GPT-4.1 : Les nouveaux modèles LLM d’OpenAI pour les développeurs
OpenAI a récemment dévoilé trois nouveaux modèles d’intelligence artificielle : GPT-4.1, GPT-4.1 mini et GPT-4.1 nano. Cette nouvelle famille de LLM regroupée sous le nom de GPT-4.1 a été annoncée le lundi 14 avril 2025 par l’entreprise au cours d’un live sur YouTube.
Un modèle plus gros, plus intelligent et un peu moins cher
Après GPT-4, 4o et 4.5, voici GPT-4.1 qui débarque. OpenAI aurait particulièrement axé cette IA sur la programmation. D’ailleurs, l’entreprise la décrit comme un « ingénieur logiciel autonome ». Ce modèle d’IA serait capable de concevoir une application de A à Z, avec des tests et une documentation incluse.
Les développeurs pourront ainsi tirer des bénéfices de cette nouvelle famille d’IA. On cite, par exemple, moins d’erreurs de syntaxe, un respect strict des formats et des outils utilisés de manière cohérente. Par ailleurs, GPT-4.1 gèrerait également mieux les longs contextes. Il repèrerait mieux les informations pertinentes. Ce qui représente un atout pour débugger un code compliqué ou encore pour analyser les logs interminables.
Non, GPT-4.1 ne vient pas remplacer GPT-4.o
Cependant, il faut souligner que GPT-4.1 n’a pas pour vocation de remplacer GPT-4o. Ce dernier fait actuellement office de modèle par défaut dans l’interface de ChatGPT, Toutefois, il devrait être mis au rebu d’ici à quelques mois. Et c’est le modèle GPT-5 devrait alors lui succéder. Cette nouvelle version représenterait l’évolution de GPT-4.5 qui est actuellement en phase de test mais qui coûterait trop cher à la requête.
Pour en revenir aux modèles GPT-4.1, ils supportent jusqu’à 1 million de tokens, qui représentent environ 750.000 mots. Soit une capacité de fenêtre contextuelle semblable à celle de Gemini, l’IA de Google. À titre de comparaison, GPT-4o propose 128.000 tokens.
Côté tarifs, GPT-4o coûte 2.5 dollars en entrée et 10 dollars en sortie. Tandis que GPT-4.1 revient à 2 dollars en entrée pour 8 dollars en sortie. La version 4.1 mini coûte 0.40 dollar en entrée et 1.60 dollar en sortie. Quant à la version nano, elle coûte 0.10 dollar par million de tokens en entrée et 0.40 dollar en sortie.
Malgré tout, lors d’un test interne, le modèle a obtenu entre 52% et 54.6% au benchmark SWE-Bench, un test de résolution de bugs sur GitHub. Ce score est assez honorable, mais ne rivalise pas encore avec les 63.8% de Gemini Pro, l’IA de Google, et des 62.3% de Claude Anthropic.
