GPT-4o 退役日期、替代型號與遷移指南

GPT-4o 將於 14 January 2027 停止在 OpenAI API 提供。截至 22 October 2026，該日期涵蓋列出的 GPT-4o、GPT-4o mini、GPT-4.1 和 GPT-4.1 mini 快照，以及以這些快照為基礎進行微調的模型；OpenAI 指定 gpt-6-luna 為替代型號。Azure 則會於 14 April 2027 停用大部分相同版本。ChatGPT 已於 February 2026 停止提供 GPT-4o，但這不影響 API。

只需一分鐘便可更改模型字串，但要確認產品仍按預期運作，則需花上整個遷移期，因為 Luna 處理工具呼叫、推理和抽樣的方式，與你的評測所依據的模型不同。本指南會先列出日期，再説明我們建議為這次替換及之後每次替換採取的檢查次序。

GPT-4o 何時會在 OpenAI API、Azure 和 ChatGPT 停用？

應以涉及你使用的任何 ID 的最早日期作準。各平台都有自己的時間表；如果團隊只看一個頁面，便假設內容涵蓋其他平台，就會按錯日期作規劃。

日期根據 OpenAI 的停用頁面及 Microsoft 截至 22 October 2026 的停用時間表。任何仍固定使用 23 October 那批模型的呼叫，都應已改用替代型號，並從第一天起以實際流量進行評分。

應預留三個月而非六個月進行重新測試。OpenAI 的政策承諾，一般可用模型至少會提前六個月通知；但專用版本或基於安全及合規理由時，通知期可以更短。GPT-4 系列的停用通知於 14 October 2026 發出，並定於 14 January 2027 停用，通知期只有三個月，因此假設有六個月的計劃，時間已經少了一半。

在 Azure 上，應為每個部署刻意設定 versionUpgradeOption。Standard、Data Zone Standard 和 Global Standard 部署會在停用時自動升級，因此，gpt-4o 2024-05-13 部署會在 9 December 2026 自動變成 gpt-5.6-sol，無須更改程式碼。NoAutoUpgrade 則會令部署在停用時停止運作。預留固定容量的 Provisioned 部署永遠不會自動升級，必須手動遷移。評分自動升級時，應與評分自行選擇的變更一樣嚴格。

為甚麼在 GPT-4o 上通過評測，不能代表替代型號也能通過？

應從頭開始把替代型號視為全新系統並進行評分，即使提示詞完全相同也一樣。Agent 可能會選擇不同的工具，或在欄位中填入不同的值。工具結構描述可以維持有效，但引數的格式可能改變；結構化輸出的結構描述也可能仍可解析，但其中一個欄位的含義已經不同。Luna 的一次良好輸出，無法反映這些情況。

我們在規劃任何遷移之前，就會為此作好設計。這套商標起草系統已與客戶一同投入生產使用；它會在相同輸入下，使用 0 至 10 分、涵蓋六個維度的法律完整性評測框架，記錄基礎模型及微調模型的表現。每份草稿都必須通過該評測框架，律師才會查看。模型變更造成的倒退會先反映在分數變化上，律師毋須先閲讀草稿。

我們自家的銷售情境演練教練則採用這個構想的另一半。它的分數來自具版本管理的評分準則，當中設有加權維度及行為指標；模型只負責撰寫質性評估。原始模型分數會因工作階段、對話長度及角色設定而漂移。如果也由模型決定分數，每次升級都會改變所有歷史比較結果，無人能分辨是業務員表現更好，還是模型不同所致。

調查數據也反映同一情況：在 VentureBeat 於 2026 年 9 月對 109 名自願參與的受訪者所作的調查中，曾在生產應用程式中更換模型的公司，有 59 percent 發現效能下降，並重新修改應用程式或改用原來的模型。應將此視為評測自身案例的理由，而不是規劃時可依據的比率。

如何在更改模型 ID 前進行 LLM 回歸測試？

在現有模型和替代模型上執行相同的評測案例，每個案例重複執行數次，然後才分階段切換流量。我們建議的次序不受供應商影響；下表逐項列出應記錄的內容，以及略過該步驟會導致的問題。

OpenAI 自家的遷移説明列出四個步驟：記錄品質、延遲及成本的基準；從推理力度 none 開始評估 Luna；調整並重新測試；然後將有限比例的生產流量導向新模型。這四項都已涵蓋在此表中，因此還要補上該説明未列出的兩列。若基準資料每個案例只儲存一次生成結果，就無法得出通過率；而只評分文字表現，也無法顯示工具呼叫的格式是否改變。

每個測試案例都要評分多次，因為託管模型即使在 temperature 設為 0 時，也不會每次都返回相同答案。「為何 LLM 的 temperature 0 並非確定性輸出」説明瞭為何安全案例每次重跑都必須通過，而品質案例則按通過率決定是否推出。正如我們的 LLM 評估 指南所述，應採用團隊已檢視過的失敗案例，而不是為了遷移而編寫新案例。

如果評估集目前存放在 OpenAI 平台上，請將其移出。Evals 儀錶板上的現有評估項目會於 31 October 2026 起變成唯讀；Evals API、可重用提示詞物件及 v1/prompts API 則會於 30 November 2026 停用。請將提示詞和測試案例存放在自己的程式碼儲存庫中，讓下一次遷移時可以重新執行。

保留舊 ID，讓它仍可供呼叫，直至金絲雀測試的評分穩定，或停用日期令你別無選擇。如果評估通過當天就從設定中刪除舊 ID，萬一翌日的流量組合與評分時不同，便無法回退。

GPT-6 Luna 如何改變 GPT-4o 請求？

在你現有使用的端點上，先以推理力度 none 開始遷移。這樣最接近舊有請求，而且在 Chat Completions 上，這是工具仍可運作的唯一設定。然後針對品質、延遲和成本測試較高的設定。

Luna 的推理力度由 none 起，依次為 low、medium、high、xhigh 和 max，預設值為 medium。因此，沒有指定設定的請求會啟動推理，而 GPT-4o 的請求從不會這樣做；推理 token 會按輸出計費。

啟用推理後，工具呼叫便要改用另一個端點。Luna 只有在推理力度為 none 時，才支援在 v1/chat/completions 上進行函式呼叫；推理與工具同時使用時，則須透過 Responses API。GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 的任何工具呼叫都必須使用 Responses。Chat Completions 尚無停用日期，但凡路徑需要同時使用推理和工具，現在就應計劃改用 Responses。

採樣設定也要調整：推理力度不是 none 時，請求必須移除 temperature、top_p 和 top_logprobs；在 Chat Completions 上還須移除 logprobs。如果提示詞依賴較低的 temperature 來維持格式，這項控制便會失效，格式可能改變，而請求中沒有任何設定可説明原因。請在每個測試的推理力度下，分別檢查結構化輸出規格。

請根據自己的追蹤記錄比較總成本，而不要只看每個 token 的價格。截至 22 October 2026，Luna 的價格為每百萬輸入 token $0.10、每百萬輸出 token $0.50；快取輸入為 $0.01，快取寫入為 $0.125。輸入 token 超過 272,000 的提示詞，整個請求的輸入和快取費率會按兩倍計算，輸出費率則按 1.5 倍計算。上下文視窗為 1,050,000 個 token，因此，原本未超出 GPT-4o 限制的檢索提示詞，現在可能在分塊器沒有變更的情況下跨過這個價格門檻。《生產環境中的 AI Agent 成本》會説明較長的執行軌跡如何反映在帳單上。

GPT-4o 微調模型會有甚麼變化？

請在 6 January 2027 前確認每個微調模型承載了甚麼，因為 OpenAI 指定的替代模型不能進行微調。在 OpenAI API 上，以 1 月基礎模型建立的微調模型會於 14 January 2027 隨基礎模型一同停用；自 6 January 起，現有客戶亦無法再建立微調作業。截至 22 October 2026，GPT-6 Luna 模型頁面列明不支援微調端點。

不要在截止日期前，以 GPT-4o 基礎模型啟動新的工作，因為如果你在 12 月下旬訓練了一個模型，到了 1 月就得再次離開它。把 1 月 6 日至 14 日之間的八天用作重疊期，讓替代模型與仍在提供回應的微調版本並行評分。

逐項整理微調模型承載的行為，按它們下一步可以放在哪裏分類。在商標系統中，微調承載律師意見的推理模式、章節界線和語氣，但不負責確保引證完整性。引證內容來自對已核准的判例、法例和登記資料索引進行檢索，而驗證器則會檢查五部分結構。更換該系統的基礎模型，只需重新訓練語氣和結構，因為引證內容從未儲存在權重中。

RAG 與微調及 Agentic 搜尋的比較是檢視每種行為的準則。如果微調原本只是用來代替示例，通常可以改為在提示詞中提供示例。如果某種行為必須在這個基礎模型退役後繼續存在，就需要一個仍可訓練和提供服務的基礎模型。開放權重模型，即可以下載並自行託管其權重的模型，只有在同一套評測集於該模型上通過後，才是可行的路徑。

規則應放在哪裏，才能在更換模型後繼續有效？

把金額、權限和閾值寫進程式碼，而不是提示詞或權重。在我們的保險語音 Agent 中，必須披露的事項是工具合約中的一項條件，因此無論背後使用哪個模型，對「不披露就可以執行這筆付款嗎？」的答案都是不可以。以程式碼強制執行的規則，在遷移時無須更改。寫進提示詞的規則則必須在每個嘗試使用的模型上重新測試。

把模型 ID 放在由應用程式管理的介面背後，這樣更換模型只需修改一處，不必改動業務邏輯。我們的桌面幕僚長 Agent把模型當作推理服務來呼叫，並將憑證、工具登記表和執行流程留在用戶的電腦上。第二家供應商應置於同一介面之後，作為經測試的選項，而不是每次請求都必須經過的額外一跳，因為同一流程中的每家供應商都必須正常運作，流程才能執行。

模型路由仍可把簡單個案交給較小的模型。每當其中一個模型更改時，都要重新調整閾值，因為沿用舊閾值的路由會在沒有警示的情況下改變負責處理的模型，回歸問題也會被歸咎於錯誤的檔案。TypeSafe 的 Jev 是一種為路由及其他有限範圍決策而設的型別化決策模型，可讓這項選擇留在生成式模型之外；《如何在 Agentic 工作流程中引入 Jev》介紹了它的適用位置。

如何及早得知下一個 OpenAI 模型停用日期？

不要等到收到電郵才知道；趁模型 ID 仍可回應時，就讓下一個停止服務日期觸發檢查失敗。1 月 14 日只是頁面上其中一個日期；該頁面已列出其後的日期，包括 GPT-5.1、GPT-5.3-Codex 和 GPT-5.4 nano，日期均為 2027 年 4 月 1 日。

在 OpenAI API 上，呼叫 GET /v1/models，並讀取每個模型可選的 shutdown_date；retrieve-a-model 端點也會傳回這個欄位。

在 Azure 上，從 Models API 讀取 lifecycleStatus 和 deprecation.inference，並留意命名方式。文件中標示為已棄用、但仍向現有客戶提供服務的模型，在 API 中會顯示為 Deprecating。API 值 Deprecated 代表模型已退役，所有呼叫都會傳回 410 Gone。請對 Deprecating 發出警示，因為若等到 Deprecated 才觸發檢查，服務中斷後警示才會響起。

定期針對清單中的 id 執行該項讀取操作；當日期落在重新測試時段內時，便令檢查失敗。GPT-4 公告建議重新測試時段設為三個月。將失敗結果以 pull request 或傳呼通知方式發送給模型負責人，趁仍有時間執行上表所列項目。

常見問題

GPT-4o 何時會在 OpenAI API 上停用？

截至 22 October 2026，OpenAI 的停用頁面列明，gpt-4o-2024-08-06、gpt-4o-2024-11-20、gpt-4o-mini-2024-07-18、gpt-4.1-2025-04-14 和 gpt-4.1-mini-2025-04-14 將於 14 January 2027 停用，以這些模型為基礎的微調模型亦會在同日停用。較舊的 gpt-4o-2024-05-13 快照和 gpt-4.1-nano 則將於 23 October 2026 停用。新的微調工作將於 6 January 2027 停止。

甚麼模型會取代 GPT-4o？

在 OpenAI API 上，gpt-6-luna 會取代 2027 年 1 月停用的 GPT-4o、GPT-4o mini、GPT-4.1 和 GPT-4.1 mini 快照，而 gpt-5.6-sol 會取代較舊的 gpt-4o-2024-05-13。Azure 列出的替代模型是 gpt-4o-2024-05-13 對應 gpt-5.6-sol，以及較新 GPT-4o 版本對應 gpt-5.1；GPT-4.1 和 gpt-4o-mini 則沒有列出替代模型。切換流量前，請先用自己的測試案例評估替代模型。

GPT-4o 微調模型會有甚麼安排？

在 OpenAI API 上，這些模型會與其基礎模型一同停用；列出的快照將於 14 January 2027 停用，而自 6 January 2027 起，現有客戶便不能建立新的微調工作。GPT-6 Luna 不支援微調。在 Azure 上，GPT-4o 和 GPT-4o mini 微調部署會運作至 1 October 2027，而 GPT-4.1 微調模型則會運作至 14 October 2027。

Azure OpenAI 的停用日期相同嗎？

不相同。截至 22 October 2026，Microsoft 的時間表列明，gpt-4o 2024-05-13 將於 9 December 2026 停用；較新版本的 GPT-4o、gpt-4o-mini，以及三種規模的 GPT-4.1，則將於 14 April 2027 停用。除非 versionUpgradeOption 另有指定，標準部署會在停用時自動升級至列出的替代模型；佈建部署則完全不會升級。

GPT-4o 仍在 ChatGPT 中嗎？

不在。OpenAI 於 13 February 2026 在 ChatGPT 中停用 GPT-4o、GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 o4-mini，並在當時表示 API 方面沒有變更。ChatGPT 和 API 的停用日期是分開決定的，因此透過 API 呼叫模型的團隊應以停用頁面為依據作出規劃。

切換模型前，如何測試 LLM？

在現用模型和替代模型上，分別多次執行相同的評測案例，並另行檢查工具呼叫參數和結構化輸出結構描述。然後以影子模式在即時輸入上執行新模型，讓新模型處理一小部分流量作金絲雀測試，並保留舊 id 以供呼叫，直至測試流量的評分穩定達標。新模型只成功執行一次，僅代表一個樣本。

Chat Completions 仍可在 GPT-6 Luna 上呼叫工具嗎？

只有在推理力度為 none 時才可以。推理與工具呼叫並用時須使用 Responses API，而 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 只要呼叫工具就必須使用 Responses。在其他任何推理力度下，都必須從請求中移除 temperature、top_p、top_logprobs 和 logprobs。OpenAI 建議大部分 GPT-4.x 工作負載從 none 開始。

如何得知 OpenAI 模型何時會停用？

呼叫 GET /v1/models，並查閲每個所用 id 的 shutdown_date。公佈日期後，該值會是年-月-日格式的字串；公佈前則為 null。在 Azure 上，從 Models API 查閲 lifecycleStatus 和 deprecation.inference：Deprecating 表示已設定日期，Deprecated 則表示已停用。只要該 id 仍有回應，就讓排程檢查失敗。

延伸閲讀

• 如何根據真實失敗案例建立 LLM 評估。案例集與遷移重跑。
• 為何 LLM 的 temperature 設為 0 仍不具確定性。重複執行的通過率，以及為何安全案例每次重跑都能通過。
• 生產環境中的 AI agent 成本。為何較低的 token 價格仍可能令帳單上升。
• RAG、微調與代理式搜尋。微調原本維持的是哪種行為。
• OpenAI，API 棄用，2026 年 10 月 22 日查閲。停用日期、通知政策、微調截止日期及 shutdown_date 欄位。
• Microsoft，模型退役時間表及Foundry Models 生命週期及支援政策，2026 年 10 月 22 日查閲。Azure 日期、自動升級及 Models API 狀態值。
• OpenAI，GPT-6 Luna、使用 GPT-6及從 GPT-4.x 遷移至 GPT-6 Luna。推理力度、依端點而異的工具呼叫方式、要移除的參數及價格。
• OpenAI，停用 GPT-4o 及較舊型號，2026 年 1 月 29 日。ChatGPT 停用安排。
• VentureBeat，Agent 編排調查，2026 年 10 月 13 日。59% 這個數字。

最初刊載於 bigcircle.ai。我是 Tirth，BigCircle 的創辦人；我們建構內置管治機制的生產環境 AI 系統。