OpenAI bringt GPT-4.1 und 4.1 mini zu ChatGPT – was Unternehmen wissen sollten

OpenAI führt GPT-4.1 , sein neues, nicht-logisch arbeitendes Large Language Model (LLM), das hohe Leistung mit geringen Kosten verbindet, für ChatGPT-Nutzer ein. Das Unternehmen startet mit zahlenden Abonnenten von ChatGPT Plus, Pro und Team. Der Zugriff auf Enterprise- und Education-Nutzer wird in den kommenden Wochen erwartet.

Außerdem wird GPT-4.1 mini hinzugefügt, das GPT-4o mini als Standard für alle ChatGPT-Nutzer ersetzt, einschließlich der Nutzer der kostenlosen Version. Die „Mini“-Version bietet kleinere Parameter und ist daher weniger leistungsstark, bietet aber ähnliche Sicherheitsstandards.

Die Modelle sind beide über die Dropdown-Auswahl „Weitere Modelle“ in der oberen Ecke des Chatfensters in ChatGPT verfügbar, sodass Benutzer flexibel zwischen GPT-4.1, GPT-4.1 mini und Reasoning-Modellen wie o3, o4-mini und o4-mini-high wählen können.

Ursprünglich war GPT-4.1 nur für die Verwendung durch Drittanbieter-Software und KI-Entwickler über die Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) von OpenAI vorgesehen, wurde aber aufgrund starken Benutzerfeedbacks zu ChatGPT hinzugefügt.

Michelle Pokrass, Leiterin der Post-Training-Forschung bei OpenAI, bestätigte auf X, dass die Umstellung auf die Nachfrage zurückzuführen sei, und schrieb: „Ursprünglich hatten wir geplant, nur diese Modell-API beizubehalten, aber Sie alle wollten sie in chatgpt :) Viel Spaß beim Programmieren!“

Kevin Weil, Chief Product Officer von OpenAI , schrieb auf X : „Wir haben es für Entwickler gebaut, daher ist es sehr gut beim Codieren und Befolgen von Anweisungen – probieren Sie es aus!“

GPT-4.1 wurde von Grund auf für die praktische Anwendung im Unternehmensbereich entwickelt.

Diese Modellfamilie wurde im April 2025 zusammen mit GPT-4.1 mini und nano eingeführt und hat die Bedürfnisse der Entwickler und Anwendungsfälle in der Produktion im Vordergrund.

GPT-4.1 bietet im SWE-Bench Verified Software Engineering Benchmark eine Verbesserung um 21,4 Punkte gegenüber GPT-4o und im Scale MultiChallenge Benchmark einen Zugewinn von 10,5 Punkten bei Anweisungsbefolgungsaufgaben. Zudem reduziert es die Ausführlichkeit im Vergleich zu anderen Modellen um 50 %, eine Eigenschaft, die Unternehmensanwender in frühen Tests lobten.

Kontext, Geschwindigkeit und Modellzugriff

GPT-4.1 unterstützt die Standardkontextfenster für ChatGPT: 8.000 Token für kostenlose Benutzer, 32.000 Token für Plus-Benutzer und 128.000 Token für Pro-Benutzer.

Laut einem Beitrag des Entwicklers Angel Bogado auf X entsprechen diese Grenzwerte denen früherer ChatGPT-Modelle, es gibt jedoch Pläne, die Kontextgröße weiter zu erhöhen.

Während die API-Versionen von GPT-4.1 bis zu eine Million Token verarbeiten können, ist diese erweiterte Kapazität in ChatGPT noch nicht verfügbar, obwohl zukünftige Unterstützung angedeutet wurde.

Diese erweiterte Kontextfähigkeit ermöglicht es API-Benutzern, ganze Codebasen oder große juristische und finanzielle Dokumente in das Modell einzuspeisen – nützlich für die Überprüfung von Verträgen mit mehreren Dokumenten oder die Analyse großer Protokolldateien.

OpenAI hat eine gewisse Leistungsverschlechterung bei extrem großen Eingaben festgestellt, Unternehmenstestfälle deuten jedoch auf eine solide Leistung bis zu mehreren hunderttausend Token hin.

OpenAI hat außerdem eine Website mit einem Safety Evaluations Hub gestartet, um Benutzern Zugriff auf wichtige Leistungskennzahlen aller Modelle zu geben.

GPT-4.1 zeigt in diesen Bewertungen solide Ergebnisse. In Tests zur sachlichen Genauigkeit erreichte es im SimpleQA-Benchmark 0,40 und im PersonQA-Benchmark 0,63 und übertraf damit mehrere Vorgänger.

Außerdem erreichte es bei OpenAIs „Nicht unsicher“-Messung in standardmäßigen Ablehnungstests einen Wert von 0,99 und bei anspruchsvolleren Eingabeaufforderungen einen Wert von 0,86.

Beim StrongReject-Jailbreak-Test – einem akademischen Benchmark für Sicherheit unter widrigen Bedingungen – erreichte GPT-4.1 jedoch 0,23 und blieb damit hinter Modellen wie GPT-4o-mini und o3 zurück.

Dennoch erreichte es bei den von Menschen erstellten Jailbreak-Aufforderungen einen starken Wert von 0,96, was auf eine robustere Sicherheit in der Praxis bei typischer Verwendung hindeutet.

In Bezug auf die Einhaltung von Anweisungen folgt GPT-4.1 der von OpenAI definierten Hierarchie (System vor Entwickler, Entwickler vor Benutzernachrichten) mit einem Wert von 0,71 für die Lösung von Konflikten zwischen System- und Benutzernachrichten. Es schneidet auch gut ab, wenn es um den Schutz geschützter Phrasen und die Vermeidung von Lösungsvergaben in Tutorien geht.

Kontextualisierung von GPT-4.1 im Vergleich zu Vorgängern

Die Veröffentlichung von GPT-4.1 erfolgte nach eingehender Prüfung von GPT-4.5 , das im Februar 2025 als Forschungsvorschau debütierte . Dieses Modell betonte besseres unüberwachtes Lernen, eine umfassendere Wissensbasis und reduzierte Halluzinationen – von 61,8 % in GPT-40 auf 37,1 %. Es zeigte auch Verbesserungen bei emotionalen Nuancen und längeren Texten, doch viele Nutzer empfanden die Verbesserungen als subtil.

Trotz dieser Erfolge wurde GPT-4.5 wegen seines hohen Preises – bis zu 180 US-Dollar pro Million ausgegebener Token über die API – und der im Vergleich zu den O-Serie-Modellen von OpenAI enttäuschenden Leistung in Mathematik- und Programmier-Benchmarks kritisiert. Branchenkenner stellten fest, dass GPT-4.5 zwar bei allgemeinen Konversationen und der Inhaltsgenerierung stärker war, bei entwicklerspezifischen Anwendungen jedoch unterdurchschnittlich abschnitt.

Im Gegensatz dazu ist GPT-4.1 als schnellere und fokussiertere Alternative gedacht. Zwar fehlt ihm die Wissensbreite und die umfassende emotionale Modellierung von GPT-4.5, dafür ist es besser auf praktische Programmierunterstützung abgestimmt und befolgt Benutzeranweisungen zuverlässiger.

Auf der API von OpenAI kostet GPT-4.1 derzeit 2,00 USD pro Million Eingabetoken, 0,50 USD pro Million zwischengespeicherter Eingabetoken und 8,00 USD pro Million Ausgabetoken.

Für diejenigen, die ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Intelligenz zu geringeren Kosten suchen, ist GPT-4.1 mini für 0,40 $ pro Million Eingabetoken, 0,10 $ pro Million zwischengespeicherter Eingabetoken und 1,60 $ pro Million Ausgabetoken erhältlich.

Die Flash-Lite- und Flash-Modelle von Google sind ab 0,075–0,10 US-Dollar pro Million Eingabetoken und 0,30–0,40 US-Dollar pro Million Ausgabetoken erhältlich, also weniger als ein Zehntel der Kosten der Basistarife von GPT-4.1.

Obwohl GPT-4.1 teurer ist, bietet es stärkere Software-Engineering-Benchmarks und eine präzisere Befehlsausführung, was für Unternehmensszenarien, bei denen Zuverlässigkeit wichtiger ist als Kosten, entscheidend sein kann. OpenAIs GPT-4.1 bietet ein erstklassiges Erlebnis in puncto Präzision und Entwicklungsleistung, während die Gemini-Modelle von Google kostenbewusste Unternehmen ansprechen, die flexible Modellebenen und multimodale Funktionen benötigen.

Die Einführung von GPT-4.1 bringt Unternehmensteams, die die LLM-Bereitstellung, Orchestrierung und Datenoperationen verwalten, besondere Vorteile:

• KI-Ingenieure, die die LLM-Bereitstellung überwachen, können mit verbesserter Geschwindigkeit und Einhaltung von Anweisungen rechnen. Für Teams, die den gesamten LLM-Lebenszyklus verwalten – von der Modelloptimierung bis zur Fehlerbehebung – bietet GPT 4.1 ein reaktionsschnelleres und effizienteres Toolset. Es eignet sich insbesondere für schlanke Teams, die unter Druck stehen, leistungsstarke Modelle schnell auszuliefern, ohne dabei Sicherheit oder Compliance zu gefährden.
• KI-Orchestrierungsverantwortliche, die sich auf skalierbares Pipeline-Design konzentrieren, werden die Robustheit von GPT-4.1 gegenüber den meisten benutzerinduzierten Fehlern und seine starke Leistung bei Nachrichtenhierarchietests zu schätzen wissen. Dies erleichtert die Integration in Orchestrierungssysteme, die Konsistenz, Modellvalidierung und Betriebszuverlässigkeit priorisieren.
• Dateningenieure, die für die Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität und die Integration neuer Tools verantwortlich sind, profitieren von der geringeren Halluzinationsrate und der höheren Faktengenauigkeit von GPT-4.1. Das vorhersehbarere Ausgabeverhalten unterstützt den Aufbau zuverlässiger Daten-Workflows, selbst bei eingeschränkten Teamressourcen.
• IT-Sicherheitsexperten, die mit der Einbettung von Sicherheit in DevOps-Pipelines beauftragt sind, können von der Resistenz von GPT-4.1 gegen gängige Jailbreaks und seinem kontrollierten Ausgabeverhalten profitieren. Obwohl der akademische Jailbreak-Resistenzwert noch Verbesserungspotenzial bietet, trägt die hohe Leistung des Modells gegen von Menschen erstellte Exploits zur sicheren Integration in interne Tools bei.

In all diesen Rollen ist GPT-4.1 als auf Klarheit, Compliance und Bereitstellungseffizienz optimiertes Modell positioniert und stellt daher eine attraktive Option für mittelständische Unternehmen dar, die ein Gleichgewicht zwischen Leistung und betrieblichen Anforderungen anstreben.

Während GPT-4.5 einen Meilenstein in der Skalierung der Modellentwicklung darstellte, konzentriert sich GPT-4.1 auf den Nutzen. Es ist weder das teuerste noch das multimodalste Modell, bietet aber bedeutende Verbesserungen in Bereichen, die für Unternehmen wichtig sind: Genauigkeit, Bereitstellungseffizienz und Kosten.

Diese Neupositionierung spiegelt einen breiteren Branchentrend wider: Weg vom Bau der größten Modelle um jeden Preis und hin zu leistungsfähigeren Modellen, die zugänglicher und anpassbarer sind. GPT-4.1 trägt diesem Bedarf Rechnung und bietet ein flexibles, produktionsreifes Tool für Teams, die KI stärker in ihre Geschäftsabläufe integrieren möchten.

Da OpenAI sein Modellangebot kontinuierlich weiterentwickelt, stellt GPT-4.1 einen Fortschritt bei der Demokratisierung fortschrittlicher KI für Unternehmensumgebungen dar. Für Entscheidungsträger, die Leistungsfähigkeit und ROI abwägen, bietet es einen klareren Weg zur Bereitstellung, ohne Abstriche bei Leistung oder Sicherheit zu machen.