OpenAI: GPT-4.1

GPT-4.1 è un modello linguistico di grandi dimensioni di punta di OpenAI, rilasciato dal provider il 14 aprile 2025. Appartiene alla categoria testo ed è posizionato per il seguito avanzato delle istruzioni, l'ingegneria del software nel mondo reale e il ragionamento su contesti lunghi. Se stai già lavorando all'interno della famiglia di modelli OpenAI, questo è il livello successore di GPT-4o, ed è pensato per carichi di lavoro in cui l'aderenza accurata alle istruzioni e grandi quantità di contesto contano più della velocità grezza.

Il modello accetta testo, immagini e file come input e restituisce testo. La sua finestra di contesto è di 1.047.576 token, poco più di un milione di token, e l'output massimo è di 32.768 token. Il knowledge cutoff è il 30 giugno 2024, quindi tutto ciò che viene dopo quella data è al di fuori di ciò su cui il modello è stato addestrato. La combinazione di una finestra di contesto molto ampia e di un tetto di output moderato significa che il modello è adatto a leggere molto più di quanto scriva, il che è tipico di attività di analisi, revisione e recupero.

Queste capacità indicano alcuni usi pratici. Il ragionamento su contesti lunghi lo rende adatto a lavorare su grandi basi di codice, specifiche lunghe o insiemi multi-documento in un'unica richiesta invece di suddividerli in blocchi. L'ingegneria del software nel mondo reale suggerisce revisione del codice, refactoring, debugging e generazione di test. Il seguito avanzato delle istruzioni aiuta con attività di estrazione e trasformazione strutturate in cui il formato di output deve essere rispettato. Poiché immagini e file sono accettati come input, puoi anche mescolare screenshot, diagrammi o documenti nella stessa richiesta insieme al testo.

Chiami il modello tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando l'id del modello "openai/gpt-4.1". I parametri di richiesta supportati sono max_completion_tokens, max_tokens, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools e top_p. In pratica questo significa che puoi controllare la lunghezza dell'output, richiedere un campionamento deterministico con un seed, impostare temperature e top_p per la casualità, vincolare la forma della risposta con response_format o structured_outputs e definire il function calling tramite tools e tool_choice.

Un limite che vale la pena notare è il tetto di output di 32.768 token. Se il tuo compito è generare un documento molto lungo in un'unica passata, quel limite si farà sentire prima del contesto di input, e potresti dover suddividere la generazione su più chiamate. Il knowledge cutoff del 30 giugno 2024 significa anche che il modello non ha una consapevolezza integrata di eventi successivi, quindi qualsiasi cosa recente deve provenire dal prompt o dagli strumenti che fornisci.