GPT 4.1 è arrivato su ChatGpt, e porta con sé la sensazione di un vero cambio di paradigma.
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Gpt 4.1: le caratteristiche
Non si tratta soltanto di un incremento di versione: i tre modelli della famiglia—GPT‑4.1, GPT‑4.1 mini e GPT‑4.1 nano—riscrivono le regole del gioco con un contesto che tocca il milione di token, un’affidabilità superiore nelle istruzioni complesse e un rapporto costo‑prestazioni che mette in ombra qualsiasi generazione precedente.
Chi si occupa di sviluppo software e di agenti AI si troverà fra le mani uno strumento capace di ridurre la latenza, ridurre la spesa e—soprattutto—ottenere del codice di qualità in grado di compilare e passare i test (molto spesso) fin dal primo colpo.
| Versione | Nome modello (API) | Capacità input | Output massimo | Multimodalità | Caratteristiche principali |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 Turbo | gpt-4-turbo | Fino a 128k token | Fino a ~4.096 token | Testo + immagini | Più veloce, meno costoso, performance simili a GPT-4.1 standard |
| GPT-4.1 ChatGPT | gpt-4 (ChatGPT Pro) | 128k token (ChatGPT Web) | Circa 4.096 token | Testo + immagini | Usato nel piano ChatGPT Plus, con strumenti integrati e capacità avanzate |
| GPT-4.1 API fine-tuned | Solo su richiesta | Personalizzabile | Dipende dai settaggi | Solo testo (di base) | Addestrabile su dati personalizzati per casi d’uso specifici |
| GPT-4.1 Enterprise | gpt-4-turbo (stessa base) | 128k token | Custom | Multimodale con strumenti | Include opzioni di sicurezza, privacy e memoria per aziende |
4.1
La versione “full‑size” 4.1 è pensata per chi vuole il massimo su tutta la linea. Sul benchmark SWE‑bench Verified, la prova più vicina a un ticket reale di engineering, GPT‑4.1 completa il 54,6 % delle problematiche: ben ventuno punti percentuali in più di GPT‑4o e un balzo di oltre ventisei punti rispetto al “vecchio” GPT‑4.5.
La cura maniacale per il codice si vede subito: il modello genera diff multipiattaforma impeccabili, riga per riga, in qualsiasi linguaggio, così la patch si applica al volo. Sa muoversi dentro un repository infinito senza perdere l’orientamento, anche quando incappa in funzioni legacy o branch che hanno preso strade diverse. E se il prompt diventa una matrioska di richieste e vincoli, mantiene la bussola: segue ogni istruzione con una coerenza che, fino a ieri, avrebbe imposto acrobazie di prompt engineering.
Chi vuole avvicinarsi alle stesse capacità ma con una latenza dimezzata ha la scelta perfetta nella versione mini.
4.1 mini
La versione GPT‑4.1 mini riesce a superare GPT‑4o su diversi benchmark di ragionamento pur costando l’83 % in meno e restituendo risposte in maniera molto rapida.
È il partner perfetto quando serve velocità: dall’auto completamento nell’IDE alle correzioni istantanee dei test, passando per revisioni di qualità senza pause. In tutti quei casi in cui ogni millisecondo guadagnato fa la differenza, GPT‑4.1 mini è la scelta che ti restituisce tempo.
4.1 Nano
Poi c’è Gpt 4.1 nano, la prima versione in assoluto di questo tipo, il primo modello “tascabile” di OpenAI. Anche qui c’è comunque un contesto da un milione di token—un numero che fino a pochi mesi fa sembrava fantascienza per i modelli edge—eppure la velocità è tale da renderlo credibile su dispositivi mobile, funzioni serverless, addirittura in scenari on‑device dove la banda è spesso un lusso.
Anche qui i risultati dei benchmark parlano chiaro: 80,1 % su MMLU, 50,3 % su GPQA, 9,8 % su Aider polyglot coding. Numeri che superano GPT‑4o mini pur richiedendo una frazione della potenza di calcolo.
I vantaggi del Gpt 4.1 e come usarlo
Il risultato di queste nuove versioni non è soltanto sintetizzato nei benchmark ma si traduce in revisioni di codice più brevi, in agenti che mantengono lo stato per centinaia di migliaia di token, in analisi di documenti complessi che non obbligano più a spezzare i testi in mille parti, con la conseguente perdita di coesione. Significa poter caricare un intero manuale tecnico, un intero repository di un progetto o un archivio storico di ticket e log, e ricevere risposte che non si perdono un dettaglio.
A mio avviso, per le aziende che puntano su knowledge base interne o su agenti conversazionali che devono leggere contratti, policy o report finanziari, il salto qualitativo è immediato.
La distribuzione è già in produzione. Azure AI Foundry offre i tre modelli via API con fine‑tuning nativo: basta un endpoint per modellare GPT‑4.1 sul proprio dominio, sul proprio tono di voce, sulle proprie convenzioni di codifica.
GitHub Copilot ha abilitato GPT‑4.1 su tutti i piani, compreso quello gratuito: basta aprire Visual Studio Code, selezionare il modello nel picker e godersi suggerimenti più precisi, patch mirate e chat contestuali che ricordano davvero tutto ciò che è stato scritto. GitHub aggiungerà presto il supporto a Visual Studio e JetBrains, mentre la sezione GitHub Models già consente un confronto fianco a fianco fra GPT‑4o, GPT‑4.1 e le altre varianti per chi vuole avere un’idea rapida prima di decidere.
Chi sta ancora utilizzando GPT‑4.5 Preview dovrà ricordarsi di segnare sul calendario il 14 luglio 2025: da quella data il modello sarà dismesso. Non è un declassamento, è la naturale conseguenza di un prodotto che offre prestazioni migliori, costi più bassi e un impatto ambientale ridotto lungo tutta la curva di latenza.
Molte delle caratteristiche introdotte da GPT‑4.1 sono già confluite in GPT‑4o “latest” per gli utenti di ChatGPT e continueranno a evolversi nei prossimi mesi, ma l’interfaccia API resta l’unico modo per toccare con mano tutta la potenza della nuova famiglia.
Per iniziare bastano tre passaggi: aprire un endpoint in Foundry, caricare il proprio repository o dataset senza più preoccuparsi di chunk e token limit; quindi, decidere se affinare il modello con il fine‑tuning o sfruttarlo così com’è.
Da alcuni test interni, i primi report di produzione parlano di un ciclo di revisione ridotto di oltre il sessanta per cento, di un risparmio in token‑output doppio rispetto a GPT‑4o grazie a una latenza che, con mini e nano, scende sotto soglie che prima erano prerogativa solo dei modelli distillati e a modifiche minime e mirate.
Invece di riscrivere interi file, il modello fornisce solo le righe che cambiano, evidenziando con precisione cosa aggiungere, rimuovere o sostituire. È come un’operazione di micro‑chirurgia sul codice: meno testo da revisionare, meno token da pagare e un’applicazione di patch molto più rapida.
In definitiva, GPT‑4.1 non rappresenta semplicemente la versione successiva di un grande modello. È la dimostrazione che l’AI generativa può scalare a contesti di un milione di token, può rispondere in tempo reale senza sacrificare l’accuratezza, può diventare economicamente sostenibile anche per chi distribuisce su larga scala.
Per gli sviluppatori significa avere finalmente uno strumento che comprende davvero l’intero codice, l’intera storia, l’intera conversazione; per le aziende, significa liberare gli agenti AI dal vincolo del contesto ridotto e portarli nel cuore dei processi produttivi.
Che sia semplicemente il nuovo standard su cui misureremo tutte le iterazioni future?
