13 февраля 2026 года OpenAI отключила GPT-4o в интерфейсе ChatGPT, вместе с GPT-4.1, GPT-4.1 mini и o4-mini. Модель осталась доступной через API и на платформах, интегрированных с ним, включая GPTunneL — можно отправить промпт прямо сейчас, без подписки ChatGPT Plus.
→ Задайте вопрос GPT-4o в GPTunneL!
Этот материал показывает, в чем слильна GPT 4o, чем она отличается от более новой GPT-5.2 по реальным задачам бизнеса, и даёт готовые промпты для копирайтинга, маркетинга, аналитики и кода с объяснением, почему они работают. Вы узнаете, когда GPT-5.2 оправдывает переход — например, она спроектирована снижать льстивость и призвана критический разбирать код с оспариванием допущений, в то время как chat GPT 4o остаётся лучшим выбором благодаря живому, эмпатичному тону.
В конце статьи — таблица выбора альтернативных моделей внутри GPTunnel с чёткими сценариями применения и ссылками для быстрого запуска. Если ни одна из двух моделей не закрывает вашу задачу, среди 100+ ИИ моделей в вы найдёте модель, которая подходит.
13 февраля 2026 года OpenAI официально отключила OpenAI GPT 4o в интерфейсе ChatGPT. Вместе с ней ушли GPT-4.1, GPT-4.1 mini и o4-mini, как сообщила OpenAI в официальном блоге. Официальная причина: только 0,1% пользователей выбирали модель gpt 4o ежедневно, а большинство давно перешло на GPT-5.2.
OpenAI назвала решение непростым, но необходимым для фокусировки на актуальных моделях. Важный нюанс: в API изменений нет — GPT 4o API доступна и на платформах, в которые эта нейросеть интегрирована, например GPTunneL. Это означает, что пользователи, использующие модель через API в сторонних приложениях, не пострадали от отключения.
Дата отключения — 13 февраля, канун Дня святого Валентина — воспринята частью пользователей как символически жестокая. Именно GPT-4o была самой «тёплой» моделью OpenAI. Она обучалась нативно на тексте, изображениях и аудио как единая модель, обрабатывающая все входы и выходы. Эта мультимодальность и тон общения создали эмоциональную привязанность у пользователей — петиции за сохранение модели собрали более 50 000 подписей, а сообщество описывало AI как постоянного компаньона, предоставлявшего безусловную поддержку.
→ Отправьте промпт GPT-5.2, чтобы увидеть разницу!
Смена модели — это не просто обновление интерфейса. GPT-5.2 проектировалась с явной целью снизить уровень лести и отучить пользователей от чрезмерной зависимости от ИИ, тогда как ChatGPT модель GPT 4o оптимизировалась на вовлекающее общение.
Параметр | GPT-4o | GPT-5.2 |
Контекстное окно | 128 000 токенов | 256 000 токенов (ChatGPT) / 400 000 (в API и GPTunneL) |
Мультимодальность (нативная) | Текст, изображения, аудио в одной нейросети | Текст, изображения, видео; модульная архитектура |
Стиль общения | Тёплый, эмпатичный, соглашающийся | Критичный, уточняющий, меньше лести |
Склонность к лести | Высокая — хвалит и соглашается даже при ошибках пользователя | Низкая — оспаривает и требует уточнений |
Стоимость в GPTunneL за 1К токенов (контекст / генерация) | 1.35 / 2.7 ₽ | 0.4 / 3.5 ₽ |
Доступность в ChatGPT | Отключена с 13 февраля 2026 | Активна, модель по умолчанию, но не доступна без VPN в России |
Доступность в GPTunneL | Доступна всем пользователям | Доступна всем пользователям |
Основная сила | Живой тон, стабильность, скорость ответа | Критический анализ, хорошо кодит, (80% на SWE-bench), способность размышлять |
Основная слабость | Высокий (по мнению разработчиков) уровень льстивости, меньше точности на технических задачах | Медленнее, суховатый тон, непривычно для тех, кто ждёт поддержки |
Ключевой поведенческий сдвиг: model GPT 4o хвалила и соглашалась — это привлекало пользователей, но размывало качество критического анализа. GPT-5.2 чаще оспаривает и уточняет, что полезно для аналитики и кода, но непривычно для тех, кто использовал ИИ как собеседника. Сэм Альтман публично признавал, что обновления сделали GPT-4o «слишком льстивой», и это стало одной из причин разработки GPT-5.2 с меньшей склонностью к лести.
Лучший способ выбрать модель — дать ей реальную задачу и посмотреть на результат. Ниже — по одному промпту на каждую бизнес-задачу с объяснением, почему он работает, и разбором, как модели справляются по-разному.
Промпт: «Ты опытный копирайтер. Напиши три варианта заголовка для лендинга [продукт]. Целевая аудитория: [описание]. Тон: живой, без клише. Для каждого варианта — одно предложение с объяснением, почему он работает. Без вводных фраз, сразу к делу».
Почему это удачный промпт: задаёт роль, ограничивает объём, требует обоснования — это устраняет «пустые» варианты и вынуждает модель думать, а не перебирать шаблоны. AI GPT 4o в этой задаче стабильно выдаёт более живой тон — потому что модель оптимизировалась под тёплое, вовлекающее общение. Chat GPT 5.2 точнее формулирует ценностное предложение, но может звучать суховато.
Попробуйте добавить в промпт: «Избегай слов: инновационный, современный, уникальный» — это дополнительно снижает шаблонность вывода у обеих моделей. Для задач, где нужен живой, эмпатичный тон — письма, создание повествования вокруг бренда, нейминг, диалог с пользователем — gpt 4o остаётся сильнее благодаря оптимизации на тепло.
Промпт: «Ты senior-разработчик на Python. Ниже — функция [вставить код]. Задача: 1) найди баги и объясни каждый; 2) предложи исправленную версию с комментариями; 3) укажи, что стоит проверить в тестах. Не переписывай то, что работает корректно».
Почему это удачный промпт: структура из трёх пунктов предотвращает «переписывание ради переписывания» — распространённая проблема, когда модель заменяет рабочий код без необходимости. Чат gpt 5.2 с большей вероятностью укажет на архитектурную проблему и не промолчит о ней. GPT-4o чаще похвалит код перед правками — это приятно, но может смягчить критику.
Для задач критического разбора, рецензии кода или анализа с оспариванием допущений используйте GPT-5.2. Она хорошо себя показывает в задачах, связанных с аналитикой контекста.
Промпт: «Ты аналитик данных. Ниже — таблица с [описание данных]. Задача: 1) выдели три ключевых тренда; 2) укажи аномалии и возможные причины; 3) сформулируй один вывод для бизнес-решения. Формат: маркированный список, без воды, каждый пункт — максимум 2 предложения.»
Почему это удачный промпт: жёсткое ограничение формата («максимум 2 предложения») не даёт модели уйти в пространные рассуждения, которые маскируют отсутствие реального инсайта. GPT-4o имеет 128 000-токенное контекстное окно, GPT-5.2 — 256 000 для ChatGPT и 400 000 для API. Этого хватает на таблицы среднего и большого размера без предварительной агрегации данных.
При аналитических задачах контекстное окно становится решающим фактором: если таблица или набор документов превышает 128k токенов, GPT-5.2 обработает их целиком, тогда как GPT-4o потребует разбиения на части. Это особенно актуально для финансовых отчётов, логов или исследовательских корпусов. Для задач, где важна точность извлечения данных и рассуждение над большими объёмами, GPT-5.2 оправдывает переход — даже с учётом более медленного времени ответа.
Промпт: «Ты маркетолог с опытом в B2B. Напиши письмо для холодной рассылки [компании / роли]. Используй следующий факт о клиенте: [вставить]. Структура: тема письма, первый абзац — крючок на боли, второй — ценность без pitch'а, CTA — одно конкретное действие. Максимум 150 слов. Без вводных фраз».
Почему это удачный промпт: «без вводных фраз» — критическое ограничение. Без него обе модели начинают с «Конечно! Вот ваше письмо...», что съедает место и раздражает при многократном использовании. GPT-4o в маркетинговых письмах создаёт более тёплый, личный тон благодаря оптимизации на эмпатию. GPT-5.2 точнее формулирует ценностное предложение, но может звучать суховато — стоит добавить в промпт: «Тон: разговорный, не корпоративный».
Для маркетинговых задач, где нужен живой, вовлекающий стиль — особенно в B2C, контенте для соцсетей или генерации историй GPT-4o до сих сохраняет преимущество. Если задача требует точности формулировок и минимальной «воды» — например, email-кампании в регулируемых отраслях — GPT-5.2 обеспечивает более плотный, деловой стиль без лишней эмоциональности.
Разница между моделями — не в том, какая «лучше». Это разные инструменты с разными сильными сторонами, и выбор определяется конкретной задачей, а не номером версии.
Оставайтесь на GPT-4o, если задача требует живого, эмпатичного тона общения — генерация писем, историй, названий, а также бытовые диалоги с ИИ. Модель оптимизирована на тепло, и это ощущается в тексте. Переходите на GPT 5.2, если нужен критический разбор, рецензия кода, анализ с оспариванием допущений, или задача, где лесть вредит.
Ещё один фактор выбора — стоимость. GPT-4o стоит 1.35 ₽ за 1000 входных токенов и 2.7 ₽ за 1000 выходных, тогда как GPT-5.2 дешевле — 0.4₽ и 3.5 ₽ соответственно. При объёмах в сотни тысяч токенов в месяц разница в ценообразовании может составлять десятки тысяч рублей — уточняйте актуальные тарифы на странице цен перед решением рабочих задач. Если ни одна из двух не даёт нужного результата на конкретной задаче — ниже приводим 4 альтернативные моделяи и сценарии их применения внутри GPTunneL.
GPTunnel даёт доступ к нескольким моделям в одном интерфейсе. Если GPT 4o mini, GPT-4o или GPT-5.2 не закрывают задачу, вот что попробовать дальше — с чёткими сценариями применения и ключевыми ограничениями каждой модели.
Длинные аналитические отчёты: Модели с контекстным окном 1М токенов, такие как Gemini 3.1 Pro и специализацией на извлечении данных справляются с многостраничными финансовыми отчётами, юридическими документами и исследовательскими корпусами без разбиения на части.
→ Отправьте свой прмопт для анализа файла в чат с Gemini 3.1 Pro!
Генерация и редактура кода на Python / JS: Узкоспециализированные модели для кода, такие как GPT-5.3 Codex, показывают более высокую точность на задачах рефакторинга, поиска багов и генерации тестов благодаря дополнительному обучению на репозиториях GitHub.
→ Сгенерируйте код вместе с GPT-5.3 Codex!
Маркетинговые тексты и SEO: Модели, оптимизированные на креативность и вариативность, генерируют больше уникальных формулировок за один запрос — полезно для A/B-тестирования заголовков, описаний продуктов и рекламных текстов.
→ Напишите статью, историю или пост с Claude 4.6 Sonnet!
Мультиязычный контент: Модели с усиленным обучением на неанглийских языках, например DeepSeek V3.2, обеспечивают более естественный тон и меньше калек с английского при переводе или создании контента на русском, испанском, китайском.
→ Учите языки и переводите текст с DeepSeek V3.2!
Каждая модель в GPTunnel имеет свой профиль производительности — время до первого токена, средняя скорость генерации и стабильность при нагрузках. Попробуйте несколько моделей на одной задаче, чтобы найти оптимальное соотношение качества, скорости и стоимости для вашего конкретного рабочего процесса.
Отключение модели — обычная практика в индустрии, которая обновляется каждые несколько месяцев. Пользователи, которые строят рабочие процессы вокруг конкретной версии, рискуют больше, чем те, кто привыкает работать с несколькими инструментами параллельно. Поэтому GPTunneL и предлагает разные модели искусственного интеллекта на одной платформе, чтобы у вас был выбор и возможность сравнивать варианты.
