GPT-4.1提示词指南：从基础到进阶的完整教程

站长注：全面解析GPT-4.1模型的提示词技巧，助你构建更强大的AI应用，特别适合想要提升AI使用效果的开发者

GPT-4.1是OpenAI于 2025 年 4 月推出的新一代大语言模型，相比于GPT-4o，它在代码能力、指令遵循和长文本处理方面有显著提升。如何充分利用这一强大模型？关键在于掌握恰当的提示词技巧。本文将以简单易懂的语言，为你详细介绍GPT-4.1的提示词指南，帮助你更好地使用这一强大工具。

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GPT-4.1提示词 背景介绍

GPT-4.1代表了大型语言模型(LLM)的重要进步。OpenAI的内部测试表明，相比GPT-4o，这个模型家族在代码能力、指令遵循度和长文本处理方面都有显著提升。但要充分发挥GPT-4.1的潜力，你需要了解它的特点并调整原有的提示词策略。

最重要的变化是：GPT-4.1被训练为更严格、更字面地遵循指令。这意味着它不再像前代模型那样自由地推断用户意图，而是更紧密地遵循明确给出的指令。这一特性使得GPT-4.1高度可控——如果模型行为不符合预期，通常只需一句明确的指令即可让它回到正轨。

GPT-4.1提示词 核心技巧

GPT-4.1提示词 基本原则

使用GPT-4.1时，以下基本原则仍然适用：

1. 提供详细的上下文：给模型足够的背景信息
2. 使用明确的指令：清晰具体地说明你的需求
3. 引导模型进行规划：让模型先思考再行动
4. 使用示例说明：通过实例展示你期望的输出格式和内容

然而，由于GPT-4.1更严格地遵循指令，你需要更加精准地表达你的意图。与其依赖模型理解含蓄的需求，不如直接明确地陈述你的期望。

GPT-4.1提示词 自主代理设置

GPT-4.1特别适合构建自主代理(Agent)工作流。自主代理是指能够独立完成复杂任务的AI系统，通常需要规划、推理和使用工具的能力。OpenAI在模型训练过程中特别强调了多样化的代理问题解决轨迹，这使得GPT-4.1在此类应用中表现出色。

在系统提示中，建议包含以下三类关键提醒：

1. 持久性指令：确保模型理解它需要持续处理任务直到完成

   你是一个代理 - 请持续工作直到用户的问题完全解决，才结束你的回合并将控制权交回给用户。只有当你确信问题已解决时才终止你的回合。
   

2. 工具调用指令：鼓励模型充分利用其工具，避免猜测或捏造答案

   如果你不确定与用户请求相关的文件内容或代码库结构，请使用你的工具来读取文件并收集相关信息：不要猜测或编造答案。
   

3. 规划指令（可选）：确保模型在调用工具前进行规划，并在调用后反思结果

   你必须在每次函数调用前进行详细规划，并在前一次函数调用的结果上进行深入反思。不要仅通过函数调用来完成整个过程，因为这可能会损害你解决问题和进行洞察性思考的能力。
   

GPT-4.1提示词 应用场景

GPT-4.1的提示词技巧可以应用在多种场景中，以下是一些典型应用：

1. 代码开发和调试：GPT-4.1在SWE-bench测试中表现出色，能解决55%的问题，这使其成为编程助手的理想选择。通过正确的提示，它可以帮助分析代码、查找bug和提出修复方案。
2. 多步骤任务自动化：通过代理工作流，GPT-4.1可以处理需要多个步骤的复杂任务，比如数据分析、内容创建或信息收集。
3. 工具使用优化：GPT-4.1经过更多工具使用训练，能够有效地调用API、查询数据库或执行其他外部操作。
4. 长上下文推理：对于需要处理大量信息并进行综合分析的任务，GPT-4.1的长上下文处理能力尤为有用。

GPT-4.1提示词 开发指南

1. 模型选择

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场景推荐

1. 代理开发场景
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   • 备选：gpt-4o – 平衡性能与成本，适合一般代理任务
   • 经济型：o4-mini – 性价比高，适合简单代理开发和测试
2. 编程辅助场景
   • 首选：o3 – 代码能力最强，适合复杂编程问题
   • 备选：claude-3-7-sonnet-20250219 – 在代码解释和生成方面表现出色
   • 经济型：gpt-4o-mini – 成本低，适合简单的代码辅助
3. 长文本处理场景
   • 首选：o3 – 200,000 token上下文窗口，处理长文本能力强
   • 备选：claude-3-5-sonnet-20241022 – 大上下文窗口，长文本理解能力好

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2. GPT-4.1提示词 工具调用技巧

GPT-4.1在工具调用方面有了显著改进。以下是一些关键技巧：

使用API的tools字段定义工具

相比于在提示中手动注入工具描述，更推荐使用API的tools字段定义工具：

# 工具定义示例
tools = [
    {
        "type": "function",
        "name": "get_weather",
        "description": "获取指定位置的天气信息",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {
                    "type": "string",
                    "description": "城市名称，如北京、上海"
                },
                "unit": {
                    "type": "string",
                    "enum": ["celsius", "fahrenheit"],
                    "description": "温度单位"
                }
            },
            "required": ["location"]
        }
    }
]

# API调用示例
response = client.chat.completions.create(
    model="o3",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个可以查询天气的助手。"},
        {"role": "user", "content": "北京今天天气怎么样？"}
    ],
    tools=tools
)

工具命名和描述

• 给工具起清晰的名称，明确表示其用途
• 在”description”字段提供详细但简明的描述
• 对每个参数使用好的命名和描述确保正确使用
• 复杂工具可在系统提示中提供使用示例

3. GPT-4.1提示词 诱导规划思考

虽然GPT-4.1不是推理模型（不会在内部自动生成思维链），但你可以通过提示词诱导它进行显式规划。这种”思考出声”的方式可以显著提高复杂任务的成功率。

在代理提示中，可以添加类似以下的指令：

你必须在每次工具调用前进行详细规划，并在前一次工具调用的结果上进行深入反思。请先分析问题，制定步骤，然后再行动。

OpenAI的实验表明，在SWE-bench基准测试中，诱导显式规划可以将通过率提高4%。

4. GPT-4.1提示词 代码修改格式

当使用GPT-4.1进行代码修改时，选择合适的diff格式非常重要。测试表明，以下格式效果较好：

SEARCH/REPLACE格式

path/to/file.py
>>>>>>> SEARCH
def search():
    pass
=======
def search():
   raise NotImplementedError()
<<<<<<< REPLACE

伪XML格式

<edit>
<file>
path/to/file.py
</file>
<old_code>
def search():
    pass
</old_code>
<new_code>
def search():
   raise NotImplementedError()
</new_code>
</edit>

这些格式的共同特点是：(1)不使用行号，(2)同时提供要替换的确切代码和替换代码，并在两者之间有明确的分隔符。

GPT-4.1提示词 常见问题

模型不按预期行为怎么办？

GPT-4.1更严格地遵循指令，如果行为不符合预期，通常只需一句明确的矫正指令即可：

请严格按照以下格式输出结果：[具体格式描述]。不要添加任何额外的解释或注释。

如何平衡详细指令和简洁提示？

虽然GPT-4.1需要明确的指令，但过长的提示会消耗token并可能导致混淆。建议：

• 使用简洁但明确的语言
• 将关键指令放在提示的开头和结尾
• 使用格式化（如项目符号、编号）提高可读性

工具调用中的参数错误如何处理？

• 在工具描述中提供参数示例
• 实现错误处理逻辑，返回清晰的错误信息
• 考虑为复杂参数使用枚举值限制可能的输入

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总结

GPT-4.1，在代码能力、指令遵循和长文本处理方面有着很强的优势。要充分利用这一模型，关键在于:

1. 明确直接的指令：GPT-4.1严格遵循指令，因此清晰表达你的期望至关重要
2. 代理设置的三要素：持久性指令、工具调用指令和规划指令
3. 正确的工具定义：使用API的tools字段，提供清晰的名称和描述
4. 诱导显式规划：鼓励模型”思考出声”，提高复杂任务成功率
5. 选择合适的代码修改格式：使用不依赖行号的格式，同时提供原代码和替换代码

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本文作者：API易团队

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