GPT-4.1

Name: GPT-4.1
Brand: OpenAI
SKU: gpt-4-1
Price: 2.4 USD
Availability: InStock

Text & ChatNeuVerfügbar

von OpenAIgpt-4-1

OpenAI's newest flagship model. Improved reasoning, instruction following, and coding over GPT-4o.

Ausprobieren API-Schlüssel holen Vergleichen

Preis · 1 Mio. In/Out: $ 2,40 / $ 9,60
Kontext: 1 000 000 Token
Max. Ausgabe: 32 768 Token
Eingabe → Ausgabe: Text → Text
Entwickler: OpenAI
Aktualisiert: 23. September 2026

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$ 2,40/1 Mio. In

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Über GPT-4.1

Kurz gesagtStand: 23. September 2026

GPT-4.1 ist ein Modell von OpenAI aus der Kategorie Text & Chat. Über Railwail kostet GPT-4.1 $ 2,40 je 1 Mio. Input-Token und $ 9,60 je 1 Mio. Output-Token. Das Kontextfenster umfasst 1 000 000 Token, eine Antwort bis zu 32 768 Token.

Hintergrund

Über OpenAI

Gegründet 2015 · San Francisco, USA

OpenAI was founded in 2015 as a non-profit research lab by Sam Altman, Elon Musk, Greg Brockman, Ilya Sutskever, Wojciech Zaremba and John Schulman. In 2019 it transitioned into a capped-profit company to raise capital from Microsoft, which has invested over $13 billion. OpenAI is the publisher of the GPT series papers (GPT-1 in 2018, GPT-2 in 2019, GPT-3 in 2020, GPT-4 Technical Report in 2023), the InstructGPT paper that introduced RLHF for instruction following, and the GPT-4o System Card. Major products include ChatGPT (launched November 2022, with over 200M weekly active users), the OpenAI API, the o-series reasoning models, Sora for text-to-video and DALL-E for image generation. GPT-4.1 was released in April 2025 as an API-only model family (4.1, 4.1 mini and 4.1 nano) optimised for developers, with major improvements over GPT-4o on coding, instruction following and long-context tasks. The 2025 reported valuation exceeded $300 billion.

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Architektur

Decoder-only Transformer (developer-focused flagship)

GPT-4.1 launched in April 2025 as an API-only successor to GPT-4o aimed primarily at developers and agentic workloads. It is a decoder-only Transformer trained on an updated multi-trillion-token mixture of text, code and image-text pairs, with a knowledge cutoff of June 2024. The model family ships in three sizes (4.1, 4.1 mini, 4.1 nano) sharing the same training recipe but distilled to different capability/latency points. The headline change versus GPT-4o is a 1,047,576-token context window (~1M tokens), validated with new long-context evaluations such as OpenAI's MRCR (Multi-Round Coreference Resolution) and Graphwalks benchmarks. Post-training emphasised coding (SWE-bench Verified moved to 54.6% from 33% on GPT-4o), instruction following on edge-case formats, and reliable behaviour in long agent loops. OpenAI used reinforcement learning against verifiable rewards and large-scale synthetic data generation to push these axes. The model deprecates GPT-4.5 Preview from the API and is positioned as the production workhorse for ChatGPT Enterprise and Team deployments. Vision input is supported in all three sizes, function calling and Structured Outputs are first-class, and pricing is roughly 26% cheaper than GPT-4o at launch.

Parameter: Undisclosed (estimated multi-hundred billion parameters dense)
Kontext: 1 047 576 Token

Funktionen

1,047,576 token context window (~1M tokens)
Major coding improvement: 54.6% on SWE-bench Verified at launch
Strong instruction following on edge-case formats and negative constraints
Reliable behaviour over long agent loops
Vision input across all three model sizes (4.1, mini, nano)
Function calling, parallel tool calls and Structured Outputs
Knowledge cutoff June 2024 (later than GPT-4o)
About 26% cheaper than GPT-4o at launch
Diff-style file editing and applied-diff coding workflows
Improved multilingual non-English benchmark performance
Best for: coding agents, IDE copilots, large-document analysis, production assistants.

Training & Lizenz

Pretrained on a multi-trillion-token web-scale mixture of text, code repositories, books, licensed datasets and image-text pairs. Knowledge cutoff is June 2024. Post-training combined supervised fine-tuning, RLHF and reinforcement learning against verifiable rewards (especially for code).

Lizenz: Proprietary commercial license via OpenAI API and Azure OpenAI Service. Not available through the ChatGPT consumer product.

Sicherheitstests: Evaluated under OpenAI's Preparedness Framework v2 across CBRN, cyber, persuasion and autonomy axes. External red-teamers and OpenAI's Safety Advisory Group reviewed before launch.

Bekannte Einschränkungen

API-only, no ChatGPT consumer access initially
1M context window is supported but quality degrades on cross-document recall vs nominal capacity
Higher cost than GPT-4o mini for cost-sensitive use cases
Still hallucinates citations and exact quotes
No native audio I/O (use GPT-4o for voice)

Forschungsarbeiten

Preise

Preise in US-Dollar. Abgerechnet wird über vorab gekaufte Credits.

Eingabe	$ 2,40 / 1 Mio. Token
Ausgabe	$ 9,60 / 1 Mio. Token

Abgerechnet werden die Token, die jede Anfrage tatsächlich verbraucht.
1 Credit = $ 0,01

Kostenrechner

Preisrechner

Input-Token

/ Anfr.

Output-Token

/ Anfr.

Anfragen

Gesamt

$ 0,72

72 Credits

Je Anfrage

$ 0,0072 · 0,72 Credits

Jede Anfrage wird auf 0,01 Credits aufgerundet.

API

Rufe GPT-4.1 mit deinem Railwail-API-Schlüssel auf. Diese Modell-ID gehört in die Anfrage:

gpt-4-1API-Dokumentation API-Schlüssel holen

curl https://railwail.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RAILWAIL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-4-1",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Explain what a vector database is in two sentences."
      }
    ],
    "max_tokens": 1024
  }'

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["RAILWAIL_API_KEY"],
    base_url="https://railwail.com/api/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4-1",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Explain what a vector database is in two sentences.",
        },
    ],
    max_tokens=1024,
)

print(completion.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.RAILWAIL_API_KEY,
  baseURL: "https://railwail.com/api/v1",
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-4-1",
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: "Explain what a vector database is in two sentences."
    }
  ],
  max_tokens: 1024
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

// npm install railwail
import railwail from "railwail";

const rw = railwail(process.env.RAILWAIL_API_KEY);

const res = await rw.chat("gpt-4-1", [
  { role: "user", content: "Explain what a vector database is in two sentences." },
], { max_tokens: 1024 });

console.log(res.choices[0].message.content);

Schlüssel als RAILWAIL_API_KEY setzenAPI-Schlüssel erstellen

Spezifikationen

Modell-ID: gpt-4-1
Entwickler: OpenAI
Kategorie: Text & Chat
Eingabe: Text
Ausgabe: Text
Kontextfenster: 1 000 000 Token
Max. Ausgabe: 32 768 Token
Abrechnung: Nach Verbrauch (Token bzw. GPU-Zeit)
Modellgröße: Undisclosed (estimated multi-hundred billion parameters dense)
Lizenz: Proprietary commercial license via OpenAI API and Azure OpenAI Service. Not available through the ChatGPT consumer product.
Katalogeintrag aktualisiert: 23. September 2026

Beispiel-Prompts

Beispiele aus dem Railwail-Katalog. Sie wurden nicht live auf dieser Seite erzeugt.

System Design
Design a URL shortener service. What are the key components and how would you handle 10 million requests per day?
Beispielantwort anzeigen
A URL shortener at 10M req/day needs: 1) An API layer behind a load balancer to accept long URLs and return short codes. 2) A base62 encoding scheme (a-z, A-Z, 0-9) generating 6-character codes, yielding 56 billion unique URLs. 3) A distributed key-value store like Redis for fast lookups with a persistent database (PostgreSQL) as the source of truth. 4) A caching layer (CDN + Redis) since reads vastly outnumber writes. 5) Rate limiting per IP/API key to prevent abuse. At ~115 req/sec average, a few application servers with horizontal scaling can handle the load comfortably.
Instruction Following
Write exactly 3 sentences about black holes. Each sentence must contain exactly 10 words. Do not use the word 'space'.
Beispielantwort anzeigen
Black holes form when massive stars collapse under their gravity. Light cannot escape the intense gravitational pull they create. Scientists study these mysterious objects using powerful telescopes and math.

Einsatzgebiete

Wofür es genutzt wird

Autonomous coding agents
IDE copilots and pair programmers
Long-document and codebase analysis
Customer support over 1M token transcripts
Enterprise RAG and chat assistants
Tool-using agents in production

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Häufige Fragen

Was ist GPT-4.1?

GPT-4.1 ist ein Modell von OpenAI aus der Kategorie Text & Chat. Über Railwail lässt es sich mit einem API-Schlüssel über die Railwail-API aufrufen.

Was kostet GPT-4.1 bei Railwail?

Über Railwail kostet GPT-4.1 $ 2,40 je 1 Mio. Input-Token und $ 9,60 je 1 Mio. Output-Token. Abgerechnet wird, was jede Anfrage tatsächlich verbraucht. Bezahlt wird mit vorab gekauften Credits; 1 Credit entspricht $ 0,01.

Wie groß ist das Kontextfenster von GPT-4.1?

Das Kontextfenster von GPT-4.1 umfasst 1 000 000 Token. Eine Antwort kann bis zu 32 768 Token lang sein.

Wie schnell ist GPT-4.1?

Für GPT-4.1 gibt es bei Railwail noch zu wenige gemessene Läufe, um eine Laufzeit anzugeben. Sie hängt von der Eingabe, den Einstellungen und der Auslastung beim Anbieter ab.

Ist GPT-4.1 besser als Claude Fable 5.1?

Das hängt von der Aufgabe ab. GPT-4.1 (OpenAI) und Claude Fable 5.1 (Anthropic) sind beide Modelle aus der Kategorie Text & Chat. Die Vergleichsseite zeigt Preise und Spezifikationen nebeneinander.

GPT-4.1 und Claude Fable 5.1 vergleichen

Wie nutze ich GPT-4.1 über die API?

Erstelle einen Railwail-API-Schlüssel und sende deine Anfrage mit der Modell-ID gpt-4-1. Codebeispiele für curl, Python und JavaScript stehen im Abschnitt API auf dieser Seite.

Vergleichbare Modelle

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Claude Fable 5.1Anthropic
Anthropic's model for the most demanding reasoning and long-horizon agentic work. 1M-token context window, up to 128K output tokens, adaptive thinking that is always on.
$ 12,00/1 Mio. In
400 % teurer je Einheit
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Claude Opus 4.8Anthropic
The most capable model of Anthropic's Opus 4 series. State of the art on long-horizon agentic work, coding and knowledge tasks, with a 1M-token context window at standard pricing.
$ 6,00/1 Mio. In
150 % teurer je Einheit
GPT-4.1 und Claude Opus 4.8 vergleichen
Claude Opus 5.5Anthropic
Anthropic's current Opus model for long-running agentic coding and knowledge work. 1M-token context window, up to 128K output tokens, adaptive thinking that is always on.
$ 4,80/1 Mio. In
100 % teurer je Einheit
GPT-4.1 und Claude Opus 5.5 vergleichen

GPT-4.1 über die API nutzen

Ein API-Schlüssel für alle Modelle auf Railwail. Abgerechnet wird über vorab gekaufte Credits, 1 Credit = $ 0,01.

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