OpenAI GPT-5.1-2025-11-13: 400k de contexto, AA Math 94.0, a través de la API de OrcaRouter
OpenAI GPT-5.1-2025-11-13 es un modelo capaz de la serie GPT-5 de OpenAI, con fecha del 13 de noviembre de 2025. Admite una ventana de contexto de 400,000 tokens y una salida máxima de 128,000…
El modelo sobresale en razonamiento matemático, como lo demuestra su puntuación AA Math de 94.0. Puede realizar cálculos complejos, resolver problemas de varios pasos y trabajar con conceptos matemáticos avanzados. Más allá de las matemáticas, admite comprensión y generación general de lenguaje natural en diversos dominios. La capacidad multimodal le permite interpretar imágenes y archivos, lo que resulta útil para tareas que combinan información visual y textual, como explicar un gráfico o extraer datos de un documento escaneado. También admite generación de código, traducción, resumen y escritura creativa, de manera consistente con otros modelos de nivel GPT-5.
Aunque GPT-5.1-2025-11-13 ofrece capacidades avanzadas, su precio es más alto que el de muchos modelos alternativos: $1.25 por cada 1M de tokens de entrada y $10.00 por cada 1M de tokens de salida. Para tareas que no requieren la ventana de contexto completa de 400k, razonamiento matemático avanzado o entrada multimodal, un modelo más pequeño y económico disponible en OrcaRouter podría ser más rentable. Por ejemplo, si su tarea es clasificación de texto simple, chat de formato breve o resumen estándar, considere modelos como GPT-4o-mini o Claude 3 Haiku para reducir costos. Además, si la latencia es un problema, los modelos más pequeños suelen responder más rápido. Utilice este modelo para tareas de razonamiento de alto riesgo o cuando necesite la ventana de contexto grande.
Sí, el modelo acepta la modalidad de entrada de archivos además de imagen y texto. Los archivos se pueden cargar directamente como parte de la solicitud de API, y el modelo leerá y procesará su contenido. Los tipos de archivo compatibles generalmente incluyen PDF, documentos de Word, texto plano y posiblemente hojas de cálculo, aunque la lista exacta depende de la implementación de OpenAI. El modelo puede extraer texto de estos archivos e integrar esa información en su razonamiento. Esto es útil para tareas como resumir un informe en PDF, responder preguntas basadas en un artículo de investigación o analizar datos tabulares. Sin embargo, es posible que el modelo no maneje perfectamente documentos muy formateados o escaneados; considere el preprocesamiento para obtener mejores resultados.
La evaluación AA Math (Advanced Automated Math) evalúa la capacidad de un modelo para resolver problemas matemáticos complejos en diversas subáreas, incluyendo álgebra, cálculo, estadística y geometría. Una puntuación de 94.0 indica que el modelo respondió correctamente el 94% de las preguntas de referencia, situándolo entre los modelos de mejor rendimiento en razonamiento matemático. En la práctica, esto significa que el modelo puede manejar de manera confiable tareas matemáticas desafiantes como demostraciones de varios pasos, resolución de problemas aplicados y cálculos relacionados con la física. Sin embargo, ningún modelo es perfecto, y los usuarios deben verificar los resultados críticos, especialmente para problemas matemáticos novedosos o abiertos. La puntuación se basa en un conjunto de pruebas específico y puede no generalizarse a todas las tareas del mundo real.
En los datos disponibles no se proporcionan cifras exactas de latencia, pero, en general, los modelos con ventanas de contexto grandes y límites de salida altos tienen tiempos de inferencia más largos debido al aumento de los requisitos de memoria y cómputo. La velocidad real depende de factores como la cantidad de tokens de entrada y salida, la carga del servidor y la infraestructura de la API. La API de OrcaRouter proporciona endpoints estándar compatibles con OpenAI; puede esperar una latencia en el rango de varios segundos a decenas de segundos para generaciones largas. Las respuestas en streaming pueden reducir el tiempo hasta el primer token. Para aplicaciones sensibles a la latencia, considere probar primero con entradas pequeñas, o utilice un modelo más rápido y pequeño si la velocidad es crítica.
A pesar de su alta puntuación en los benchmarks de matemáticas, el modelo puede aún generar errores en problemas poco comunes o extremadamente complejos, especialmente aquellos que requieren pasos intermedios precisos. La amplia ventana de contexto no garantiza un recuerdo perfecto de la información desde el inicio mismo de la entrada; los modelos pueden mostrar un sesgo hacia la información más reciente. La comprensión multimodal, aunque presente, puede tener dificultades con imágenes ambiguas o de baja calidad. El precio es más alto que el de muchas alternativas, por lo que puede no ser rentable para tareas simples. Además, al ser un modelo instantáneo de noviembre de 2025, es posible que no incorpore conocimientos o eventos posteriores a esa fecha. Usar el modelo a través de OrcaRouter no cambia estas limitaciones subyacentes.
El precio de este modelo es de $1.25 por cada 1 millón de tokens de entrada y $10.00 por cada 1 millón de tokens de salida. Estas tarifas se facturan a la tarifa del proveedor sin margen de beneficio, lo que significa que pagas exactamente lo que OpenAI cobra: OrcaRouter no agrega ninguna tarifa adicional. Esto es beneficioso para los usuarios que desean precios predecibles y transparentes. Ten en cuenta que los recuentos de tokens incluyen tanto el prompt como la generación. Si usas una ventana de contexto grande de 400k tokens como entrada, el costo de esa única solicitud sería de $0.50 (400k tokens a $1.25/M). Los costos de salida se agregan por separado. En comparación, los modelos más pequeños en OrcaRouter pueden costar una fracción de esto por token.
La principal compensación es el mayor costo por token en comparación con modelos más pequeños. Si bien el modelo ofrece capacidades avanzadas, los usuarios deben estimar los volúmenes típicos de tokens de entrada y salida para decidir si el gasto está justificado. Por ejemplo, si genera con frecuencia salidas largas (p. ej., 50k tokens), el costo de salida a $10/M sería de $0.50 por solicitud. Para aplicaciones de alto volumen, los costos pueden acumularse rápidamente. Considere almacenar en caché las respuestas cuando sea posible para evitar procesamiento repetido. OrcaRouter no ofrece descuentos adicionales ni niveles especiales para este modelo; los precios son directos. Si el presupuesto es ajustado, explore alternativas más baratas como GPT-4o-mini (si está disponible) u otros proveedores en OrcaRouter.
OrcaRouter proporciona acceso estándar a la API, pero no almacena en caché las respuestas de forma inherente; el almacenamiento en caché es responsabilidad del usuario. Puedes implementar tu propia capa de caché para solicitudes idénticas y así reducir el uso de tokens y el costo. La API de OrcaRouter es sin estado: cada solicitud se procesa de forma independiente. Para proyectos a largo plazo, considera el uso de técnicas de caching de prompts, como dividir contextos grandes de manera inteligente o reutilizar embeddings. No hay funciones especiales de facturación, como descuentos por lotes para este modelo. El precio sin margen de beneficio simplifica la elaboración de presupuestos, pero no incluye herramientas de optimización integradas.
Accedes al modelo a través de la API compatible con OpenAI de OrcaRouter. Establece la URL base como https://api.orcarouter.ai/v1. Usa el ID de modelo "openai/gpt-5.1-2025-11-13" en el cuerpo de tu solicitud. La API admite parámetros estándar de OpenAI como messages, max_tokens, temperature, top_p, etc. Por ejemplo, para crear una finalización de chat, realiza una solicitud POST a /chat/completions con el parámetro model configurado como "openai/gpt-5.1-2025-11-13". También puedes incluir contenido de imágenes o archivos en los mensajes usando los tipos de contenido adecuados (p. ej., image_url). Asegúrate de tener una clave API válida de OrcaRouter para la autenticación.
Los parámetros comunes incluyen max_tokens (hasta 128,000), temperature (0-2 para aleatoriedad), top_p (muestreo de núcleo), frequency_penalty, presence_penalty, secuencias de parada y stream (booleano para transmisión). La ventana de contexto es de 400,000 tokens, así que asegúrate de que tu entrada no supere ese total (incluyendo mensajes del sistema y del asistente). También puedes especificar el parámetro response_format si es compatible (por ejemplo, json_object) para forzar una salida estructurada. OrcaRouter pasa estos parámetros directamente al modelo subyacente de OpenAI. Para contenido multimodal, usa el arreglo 'content' en los mensajes con partes que contengan texto y datos de imagen/archivo.
Sí, la migración es sencilla porque OrcaRouter ofrece una API compatible con OpenAI. La mayoría del código existente que utiliza el SDK de Python o Node de OpenAI puede cambiar modificando la base_url y la clave API. El ID del modelo en OrcaRouter es "openai/gpt-5.1-2025-11-13" (nota el prefijo). No se necesitan otros cambios en los cuerpos de las solicitudes ni en el manejo de respuestas. Si estabas usando la API de otro proveedor que también sigue los estándares de OpenAI, simplemente puedes actualizar el endpoint. OrcaRouter ofrece precios sin margen adicional, por lo que los costos pueden ser similares o menores dependiendo de los márgenes anteriores.
En comparación con modelos anteriores de GPT-4, GPT-5.1 ofrece una ventana de contexto más grande (400k frente a 128k típicamente), un límite de salida más alto (128k frente a 4k-32k) y una puntuación AA Math significativamente mejor (94.0 frente a menor). También admite entradas de imágenes y archivos, algo de lo que GPT-4 carecía de forma nativa. Sin embargo, es más caro por token que GPT-4o o GPT-4o-mini. En comparación con GPT-5.0 (si está disponible), esta versión puede tener mejoras, pero los detalles no son públicos. Para usuarios que necesitan menos tokens o un costo menor, GPT-4o-mini ofrece una alternativa más rápida y económica con una calidad razonable.
Las comparaciones dependen de puntos de referencia específicos. La puntuación AA Math de 94.0 es un fuerte indicador de razonamiento, pero otros modelos como Claude 3.5 Sonnet sobresalen en codificación y seguridad matizada. La ventana de contexto de 400k iguala o supera a la mayoría de los modelos de la competencia (por ejemplo, Claude 3.5 Sonnet ofrece 200k). Las capacidades modales varían; algunos competidores también manejan imágenes y archivos. Precios: GPT-5.1 a $1.25/1M de entrada es más caro que algunos, pero en línea con las ofertas premium. Para tareas matemáticas, este modelo puede superar; para escritura creativa o resumen, las alternativas podrían ser suficientes. Los usuarios deben evaluar según su caso de uso específico.
Se puede usar en producción dado el alto contexto y el razonamiento sólido, pero el costo es un factor clave. A $10/1M de tokens de salida, la generación de alto volumen puede volverse costosa. Se accede al modelo a través de la API confiable de OrcaRouter, que proporciona un tiempo de actividad y rendimiento estándar. Sin embargo, para una escalabilidad extrema, considere implementar almacenamiento en caché, optimización de indicaciones y posiblemente usar un modelo más barato para subtareas más simples. La latencia del modelo también puede ser mayor que la de alternativas más pequeñas. Si su aplicación exige respuestas en tiempo real, pruébela a fondo. En general, es una opción premium para tareas premium.
Las diferencias clave incluyen: ventana de contexto más grande (400k vs típicamente 128k), salida máxima más larga (128k vs 16k para GPT-4o), puntuación AA Math más alta (94.0 vs menor) y soporte para modalidad de entrada de archivos además de imagen y texto. El precio es más alto para GPT-5.1: $1.25/$10 por M tokens vs aproximadamente $2.50/$10 para GPT-4o (el exacto depende del modelo). Entonces, ¿GPT-5.1 es más barato en entrada pero igual en salida? En realidad, la entrada de GPT-4o es $2.50/M, la salida $10/M, por lo que la entrada de GPT-5.1 es más barata. Pero GPT-4o típicamente tiene velocidades más rápidas. Para tareas multimodales y con uso intensivo de matemáticas que requieren un contexto amplio, GPT-5.1 es probablemente superior.
Compatible con OpenAI: conserva tu SDK actual
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Entrada / 1M tokens | $1.25 |
| Salida / 1M tokens | $10.00 |
| Lectura caché / 1M | $0.125 |
| Moneda | USD |
Estimación según precio de lista
Solo una estimación: el número real de tokens depende del tokenizador del proveedor.
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