У каждой версии языковой модели в API есть дата, после которой запросы к ней перестают работать: 14 октября 2026 года OpenAI объявила, что GPT-4o, GPT-4o mini, GPT-4.1 и GPT-4.1 mini будут удалены из API 14 января 2027 года, а более десятка старых моделей отключаются 23 октября 2026 года. Чтобы смена модели не превратилась в аварию, нужно заранее знать, где в ваших системах прописаны идентификаторы моделей, хранить их в реестре с датами отключения, держать запасную модель и прогонять эталонный набор задач на старой и новой версии до переключения. По данным исследования 17 703 открытых репозиториев, 82% миграций происходят уже после отключения — когда приложение уже сломалось.
Материал подготовлен AIrassvet 15 октября 2026 года по официальным страницам об отключении моделей OpenAI, Anthropic и Google, препринту «When the Model Retires» (arXiv, 25 сентября 2026 года) и обзору на Хабре от 15 октября 2026 года. Он адресован руководителям ИТ и владельцам продуктов, у которых чат-боты, ИИ-агенты, RAG-ассистенты или интеграции работают на API языковых моделей. Даты в статье проверены по страницам провайдеров на дату публикации; они меняются, поэтому перед планированием сверяйтесь с первоисточником. Мы не проводили собственных миграций для статьи: план подготовки — методика редакции. AIrassvet не аффилирован с упомянутыми провайдерами и авторами; раздел в конце статьи описывает услуги издателя.
Содержание
- Кратко
- Что отключают в ближайшие месяцы
- Как устроен жизненный цикл модели у провайдеров
- Как команды мигрируют на самом деле
- Что ломается при смене модели
- План подготовки к смене модели
- Чек-лист к 14 января 2027 года
- Частые вопросы
- Первоисточники и метод проверки
Кратко
- GPT-4o и GPT-4.1 уходят из API 14 января 2027 года. OpenAI объявила об этом 14 октября 2026 года и рекомендует замену gpt-6-luna; дообученные версии этих моделей отключаются по тому же графику.
- 23 октября 2026 года отключается ещё одна группа моделей OpenAI, в том числе gpt-4-turbo, gpt-4.1-nano, o1, o3-mini и o4-mini.
- Сроки уведомления у провайдеров разные: у OpenAI для общедоступных моделей — не меньше 6 месяцев, у Anthropic — не меньше 60 дней, у Google в таблице указаны самые ранние возможные даты.
- Большинство команд реагирует поздно. В исследовании 22 555 коммитов 82% миграций со снятых моделей сделаны после даты отключения, а в 94% мигрирующих приложений идентификатор модели был прописан прямо в коде.
- Самая опасная поломка — тихая. Новая модель отвечает без ошибок, но иначе: меняется формат, длина, частота отказов. Поймать это можно только эталонным набором задач.
Что отключают в ближайшие месяцы
Ниже — даты с официальных страниц провайдеров на 15 октября 2026 года (OpenAI Deprecations, Anthropic Model deprecations).
| Дата | Провайдер | Что отключается | Рекомендованная замена |
|---|---|---|---|
| 23 октября 2026 | OpenAI | gpt-3.5-turbo, gpt-4, gpt-4-turbo, gpt-4-1106-preview, gpt-4.1-nano, gpt-4o-2024-05-13, o1, o1-pro, o3-mini, o4-mini, gpt-image-1 и ряд дообученных моделей | gpt-5.6-sol, gpt-5.6-terra или gpt-5.6-luna в зависимости от модели |
| 30 ноября 2026 | Anthropic | claude-sonnet-4-5-20250929 | claude-sonnet-5-5 |
| 14 января 2027 | OpenAI | gpt-4o (снимки 2024-08-06 и 2024-11-20), gpt-4o-mini-2024-07-18, gpt-4.1-2025-04-14, gpt-4.1-mini-2025-04-14 и их дообученные версии | gpt-6-luna |
| 1 апреля 2027 | OpenAI | gpt-5.3-codex, gpt-5.4-nano, gpt-5.1 | gpt-6-sol или gpt-6-luna |
Кроме объявленных отключений, у Anthropic для каждой активной модели указана самая ранняя возможная дата вывода — «не раньше чем». Например, для claude-opus-4-5-20251101 это 24 ноября 2026 года, для claude-haiku-4-5-20251001 — 15 октября 2026 года. Это не объявленное отключение, а сигнал: такие модели стоит ставить в план миграции уже сейчас.
Отдельно о посредниках. Anthropic указывает, что даты на её странице относятся к её собственным платформам, а Amazon Bedrock и Google Cloud назначают свои графики вывода. Если вы обращаетесь к модели через облачного провайдера или агрегатор, ориентируйтесь на его календарь.
Как устроен жизненный цикл модели у провайдеров
Deprecation (вывод из поддержки) — это объявление о том, что модель будет отключена: она ещё работает, но для неё названа замена и дата. Retirement или shutdown (отключение) — момент, после которого запросы к модели завершаются ошибкой. Между ними и проходит окно на миграцию.
| OpenAI | Anthropic | Google Gemini API | |
|---|---|---|---|
| Минимальное уведомление | Общедоступные модели — не меньше 6 месяцев; специализированные варианты — не меньше 3 месяцев; preview — может быть около 2 недель | Не меньше 60 дней для публично выпущенных моделей | В таблице — самые ранние возможные даты; точная дата сообщается заранее |
| Где объявляют | Страница Deprecations и письма активным пользователям | Страница Model deprecations и письма | Страница Release notes, даты — на странице Deprecations |
| Что ещё важно | Статус legacy означает, что модель больше не обновляется и будет выведена позже | Даты для Bedrock и Google Cloud могут отличаться | Дата в таблице может сдвинуться: это самый ранний возможный срок |
Источники: OpenAI, Anthropic, Google. OpenAI отдельно оговаривает, что при угрозах безопасности или требованиях регуляторов модель может быть выведена быстрее, а preview-модели не рекомендует для бизнес-критичных задач, если вы не готовы мигрировать в короткий срок.
Обзор на Хабре приводит и фактические медианы окна уведомления по независимому подсчёту Okane Land: 182 дня у OpenAI, 63 дня у Anthropic и 28 дней у Google (Хабр, 15.10.2026). Первоисточник этих подсчётов мы не проверяли, поэтому используйте их как ориентир, а не как гарантию.
Как команды мигрируют на самом деле
Препринт «When the Model Retires: An Empirical Study of LLM Migration in Open-Source Applications» (Hyungjin Lukas Kim, arXiv, 25 сентября 2026 года) — первое крупное исследование того, что происходит с приложениями при отключении модели (arXiv:2609.31288). Автор нашёл на GitHub коммиты, которые уводят код с официально выведенных моделей OpenAI, Anthropic и Google, и сопоставил их с датами объявлений и отключений.
| Что измерено | Результат |
|---|---|
| Объём данных | 22 555 коммитов в 17 703 репозиториях за 2024–2026 годы; 5 139 сопоставлены с официальными событиями |
| Миграции после даты отключения | 82% (95% доверительный интервал 79–84%) |
| Доля поздних миграций при уведомлении Anthropic за 60–114 дней | 89% |
| Доля поздних миграций при годовом уведомлении OpenAI об Assistants API | 13% |
| Приложения с идентификатором модели прямо в коде | 94% |
| Объём изменений при миграции (медиана) | от 6 добавленных строк у приложений «только промпты» до почти 700 у дообученных моделей |
| Миграции со сменой провайдера | 8% |
Ещё два вывода из аннотации: доля поздних миграций не зависит от популярности репозитория, прошлого опыта отключений и даже от наличия слоя абстракции над провайдером, а каждое увеличение срока уведомления примерно в 2,7 раза снижает шансы поздней миграции примерно на три четверти. Это препринт одного автора без рецензирования, поэтому цифры стоит читать как сильный сигнал, а не как закон.
Главный практический вывод: длинное уведомление помогает, но большинство команд всё равно не начинает работу заранее. Значит, дату отключения нужно превратить в задачу в календаре команды в день, когда модель подключают, а не в день, когда приходит письмо.
Что ломается при смене модели
Обзор на Хабре выделяет четыре сценария поломки (Хабр, 15.10.2026); мы дополнили их тем, что видно в официальных объявлениях.
- Жёсткое отключение. Запрос к снятой модели возвращает ошибку — Anthropic прямо пишет, что запросы к выведенным моделям завершаются сбоем. Пользователь видит неработающую функцию.
- Поведенческий дрейф на замене. Новая модель технически работает, но отвечает иначе: другой формат JSON, длина, стиль, доля отказов. Ошибок нет, а качество процесса падает.
- Изменение цены. Замена может стоить иначе, и бюджет нужно пересчитать при каждом переходе.
- Снятие целого API. OpenAI отключила Assistants API 26 августа 2026 года, объявив об этом за год: это не смена строки в конфигурации, а переписывание интеграции под Responses API и Conversations API.
Чем больше вокруг модели «обвязки», тем дороже переход: по данным препринта, приложению с одними промптами обычно хватает нескольких строк, а системе с дообученной моделью нужны сотни. Для дообученных моделей OpenAI действует отдельное правило: они отключаются вместе с базовой моделью, поэтому дообучение придётся повторять на новой базе.
План подготовки к смене модели
План ниже — методика редакции AIrassvet, основанная на рекомендациях провайдеров и выводах препринта. Это не результат нашего проекта.
- Инвентаризация. Найдите все места, где вызываются модели: код, конфигурации, низкокодовые сценарии, промпты в базах данных, настройки агентов и сторонних сервисов. Отдельно отметьте дообученные модели и модели через посредников.
- Реестр моделей с датами. Для каждого идентификатора запишите провайдера, назначение, владельца, дату «не раньше чем» или объявленную дату отключения и рекомендованную замену. Источник дат — только официальные страницы провайдеров.
- Идентификатор — в конфигурацию. Вынесите имена моделей из кода в настройки, чтобы смена модели была изменением конфигурации, а не релизом. Закреплённые версии с датой дают предсказуемое поведение; алиасы вида «latest» меняются без вашего участия.
- Запасная модель. Для критичных сценариев заранее выберите и проверьте вторую модель, на которую можно переключиться при сбое.
- Эталонный набор задач. Соберите набор реальных запросов с проверяемыми критериями: формат ответа, обязательные поля, правильные факты, допустимая доля отказов. Прогоняйте его на старой и новой модели до переключения. Как собрать такой набор, мы разбирали в статье о своём бенчмарке для выбора LLM.
- Мониторинг объявлений. Еженедельно проверяйте страницы Deprecations провайдеров и письма на адрес аккаунта; при появлении модели из реестра заводите задачу с владельцем и сроком.
- Пересчёт бюджета. Сравните цену новой модели и объём токенов на эталонном наборе; о прогнозировании расходов при росте токенов мы писали в статье о стабильных расходах на ИИ.
Если в компании используется несколько провайдеров, часть этих шагов удобно закрыть единым слоем маршрутизации; как он устроен и чего не решает, — в статье о роутере моделей. Помните, что такой слой не отменяет отключений у провайдера и не гарантирует одинакового поведения моделей.
Чек-лист к 14 января 2027 года
Для систем на GPT-4o, GPT-4o mini, GPT-4.1 и GPT-4.1 mini — минимальный порядок действий, составленный редакцией:
| Шаг | Вопрос | Готово |
|---|---|---|
| 1 | Найдены ли все вызовы gpt-4o, gpt-4o-mini, gpt-4.1, gpt-4.1-mini, включая дообученные версии? | |
| 2 | Есть ли у каждого вызова владелец и критичность сценария? | |
| 3 | Собран ли эталонный набор задач для каждого критичного сценария? | |
| 4 | Прогнан ли набор на рекомендованной замене и сравнены ли формат, качество, задержка и цена? | |
| 5 | Нужно ли повторить дообучение на новой базовой модели? | |
| 6 | Вынесен ли идентификатор модели в конфигурацию и есть ли запасная модель? | |
| 7 | Назначена ли дата переключения заметно раньше 14 января 2027 года, с запасом на откат? |
Если в ваших системах ещё остались модели из списка на 23 октября 2026 года, начните с них: до отключения осталось чуть больше недели.
Частые вопросы
Когда OpenAI отключит GPT-4o в API?
По странице Deprecations OpenAI, снимки gpt-4o-2024-08-06 и gpt-4o-2024-11-20, а также gpt-4o-mini-2024-07-18, gpt-4.1-2025-04-14 и gpt-4.1-mini-2025-04-14 будут удалены из API 14 января 2027 года; рекомендованная замена — gpt-6-luna. Снимок gpt-4o-2024-05-13 отключается раньше, 23 октября 2026 года.
Что будет с запросами к отключённой модели?
Они завершатся ошибкой: автоматической подмены на новую модель нет. Поэтому нужны реестр дат, запасная модель и мониторинг ошибок, чтобы узнать о проблеме до пользователей.
За сколько предупреждают об отключении модели?
Заявленные минимумы: у OpenAI не меньше 6 месяцев для общедоступных моделей, 3 месяца для специализированных вариантов и около 2 недель для preview; у Anthropic не меньше 60 дней. Google указывает самые ранние возможные даты и сообщает точную дату заранее.
Можно ли просто заменить название модели в коде?
Технически часто да, но новая модель может отвечать иначе: другой формат, длина или доля отказов. Перед переключением прогоните эталонный набор задач на старой и новой модели и сравните результаты, иначе возможен тихий сбой без ошибок.
Что делать с дообученными моделями?
У OpenAI дообученные версии отключаются вместе с базовой моделью. Дообучение придётся повторить на новой базе или заменить подходом без дообучения, поэтому такие системы стоит включать в план миграции первыми.
Поможет ли агрегатор моделей избежать миграции?
Нет. Агрегатор или роутер упрощает переключение между моделями, но не отменяет отключений у провайдера и не гарантирует одинакового поведения. Эталонный набор и план миграции всё равно нужны.
Первоисточники и метод проверки
Метод: 15 октября 2026 года мы прочитали страницы об отключении моделей OpenAI, Anthropic и Google, аннотацию препринта на arXiv и обзор на Хабре, выписали даты, политики уведомления и цифры исследования и сверили даты из обзора с официальными страницами. Где данные обзора не подтверждены первоисточником, это указано в тексте.
- OpenAI: Deprecations — сроки уведомления, объявления от 14 октября 2026 года, 1 октября 2026 года и 22 апреля 2026 года, отключение Assistants API.
- Anthropic: Model deprecations — статусы моделей, срок уведомления, график Claude Sonnet 4.5, оговорка о партнёрских платформах.
- Google: Gemini deprecations — порядок объявления и смысл дат.
- arXiv, 25.09.2026: Kim, «When the Model Retires: An Empirical Study of LLM Migration in Open-Source Applications».
- Хабр, 15.10.2026: «Угроза ИИ-агентам: LLM снимают с продакшена уже через 6 месяцев» — сценарии поломок, медианы Okane Land (публикация в корпоративном блоге поставщика единого API).
Ограничения: графики провайдеров обновляются; препринт не прошёл рецензирование; медианы окна уведомления взяты из вторичного источника.
Как AIrassvet помогает подготовить ИИ-системы к смене модели
Миграция проходит спокойно, когда заранее известно, где работают модели, как проверить замену и куда переключиться при сбое. На сайте AIrassvet описаны направления, которые относятся к этой задаче напрямую:
- аудит процессов и интеграций: инвентаризация вызовов моделей, владельцы и критичность сценариев;
- интеграция и тестирование: перевод ИИ-агентов и RAG-систем на новую модель с проверкой на эталонном наборе задач до переключения;
- развёртывание и дообучение языковых моделей, в том числе на серверах заказчика, — для систем, которые нужно перенести с дообученной модели или вывести из зависимости от внешнего API;
- поддержка после запуска.
Первый шаг — выбрать один процесс, который работает на модели из списка отключений, зафиксировать его текущее качество и источники данных, описать ограничения и договориться, какой результат на новой модели будет считаться приемлемым.
Итог: дата отключения — часть архитектуры
Модель в API — это зависимость со сроком годности. 14 января 2027 года из API OpenAI уйдут GPT-4o и GPT-4.1, а исследование тысяч репозиториев показывает, что большинство команд мигрирует уже после поломки.
Защититься можно без аврала: реестр моделей с датами, идентификаторы в конфигурации, запасная модель, эталонный набор задач и еженедельная проверка страниц провайдеров. Тогда смена модели станет плановой задачей, а не инцидентом.
