GPT-4o i GPT-4.1 znikają z API OpenAI 14 stycznia 2027: lista modeli i plan migracji na gpt-6-luna

14 października 2026 OpenAI powiadomiło deweloperów, że 14 stycznia 2027 usunie z API pięć snapshotów z rodzin GPT-4o i GPT-4.1. Jako następcę dla wszystkich pięciu wskazuje jeden model: gpt-6-luna. Od ogłoszenia do wyłączenia mija 92 dni. Jeśli w kodzie, w automatyzacjach albo w konfiguracji narzędzi masz zapisany którykolwiek ze starych identyfikatorów, po tej dacie wywołania zaczną zwracać błąd.

Ten tekst odpowiada na pytania: których modeli to dotyczy, co z fine-tuningiem, jak znaleźć stare identyfikatory w projekcie i co sprawdzić przed zmianą modelu. Wszystkie daty i nazwy pochodzą ze strony deprecations OpenAI, a parametry nowego modelu z jego strony w dokumentacji.

W skrócie:

• Termin: 14 stycznia 2027.
• Dotyczy: gpt-4o-2024-08-06, gpt-4o-2024-11-20, gpt-4o-mini-2024-07-18, gpt-4.1-2025-04-14, gpt-4.1-mini-2025-04-14.
• Rekomendowany następca: gpt-6-luna, wszędzie ten sam.
• Fine-tuning: modele dostrojone wyłączają się razem z modelem bazowym, a gpt-6-luna nie obsługuje fine-tuningu.
• Zmiana nazwy modelu to za mało: następca ma inne ceny, inny sposób rozumowania i inne limity, więc potrzebny jest test na własnych danych.

Które modele OpenAI znikają z API

Zwróć uwagę na słowo „snapshot”. To konkretne, datowane wersje modeli. Strona deprecations wymienia dokładnie te pięć identyfikatorów. Nie sprawdziłem, co dzieje się z identyfikatorami bez daty (na przykład samym gpt-4o) i czy wskazują one na któryś z tych snapshotów. Zajrzyj do swojego projektu i zapytaj API o status używanego modelu.

Co z fine-tuningiem

OpenAI pisze, że dostrojone wersje tych modeli „podlegają temu samemu harmonogramowi wyłączenia co ich modele bazowe”. Z ogólnej sekcji o fine-tuningu na tej samej stronie wynika dodatkowo, że:

• od 6 stycznia 2027 aktywni klienci nie mogą już tworzyć nowych zadań fine-tuningu,
• wnioskowanie na dostrojonych modelach działa do wyłączenia modelu bazowego, czyli według tej strony do 14 stycznia 2027.

Jest tu pułapka: gpt-6-luna według dokumentacji nie obsługuje fine-tuningu (endpoint v1/fine-tuning jest oznaczony jako niewspierany). Jeśli Twoja aplikacja polega na dostrojonym GPT-4o lub GPT-4.1, samo przepięcie na Lunę nie odtworzy tego zachowania. Trzeba sprawdzić, czy da się je zastąpić dobrym promptem, przykładami w kontekście albo narzędziami, i to przed styczniem.

Dlaczego gpt-6-luna: co wiadomo o następcy

Według dokumentacji OpenAI gpt-6-luna ma:

Obsługuje streaming, structured outputs, function calling, file search, wejście obrazowe, web search i prompt caching. Szerzej o całej generacji GPT-6 i o tym, jak Luna wypada na tle Sola i Claude’a, pisałem w tekście Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Sol i Luna.

Domyślny poziom medium oznacza, że model rozumuje, zanim odpowie. Starsze GPT-4o i GPT-4.1 nie miały takiego ustawienia, więc po migracji opóźnienia i liczba tokenów mogą wyglądać inaczej. Dokumentacja OpenAI nie opisuje różnic w zachowaniu między starymi modelami a następcą, dlatego trzeba je zmierzyć samemu. Jeśli zależy Ci na krótkich odpowiedziach i niskim koszcie, sprawdź też poziom none lub low.

Jak znaleźć stare modele w swoim projekcie

Przeszukaj repozytorium (kod, pliki .env, konfiguracje CI, szablony promptów, workflowy automatyzacji):

grep -rnE "gpt-4o|gpt-4\.1" --exclude-dir=node_modules --exclude-dir=.git .

Sprawdź też narzędzia, które mają model zapisany w ustawieniach, a nie w kodzie: pluginy IDE, boty, zadania cron, platformy no-code.

OpenAI zaleca monitorowanie wyłączeń programowo: endpointy List models i Retrieve a model zwracają pole shutdown_date. Możesz je wpiąć w alert albo w test CI, żeby następne wyłączenie nie zaskoczyło Cię tak samo.

Plan migracji krok po kroku

1. Zrób inwentarz. Lista miejsc, w których występuje którykolwiek z pięciu identyfikatorów, razem z tym, co one robią (czat, klasyfikacja, ekstrakcja, wywołania narzędzi).
2. Zbierz zestaw testowy. Kilkadziesiąt prawdziwych zapytań z oczekiwanym wynikiem. Bez tego „wydaje się działać” to jedyna ocena, jaką będziesz mieć.
3. Uruchom oba modele równolegle na tym samym zestawie: stary i gpt-6-luna. Porównuj jakość, czas odpowiedzi, liczbę tokenów i koszt zadania, nie cenę za token.
4. Przetestuj kontrakty. Jeśli polegasz na ścisłym formacie JSON, structured outputs albo kolejności wywołań narzędzi, sprawdź to osobno. Dokumentacja deprecations nie opisuje różnic w zachowaniu.
5. Dobierz poziom reasoning effort do zadania, zamiast zostawiać domyślny.
6. Rozwiąż fine-tuning, jeśli z niego korzystasz (patrz wyżej), i zrób to przed 6 stycznia.
7. Wdróż stopniowo, na części ruchu, z możliwością powrotu do starego modelu do dnia wyłączenia.
8. Usuń stare identyfikatory z konfiguracji i dodaj alert na shutdown_date.

Nie czekaj na ostatni tydzień. Każdy krok powyżej wymaga danych z produkcji i czasu na zebranie wyników.

Czy 92 dni to mało

Strona deprecations opisuje politykę wyprzedzenia: dla modeli ogólnie dostępnych co najmniej 6 miesięcy, dla wariantów wyspecjalizowanych co najmniej 3 miesiące, a przy względach bezpieczeństwa lub zgodności OpenAI zastrzega krótszy termin. Z tego zapisu wynika, że okres 92 dni jest krótszy niż 6 miesięcy przewidziane dla modeli ogólnie dostępnych. Nie wiem, jak OpenAI klasyfikuje te konkretne snapshoty, ani czy powołuje się na wyjątek, więc nie oceniam, czy zasada została naruszona. Media techniczne zwracają na to uwagę, a OpenAI opublikowało tylko sam komunikat o wyłączeniu. Praktyczny wniosek jest jeden: licz się z tym terminem jako ostatecznym.

FAQ

Kiedy GPT-4o przestanie działać w API?

Według strony deprecations OpenAI snapshoty gpt-4o-2024-08-06 i gpt-4o-2024-11-20 zostaną usunięte z API 14 stycznia 2027. To samo dotyczy gpt-4o-mini-2024-07-18.

Czy GPT-4.1 też zostaje wyłączony?

Tak. Na liście są gpt-4.1-2025-04-14 i gpt-4.1-mini-2025-04-14, oba z terminem 14 stycznia 2027.

Czym zastąpić GPT-4o i GPT-4.1?

OpenAI rekomenduje gpt-6-luna dla wszystkich pięciu snapshotów. Model kosztuje $0.10 za milion tokenów wejścia i $0.50 za milion tokenów wyjścia. Zanim go przepniesz, przetestuj go na własnych danych.

Co z modelami po fine-tuningu na GPT-4o lub GPT-4.1?

Wyłączają się razem z modelem bazowym. Nowych zadań fine-tuningu nie utworzysz od 6 stycznia 2027, a gpt-6-luna nie obsługuje fine-tuningu, więc zastępstwo trzeba zaplanować osobno.

Czy to dotyczy też ChatGPT?

Strona deprecations opisuje wyłącznie API. Nie sprawdzałem żadnych zmian w aplikacji ChatGPT i ten wpis ich nie obejmuje.

Czy ta data dotyczy Azure OpenAI?

Nie sprawdziłem harmonogramu Microsoftu. Część źródeł wtórnych podaje inną datę dla Azure, ale nie mogę tego potwierdzić. Jeśli korzystasz z Azure, sprawdź własny harmonogram w dokumentacji Microsoftu.

Czego nie udało się potwierdzić

• Zachowanie identyfikatorów bez daty (gpt-4o, gpt-4.1) po wyłączeniu snapshotów.
• Różnic w jakości i zachowaniu między GPT-4o, GPT-4.1 a gpt-6-luna. Strona deprecations ich nie opisuje, a niezależnych pomiarów dla tej konkretnej migracji nie widziałem.
• Zakres wyłączeń poza API (ChatGPT, Azure OpenAI).

Źródła: OpenAI: Deprecations (wpis z 14.10.2026, terminy, polityka wyprzedzenia), OpenAI: model gpt-6-luna (ceny, limity, funkcje).