OpenAI GPT-5.1 Chat: 16K de salida máxima, entrada texto+imagen, AA Math 94.0, accedido a través de OrcaRouter.
openai/gpt-5.1-chat-latest es un modelo de lenguaje grande desarrollado por OpenAI, optimizado para interacciones basadas en chat. Acepta entradas tanto de texto como de imágenes y puede generar…
openai/gpt-5.1-chat-latest es un modelo de entrada de texto e imagen capaz de generar respuestas similares a las humanas, código y resultados estructurados. Su principal fortaleza es el razonamiento matemático, como lo demuestra su puntuación de 94.0 en el benchmark AA Math. Puede resolver ecuaciones complejas, explicar soluciones paso a paso y trabajar con notación matemática. El modelo también maneja conversaciones generales, seguimiento de instrucciones y escritura creativa. Con un máximo de 16K tokens de salida, puede producir contenido de formato largo, como informes detallados, diálogos de múltiples turnos y segmentos extensos de código. La comprensión de imágenes permite analizar diagramas, gráficos y notas manuscritas, lo que posibilita casos de uso como la interpretación de gráficos y la resolución visual de problemas.
Los casos de uso óptimos incluyen tutoría matemática, demostración automatizada de teoremas y análisis de datos precisos donde cada paso debe ser verificado. La puntuación de 94.0 en AA Math del modelo lo hace adecuado para plataformas de educación STEM que necesitan generar soluciones y explicaciones correctas. La entrada multimodal permite procesar imágenes que contienen ecuaciones, diagramas o visualizaciones de datos, lo cual es valioso en contextos de investigación científica e ingeniería. La capacidad de salida larga permite generar documentación exhaustiva, pseudocódigo o sistemas de diálogo que requieren contexto extendido. Para chats de propósito general que no implican razonamiento intensivo, un modelo más económico puede ser más rentable; gpt-5.1-chat-latest se reserva mejor para tareas que aprovechan sus fortalezas en matemáticas y multimodalidad.
Para consultas simples, búsquedas de datos o tareas que no requieren razonamiento matemático, el mayor costo de este modelo puede no estar justificado. Los tokens de salida cuestan $10.00 por 1M tokens – significativamente más que los tokens de entrada. Si su aplicación produce respuestas largas que no son matemáticamente complejas, considere un modelo menos costoso como OpenAI’s GPT-4o mini o GPT-3.5 Turbo, que pueden manejar conversaciones básicas a un costo menor. Del mismo modo, si su carga de trabajo es pesada en entrada pero ligera en salida, el precio de entrada ($1.25/1M) es moderado, pero aún así mayor que las alternativas. Use este modelo estratégicamente para tareas de razonamiento de alto valor; para el procesamiento masivo de consultas simples, enrute a modelos más baratos a través de OrcaRouter's API para optimizar el gasto.
El modelo acepta imágenes como parte de la entrada, junto con texto. Las imágenes pueden proporcionarse como URL o datos codificados en base64 en el contenido del mensaje del usuario. El modelo procesa la información visual para extraer significado, como leer texto de una captura de pantalla, interpretar un gráfico o entender un diagrama. No existe un modelo de visión separado; la capacidad multimodal está integrada. Esto es útil para aplicaciones como analizar gráficos en informes financieros, resolver problemas de geometría a partir de figuras escritas a mano, o convertir fotos de pizarras en explicaciones de texto. Tenga en cuenta que los costos de procesamiento de imágenes están incluidos en el precio de los tokens de entrada; las imágenes suelen tokenizarse según su resolución. Para obtener los mejores resultados, proporcione imágenes claras y de alta resolución.
El modelo obtuvo una puntuación de 94.0 en el benchmark AA Math. AA Math (Advanced Algebra) es un conjunto de pruebas de problemas matemáticos que evalúan el razonamiento algebraico, la manipulación simbólica y la corrección aritmética. Una puntuación de 94.0 indica un rendimiento sólido en estas tareas, aunque la metodología exacta (por ejemplo, few-shot, chain-of-thought) no está especificada. A modo de comparación, los modelos GPT-4 anteriores obtuvieron puntuaciones en el rango de 80-90 en benchmarks matemáticos similares. Los usuarios deben interpretar esto como evidencia de una capacidad matemática mejorada, pero deben verificar el rendimiento en sus propios problemas matemáticos específicos del dominio, ya que los benchmarks pueden no cubrir todos los escenarios del mundo real.
Solo se proporciona la puntuación de AA Math (94.0) en la información disponible. No se listan otros resultados de referencia, como MMLU, HumanEval o GSM8K. Por lo tanto, no es posible evaluar completamente las capacidades del modelo en conocimientos generales, programación o comprensión del lenguaje. Se recomienda a los usuarios realizar su propia evaluación en tareas relevantes. Dada la alta puntuación de AA Math, se podría esperar un razonamiento sólido en dominios relacionados con álgebra, pero se debe tener precaución al extrapolar a otras áreas. Consulte la documentación oficial de OpenAI para obtener un conjunto completo de resultados de referencia si es necesario.
En los datos disponibles no se proporcionan cifras específicas de latencia para openai/gpt-5.1-chat-latest. El rendimiento puede variar según el tamaño de entrada, la longitud de salida, el volumen de solicitudes concurrentes y la carga de infraestructura. Cuando se accede a través de OrcaRouter, la API utiliza modos de streaming y no streaming compatibles con OpenAI. Los tiempos de inferencia típicos para modelos grandes con capacidad de salida de 16K pueden ir de segundos a minutos, dependiendo de la complejidad de la solicitud. Los usuarios deben realizar sus propias pruebas de latencia con cargas de trabajo realistas. Para aplicaciones que requieren baja latencia, considere modelos más pequeños o destilados que respondan más rápido. La API de OrcaRouter admite streaming para comenzar a recibir tokens antes.
Fortalezas: Excelente razonamiento matemático (AA Math 94.0), entrada multimodal (texto+imagen), límite generoso de salida (16K tokens) y respuestas de calidad premium. Limitaciones: Mayor costo por token de salida ($10.00/1M) puede ser prohibitivo para uso de salida de alto volumen; ventana de contexto de entrada específica no divulgada; no se proporcionan puntuaciones para otros benchmarks como codificación o comprensión del lenguaje; la latencia puede ser mayor que la de modelos más pequeños; solo se admiten entradas de texto e imagen (sin audio/video). Además, como modelo cerrado, el ajuste fino no está disponible públicamente a través de OrcaRouter. Los usuarios deben sopesar estos factores frente a sus requisitos.
El precio es por 1 millón de tokens: $1.25 por tokens de entrada y $10.00 por tokens de salida. Estas tarifas son las del proveedor (OpenAI) aplicadas por OrcaRouter sin margen adicional. La facturación se basa en la cantidad de tokens consumidos, contando tanto los tokens de entrada como los generados. Los tokens de imágenes se facturan a la tarifa de tokens de entrada según la resolución de la imagen (la tokenización exacta por imagen la define OpenAI). No hay cargos adicionales por llamadas a la API más allá del uso de tokens. Este precio transparente permite a los usuarios estimar costos: por ejemplo, una solicitud con 1,000 tokens de entrada y 500 tokens de salida costaría $0.00125 + $0.005 = $0.00625.
La principal compensación es entre la calidad de salida y el costo. A $10.00 por millón de tokens de salida, generar respuestas largas puede volverse costoso rápidamente. Por ejemplo, una respuesta de 1,000 tokens de salida cuesta $0.01. Si tu aplicación suele generar cientos de estas respuestas por hora, el costo puede acumularse. Por el contrario, los costos de entrada son relativamente bajos ($1.25/1M), por lo que los prompts grandes son menos preocupantes. Para proyectos sensibles al costo, considera limitar la longitud de salida mediante el parámetro max_tokens, o usando un modelo más barato para tareas simples. OrcaRouter permite enrutar diferentes solicitudes a diferentes modelos, por lo que puedes reservar este modelo premium solo para pasos de razonamiento de alto valor.
Los hechos proporcionados no mencionan descuentos, precios por volumen ni mecanismos de caché. OrcaRouter aplica la tarifa del proveedor con cero margen, lo que significa que no hay cargos adicionales. Sin embargo, no hay información disponible sobre si OrcaRouter ofrece almacenamiento en caché de tokens (por ejemplo, almacenar en caché prefijos comunes). Normalmente, la propia API de OpenAI no almacena tokens en caché para facturación; cada solicitud se factura por separado. Los usuarios deben asumir que no hay caché incorporada y planificar su uso en consecuencia para evitar costos repetidos de entrada grandes. Si el almacenamiento en caché es crítico, considere implementar su propia capa de caché entre su aplicación y OrcaRouter.
Para usar openai/gpt-5.1-chat-latest, configure sus solicitudes de API a la URL base de OrcaRouter: https://api.orcarouter.ai/v1. Incluya el parámetro model como "openai/gpt-5.1-chat-latest". La autenticación se realiza mediante una clave de API (proporcionada por OrcaRouter) en la cabecera estándar Authorization. La API es totalmente compatible con OpenAI, por lo que cualquier biblioteca cliente que funcione con el endpoint de chat completions de OpenAI funcionará con OrcaRouter. Ejemplo con 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}'
Se admiten todos los parámetros estándar de finalización de chat de la API de OpenAI, incluidos: model (obligatorio), messages (array de objetos role/content), max_tokens (hasta 16384), temperature, top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user y stream (booleano). Para solicitudes multimodales, el contenido del mensaje del usuario puede ser un array de partes de texto e imagen. image_url puede ser una URL o datos en base64. Ejemplo: {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Describe this graph"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/graph.png"}}]}. Asegúrese de que los datos en base64 estén precedidos por "data:image/png;base64,".
GPT-4o es un modelo multimodal con capacidades similares (entrada de texto+imagen) y un precio más bajo. El precio exacto de GPT-4o no se proporciona aquí, pero generalmente es más barato que $10.00/1M de salida. GPT-4o puede tener una cobertura de benchmarks más amplia. Sin embargo, openai/gpt-5.1-chat-latest obtuvo 94.0 en AA Math, que podría ser más alto que los puntajes matemáticos de GPT-4o (aunque no se proporcionan comparaciones oficiales). Si su prioridad es la precisión matemática, este modelo puede ser preferible. Si necesita razonamiento multimodal general a un costo menor, GPT-4o podría ser más económico. OrcaRouter admite ambos modelos, por lo que los usuarios pueden probar con sus propios datos.
Ya que esto es "gpt-5.1-chat-latest", es una iteración más reciente dentro de la serie GPT-5. Las diferencias específicas con respecto a, por ejemplo, gpt-5.0 no están documentadas. La puntuación AA Math de 94.0 puede representar una mejora sobre versiones anteriores, pero no se proporcionan puntos de referencia comparativos. El modelo conserva el mismo esquema de API y estructura de precios que otros modelos GPT-5. Los usuarios que actualicen desde un GPT-5 anterior deben evaluar el rendimiento en sus tareas para medir cualquier mejora. No hay cambios conocidos en la salida máxima (16K) ni en las modalidades de entrada. Por compatibilidad hacia atrás, el ID del modelo es diferente, por lo que se requieren cambios de código en la cadena del modelo.
Compatible con OpenAI: conserva tu SDK actual
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.1-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| 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.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-chat-latestAbrir @misc{orcarouter_gpt_5_1_chat_latest,
title = {openai/gpt-5.1-chat-latest API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.1-chat-latest}
}openai. (n.d.). openai/gpt-5.1-chat-latest API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.1-chat-latest