OpenAI 今日正式推出了备受期待的GPT-4.1系列，完整阵容包括旗舰版GPT-4.1、高性价比的GPT-4.1 mini和超轻量的GPT-4.1 nano。
OpenAI 发布 GPT-4.1 系列模型
这次更新的焦点并非面向大众用户，仅通过API接口提供服务，OpenAI官方文档直言不讳地指出，这批新模型在各项能力上全面超越了此前的GPT-4o和GPT-4o mini，在编码能力、指令遵循、长文本处理等核心维度实现了进步，并辅以全新定价策略，其知识库也已刷新至2024年6月。
OpenAI的核心目标明确：为构建Agent应用的开发者提供更强悍、更可靠且更经济的基础设施。
值得关注的是，由于GPT-4.1 更严格、更字面地遵循指令，会非常严格地按照字面指令去执行任务。这使得它对明确、清晰的提示尤其敏感。
也就是说，只要你发现 GPT-4.1 的表现与预期不符，通常只需增加一句简洁明确的说明，就能迅速把模型引导到正确的行为上。
过去的模型（如 GPT-4） 会更自由地揣测或推断用户指令和系统提示背后的真实意图，即使提示不够精确，也可能猜出用户的意图并完成任务。
所以开发者需要对原有的提示方式进行一定调整（迁移）才能使用。
OpenAI提供了一系列针对GPT-4.1的提示工程（Prompting）最佳实践，从基础原则到高级策略，帮助开发者高效构建提示以提升模型表现。
https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/gpt4-1_prompting_guide.ipynb
1. 核心提示原则（Core Prompting Principles）
-
明确指令（Be specific）：确保提示中清楚表达任务目标。
-
提供结构（Provide structure）：通过示例、模板等方式设定预期输出格式。
-
避免歧义（Avoid ambiguity）：使用具体词汇与上下文降低误解可能。
-
设置角色（Set behavior/role）：让模型“扮演某种身份”以调整风格或回答方式。
-
逐步指导（Decompose tasks）：将复杂任务拆解成多个子任务，提升精度。
2. 提示策略实例（Prompting Strategies）
-
Few-shot 示例：使用多个输入/输出示例引导模型学习任务结构。
-
Chain-of-thought（思维链）提示：引导模型按逻辑顺序逐步推理，特别适合复杂问题解决。
-
Refine prompts（迭代优化）：通过反馈不断调整提示内容以获取更优结果。
-
Internal monologue：让模型模拟“内心思考过程”以获得更深入分析。
-
Critique and revise：让模型先生成回答，再进行批评、修改，提升答案质量。
3. 应用技巧（Practical Tips）
-
使用 "Let's think step by step" 等语句诱导更好推理。
-
将模型输出限制为 JSON 格式时，需加入明确的格式描述与示例。
-
对于多步骤任务，最好明确列出每个阶段的要求。
-
评估提示效果需结合质量、稳定性与成本。