Короткий ответ: если вы выбираете между GPT-4 и GPT-4o для нового API-проекта, в текущих официальных документах почти всегда практичнее GPT-4o. Он дешевле по токенам, имеет контекст 128,000 токенов вместо 8,192, поддерживает image input и structured outputs. GPT-4 сегодня выглядит как вариант для легаси-совместимости, а не как базовый выбор для новой интеграции.
- Выбирайте GPT-4o, если: вам нужен новый API-проект, мультимодальный ввод через изображения, больший контекст, более длинный вывод и современные функции вроде structured outputs.
- Выбирайте GPT-4, если: у вас уже есть существующая интеграция, завязанная именно на старую модель GPT-4, и стоимость или ограничения по возможностям для вас вторичны по сравнению с совместимостью.
- Оба не подходят, если: вам нужна гарантированная текущая доступность конкретной модели в ChatGPT без проверки model picker, либо вам критичны аудио/видео input по текущим страницам моделей API.
Редакционное ограничение: этот материал опирается только на supplied source pack и проверен на 2026-08-13. В пакете нет единого независимого бенчмарка качества, скриншотов одинакового прогона и численных latency-метрик, поэтому вывод ниже — это честное сравнение по официально подтверждённым возможностям, цене и условиям доступа, а не по субъективному «качеству ответа».
| Условия теста | GPT-4 | GPT-4o |
|---|---|---|
| Версия для сравнения | Текущая страница модели GPT-4 в API docs OpenAI; конкретный snapshot ID в source pack не зафиксирован | Текущая страница модели GPT-4o в API docs OpenAI; конкретный snapshot ID в source pack не зафиксирован |
| Тариф | $30.00 за 1M input tokens и $60.00 за 1M output tokens | $2.50 за 1M input tokens и $10.00 за 1M output tokens |
| Дата проверки | 2026-08-13 | 2026-08-13 |
| Где актуально | API; по ChatGPT в текущем пакете нет отдельной полной матрицы доступности | API; в ChatGPT модель была выведена 2026-02-13, при этом для API OpenAI отдельно указала, что usage would not change |
| Метод | Сравнение официальных model pages, pricing и help-материалов по legacy access | Сравнение официальных model pages, pricing и help-материалов по legacy access |
| Критерий | GPT-4 | GPT-4o |
|---|---|---|
| Позиционирование в API docs | Older high-intelligence GPT model usable in Chat Completions | Новый flagship-модельный вариант OpenAI для API; на странице модели описан как best model for most tasks |
| Цена input | $30.00 за 1M input tokens | $2.50 за 1M input tokens |
| Цена output | $60.00 за 1M output tokens | $10.00 за 1M output tokens |
| Контекстное окно | 8,192 токена | 128,000 токенов |
| Максимальный вывод | 8,192 токена | 16,384 токена |
| Поддержка входов | Image/audio/video inputs не поддерживаются | Поддерживаются text и image inputs; audio и video не указаны как поддерживаемые на текущей странице модели |
| Function calling | Не поддерживается по текущей странице модели | Поддерживается |
| Structured outputs | Не поддерживаются | Поддерживаются |
| Predicted outputs | Не поддерживаются | Поддерживаются |
| Fine-tuning | В текущем source pack нет подтверждения статуса | Поддерживается |
| Статус в ChatGPT | Общая текущая матрица доступности в source pack не дана; для Enterprise/Edu ориентир — model picker и workspace settings | Был выведен из ChatGPT 2026-02-13; для API доступность, по заявлению OpenAI, не менялась |
| Русский язык | В source pack нет отдельной официальной оценки | В source pack нет отдельной официальной оценки |
Цена и лимиты
По деньгам разница между моделями не косметическая, а структурная. На странице GPT-4 указано $30.00 за 1M input tokens и $60.00 за 1M output tokens. На странице GPT-4o — $2.50 за 1M input tokens и $10.00 за 1M output tokens.
Для нового продукта это означает простую вещь: если вы не связаны легаси-кодом, GPT-4o резко снижает стоимость экспериментов и продакшн-нагрузки. Именно поэтому практический вопрос «что выбрать: GPT-4 или GPT-4o?» в 2026 году обычно начинается не с качества, а с того, готовы ли вы платить заметно больше за старую модель без современных функций.
Контекстное окно и форматы ввода
Здесь разрыв ещё заметнее. У GPT-4 в текущих API docs указано контекстное окно 8,192 токена и максимум 8,192 токена на вывод. У GPT-4o — 128,000 токенов контекста и 16,384 токена максимального вывода.
Для суммаризации длинных документов, агентных цепочек, извлечения данных из больших инструкций и работы с несколькими файлами эта разница влияет на архитектуру: с GPT-4 вам чаще придётся резать вход, усложнять промптинг и добавлять промежуточные шаги. Если ваш сценарий мультимодальный, отличие ещё проще: GPT-4o принимает image input, а GPT-4 — нет. Для более широкого контекста по мультимодальным сценариям посмотрите лучшие мультимодальные модели.
Функции API и structured outputs
Если сравнивать не «умность в вакууме», а пригодность к реальной интеграции, то важнее не только токены, но и API-функции. Для GPT-4o официально указаны function calling, structured outputs, fine-tuning и predicted outputs. Для GPT-4 в текущей странице модели отдельно указано, что function calling, structured outputs и predicted outputs не поддерживаются; по fine-tuning в этом пакете подтверждения нет.
Практический вывод: GPT-4o лучше ложится в современные пайплайны, где модель должна не просто отвечать текстом, а возвращать предсказуемую структуру. Это особенно важно для автоматизации CRM, извлечения полей, генерации JSON и агентных сценариев. Если вы уже сравниваете новые поколения внутри OpenAI, полезно отдельно посмотреть GPT-4o vs GPT-5; если выбираете между OpenAI и Anthropic — GPT-4o vs Claude 3.5 Sonnet.
Скорость и стабильность
Здесь источник даёт только частичный ответ. В анонсе OpenAI называла GPT-4o моделью с GPT-4-level intelligence, которая much faster. Это полезный ориентир, но не полноценный бенчмарк: в supplied source pack нет численных latency-данных, единой методики замера и аптайм-статистики для пары GPT-4 vs GPT-4o.
Поэтому честный редакционный вывод такой: официальная позиция склоняет в пользу GPT-4o по скорости, но если для вас критичны SLA, P95 latency или стабильность под вашей нагрузкой, это надо прогонять самостоятельно на одинаковом запросе и одинаковой инфраструктуре. На основании только текущего пакета источников нельзя корректно объявить численного победителя по скорости.
ChatGPT-подписки и legacy access
Это место, где многие путают API и ChatGPT. OpenAI сообщала, что GPT-4o был развёрнут для ChatGPT Free, Plus, Team и Enterprise ещё в мае 2024 года. Но позже компания отдельно объявила, что GPT-4o будет выведен из ChatGPT 2026-02-13, при этом уточнила, что использование через API не меняется.
Если вы выбираете модель через интерфейс ChatGPT, а не через API, не опирайтесь на старые обзоры. Для Enterprise и Edu help-статья прямо говорит: источником истины остаются model picker и настройки рабочего пространства; retired models больше не появляются. В той же статье дан путь проверки legacy access:
profile icon -> Workspace settings -> Models -> toggle "Enable legacy models"Ещё одно важное ограничение: текущая страница ChatGPT Pricing указывает, что план Free не включает legacy models. Но supplied source pack не даёт полной живой матрицы по регионам и не подтверждает текущее меню GPT-4 для каждого типа аккаунта, поэтому по ChatGPT нужен ручной просмотр model picker в вашем аккаунте.
Русский язык и качество на вашей задаче
По качеству русского языка в текущем пакете нет отдельной официальной оценки ни для GPT-4, ни для GPT-4o. Поэтому было бы нечестно написать, что одна модель «лучше по-русски», не имея в source pack ни тестового корпуса, ни одинаковых ответов на русском, ни независимого бенчмарка.
Если русский для вас критичен, практичный путь один: взять свой реальный корпус запросов и прогнать обе модели на одинаковом промпте и одинаковой температуре. Для более широкого контекста по выбору модели именно под русский рынок полезно сравнить ChatGPT vs YandexGPT для русского. Для этого материала наш честный вывод такой: по русскому языку победитель не доказывается только этими источниками.
Практический тест
Одинаковая задача для обеих моделей: принять изображение чека и вернуть строгое JSON-представление с полями merchant, date, total, currency. Это не субъективный тест «кто пишет красивее», а воспроизводимая проверка на соответствие документированным возможностям.
Задача: вы получаете изображение чека.
Верните только JSON со схемой:
{
"merchant": "string",
"date": "string",
"total": "number",
"currency": "string"
}Результат GPT-4
По текущей странице модели GPT-4 image inputs не поддерживаются. Там же указано, что structured outputs не поддерживаются.
Следствие простое: тот же workflow в рамках одной модели GPT-4 не воспроизводится как есть. Чтобы приблизиться к эквиваленту, вам понадобятся внешние обвязки вне этой модели: отдельное OCR/преобразование изображения и самостоятельная валидация структуры на стороне приложения. В рамках supplied source pack это уже будет другой workflow, а не честный один-в-один тест.
Результат GPT-4o
По текущей странице модели GPT-4o поддерживает text и image inputs, text outputs и structured outputs.
Здесь заданный workflow соответствует официально заявленным возможностям самой модели. То есть одна и та же модель может принять изображение и вернуть структурированный текстовый результат в предсказуемой форме.
Вывод по практическому тесту: для мультимодального извлечения данных с требованием к структуре GPT-4o подходит напрямую, а GPT-4 — нет в рамках одного и того же документированного сценария. Это самый чистый и проверяемый разрыв между моделями в текущем пакете источников.
Кому подойдёт GPT-4o
- Вам нужен новый API-проект без исторических ограничений.
- Вы хотите снизить стоимость токенов по сравнению с GPT-4.
- У вас есть документы, скриншоты, чеки, интерфейсы или другие изображения на входе.
- Ваш workflow зависит от structured outputs или function calling.
- Вам нужен длинный контекст и более длинный максимум вывода.
Если коротко: GPT-4o — это практичный выбор по умолчанию для большинства новых интеграций OpenAI API по состоянию на 2026-08-13.
Кому подойдёт GPT-4
- У вас уже есть легаси-интеграция, где критична совместимость именно со старой моделью GPT-4.
- Вы сознательно поддерживаете старый стек и готовы платить больше за сохранение поведения, которое уже встроено в ваши процессы.
- Ваш сценарий не требует image input, structured outputs, function calling и длинного контекста.
Это узкий, но реальный кейс. Для новых внедрений GPT-4 в текущих документах выглядит не как универсальный выбор, а как модель для поддержки уже существующего решения.
Когда оба не подходят
- Вам нужна аудио- или видео-обработка именно на основании текущих страниц этих двух моделей: в supplied source pack для GPT-4o на текущей model page подтверждены text и image inputs, но не audio/video; для GPT-4 image/audio/video не поддерживаются.
- Вам нужна гарантированная текущая доступность конкретной модели в ChatGPT для всех пользователей без ручной проверки model picker и workspace settings: в пакете нет полной матрицы по аккаунтам и регионам.
- Вам нужен локальный или максимально контролируемый стек без зависимости от закрытого внешнего API. В таком случае полезно сначала определить, подходит ли вам вообще закрытая модель, и затем сравнить подходы в материале open-source vs closed модели.
Итог
Для нового API-проекта выбор между GPT-4 и GPT-4o сейчас обычно решается в пользу GPT-4o: у него ниже цена, намного больше контекст, есть image input и современные API-функции. GPT-4 имеет смысл прежде всего как модель для легаси-совместимости, когда вы удерживаете старую интеграцию и сознательно принимаете её ограничения.
Если же вы выбираете не API, а меню внутри ChatGPT, прямой вердикт слабее: GPT-4o был выведен из ChatGPT 2026-02-13, а текущую видимость legacy-моделей нужно проверять в model picker и workspace settings. Практический вердикт редакции: для новых интеграций — GPT-4o; для узкого легаси — GPT-4; для живого статуса ChatGPT — только ручная проверка аккаунта.
Источники
- GPT-4o model page
- GPT-4 model page
- Introducing GPT-4o and more tools to ChatGPT free users
- Retiring GPT-4o, GPT-4.1, GPT-4.1 mini, and OpenAI o4-mini in ChatGPT
- Legacy Model Access for Enterprise and Edu Users
- ChatGPT Pricing
Вопросы и ответы
Что дешевле: GPT-4 или GPT-4o?
По текущим официальным model pages дешевле GPT-4o: $2.50 за 1M input tokens и $10.00 за 1M output tokens против $30.00 и $60.00 у GPT-4.
Что выбрать для нового API-проекта?
Если опираться только на подтверждённые источники, выбирайте GPT-4o. Он описан как best model for most tasks, поддерживает image input и structured outputs и заметно выгоднее по цене.
Есть ли смысл брать GPT-4 в 2026 году?
Да, но в узком сценарии: когда вам нужна совместимость со старой интеграцией именно на GPT-4. Для нового внедрения supplied source pack не даёт сильных причин предпочесть GPT-4 GPT-4o.
Можно ли честно сравнить их внутри ChatGPT?
Только с оговорками. GPT-4o был выведен из ChatGPT 2026-02-13, а видимость legacy-моделей зависит от model picker и, для Enterprise/Edu, от настроек рабочего пространства. Пакет источников не содержит полной живой матрицы доступности.
Какой практический тест лучше всего разделяет эти модели?
Мультимодальный workflow с image input и обязательным structured JSON. По текущим страницам моделей GPT-4o поддерживает этот сценарий напрямую, а GPT-4 — нет.