OpenAI GPT-5.1 Chat: 16K maximale Ausgabe, Text- und Bildeingabe, AA Math 94.0, zugänglich über OrcaRouter.
openai/gpt-5.1-chat-latest ist ein von OpenAI entwickeltes Large Language Model, optimiert für chatbasierte Interaktionen. Es akzeptiert sowohl Text- als auch Bildeingaben und kann Ausgaben von bis…
openai/gpt-5.1-chat-latest ist ein Text- und Bildeingabe-Modell, das menschenähnliche Antworten, Code und strukturierte Ausgaben erzeugen kann. Seine Hauptstärke liegt im mathematischen Denken, was durch die Punktzahl von 94,0 im AA Math-Benchmark belegt wird. Es kann komplexe Gleichungen lösen, Schritt-für-Schritt-Lösungen erklären und mit mathematischer Notation arbeiten. Das Modell bewältigt auch allgemeine Konversation, Befehlsbefolgung und kreatives Schreiben. Mit maximal 16.000 Ausgabetoken kann es lange Inhalte wie detaillierte Berichte, mehrteilige Dialoge und umfangreiche Codeabschnitte erstellen. Das Bildverständnis ermöglicht die Analyse von Diagrammen, Graphen und handschriftlichen Notizen, was Anwendungsfälle wie Diagramminterpretation und visuelle Problemlösung ermöglicht.
Optimale Anwendungsfälle umfassen Mathematik-Nachhilfe, automatisiertes Theorem-Beweisen und präzise Datenanalyse, bei der jeder Schritt überprüft werden muss. Der AA-Math-Score von 94,0 des Modells macht es geeignet für STEM-Bildungsplattformen, die korrekte Lösungen und Erklärungen generieren müssen. Die multimodale Eingabe ermöglicht die Verarbeitung von Bildern mit Gleichungen, Diagrammen oder Datenvisualisierungen, was in wissenschaftlicher Forschung und ingenieurtechnischen Kontexten wertvoll ist. Die große Ausgabekapazität unterstützt die Erstellung umfassender Dokumentation, von Pseudocode oder Dialogsystemen, die einen erweiterten Kontext erfordern. Für allgemeine Chats ohne umfangreiches logisches Denken ist ein günstigeres Modell möglicherweise kosteneffizienter; gpt-5.1-chat-latest sollte am besten Aufgaben vorbehalten sein, die seine mathematischen und multimodalen Stärken nutzen.
Für einfache Anfragen, Faktenabfragen oder Aufgaben, die kein mathematisches Denken erfordern, sind die höheren Kosten dieses Modells möglicherweise nicht gerechtfertigt. Ausgabe-Token kosten $10,00 pro 1 Mio. Token – deutlich mehr als Eingabe-Token. Wenn Ihre Anwendung lange Antworten produziert, die mathematisch nicht komplex sind, sollten Sie ein günstigeres Modell wie OpenAIs GPT-4o mini oder GPT-3.5 Turbo in Betracht ziehen, die grundlegende Konversation zu geringeren Kosten bewältigen. Ähnlich, wenn Ihre Arbeitslast eingabeintensiv, aber ausgabearm ist, ist der Eingabepreis ($1,25/1 Mio.) moderat, aber immer noch höher als Alternativen. Verwenden Sie dieses Modell strategisch für wertvolle Denkaufgaben; für die Massenverarbeitung einfacher Anfragen leiten Sie über die API von OrcaRouter zu günstigeren Modellen weiter, um die Ausgaben zu optimieren.
Das Modell akzeptiert Bilder als Teil der Eingabe, zusammen mit Text. Bilder können als URLs oder base64-codierte Daten im Inhalt der Benutzernachricht bereitgestellt werden. Das Modell verarbeitet die visuellen Informationen, um Bedeutung zu extrahieren, wie das Lesen von Text aus einem Screenshot, das Interpretieren eines Diagramms oder das Verstehen einer Abbildung. Es gibt kein separates Vision-Modell; die multimodale Fähigkeit ist integriert. Dies ist nützlich für Anwendungen wie die Analyse von Diagrammen in Finanzberichten, das Lösen von Geometrieproblemen anhand handschriftlicher Figuren oder das Umwandeln von Whiteboard-Fotos in Texterklärungen. Beachten Sie, dass die Kosten für die Bildverarbeitung in der Eingabe-Token-Preisgestaltung enthalten sind; Bilder werden typischerweise basierend auf der Auflösung tokenisiert. Für beste Ergebnisse liefern Sie klare, hochauflösende Bilder.
Das Modell erreichte eine Punktzahl von 94.0 im AA Math-Benchmark. AA Math (Advanced Algebra) ist ein Testsatz mathematischer Probleme, die algebraisches Denken, symbolische Manipulation und Rechengenauigkeit bewerten. Eine Punktzahl von 94.0 deutet auf eine starke Leistung bei diesen Aufgaben hin, obwohl die genaue Methodik (z.B. Few-Shot, Chain-of-Thought) nicht angegeben ist. Zum Vergleich: Frühere GPT-4-Modelle erzielten bei ähnlichen Mathematik-Benchmarks Ergebnisse im Bereich von 80-90. Benutzer sollten dies als Beleg für verbesserte mathematische Fähigkeiten interpretieren, aber die Leistung anhand ihrer eigenen domänenspezifischen Mathematikprobleme überprüfen, da Benchmarks möglicherweise nicht alle realen Szenarien abdecken.
In den verfügbaren Informationen wird nur der AA Math-Wert (94.0) angegeben. Es werden keine anderen Benchmark-Ergebnisse wie MMLU, HumanEval oder GSM8K aufgeführt. Daher ist es nicht möglich, die Fähigkeiten des Modells in Bezug auf Allgemeinwissen, Programmierung oder Sprachverständnis vollständig zu bewerten. Benutzer werden ermutigt, eigene Bewertungen zu relevanten Aufgaben durchzuführen. Angesichts des hohen AA Math-Werts könnte man starke Denkfähigkeiten in algebrabezogenen Bereichen erwarten, aber Vorsicht ist geboten, wenn man auf andere Bereiche extrapoliert. Überprüfen Sie die offizielle Dokumentation von OpenAI, falls eine vollständige Liste der Benchmark-Ergebnisse benötigt wird.
Spezifische Latenzwerte für openai/gpt-5.1-chat-latest werden in den verfügbaren Daten nicht angegeben. Die Leistung kann je nach Eingabegröße, Ausgabelänge, Anzahl gleichzeitiger Anfragen und Infrastrukturbelastung variieren. Bei Nutzung über OrcaRouter verwendet die API standardmäßige OpenAI-kompatible Streaming- und Nicht-Streaming-Modi. Typische Inferenzzeiten für große Modelle mit einer Ausgabekapazität von 16K können je nach Komplexität der Anfrage zwischen Sekunden und Minuten liegen. Benutzer sollten ihre eigenen Latenztests mit realistischen Arbeitslasten durchführen. Für Anwendungen, die eine niedrige Latenz erfordern, sollten Sie kleinere oder destillierte Modelle in Betracht ziehen, die schneller antworten. Die API von OrcaRouter unterstützt Streaming, um früher Tokens zu erhalten.
Stärken: Hervorragende mathematische Argumentation (AA Math 94.0), multimodaler Input (Text+Bild), großzügiges Ausgabelimit (16K Tokens) und erstklassige Antwortqualität. Einschränkungen: Höhere Kosten pro Ausgabe-Token ($10.00/1M) können für die Nutzung mit hohem Ausgabevolumen prohibitiv sein; das spezifische Eingabekontextfenster wurde nicht bekannt gegeben; es liegen keine Bewertungen für andere Benchmarks wie Codierung oder Sprachverständnis vor; die Latenz kann höher sein als bei kleineren Modellen; es werden nur Text- und Bildeingaben unterstützt (kein Audio/Video). Darüber hinaus ist als geschlossenes Modell das Feintuning über OrcaRouter nicht öffentlich verfügbar. Benutzer sollten diese Faktoren gegen ihre Anforderungen abwägen.
Die Preisgestaltung erfolgt pro 1 Million Tokens: $1.25 für Eingabe-Tokens und $10.00 für Ausgabe-Tokens. Diese Sätze sind die vom Anbieter (OpenAI) festgelegten Sätze, die von OrcaRouter ohne Aufschlag angewandt werden. Die Abrechnung basiert auf der Anzahl der verbrauchten Tokens, wobei sowohl Prompt- als auch generierte Tokens gezählt werden. Tokens aus Bildern werden zum Satz für Eingabe-Tokens basierend auf der Bildauflösung abgerechnet (die genaue Tokenisierung pro Bild wird von OpenAI festgelegt). Es fallen keine zusätzlichen Gebühren für API-Aufrufe über den Tokenverbrauch hinaus an. Diese transparente Preisgestaltung ermöglicht es Nutzern, Kosten abzuschätzen: Zum Beispiel würde eine Anfrage mit 1,000 Eingabe-Tokens und 500 Ausgabe-Tokens $0.00125 + $0.005 = $0.00625 kosten.
Das Hauptabwägen besteht zwischen Ausgabequalität und Kosten. Bei 10,00 $ pro Million ausgegebener Token können lange Antworten schnell teuer werden. Beispielsweise kostet eine Antwort mit 1.000 Ausgabetoken 0,01 $. Wenn Ihre Anwendung typischerweise Hunderte solcher Antworten pro Stunde generiert, können sich die Kosten summieren. Im Gegensatz dazu sind die Eingabekosten vergleichsweise niedrig (1,25 $/1 Mio.), sodass große Prompts weniger problematisch sind. Für kostensensible Projekte sollten Sie die Ausgabelänge über den Parameter max_tokens begrenzen oder für einfachere Aufgaben ein günstigeres Modell verwenden. OrcaRouter ermöglicht es, verschiedene Anfragen an verschiedene Modelle weiterzuleiten, sodass Sie dieses Premium-Modell nur für hochwertige Argumentationsschritte reservieren können.
Die bereitgestellten Fakten erwähnen keine Rabatte, Mengenpreise oder Caching-Mechanismen. OrcaRouter wendet den Anbietertarif ohne Aufschlag an, d.h. es fallen keine zusätzlichen Gebühren an. Es liegen jedoch keine Informationen darüber vor, ob OrcaRouter Token-Caching anbietet (z.B. Caching von häufigen Präfixen). Typischerweise cached OpenAIs eigene API keine Tokens für die Abrechnung; jede Anfrage wird separat abgerechnet. Benutzer sollten davon ausgehen, dass kein integriertes Caching vorhanden ist, und ihre Nutzung entsprechend planen, um wiederholte hohe Eingabekosten zu vermeiden. Falls Caching entscheidend ist, sollten Sie in Erwägung ziehen, eine eigene Caching-Schicht zwischen Ihrer Anwendung und OrcaRouter zu implementieren.
Um openai/gpt-5.1-chat-latest zu verwenden, setzen Sie Ihre API-Anfragen auf die Basis-URL von OrcaRouter: https://api.orcarouter.ai/v1. Geben Sie den Modellparameter als "openai/gpt-5.1-chat-latest" an. Die Authentifizierung erfolgt über einen API-Schlüssel (bereitgestellt von OrcaRouter) im Standard-Authorization-Header. Die API ist vollständig OpenAI-kompatibel, daher funktioniert jede Client-Bibliothek, die mit dem Chat-Completions-Endpunkt von OpenAI arbeitet, auch mit OrcaRouter. Beispiel mit cURL: curl -X POST https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model": "openai/gpt-5.1-chat-latest", "messages": [{"role": "user", "content": "Solve 2x+3=7"}], "max_tokens": 500}'
Alle Standard-Chat-Completion-Parameter der OpenAI API werden unterstützt, einschließlich: model (erforderlich), messages (Array von role/content-Objekten), max_tokens (bis zu 16384), temperature, top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user und stream (Boolean). Für multimodale Anfragen kann der user message content ein Array aus Text- und Bildteilen sein. image_url kann eine URL oder base64-Daten sein. Beispiel: {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Beschreiben Sie diese Grafik"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/graph.png"}}]}. Stellen Sie sicher, dass die base64-Daten mit "data:image/png;base64," eingeleitet werden.
GPT-4o ist ein multimodales Modell mit ähnlichen Fähigkeiten (Text+Bild-Eingabe) und niedrigeren Preisen. Der genaue Preis von GPT-4o wird hier nicht angegeben, aber es ist in der Regel günstiger als $10,00/1M Output. GPT-4o könnte eine breitere Benchmark-Abdeckung haben. Allerdings erzielte openai/gpt-5.1-chat-latest 94,0 Punkte bei AA Math, was möglicherweise höher ist als die Mathematikergebnisse von GPT-4o (obwohl offizielle Vergleiche nicht vorliegen). Wenn Ihre Priorität auf mathematischer Genauigkeit liegt, könnte dieses Modell vorzuziehen sein. Wenn Sie allgemeines multimodales Denken zu geringeren Kosten benötigen, könnte GPT-4o wirtschaftlicher sein. OrcaRouter unterstützt beide Modelle, sodass Benutzer sie mit ihren eigenen Daten testen können.
Da es sich um "gpt-5.1-chat-latest" handelt, ist dies eine neuere Iteration innerhalb der GPT-5-Serie. Spezifische Unterschiede zu z.B. gpt-5.0 sind nicht dokumentiert. Der AA Math Score von 94.0 könnte eine Verbesserung gegenüber früheren Versionen darstellen, aber es werden keine vergleichenden Benchmarks bereitgestellt. Das Modell behält dasselbe API-Schema und dieselbe Preisstruktur wie andere GPT-5-Modelle bei. Benutzer, die von einem früheren GPT-5 upgraden, sollten die Leistung bei ihren Aufgaben evaluieren, um etwaige Verbesserungen zu messen. Es gibt keine bekannte Änderung der maximalen Ausgabe (16K) oder der Eingabemodalitäten. Aus Gründen der Abwärtskompatibilität unterscheidet sich die Modell-ID, sodass Codeänderungen am Modellstring erforderlich sind.
OpenAI-kompatibel — behalte dein bisheriges SDK
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.1-chat-latest",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokensparallel_tool_callspresence_penaltypredictionresponse_formatseedservice_tierstopstreamstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_p| 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.
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Worüber Entwickler diese Woche sprechen
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