تفاوت GPT-5، GPT-4o و GPT-4.1 — راهنمای انتخاب مدل

وقتی OpenAI در سال ۲۰۲۵ خانوادهٔ GPT-5 را معرفی کرد، خیلی‌ها فکر کردند بازی تمام است و دیگر هیچ‌کس به GPT-4o یا GPT-4.1 نگاه نخواهد کرد. واقعیت پیچیده‌تر است. GPT-5 در استدلال پیچیده و کدنویسی طولانی فوق‌العاده است، ولی برای یک چت‌بات سادهٔ پشتیبانی، استفاده از آن هم گران است هم کند. این مقاله بر اساس استفادهٔ روزمره، تفاوت‌های واقعی این سه خانواده مدل را روشن می‌کند: کجا کدام یک واقعاً بهتر است، چه قدر تفاوت قیمت دارند و چطور هوشمندانه بین‌شان جابه‌جا شویم.

یک نگاه سریع به سه خانوادهٔ مدل

قبل از غرق شدن در جزئیات، بگذار ساختار کلی را ببینیم:

خانواده	اعضا	تاریخ معرفی	تمرکز اصلی
GPT-4o	gpt-4o, gpt-4o-mini	اردیبهشت ۲۰۲۴	مولتی‌مودال (متن، صوت، تصویر)، سرعت
GPT-4.1	gpt-4.1, gpt-4.1-mini, gpt-4.1-nano	فروردین ۲۰۲۵	کانتکست بلند (تا ۱M توکن)، کدنویسی
GPT-5	gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano	تابستان ۲۰۲۵	استدلال یکپارچه، کیفیت پاسخ

یک نکتهٔ ساختاری مهم: GPT-5 اولین مدل OpenAI است که استدلال (reasoning) را به‌صورت داخلی در پاسخ‌دهی استفاده می‌کند، بدون اینکه نیاز به فراخوانی جداگانهٔ مدل‌های o1/o3 داشته باشی. می‌توانی پارامتر reasoning_effort را روی low/medium/high تنظیم کنی و انتخاب کنی مدل چقدر فکر کند.

قیمت‌گذاری — جایی که تصمیم اقتصادی شکل می‌گیرد

قیمت‌های زیر بر اساس قیمت رسمی OpenAI (به ازای هر یک میلیون توکن) و معادل تومان آن با نرخ ۶۰٬۰۰۰ تومان به ازای هر دلار است. این جدول مهم‌ترین جدول این مقاله است؛ آن را با دقت بخوان:

مدل	ورودی (USD/M)	خروجی (USD/M)	ورودی (تومان/M)	خروجی (تومان/M)
gpt-5	1.25	10.00	۷۵٬۰۰۰	۶۰۰٬۰۰۰
gpt-5-mini	0.25	2.00	۱۵٬۰۰۰	۱۲۰٬۰۰۰
gpt-5-nano	0.05	0.40	۳٬۰۰۰	۲۴٬۰۰۰
gpt-4.1	2.00	8.00	۱۲۰٬۰۰۰	۴۸۰٬۰۰۰
gpt-4.1-mini	0.40	1.60	۲۴٬۰۰۰	۹۶٬۰۰۰
gpt-4.1-nano	0.10	0.40	۶٬۰۰۰	۲۴٬۰۰۰
gpt-4o	2.50	10.00	۱۵۰٬۰۰۰	۶۰۰٬۰۰۰
gpt-4o-mini	0.15	0.60	۹٬۰۰۰	۳۶٬۰۰۰

اولین چیزی که توجهت را جلب می‌کند: gpt-5 از gpt-4o ارزان‌تر است. این عجیب نیست؟ OpenAI با GPT-5 توانسته هم کیفیت را بالا ببرد و هم با بهینه‌سازی hardware و معماری، قیمت ورودی را تا نصف کاهش دهد. به همین دلیل، پاسخ سادهٔ «از کدام استفاده کنم» در سال ۱۴۰۵ این است: اگر هنوز روی gpt-4o هستی، الان وقت مهاجرت به gpt-5 است.

کانتکست و خروجی — چقدر می‌توانند بخوانند و بنویسند؟

مدل	کانتکست (input)	حداکثر خروجی	قابلیت تصویر	قابلیت صوت
gpt-5	۴۰۰K توکن	۱۲۸K توکن	بله	بله
gpt-5-mini	۴۰۰K توکن	۱۲۸K توکن	بله	بله
gpt-4.1	۱M توکن	۳۲K توکن	بله	خیر
gpt-4.1-mini	۱M توکن	۳۲K توکن	بله	خیر
gpt-4o	۱۲۸K توکن	۱۶K توکن	بله	بله
gpt-4o-mini	۱۲۸K توکن	۱۶K توکن	بله	خیر

اینجا GPT-4.1 برتری جدی دارد: کانتکست یک میلیون توکنی یعنی می‌توانی یک کتاب ۲۰۰۰ صفحه‌ای را کامل وارد مدل کنی و ازش سؤال بپرسی. GPT-5 با ۴۰۰K هم بسیار خوب است، اما اگر کارت با اسناد حقوقی، codebaseهای بزرگ یا متون طولانی است، GPT-4.1 هنوز جای خود را دارد.

کیفیت در عمل — کجا کدام برتری دارد؟

کدنویسی

در benchmark معروف SWE-Bench Verified (که توانایی مدل در رفع باگ واقعی در پروژه‌های GitHub را می‌سنجد)، نتایج تقریبی به این شکل است:

• GPT-5 (high reasoning): حدود ٪۷۴ — بهترین مدل OpenAI تا امروز
• GPT-5 (medium): حدود ٪۶۸
• GPT-4.1: حدود ٪۵۵
• GPT-4o: حدود ٪۳۳

اگر داری یک code agent می‌سازی، GPT-5 با reasoning بالا انتخاب اول است. اگر فقط می‌خواهی autocomplete سادهٔ خط به خط داشته باشی، gpt-4.1-mini یا gpt-5-mini با هزینهٔ یک‌دهم نتیجهٔ کاملاً قابل قبولی می‌دهند.

چت پشتیبانی و Q&A کوتاه

اینجا فرق بین مدل‌ها برای کاربر نهایی تقریباً صفر است. اگر چت‌بات تو سؤال‌های ۵۰۰ توکنی پاسخ می‌دهد، استفاده از gpt-5 پول دور ریختن است. gpt-4o-mini یا gpt-5-nano کاملاً کافی‌اند. تفاوت کیفیت توسط کاربر معمولی قابل تشخیص نیست، اما تفاوت هزینه چندین برابر است.

استدلال پیچیده، ریاضی و علوم

در AIME 2025 (المپیاد ریاضی آمریکا):

• GPT-5 با reasoning_effort=high: حدود ٪۹۴
• GPT-4.1: حدود ٪۴۸
• GPT-4o: حدود ٪۱۳

این فاصلهٔ نجومی نشان می‌دهد چرا OpenAI روی استدلال یکپارچه در GPT-5 تمرکز کرد. اگر کارت ریاضی، تحلیل علمی، یا منطق چندمرحله‌ای است، چیزی غیر از GPT-5 را در نظر نگیر.

زبان فارسی

تجربهٔ ما با هر سه خانواده در فارسی:

• GPT-5: فارسی فوق‌العاده روان، ZWNJ را درست می‌گذارد، اصطلاحات تخصصی را بهتر از همه ترجمه می‌کند.
• GPT-4.1: فارسی خوب، گاهی کلمات انگلیسی را در میان متن می‌گذارد.
• GPT-4o: فارسی روان، ولی در متن‌های تخصصی گاهی مفهوم را ساده می‌کند.
• nano و mini: برای فارسی محاوره‌ای خوب، اما در متون رسمی یا حقوقی محدودیت دارند.

سرعت پاسخ — چه کسی سریع‌تر است؟

سرعت در کاربرد real-time (چت‌بات، voice agent) حیاتی است. متوسط تأخیر تا اولین توکن (TTFT) و توکن بر ثانیه (TPS) برای پاسخ ۵۰۰ توکنی:

مدل	TTFT (ms)	TPS	زمان پاسخ ۵۰۰ توکن
gpt-4o-mini	~۴۰۰	~۱۲۰	۴.۶ ثانیه
gpt-5-nano	~۳۵۰	~۱۴۰	۳.۹ ثانیه
gpt-4.1-mini	~۵۰۰	~۱۰۰	۵.۵ ثانیه
gpt-5-mini	~۶۰۰	~۹۰	۶.۲ ثانیه
gpt-4o	~۸۰۰	~۸۰	۷.۱ ثانیه
gpt-5 (medium)	~۱۲۰۰	~۷۰	۸.۳ ثانیه
gpt-5 (high)	~۳۰۰۰+	~۷۰	۱۰+ ثانیه

برای voice agent یا real-time chat، GPT-5 با reasoning بالا اصلاً مناسب نیست. ترکیب پیشنهادی: gpt-4o-mini یا gpt-5-nano به‌عنوان «اولین پاسخ»، و در صورت نیاز به استدلال، escalate به gpt-5.

یک معماری هوشمند — استفادهٔ ترکیبی

به‌جای انتخاب یک مدل، الگوی router pattern را در نظر بگیر: یک مدل ارزان (مثل gpt-4o-mini) تصمیم می‌گیرد سؤال چقدر پیچیده است، و فقط در صورت لزوم به مدل گران‌تر می‌فرستد. این کار می‌تواند هزینهٔ تو را تا ٪۸۰ کاهش دهد.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="1xai-xxx",
    base_url="https://1xai.ir/v1"
)

def classify_complexity(question: str) -> str:
    r = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[{
            "role": "system",
            "content": "Reply with one word: simple, medium, or complex."
        }, {
            "role": "user",
            "content": question
        }],
        max_tokens=5
    )
    return r.choices[0].message.content.strip().lower()

def answer(question: str) -> str:
    level = classify_complexity(question)
    model = {
        "simple": "gpt-4o-mini",
        "medium": "gpt-5-mini",
        "complex": "gpt-5"
    }.get(level, "gpt-5-mini")

    r = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": question}]
    )
    return r.choices[0].message.content

چطور در 1xAi بین مدل‌ها سوئیچ کنم؟

یکی از مزایای استفاده از 1xAi این است که همان کد بدون تغییر روی همهٔ این مدل‌ها کار می‌کند — فقط کافی است نام مدل را عوض کنی. مدل‌های در دسترس از طریق endpoint استاندارد:

curl https://1xai.ir/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer 1xai-xxxxxxxxxxxx"

برای جزئیات بیشتر، مستندات 1xAi فهرست کامل مدل‌ها و قابلیت‌های هر کدام را دارد.

جمع‌بندی: کدام را انتخاب کنم؟

• چت‌بات سادهٔ پشتیبانی، autocomplete، تگ‌گذاری: gpt-5-nano یا gpt-4o-mini.
• چت‌بات هوشمند با فهم نسبی متن، RAG ساده: gpt-5-mini یا gpt-4.1-mini.
• کدنویسی، code review، اتوماسیون پیچیده: gpt-5 با reasoning_effort=medium.
• استدلال علمی، ریاضی، منطق چندمرحله‌ای: gpt-5 با reasoning_effort=high.
• پردازش اسناد بسیار طولانی (>۲۰۰K توکن): gpt-4.1 یا gpt-4.1-mini.
• پردازش صوت زنده، voice agent: gpt-4o (تنها مدلی با ورودی صوتی واقعی).

یک پیشنهاد عملی: همین امروز یک حساب 1xAi باز کن، با ۱۰۰ هزار تومان شارژ، هر سه مدل را روی پنج سؤال واقعی محصول خودت تست کن، و بر اساس کیفیت/قیمت تصمیم بگیر. در عمل، اکثر تیم‌ها به این نتیجه می‌رسند که ۹۰٪ از درخواست‌هاشان نیاز به gpt-5 ندارند، و این جا است که صرفه‌جویی واقعی شکل می‌گیرد. برای محاسبهٔ دقیق هزینه، راهنمای محاسبهٔ هزینهٔ ChatGPT API را بخوان.