OpenAI intègre GPT-4.1 et 4.1 mini à ChatGPT : ce que les entreprises doivent savoir

OpenAI déploie GPT-4.1 , son nouveau modèle de langage étendu (LLM) non raisonné, qui allie hautes performances et coût réduit, pour les utilisateurs de ChatGPT. L'entreprise lance ChatGPT Plus, Pro et Team avec ses abonnés payants. L'accès aux utilisateurs Entreprise et Éducation est prévu dans les prochaines semaines.

GPT-4.1 mini est également ajouté, remplaçant GPT-4.1 mini comme version par défaut pour tous les utilisateurs de ChatGPT, y compris ceux de l'offre gratuite. La version « mini » offre des paramètres plus petits et donc moins puissants, avec des normes de sécurité similaires.

Les deux modèles sont disponibles via la sélection déroulante « plus de modèles » dans le coin supérieur de la fenêtre de discussion dans ChatGPT, offrant aux utilisateurs la flexibilité de choisir entre GPT-4.1, GPT-4.1 mini et des modèles de raisonnement tels que o3, o4-mini et o4-mini-high.

Initialement destiné à être utilisé uniquement par des développeurs de logiciels tiers et d'IA via l'interface de programmation d'applications (API) d'OpenAI, GPT-4.1 a été ajouté à ChatGPT suite aux commentaires positifs des utilisateurs.

Michelle Pokrass, responsable de la recherche post-formation d'OpenAI, a confirmé sur X que le changement était motivé par la demande, en écrivant : « Nous avions initialement prévu de conserver uniquement ce modèle d'API, mais vous le vouliez tous dans chatgpt :) bon codage ! »

Kevin Weil, directeur des produits d'OpenAI, a publié sur X : « Nous l'avons conçu pour les développeurs, il est donc très performant en matière de codage et de suivi des instructions. Essayez-le ! »

GPT-4.1 a été conçu dès le départ pour une praticité de niveau entreprise.

Lancée en avril 2025 aux côtés des GPT-4.1 mini et nano , cette famille de modèles a donné la priorité aux besoins des développeurs et aux cas d'utilisation en production.

GPT-4.1 offre une amélioration de 21,4 points par rapport à GPT-4o dans le benchmark d'ingénierie logicielle vérifié SWE-bench, et un gain de 10,5 points sur les tâches de suivi d'instructions dans le benchmark MultiChallenge de Scale. Il réduit également la verbosité de 50 % par rapport aux autres modèles, une caractéristique saluée par les utilisateurs en entreprise lors des premiers tests.

Contexte, vitesse et accès au modèle

GPT-4.1 prend en charge les fenêtres de contexte standard pour ChatGPT : 8 000 jetons pour les utilisateurs gratuits, 32 000 jetons pour les utilisateurs Plus et 128 000 jetons pour les utilisateurs Pro.

Selon le développeur Angel Bogado publiant sur X, ces limites correspondent à celles utilisées par les modèles ChatGPT précédents, bien que des plans soient en cours pour augmenter davantage la taille du contexte.

Bien que les versions API de GPT-4.1 puissent traiter jusqu'à un million de jetons, cette capacité étendue n'est pas encore disponible dans ChatGPT, bien qu'un support futur ait été évoqué.

Cette capacité de contexte étendue permet aux utilisateurs de l'API d'alimenter des bases de code entières ou des documents juridiques et financiers volumineux dans le modèle, ce qui est utile pour examiner des contrats multi-documents ou analyser des fichiers journaux volumineux.

OpenAI a reconnu une certaine dégradation des performances avec des entrées extrêmement importantes, mais les cas de test d'entreprise suggèrent des performances solides jusqu'à plusieurs centaines de milliers de jetons.

OpenAI a également lancé un site Web Safety Evaluations Hub pour donner aux utilisateurs accès aux indicateurs de performance clés de tous les modèles.

GPT-4.1 affiche de solides résultats lors de ces évaluations. Lors des tests d'exactitude factuelle, il a obtenu un score de 0,40 au benchmark SimpleQA et de 0,63 au benchmark PersonQA, surpassant ainsi plusieurs de ses prédécesseurs.

Il a également obtenu un score de 0,99 sur la mesure « pas dangereux » d'OpenAI dans les tests de refus standard et de 0,86 sur des invites plus difficiles.

Cependant, dans le test de jailbreak StrongReject, une référence académique pour la sécurité dans des conditions adverses, GPT-4.1 a obtenu un score de 0,23, derrière des modèles comme GPT-4o-mini et o3.

Cela dit, il a obtenu un score élevé de 0,96 sur les invites de jailbreak d'origine humaine, indiquant une sécurité plus robuste dans le monde réel dans le cadre d'une utilisation typique.

En matière de respect des instructions, GPT-4.1 respecte la hiérarchie définie par OpenAI (messages système sur développeur, messages développeur sur utilisateur) avec un score de 0,71 pour la résolution des conflits de messages système et utilisateur. Il est également performant pour la protection des phrases protégées et la prévention des fuites de solutions dans les scénarios de tutorat.

Contextualisation de GPT-4.1 par rapport à ses prédécesseurs

La sortie de GPT-4.1 fait suite à l'analyse approfondie de GPT-4.5 , lancé en février 2025 en avant-première de recherche. Ce modèle mettait l'accent sur un meilleur apprentissage non supervisé, une base de connaissances plus riche et une réduction des hallucinations, passant de 61,8 % dans GPT-4.0 à 37,1 %. Il présentait également des améliorations dans les nuances émotionnelles et l'écriture longue, mais de nombreux utilisateurs ont trouvé ces améliorations subtiles.

Malgré ces gains, GPT-4.5 a été critiqué pour son prix élevé – jusqu'à 180 $ par million de jetons générés via l'API – et pour ses performances décevantes dans les tests de performance mathématiques et de codage par rapport aux modèles de la série O d'OpenAI. Les experts du secteur ont constaté que si GPT-4.5 était plus performant dans les conversations générales et la génération de contenu, il était moins performant dans les applications dédiées aux développeurs.

En revanche, GPT-4.1 se veut une alternative plus rapide et plus ciblée. Bien qu'il ne dispose pas de l'étendue des connaissances et de la modélisation émotionnelle poussée de GPT-4.5, il est mieux adapté à l'assistance pratique au codage et adhère plus fidèlement aux instructions utilisateur.

Sur l'API d'OpenAI, GPT-4.1 est actuellement au prix de 2,00 $ par million de jetons d'entrée, 0,50 $ par million de jetons d'entrée mis en cache et 8,00 $ par million de jetons de sortie.

Pour ceux qui recherchent un équilibre entre vitesse et intelligence à moindre coût, GPT-4.1 mini est disponible à 0,40 $ par million de jetons d'entrée, 0,10 $ par million de jetons d'entrée en cache et 1,60 $ par million de jetons de sortie.

Les modèles Flash-Lite et Flash de Google sont disponibles à partir de 0,075 à 0,10 $ par million de jetons d'entrée et de 0,30 à 0,40 $ par million de jetons de sortie, soit moins d'un dixième du coût des tarifs de base de GPT-4.1.

Bien que GPT-4.1 soit plus cher, il offre des benchmarks d'ingénierie logicielle plus performants et un suivi des instructions plus précis, ce qui peut s'avérer crucial pour les scénarios de déploiement en entreprise privilégiant la fiabilité au détriment du coût. En définitive, GPT-4.1 d'OpenAI offre une expérience premium en termes de précision et de performances de développement, tandis que les modèles Gemini de Google séduisent les entreprises soucieuses des coûts, qui recherchent des niveaux de modèles flexibles et des capacités multimodales.

L'introduction de GPT-4.1 apporte des avantages spécifiques aux équipes d'entreprise qui gèrent le déploiement, l'orchestration et les opérations de données de LLM :

• Les ingénieurs en IA supervisant le déploiement de LLM peuvent s'attendre à une amélioration de la rapidité et du respect des instructions. Pour les équipes gérant l'intégralité du cycle de vie de LLM, du réglage fin du modèle au dépannage, GPT-4.1 offre un ensemble d'outils plus réactifs et plus efficaces. Il est particulièrement adapté aux équipes lean qui doivent livrer rapidement des modèles performants sans compromettre la sécurité ni la conformité.
• Les responsables de l'orchestration de l'IA axés sur la conception de pipelines évolutifs apprécieront la robustesse de GPT-4.1 face à la plupart des défaillances induites par les utilisateurs et ses excellentes performances dans les tests de hiérarchie des messages. Cela facilite son intégration dans les systèmes d'orchestration privilégiant la cohérence, la validation des modèles et la fiabilité opérationnelle.
• Les ingénieurs de données chargés de maintenir une qualité élevée des données et d'intégrer de nouveaux outils bénéficieront du taux d'hallucinations plus faible et de la plus grande précision factuelle de GPT-4.1. Son comportement de sortie plus prévisible facilite la création de flux de données fiables, même lorsque les ressources de l'équipe sont limitées.
• Les professionnels de la sécurité informatique chargés d'intégrer la sécurité dans les pipelines DevOps pourraient tirer profit de la résistance de GPT-4.1 aux jailbreaks courants et de son comportement de sortie contrôlé. Si son score académique de résistance au jailbreak est perfectible, la haute performance du modèle face aux exploits d'origine humaine contribue à une intégration sécurisée dans les outils internes.

Dans ces rôles, le positionnement de GPT-4.1 en tant que modèle optimisé pour la clarté, la conformité et l'efficacité du déploiement en fait une option intéressante pour les entreprises de taille moyenne qui cherchent à équilibrer les performances avec les exigences opérationnelles.

Si GPT-4.5 a marqué une étape importante dans le développement des modèles, GPT-4.1 se concentre sur l'utilité. Ce n'est pas la solution la plus coûteuse ni la plus multimodale, mais elle offre des gains significatifs dans des domaines importants pour les entreprises : précision, efficacité de déploiement et coût.

Ce repositionnement reflète une tendance plus large du secteur : délaisser la création de modèles imposants à tout prix et privilégier des modèles performants, plus accessibles et adaptables. GPT-4.1 répond à ce besoin en proposant un outil flexible et prêt pour la production aux équipes qui cherchent à intégrer l'IA plus profondément dans leurs opérations.

Alors qu'OpenAI continue de faire évoluer ses offres de modèles, GPT-4.1 représente une avancée majeure dans la démocratisation de l'IA avancée en entreprise. Pour les décideurs cherchant à concilier capacités et retour sur investissement, il offre une voie de déploiement plus claire, sans sacrifier les performances ni la sécurité.