OpenAI, 개발자용 API GPT 4.1 공개

원본 게시글: https://velog.io/@euisuk-chung/OPENAI-GPT-4.1-개발자용-API-공개

OpenAI는 2025년 4월, 개발자를 위한 API 전용 모델 GPT-4.1 시리즈를 발표하였습니다. 이 시리즈는 세 가지 모델(GPT-4.1, GPT-4.1 mini, GPT-4.1 nano)로 구성되며, 전반적인 성능과 효율성 면에서 GPT-4o 및 GPT-4.5를 능가합니다.

본 포스트에서는 이 모델군의 주요 특징, 벤치마크 결과, 실제 사례, 그리고 가격 정책까지 전반적으로 정리합니다.

모델 구성 및 핵심 특징

모델명	특징
GPT-4.1	고성능 범용 모델, 코드 작성, 추론, 장문 문맥에 탁월
GPT-4.1 mini	빠른 응답 속도와 낮은 비용으로도 높은 지능 유지
GPT-4.1 nano	초경량 모델, 분류/자동완성 등 경량 작업에 적합

모든 모델은 최대 100만 토큰(long context) 지원
개발자 친화적 설계: format strictness, instruction following 강화
GPT-4.1 mini는 GPT-4o보다 latency는 절반, 비용은 83% 감소, 지능은 동등 이상
GPT-4.1 nano는 초저가($0.12/M token)로도 1M context 처리 가능

주요 성능 벤치마크 요약

▶ SWE-bench Verified (실제 SW엔지니어링 작업 수행 능력)

모델	정확도
GPT-4.1	55%
GPT-4o (2024-11)	33%
GPT-4.5	38%
GPT-4.1 mini	24%
GPT-4o mini	9%

▶ Aider Polyglot (다국어 코딩 능력 - diff/whole 형식 모두 평가)

모델	Whole	Diff
GPT-4.1	52%	53%
GPT-4o	31%	18%
GPT-4.5	-	45%
GPT-4.1 mini	35%	32%
GPT-4.1 nano	10%	6%
GPT-4o mini	4%	3%

▶ Instruction Following (Hard subset 기준)

모델	정확도
GPT-4.1	49%
GPT-4o	29%
GPT-4.1 mini	45%
GPT-4.1 nano	32%
GPT-4o mini	27%

▶ MultiChallenge (멀티턴 대화 흐름 유지)

모델	정확도
GPT-4.1	38%
GPT-4o	28%
GPT-4.1 mini	36%

▶ IFEval (instruction formatting eval)

모델	정확도
GPT-4.1	87%
GPT-4o	81%
GPT-4.1 mini	84%

Long Context (100만 토큰 문맥 처리 능력)

Needle-in-a-Haystack 테스트에서 모든 depth에서 정확히 “needle” 회수 성공

https://openai.com/index/gpt-4-1/
OpenAI MRCR (복수 지시문 중 올바른 것 추론)에서도 GPT-4.1이 GPT-4o 대비 탁월한 성능

https://openai.com/index/gpt-4-1/
Graphwalks (다단계 그래프 추론): GPT-4.1 정확도 62%로 GPT-4o(42%)보다 훨씬 우수

https://openai.com/index/gpt-4-1/

실제 업무에서 수백 페이지 문서/코드베이스를 다룰 수 있도록 설계됨

Vision & 멀티모달 벤치마크 성능

▶ MMMU (시각적 차트/지도 추론)

모델	정확도
GPT-4.1	75%
GPT-4o	69%
GPT-4.1 mini	73%
GPT-4.1 nano	55%
GPT-4o mini	56%

▶ MathVista (시각 수학 문제 해결)

모델	정확도
GPT-4.1	72%
GPT-4o	61%
GPT-4.1 mini	73%
GPT-4.1 nano	56%
GPT-4o mini	57%

▶ CharXiv Reasoning (논문 기반 시각 추론)

모델	정확도
GPT-4.1	57%
GPT-4o	53%
GPT-4.1 mini	57%
GPT-4.1 nano	41%
GPT-4o mini	37%

▶ Video-MME (30-60분 자막 없는 영상 기반 추론)

모델	정확도
GPT-4.1	72%
GPT-4o	65%

GPT-4.1은 멀티모달 비전 및 영상 이해에서도 GPT-4o보다 뛰어난 정확도를 보이며, 특히 mini 모델에서도 큰 향상을 보여줌

프론트엔드 및 실제 응용

Flashcard App 생성 테스트에서 GPT-4.1은 더 완성도 높은 UI 및 기능 구현
Extraneous edits (불필요한 코드 수정) 비율이 GPT-4o: 9% → GPT-4.1: 2%
API 개발자 대상 응답 형식 제어(XML 등) 수행 정확도도 대폭 향상

실제 활용 사례 (Alpha Tester)

Windsurf: 내부 benchmark에서 GPT-4.1이 GPT-4o 대비 60% 더 높은 점수, 불필요한 파일 수정 70% 감소
Qodo: PR 리뷰 자동 생성에서 GPT-4.1이 더 나은 제안을 55% 이상 생성
Thomson Reuters: 장문 법률문서 리뷰에서 GPT-4.1은 17% 더 높은 정확도 확보
Carlyle: 대용량 금융 문서에서 정밀 정보 추출 정확도 50% 향상

가격 정책 (2025년 4월 기준)

모델명	Input	Cached Input	Output	Blended Pricing (예시)
gpt-4.1	$2.00	$0.50	$8.00	$1.84
gpt-4.1-mini	$0.40	$0.10	$1.60	$0.42
gpt-4.1-nano	$0.10	$0.025	$0.40	$0.12

마무리

GPT-4.1 API 시리즈는 지능, 추론, 긴 문맥 처리, 코딩, 지시 따르기 등 거의 모든 측면에서 GPT-4o 및 GPT-4.5를 능가합니다. 특히, 실무에서 요구되는 정확성과 형식 충실도, 멀티턴 대화 처리에서의 우수함은 에이전트 기반 AI 시스템 구축에 최적입니다.

저렴한 가격과 강력한 성능을 갖춘 GPT-4.1 모델군은 앞으로 다양한 실전 AI 시스템 및 애플리케이션에서 핵심 모델로 자리 잡을 것으로 보입니다.

✅ 핵심 요약

고성능: SWE-bench, Polyglot, MultiChallenge 등 전 범위 벤치마크에서 GPT-4o 대비 대폭 향상
장문 문맥 처리: 최대 1M tokens까지 정확한 정보 검색 및 추론 가능
우수한 instruction following: 복잡한 명령 구조도 높은 정확도로 수행
멀티모달 역량 강화: 이미지, 수식, 논문, 동영상 처리 성능까지 전방위 개선
저렴한 비용: GPT-4.1은 GPT-4o 대비 평균 26% 이상 비용 절감
모델 선택 유연성: 필요에 따라 nano, mini, full로 구성 가능

GPT-4.1은 GPT-4의 강점을 계승하면서도 실제 개발 환경에서의 실용성과 정밀도를 대폭 개선한 모델입니다. 높은 지능과 정교한 명령 수행 능력, 긴 문맥 이해, 멀티모달 처리, 낮은 비용까지 모두 갖춘 GPT-4.1은 API 기반 AI 시스템 구축에 있어 가장 현실적이고 강력한 선택지로 자리매김하고 있습니다.

APPENDIX

아래는 실험 결과표 정리 항목입니다.

OpenAI, 개발자용 API GPT 4.1 공개

OpenAI, 개발자용 API GPT 4.1 공개

모델 구성 및 핵심 특징

주요 성능 벤치마크 요약

▶ SWE-bench Verified (실제 SW엔지니어링 작업 수행 능력)

▶ Aider Polyglot (다국어 코딩 능력 - diff/whole 형식 모두 평가)

▶ Instruction Following (Hard subset 기준)

▶ MultiChallenge (멀티턴 대화 흐름 유지)

▶ IFEval (instruction formatting eval)

Long Context (100만 토큰 문맥 처리 능력)

Vision & 멀티모달 벤치마크 성능

▶ MMMU (시각적 차트/지도 추론)

▶ MathVista (시각 수학 문제 해결)

▶ CharXiv Reasoning (논문 기반 시각 추론)

▶ Video-MME (30-60분 자막 없는 영상 기반 추론)

프론트엔드 및 실제 응용

실제 활용 사례 (Alpha Tester)

가격 정책 (2025년 4월 기준)

마무리

APPENDIX

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