Лимиты нового GPT-4.1 ChatGPT: почему Gemini/Claude лучше

OpenAI только что выпустила свои мощные модели GPT-4.1 и GPT-4.1 mini в интерфейсе ChatGPT, предоставив миллионам пользователей улучшенные возможности программирования и более точное следование инструкциям.

По моему опыту тестирования этих новых моделей, я обнаружил значительные улучшения по сравнению с GPT-4o в нескольких ключевых областях.

Однако есть серьезный нюанс, о котором многие пользователи не знают: хотя версия API может похвастаться впечатляющим контекстным окном в 1 миллион токенов, пользователи ChatGPT получают значительно ограниченный опыт.

Это различие в контекстном окне создает существенный разрыв между тем, что разработчики могут получить через API, и тем, что испытывают обычные пользователи ChatGPT.

Я использую версию API уже некоторое время, и разница просто колоссальная при работе с большими документами или сохранении истории разговоров.

Давайте разберемся, что это значит для вас, как эти модели сравниваются с конкурентами, такими как Claude 3.7 Sonnet и Gemini 2.5, и кому стоит использовать какую модель для достижения наилучших результатов.

GPT-4.1 и 4.1 Mini: Что нового в последнем обновлении ChatGPT

14 мая 2025 года OpenAI объявила, что GPT-4.1 и GPT-4.1 mini будут доступны непосредственно в интерфейсе ChatGPT.

Согласно официальным примечаниям к выпуску, это обновление представляет собой значительный шаг в предоставлении их последних достижений более широкой аудитории.

Релиз был распределен по уровням подписки:

• Подписчики ChatGPT Plus, Pro и Team теперь могут получить доступ к полной модели GPT-4.1 через выпадающее меню «Больше моделей» в селекторе моделей
• Бесплатные пользователи получают доступ к GPT-4.1 mini, которая заменила старую GPT-4o mini в качестве модели по умолчанию
• Пользователи Enterprise и Edu получат доступ в ближайшие недели

Я тщательно протестировал обе модели, и они представляют собой заметный шаг вперед в нескольких областях – особенно в программировании и следовании инструкциям.

Что впечатляет меня больше всего, это то, как GPT-4.1 анализирует сложные инструкции и поддерживает контекст на протяжении длительных разговоров, даже с ограниченным контекстным окном в интерфейсе ChatGPT.

Разрыв в миллион токенов: Ограничения контекстного окна ChatGPT и API

Вот где ситуация становится интересной – и потенциально разочаровывающей для многих пользователей ChatGPT.

Хотя OpenAI активно продвигает впечатляющее контекстное окно GPT-4.1 в 1 миллион токенов, эта возможность в основном зарезервирована для пользователей API.

Понимание контекстных окон и почему они важны

Контекстное окно модели определяет, сколько информации она может одновременно учитывать для генерации ответа.

Большие контекстные окна обычно обеспечивают:

• Лучшую связность в длительных разговорах
• Более глубокое понимание сложных входных данных
• Возможность обрабатывать более длинные документы
• Поддержание контекста в течение продолжительных взаимодействий

Когда я впервые начал использовать API GPT-4.1 с полным контекстом в 1 миллион токенов, разница была сразу заметна.

Я мог загружать целые кодовые базы, длинные научные статьи или подробные спецификации проектов, и модель могла ссылаться на любую часть этой информации в своих ответах с удивительной точностью.

Реальность для пользователей ChatGPT: Многоуровневые ограничения контекста

Согласно официальной странице тарифов ChatGPT, пользователи ChatGPT сталкиваются со значительно меньшими контекстными окнами в зависимости от их уровня подписки:

Это создает существенный разрыв между возможностями модели и тем, что пользователи могут получить через интерфейс ChatGPT.

Например, как пользователь Pro, я ограничен всего 128K токенами – примерно одной восьмой полной мощности модели.

GPT-4.1 против конкурентов: Как он выглядит на арене ИИ

Чтобы получить более четкое представление о том, как GPT-4.1 сравнивается с другими ведущими моделями ИИ, я проанализировал последние данные бенчмарков от LiveBench и результаты тестирования в реальных условиях.

GPT-4.1 против GPT-4o: Стоит ли переходить?

При сравнении GPT-4.1 с его предшественником в интерфейсе ChatGPT появляются несколько ключевых различий:

В моих тестах я обнаружил, что GPT-4.1 заметно лучше следует сложным инструкциям и генерирует более точный код.

Он также, кажется, реже галлюцинирует при ответе на фактические вопросы.

Однако GPT-4o по-прежнему превосходит в мультимодальных задачах, связанных с анализом изображений или генерацией визуального контента.

Конкурентный ландшафт: OpenAI против Anthropic против Google

Рассматривая более широкий ландшафт ИИ, вот как сравниваются последние модели от основных провайдеров согласно данным LiveBench:

Это сравнение раскрывает некоторые интересные выводы.

В то время как GPT-4.1 преуспевает в программировании и следовании инструкциям, Gemini 2.5 Pro и Claude 3.7 Sonnet Thinking демонстрируют более сильную производительность в рассуждениях и математике.

Несмотря на то, что показывают бенчмарки, я лично нахожу Claude 3.7 Sonnet Thinking и Gemini 2.5 Pro превосходящими в задачах программирования в моей повседневной работе.

Их возможности рассуждения часто приводят к более продуманным и точным решениям в коде, особенно для сложных проблем.

Каждая модель имеет свои уникальные сильные стороны, делая их подходящими для различных случаев использования.

Производительность в реальном мире: Опыт пользователей и практические применения

Помимо бенчмарков, я проанализировал отчеты пользователей и протестировал эти модели в практических сценариях, чтобы понять их производительность в реальном мире.

Задачи кодирования и разработки

GPT-4.1 действительно блистает, когда речь идет о задачах программирования.

На основе моих тестов, он продемонстрировал замечательные улучшения по сравнению с GPT-4o в нескольких областях:

• Более точная генерация кода
• Лучшее понимание сложных кодовых баз
• Улучшенные возможности отладки
• Более точное следование конкретным инструкциям по кодированию

Тестирование, упомянутое в предоставленных материалах, показало, что GPT-4.1 был способен анализировать набор данных со 188 лидами гораздо точнее, чем GPT-4o, который ошибочно идентифицировал 848 лидов.

Это подчеркивает улучшенную точность GPT-4.1 при обработке структурированных данных.

Создание и анализ контента

Для задач создания контента результаты более неоднозначны.

Некоторые пользователи сообщают, что GPT-4.1 кажется «менее человечным» в своих ответах по сравнению с GPT-4o, хотя он, кажется, использует меньше тире – стилистическую особенность, которая стала характерным признаком контента, сгенерированного ИИ.

По моему опыту, GPT-4.1 производит более лаконичный и сфокусированный контент, в то время как GPT-4o склоняется к более разговорным, иногда многословным ответам.

Является ли это улучшением, зависит от ваших конкретных потребностей и предпочтений.

Кому какую модель использовать: Находим свой ИИ

На основе моего тестирования и анализа доступных данных, вот мои рекомендации для различных групп пользователей:

Для разработчиков и продвинутых пользователей (API)

Если вам требуется максимальный контекст и контроль, версии API предлагают значительные преимущества:

• GPT-4.1 API: Лучше всего подходит для требовательных задач кодирования, больших кодовых баз и проектов, требующих полного контекста в 1 миллион токенов. Увеличенный лимит выходных токенов до 32 768 (по сравнению с 16 384 у GPT-4o) также полезен для генерации более длинных сегментов кода.
• Gemini 2.5 Pro API: Рассмотрите этот вариант для задач, требующих превосходных возможностей рассуждения и продвинутых мультимодальных функций, особенно с его конкурентоспособным контекстом в 1 миллион токенов.
• Claude 3.7 Sonnet API: Отлично подходит для задач, требующих тщательного рассуждения в пределах его контекстного окна в 200K.

Для моих личных проектов программирования я постоянно получаю лучшие результаты с Claude 3.7 Sonnet Thinking и Gemini 2.5 Pro, чем с GPT-4.1, несмотря на то, что показывают бенчмарки.

Их способности к рассуждению, похоже, переводятся в более надежные и элегантные решения в коде, особенно для сложных проблем.

Для пользователей ChatGPT Plus/Pro/Team

Для тех, кто использует интерфейс ChatGPT с платными подписками:

• GPT-4.1: Идеален для программирования, точного следования инструкциям и веб-разработки в пределах ограничений контекста вашего тарифа. Его более недавняя граница знаний (июнь 2024) также является преимуществом.
• GPT-4o: По-прежнему предпочтителен для мультимодальных задач, генерации изображений и более разговорных взаимодействий.

Бесплатные аккаунты ChatGPT — что нужно знать

Бесплатные пользователи теперь имеют доступ к GPT-4.1 mini, которая предлагает улучшенные возможности по сравнению с предыдущей GPT-4o mini, особенно в программировании и следовании инструкциям, всё в пределах контекстного окна 8K.

Будущее контекстных окон: Что дальше?

Неравенство между контекстными окнами API и ChatGPT поднимает вопросы о будущих разработках.

Предоставит ли OpenAI в конечном итоге полный контекст в 1 миллион токенов пользователям ChatGPT?

Есть несколько факторов, которые следует учитывать:

• Вычислительные затраты: Обслуживание запросов с большим контекстом для миллионов одновременных пользователей требует значительных ресурсов.
• Конкурентное давление: С учетом того, что Google Gemini 2.5 предлагает 1 миллион токенов всем пользователям, OpenAI может испытывать давление для обновления контекстного окна ChatGPT.
• Производительность в масштабе: Согласно DailyBot, отчеты показывают, что точность в GPT-4.1 снижается с примерно 84% при 8K токенах до около 50% при полной емкости в 1 миллион токенов, что указывает на проблемы с эффективным использованием очень больших контекстов.

Разумно ожидать, что по мере появления аппаратных и архитектурных улучшений, мы увидим расширение ограничений контекста ChatGPT.

OpenAI может в конечном итоге обновить контекстные окна ChatGPT, чтобы конкурировать более непосредственно с Gemini 2.5, особенно если разрыв станет конкурентным недостатком.

Часто задаваемые вопросы о GPT-4.1 в ChatGPT

Какой контекстный лимит у GPT-4.1 в ChatGPT?

Контекстный лимит GPT-4.1 в ChatGPT зависит от вашего уровня подписки: 8K токенов для бесплатных пользователей (использующих GPT-4.1 mini), 32K токенов для пользователей Plus и Team, и 128K токенов для пользователей Pro и Enterprise.

Эти значения значительно меньше контекста в 1 миллион токенов, доступного через версию API.

Как GPT-4.1 сравнивается с GPT-4o в ChatGPT?

GPT-4.1 превосходит GPT-4o в задачах кодирования (с улучшением на 21,4% по бенчмаркам), следовании инструкциям и понимании длинного контекста.

Он обычно предоставляет более лаконичные ответы с меньшим количеством стилистических особенностей, таких как тире.

Однако GPT-4o сохраняет преимущества в мультимодальных возможностях для обработки изображений и аудио.

Доступен ли контекст GPT-4.1 в 1 миллион в ChatGPT Plus?

Нет, пользователи ChatGPT Plus ограничены контекстным окном в 32K токенов с GPT-4.1, а не полным 1 миллионом токенов, доступным в версии API.

Только пользователи API могут получить доступ к полной возможности контекста в 1 миллион токенов.

Каковы контекстные ограничения для пользователей ChatGPT с GPT-4.1?

Бесплатные пользователи ChatGPT получают 8K токенов с GPT-4.1 mini, пользователи Plus и Team получают 32K токенов с GPT-4.1, а пользователи Pro и Enterprise получают 128K токенов с GPT-4.1.

Эти ограничения такие же, как и у предыдущей модели GPT-4o.

Что лучше для программирования: GPT-4.1 или Claude 3.7 Sonnet?

Согласно бенчмаркам LiveBench, GPT-4.1 и Claude 3.7 Sonnet показывают схожие результаты в задачах программирования (оба с оценкой 73,19%).

Однако по моему личному опыту, я постоянно получаю лучшие результаты с Claude 3.7 Sonnet Thinking для задач программирования, особенно сложных.

Его методичный подход к рассуждению, похоже, производит более надежные и элегантные решения в коде, несмотря на то, что показывают сырые цифры бенчмарков.

Имеет ли GPT-4.1 mini контекст в 1 миллион в бесплатном ChatGPT?

Нет, несмотря на то, что версия API поддерживает 1 миллион токенов, GPT-4.1 mini в бесплатном тарифе ChatGPT ограничена всего 8K токенами контекста.

Это значительное ограничение снижает её способность обрабатывать длинные документы или поддерживать обширную историю разговоров.

В чем разница между API GPT-4.1 и версией ChatGPT?

Основное различие — размер контекстного окна: пользователи API получают полный контекст в 1 миллион токенов, в то время как пользователи ChatGPT получают ограничения на основе тарифа (8K/32K/128K).

Кроме того, версия API имеет увеличенный лимит выходных токенов в 32 768 токенов, что дает большую гибкость разработчикам, создающим приложения, требующие более длинных выходных данных.

Сколько контекста получает ChatGPT Pro с GPT-4.1?

Пользователи ChatGPT Pro получают 128K токенов контекста с GPT-4.1, что является наибольшим доступным в интерфейсе ChatGPT, но всё равно значительно меньше, чем 1 миллион токенов, доступных через API.

Лучше ли GPT-4.1, чем Gemini 2.5 Pro?

Согласно данным LiveBench, Gemini 2.5 Pro превосходит GPT-4.1 по общим оценкам (78,99 против 62,99), особенно выделяясь в рассуждениях (88,25 против 44,39) и математике (88,63 против 62,39).

По моему личному опыту, Gemini 2.5 Pro обеспечивает превосходные результаты в программировании, несмотря на то, что бенчмарки показывают, что GPT-4.1 конкурентоспособен в метриках программирования.

Для пользователей ChatGPT ограниченное контекстное окно является значительным недостатком по сравнению с полным контекстом в 1 миллион токенов у Gemini 2.5 Pro.

Заключение: Прогресс с ограничениями

Внедрение GPT-4.1 и GPT-4.1 mini в ChatGPT представляет собой положительный шаг в предоставлении последних достижений OpenAI более широкой аудитории.

Эти модели предлагают заметные улучшения в программировании, следовании инструкциям и точности по сравнению с их предшественниками.

Однако значительное ограничение контекстного окна по сравнению с версией API создает существенный разрыв между тем, что теоретически возможно с этими моделями, и тем, что фактически доступно пользователям ChatGPT.

Это различие особенно заметно при сравнении с конкурентами, такими как Gemini 2.5, который предлагает полный контекст в 1 миллион токенов всем пользователям.

На мой взгляд, понимание этих различий имеет решающее значение для установления реалистичных ожиданий и принятия обоснованных решений о том, какая модель и платформа лучше всего соответствует вашим конкретным потребностям.

В то время как интерфейс ChatGPT предлагает доступность и простоту использования, тем, кто требует обширной обработки контекста, возможно, потребуется рассмотреть доступ к API или альтернативные платформы.

Поскольку ландшафт ИИ продолжает развиваться захватывающими темпами, сегодняшние ограничения могут стать завтрашними стандартными функциями.

Будет интересно увидеть, как OpenAI отреагирует на конкурентное давление и предоставит ли в конечном итоге полные контекстные возможности своему флагманскому продукту ChatGPT.

До тех пор я рекомендую выбирать вашу модель тщательно, исходя из ваших конкретных требований, учитывая не только возможности модели, но и специфические для платформы ограничения, которые могут повлиять на ваш опыт.