais nas capacidades de codificação, alcançando 55% de precisão no benchmark SWEBench, comparado aos 33% do GPT-4.0. Essa melhoria se traduz em uma capacidade muito maior de produzir código funcional em cenários reais.

Especificamente, o modelo agora é melhor em seguir formatos de diff (modificação parcial de arquivos), explorar repositórios para entender a estrutura de código existente, escrever testes unitários eficazes e produzir código que compila corretamente na primeira tentativa.

Além disso, o GPT-4.1 demonstra melhor desempenho em múltiplas linguagens de programação, não apenas Python, e cria interfaces frontend mais atraentes e funcionais. Um exemplo prático mostrado pela OpenAI foi a criação de uma aplicação de flashcards completa com animações 3D a partir de um único prompt.

Quais são os novos preços dos modelos GPT-4.1 e como eles se comparam aos anteriores?
A OpenAI reduziu significativamente os preços com a nova família GPT-4.1. O modelo principal GPT-4.1 é 26% mais barato que o GPT-4.0, oferecendo maior valor considerando as melhorias de desempenho e o contexto expandido.

O GPT-4.1 Nano se destaca como o modelo mais acessível da OpenAI até agora, custando apenas 12 centavos de dólar por milhão de tokens (valor blended, que considera entrada e saída). Isso o torna extremamente acessível para aplicações de alto volume ou para startups e desenvolvedores com orçamentos limitados.

Um diferencial importante é que, ao contrário de outros fornecedores, a OpenAI não cobra preços adicionais pelo uso de contexto longo. Você paga o mesmo valor por token, independentemente de estar usando 10 mil ou 1 milhão de tokens de contexto.

Posso fazer fine-tuning nos modelos da família GPT-4.1?
Sim, a OpenAI está disponibilizando recursos de fine-tuning (ajuste fino) para a família GPT-4.1. No lançamento, tanto o GPT-4.1 principal quanto o GPT-4.1 Mini já estão disponíveis para fine-tuning, permitindo que você adapte esses modelos para casos de uso específicos e melhore o desempenho em domínios especializados.

O GPT-4.1 Nano será disponibilizado para fine-tuning em um futuro próximo, embora a data exata não tenha sido especificada no anúncio.

O fine-tuning permite personalizar os modelos para seu domínio específico, melhorando a precisão e relevância das respostas para suas necessidades particulares. Isso é especialmente valioso para empresas com terminologias próprias, fluxos de trabalho específicos ou requisitos únicos que se beneficiariam de um modelo especializado.

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Este artigo foi baseado no vídeo abaixo. Se preferir, você pode assistir ao conteúdo original: