OpenAI GPT-5.1-2025-11-13: 400k Kontext, AA Math 94.0, über OrcaRouter API
OpenAI GPT-5.1-2025-11-13 ist ein leistungsfähiges Modell aus der GPT-5-Serie von OpenAI, mit Zeitstempel vom 13. November 2025. Es unterstützt ein Kontextfenster von 400,000 Tokens und eine maximale…
Das Modell zeichnet sich durch mathematisches Denken aus, wie sein AA Math Score von 94,0 belegt. Es kann komplexe Berechnungen durchführen, mehrstufige Textaufgaben lösen und mit fortgeschrittenen mathematischen Konzepten arbeiten. Über Mathematik hinaus unterstützt es allgemeines Verständnis und Generierung natürlicher Sprache in verschiedenen Bereichen. Die multimodale Fähigkeit ermöglicht es, Bilder und Dateien zu interpretieren, was es für Aufgaben nützlich macht, die visuelle und textuelle Informationen kombinieren, wie das Erklären eines Diagramms oder das Extrahieren von Daten aus einem gescannten Dokument. Es unterstützt auch Codegenerierung, Übersetzung, Zusammenfassung und kreatives Schreiben, ähnlich wie andere Modelle der GPT-5-Ebene.
Obwohl GPT-5.1-2025-11-13 hohe Fähigkeiten bietet, ist es teurer als viele alternative Modelle: 1,25 $ pro 1 Mio. Input-Tokens und 10,00 $ pro 1 Mio. Output-Tokens. Für Aufgaben, die nicht den vollständigen 400k-Kontextfenster, fortgeschrittenes mathematisches Reasoning oder multimodale Eingaben erfordern, könnte ein kleineres und günstigeres Modell, das auf OrcaRouter verfügbar ist, kosteneffizienter sein. Wenn es sich beispielsweise um eine einfache Textklassifikation, einen kurzen Chat oder eine Standard-Zusammenfassung handelt, sollten Modelle wie GPT-4o-mini oder Claude 3 Haiku in Betracht gezogen werden, um Kosten zu senken. Falls die Latenzzeit ein Problem darstellt, antworten kleinere Modelle in der Regel schneller. Verwenden Sie dieses Modell für risikoreiche Reasoning-Aufgaben oder wenn Sie das große Kontextfenster benötigen.
Ja, das Modell akzeptiert neben Bild- und Texteingaben auch Dateieingaben. Dateien können direkt als Teil der API-Anfrage hochgeladen werden, und das Modell liest und verarbeitet deren Inhalt. Unterstützte Dateitypen umfassen typischerweise PDF, Word-Dokumente, Klartext und möglicherweise Tabellenkalkulationen, wobei die genaue Liste von der Implementierung durch OpenAI abhängt. Das Modell kann Text aus diesen Dateien extrahieren und diese Informationen in seine Argumentation einbeziehen. Dies ist nützlich für Aufgaben wie das Zusammenfassen eines PDF-Berichts, das Beantworten von Fragen basierend auf einem Forschungspapier oder das Analysieren von Tabellendaten. Allerdings verarbeitet das Modell möglicherweise stark formatierte oder gescannte Dokumente nicht perfekt; für beste Ergebnisse sollte eine Vorverarbeitung in Betracht gezogen werden.
Die AA Math (Advanced Automated Math) Bewertung testet die Fähigkeit eines Modells, komplexe mathematische Probleme in verschiedenen Teilbereichen wie Algebra, Analysis, Statistik und Geometrie zu lösen. Ein Wert von 94,0 bedeutet, dass das Modell 94% der Benchmark-Fragen korrekt beantwortet hat, was es zu den leistungsstärksten Modellen für mathematisches Denken zählt. In der Praxis bedeutet dies, dass das Modell zuverlässig anspruchsvolle mathematische Aufgaben wie mehrschrittige Beweise, angewandte Problemlösungen und physikbezogene Berechnungen bewältigen kann. Allerdings ist kein Modell perfekt, und Benutzer sollten kritische Ergebnisse überprüfen, insbesondere bei neuartigen oder offenen mathematischen Problemen. Die Bewertung basiert auf einem spezifischen Testsatz und lässt sich möglicherweise nicht auf alle realen Aufgaben verallgemeinern.
Exakte Latenzwerte sind in den verfügbaren Daten nicht angegeben, aber im Allgemeinen haben Modelle mit großen Kontextfenstern und hohen Ausgabelimits längere Inferenzzeiten aufgrund erhöhter Speicher- und Rechenanforderungen. Die tatsächliche Geschwindigkeit hängt von Faktoren wie der Anzahl der Eingabe- und Ausgabetoken, der Serverlast und der API-Infrastruktur ab. Die API von OrcaRouter bietet standardmäßige OpenAI-kompatible Endpunkte; für lange Generierungen können Sie mit einer Latenz im Bereich von mehreren Sekunden bis zu mehreren zehn Sekunden rechnen. Streaming-Antworten können die Zeit bis zum ersten Token verkürzen. Für latenzsensitive Anwendungen sollten Sie zunächst mit kleinen Eingaben testen oder ein schnelleres, kleineres Modell verwenden, wenn Geschwindigkeit entscheidend ist.
Trotz seiner hohen Punktzahl bei Mathematik-Benchmarks kann das Modell dennoch Fehler bei seltenen oder extrem komplexen Problemen produzieren, insbesondere bei solchen, die präzise Zwischenschritte erfordern. Das große Kontextfenster garantiert keine perfekte Erinnerung an Informationen vom Anfang der Eingabe; Modelle können einen Rezenz-Bias aufweisen. Das multimodale Verständnis, obwohl vorhanden, kann bei mehrdeutigen oder qualitativ schlechten Bildern Schwierigkeiten haben. Die Preisgestaltung ist höher als bei vielen Alternativen, daher ist es möglicherweise nicht kosteneffizient für einfache Aufgaben. Darüber hinaus handelt es sich um ein Snapshot-Modell vom November 2025, sodass es möglicherweise keine Kenntnisse oder Ereignisse nach diesem Datum enthält. Die Verwendung des Modells über OrcaRouter ändert nichts an diesen zugrunde liegenden Einschränkungen.
Die Preisgestaltung für dieses Modell beträgt 1,25 $ pro 1 Million Eingabe-Token und 10,00 $ pro 1 Million Ausgabe-Token. Diese Tarife werden zum Anbieterpreis ohne Aufschlag berechnet, d. h. Sie zahlen genau das, was OpenAI verlangt – OrcaRouter erhebt keine zusätzliche Gebühr. Dies ist vorteilhaft für Nutzer, die vorhersehbare und transparente Preise wünschen. Beachten Sie, dass die Token-Zahlen sowohl Prompt als auch Generierung umfassen. Wenn Sie einen großen Kontextbereich von 400k Token als Eingabe verwenden, würden die Kosten für diese einzelne Anfrage 0,50 $ betragen (400k Token bei 1,25 $/M). Die Ausgabekosten werden separat hinzugefügt. Zum Vergleich: Kleinere Modelle auf OrcaRouter können pro Token einen Bruchteil davon kosten.
Der primäre Kompromiss sind die höheren Kosten pro Token im Vergleich zu kleineren Modellen. Obwohl das Modell erweiterte Fähigkeiten bietet, sollten Nutzer die typischen Eingabe- und Ausgabe-Token-Volumina schätzen, um zu entscheiden, ob die Ausgaben gerechtfertigt sind. Wenn Sie beispielsweise häufig lange Ausgaben (z. B. 50k Token) generieren, würden die Ausgabekosten bei $10/M $0.50 pro Anfrage betragen. Bei Anwendungen mit hohem Volumen können sich die Kosten schnell summieren. Erwägen Sie, Antworten nach Möglichkeit zwischenzuspeichern, um eine wiederholte Verarbeitung zu vermeiden. OrcaRouter bietet keine zusätzlichen Rabatte oder Sonderstufen für dieses Modell an; die Preisgestaltung ist unkompliziert. Wenn das Budget knapp ist, erkunden Sie günstigere Alternativen wie GPT-4o-mini (falls verfügbar) oder andere Anbieter auf OrcaRouter.
OrcaRouter bietet einen standardmäßigen API-Zugriff, speichert Antworten jedoch nicht inhärent zwischen; das Caching obliegt dem Benutzer. Sie können Ihre eigene Caching-Schicht für identische Anfragen implementieren, um Token-Nutzung und Kosten zu reduzieren. Die API von OrcaRouter ist zustandslos – jede Anfrage wird unabhängig verarbeitet. Erwägen Sie bei langfristigen Projekten den Einsatz von Prompt-Caching-Techniken, wie z. B. das geschickte Aufteilen großer Kontexte oder die Wiederverwendung von Embeddings. Es gibt keine speziellen Abrechnungsfunktionen wie Mengenrabatte für dieses Modell. Die Preisgestaltung ohne Aufschlag vereinfacht die Budgetplanung, enthält jedoch keine integrierten Optimierungswerkzeuge.
Sie greifen über die OpenAI-kompatible API von OrcaRouter auf das Modell zu. Setzen Sie die Basis-URL auf https://api.orcarouter.ai/v1. Verwenden Sie die Modell-ID "openai/gpt-5.1-2025-11-13" in Ihrem Anforderungstext. Die API unterstützt die standardmäßigen OpenAI-Parameter wie messages, max_tokens, temperature, top_p usw. Um beispielsweise einen Chat-Abschluss zu erstellen, senden Sie eine POST-Anfrage an /chat/completions mit dem Parameter model, der auf "openai/gpt-5.1-2025-11-13" gesetzt ist. Sie können auch Bild- oder Dateiinhalte in den Nachrichten unter Verwendung der entsprechenden Inhaltstypen (z. B. image_url) einfügen. Stellen Sie sicher, dass Sie einen gültigen API-Schlüssel von OrcaRouter zur Authentifizierung haben.
Zu den üblichen Parametern gehören max_tokens (bis zu 128.000), temperature (0-2 für Zufälligkeit), top_p (Nukleus-Sampling), frequency_penalty, presence_penalty, Stop-Sequenzen und stream (Boolesch für Streaming). Der Kontextfenster beträgt 400.000 Token, daher stellen Sie sicher, dass Ihre Eingabe diese Gesamtzahl nicht überschreitet (einschließlich System- und Assistentennachrichten). Sie können auch den Parameter response_format angeben, falls unterstützt (z. B. json_object), um strukturierte Ausgaben zu erzwingen. OrcaRouter übergibt diese Parameter direkt an das zugrunde liegende OpenAI-Modell. Für multimodale Inhalte verwenden Sie das 'content'-Array in Nachrichten mit Teilen, die Text und Bild-/Dateidaten enthalten.
Ja, die Migration ist unkompliziert, da OrcaRouter eine OpenAI-kompatible API bietet. Der meiste bestehende Code, der das OpenAI Python- oder Node-SDK verwendet, kann durch Ändern der base_url und des API-Schlüssels umgestellt werden. Die Modell-ID bei OrcaRouter lautet "openai/gpt-5.1-2025-11-13" (beachten Sie das Präfix). Es sind keine weiteren Änderungen an Anforderungstexten oder der Antwortverarbeitung erforderlich. Wenn Sie die API eines anderen Anbieters verwendet haben, die ebenfalls den OpenAI-Standards folgt, können Sie einfach den Endpunkt aktualisieren. OrcaRouter bietet eine Preisgestaltung ohne Aufschlag, sodass die Kosten je nach vorherigen Aufschlägen ähnlich oder niedriger sein können.
Im Vergleich zu früheren GPT-4-Modellen bietet GPT-5.1 einen größeren Kontextbereich (400k vs. typisch 128k), ein höheres Ausgabelimit (128k vs. 4k-32k) und eine deutlich bessere AA-Mathe-Punktzahl (94,0 vs. niedriger). Es unterstützt außerdem Bild- und Dateieingaben, die GPT-4 nativ fehlten. Allerdings ist es pro Token teurer als GPT-4o oder GPT-4o-mini. Im Vergleich zu GPT-5.0 (falls verfügbar) kann dieser Snapshot Verbesserungen aufweisen, Details sind jedoch nicht öffentlich. Für Benutzer, die weniger Tokens oder niedrigere Kosten benötigen, bietet GPT-4o-mini eine schnellere, günstigere Alternative mit angemessener Qualität.
Vergleiche hängen von spezifischen Benchmarks ab. Der AA Math-Score von 94,0 ist ein starkes Indiz für logisches Denken, aber andere Modelle wie Claude 3.5 Sonnet zeichnen sich im Programmieren und in der nuancierten Sicherheit aus. Der Kontext von 400k entspricht oder übertrifft die meisten Konkurrenzmodelle (z. B. bietet Claude 3.5 Sonnet 200k). Die modalen Fähigkeiten variieren; einige Konkurrenten verarbeiten auch Bilder und Dateien. Preisgestaltung: GPT-5.1 mit 1,25 $/1M Input ist teurer als einige, aber im Rahmen der Premium-Angebote. Für mathematische Aufgaben könnte dieses Modell besser abschneiden; für kreatives Schreiben oder Zusammenfassungen könnten Alternativen ausreichen. Benutzer sollten ihren spezifischen Anwendungsfall prüfen.
Es kann in der Produktion eingesetzt werden, da es über einen hohen Kontext und eine starke Argumentationsfähigkeit verfügt, aber die Kosten sind ein entscheidender Faktor. Bei $10/1M Ausgabetoken kann die Generierung großer Mengen teuer werden. Das Modell wird über die zuverlässige API von OrcaRouter bereitgestellt, die eine standardmäßige Betriebszeit und Leistung bietet. Für extreme Skalierbarkeit sollte jedoch die Implementierung von Caching, Prompt-Optimierung und möglicherweise die Verwendung eines günstigeren Modells für einfachere Teilaufgaben in Betracht gezogen werden. Die Latenz des Modells kann ebenfalls höher sein als bei kleineren Alternativen. Wenn Ihre Anwendung Echtzeitantworten erfordert, testen Sie gründlich. Insgesamt ist es eine Premium-Wahl für Premium-Aufgaben.
Zu den wichtigsten Unterschieden gehören: größeres Kontextfenster (400k vs. typischerweise 128k), längere maximale Ausgabe (128k vs. 16k für GPT-4o), höherer AA Math Score (94,0 vs. niedriger) und Unterstützung für Dateieingabemodalität neben Bild und Text. Die Preisgestaltung ist für GPT-5.1 höher: $1,25/$10 pro M Tokens vs. ca. $2,50/$10 für GPT-4o (genau hängt vom Modell ab). Also ist GPT-5.1 günstiger beim Input, aber gleich beim Output? Eigentlich ist GPT-4o Input $2,50/M, Output $10/M, also ist GPT-5.1 Input günstiger. Aber GPT-4o hat typischerweise schnellere Geschwindigkeiten. Für multimodale und mathematikintensive Aufgaben, die einen großen Kontext erfordern, ist GPT-5.1 wahrscheinlich überlegen.
OpenAI-kompatibel — behalte dein bisheriges SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.1-2025-11-13",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Eingabe / 1M Tokens | $1.25 |
| Ausgabe / 1M Tokens | $10.00 |
| Cache-Lesen / 1M | $0.125 |
| Währung | USD |
Schätzung auf Basis des Listenpreises
Nur eine Schätzung — die tatsächliche Token-Anzahl hängt vom Tokenizer des Anbieters ab.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-2025-11-13Öffnen @misc{orcarouter_gpt_5_1_2025_11_13,
title = {openai/gpt-5.1-2025-11-13 API},
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}openai. (n.d.). openai/gpt-5.1-2025-11-13 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.1-2025-11-13