GPT-5.1 est le dernier modèle de pointe de la série GPT-5, offrant un raisonnement général plus puissant, une meilleure fidélité aux instructions et un style conversationnel plus naturel que GPT-5. Il utilise un raisonnement adaptatif...
OpenAI GPT-5.1 est un grand modèle de langage développé par OpenAI. Il est conçu pour traiter et générer du langage naturel et du code, avec la prise en charge d’entrées d’images, de texte et de…
GPT-5.1 peut effectuer une large gamme de tâches liées au langage naturel et au code. Cela inclut la génération de texte, le résumé, la traduction, la réponse aux questions, l'écriture et le débogage de code, ainsi que le raisonnement mathématique. Son score de 94,0 AA Math suggère une capacité avancée à résoudre des problèmes algébriques et arithmétiques. Le modèle prend également en charge les entrées d'images, permettant de répondre à des questions visuelles, de générer des légendes d'images et d'analyser des diagrammes ou des graphiques. Les entrées de fichiers lui permettent de lire et de traiter des documents téléchargés tels que des PDF, des fichiers Word ou des feuilles de calcul. Grâce à sa large fenêtre de contexte, GPT-5.1 peut gérer des tâches nécessitant le recoupement de plusieurs sections d'un long document ou le maintien de la cohérence sur de très longs dialogues.
Oui, GPT-5.1 accepte des entrées sous forme d'images, de texte et de fichiers. Cela signifie que vous pouvez fournir une image (par exemple, une photographie, une capture d'écran ou un diagramme) accompagnée d'une instruction textuelle, et le modèle interprétera le contenu visuel. Les entrées de fichiers vous permettent de télécharger des documents que le modèle peut lire et intégrer dans son raisonnement. La combinaison de ces modalités rend GPT-5.1 adapté à des tâches telles que l'extraction d'informations à partir de documents scannés, l'analyse de graphiques dans des rapports ou la synthèse de contenu à partir de fichiers téléchargés. OrcaRouter prend en charge ces types d'entrées via son API compatible OpenAI, en utilisant des formats de requête standard. Notez que le traitement d'images ou de fichiers peut augmenter l'utilisation de jetons, car l'entrée est tokenisée en conséquence.
GPT-5.1 est proposé au prix de $1.25 pour 1M de jetons d'entrée et $10.00 pour 1M de jetons de sortie, ce qui est plus élevé que pour de nombreux modèles plus petits ou plus anciens. Si votre tâche ne nécessite pas une fenêtre de contexte de 400k, la prise en charge d'entrées d'images/fichiers, ou le niveau de raisonnement mathématique indiqué par le score AA Math, une alternative moins chère sur OrcaRouter pourrait être plus rentable. Par exemple, si vous n'avez besoin que de génération de texte court ou de réponses à des questions simples, des modèles avec des coûts par jeton inférieurs pourraient suffire. De plus, si votre application peut tolérer des longueurs de sortie plus petites ou n'a pas besoin de capacités multimodales, vous pouvez obtenir des résultats similaires à moindre coût. OrcaRouter propose une gamme de modèles provenant de divers fournisseurs, vous permettant de sélectionner l'équilibre optimal entre capacité et prix pour votre cas d'utilisation spécifique.
GPT-5.1 excelle dans les cas d'utilisation qui tirent parti de sa grande fenêtre de contexte, de sa limite de sortie élevée et de son support d'entrée multimodal. Les meilleurs cas d'utilisation incluent : (1) Traiter et résumer de très longs documents tels que des contrats juridiques, des articles de recherche ou des livres entiers. (2) Résolution avancée de problèmes mathématiques ou tutorat, où le score AA Math indique une forte performance. (3) Tâches multimodales impliquant l'interprétation d'images (par exemple, des scans médicaux, des diagrammes) avec du texte. (4) Construire des agents conversationnels qui maintiennent le contexte sur des milliers de tours. (5) Analyser des ensembles de données complexes intégrés dans des fichiers téléchargés. Ces scénarios bénéficient de la capacité du modèle à traiter de grandes entrées et à générer des sorties étendues et cohérentes sans perdre le contexte.
GPT-5.1 a obtenu un score de 94,0 au benchmark AA Math. AA Math est un ensemble de données conçu pour évaluer les capacités de raisonnement mathématique, en se concentrant sur des problèmes algébriques et arithmétiques typiques du niveau avancé du lycée ou des cours d’introduction à l’université. Un score de 94,0 indique que le modèle a correctement répondu à 94 % des problèmes de ce benchmark. Cela suggère une solide compétence dans la résolution d’expressions mathématiques, d’équations et de problèmes textuels. Cependant, les benchmarks ne couvrent pas tous les scénarios du monde réel, et les performances peuvent varier en fonction de la complexité et de la formulation des problèmes. Ce score offre une référence quantitative pour comparer le raisonnement mathématique entre modèles, même s’il ne devrait pas être le seul facteur dans le choix d’un modèle.
Au-delà du benchmark AA Math, l'architecture de GPT-5.1 est conçue pour un raisonnement général dans tous les domaines. Sa grande fenêtre de contexte lui permet d'examiner des preuves étendues avant de générer des réponses, ce qui peut améliorer les performances sur les tâches nécessitant la synthèse d'informations provenant de nombreuses parties d'une entrée. Le modèle prend en charge un raisonnement pas à pas lorsqu'il est invité de manière appropriée. Les utilisateurs doivent savoir que, comme tous les grands modèles de langage, GPT-5.1 peut produire un raisonnement plausible mais incorrect, en particulier sur des sujets de niche ou hautement spécialisés. Aucun benchmark unique ne capture pleinement les capacités de raisonnement d'un modèle ; le score AA Math est un point de données. Pour les applications critiques, une vérification humaine des résultats est recommandée.
Bien que GPT-5.1 offre des capacités solides, il présente des limites. Il peut générer des réponses incorrectes ou absurdes, en particulier sur des sujets en dehors de ses données d’entraînement ou nécessitant des informations en temps réel. Le modèle n’a pas accès à Internet sauf s’il est explicitement connecté via d’autres outils. Ses capacités multimodales, bien que présentes, peuvent ne pas égaler les modèles de vision dédiés sur des tâches visuelles fines. La fenêtre de contexte de 400k, bien que large, ne garantit pas un rappel parfait de tous les détails ; le modèle peut encore manquer ou mal interpréter des informations situées tôt dans le contexte. De plus, le prix est relativement élevé, ce qui peut devenir un facteur pour une utilisation à grand volume. Les utilisateurs doivent tester le modèle en profondeur sur leurs tâches spécifiques pour comprendre ses forces et ses faiblesses.
La latence pour GPT-5.1 dépend de facteurs tels que la longueur des entrées, la longueur des sorties et la charge actuelle sur l'infrastructure d'OpenAI. OrcaRouter agit comme une passerelle et n'ajoute pas de surcharge significative au-delà de celle inhérente à l'API du fournisseur. Pour les entrées longues ou les sorties volumineuses, le temps de traitement augmente approximativement linéairement avec le nombre de tokens. La sortie maximale du modèle de 128 000 tokens signifie que générer des réponses très longues peut prendre plusieurs minutes. Pour les applications en temps réel, envisagez d'utiliser des sorties plus courtes ou des modèles plus petits. OrcaRouter n'offre pas de garanties de débit dédiées ; les utilisateurs doivent se référer à la documentation d'OpenAI pour les chiffres de latence attendus. À titre indicatif général, les réponses typiques pour des entrées de longueur modérée (quelques milliers de tokens) sont fournies en quelques secondes.
OrcaRouter propose GPT-5.1 exactement au tarif du fournisseur, sans aucune majoration : 1.25 $ par million de tokens en entrée et 10.00 $ par million de tokens en sortie. Les tokens d'entrée incluent tout le texte, les tokens d'image (basés sur la résolution de l'image) et les tokens de contenu de fichiers. Les tokens de sortie sont ceux générés par le modèle en réponse. Il n'y a pas de frais cachés, et OrcaRouter n'ajoute aucun supplément. La tarification est par token, donc le coût total dépend du volume d'utilisation. Pour une entrée typique de 10 000 tokens et une sortie de 2 000 tokens, le coût serait d'environ 0.0125 $ (entrée) + 0.02 $ (sortie) = 0.0325 $. Pour les tâches à grande échelle, les coûts peuvent s'accumuler, mais la tarification transparente d'OrcaRouter permet d'estimer les dépenses avec précision.
Le coût de GPT-5.1 est plus élevé que celui de nombreux autres modèles disponibles sur OrcaRouter. La contrepartie est l'accès à une fenêtre de contexte de 400k tokens, 128k tokens de sortie et la prise en charge d'entrées multimodales. Si votre application ne nécessite pas ces fonctionnalités, vous pouvez réduire les coûts en utilisant un modèle moins cher. À l'inverse, si vous devez traiter de très longs documents ou générer des sorties étendues, GPT-5.1 peut être plus efficace que l'utilisation d'un modèle plus petit nécessitant plusieurs appels et un découpage manuel. Le prix par token est fixe ; OrcaRouter n'offre pas de remises sur le volume ni de tarifs spéciaux. Cependant, comme il n'y a pas de marge, vous payez le même prix que si vous utilisiez OpenAI directement. Évaluez votre utilisation typique de tokens pour déterminer si la capacité justifie la dépense.
OrcaRouter, selon les informations fournies, ne fait pas de publicité pour des réductions de cache ou des prix réduits pour des entrées répétées. Le tarif de GPT-5.1 est strictement par jeton consommé, facturé au taux du fournisseur. Certains fournisseurs offrent des tarifs réduits pour le contenu mis en cache, mais cela n'est pas reflété dans les faits donnés. Le catalogue de modèles d'OrcaRouter peut inclure d'autres modèles avec des structures de prix différentes, mais pour GPT-5.1, le coût est de 1,25 $ par million de jetons d'entrée et de 10,00 $ par million de jetons de sortie, indépendamment de la mise en cache. Les utilisateurs doivent supposer que tous les jetons sont facturés à ces tarifs. Pour les applications avec une forte répétition, il convient d'envisager si le modèle peut exploiter sa fenêtre de contexte pour éviter un retraitement, mais les coûts des jetons s'appliquent toujours aux entrées.
OrcaRouter facture GPT-5.1 au même tarif que l'API directe d'OpenAI : 1,25 $ par million de jetons en entrée et 10,00 $ par million de jetons en sortie, avec zéro marge. Par conséquent, utiliser OrcaRouter n'augmente pas le coût par jeton. L'avantage d'utiliser OrcaRouter est la commodité d'une passerelle API unique qui prend en charge plusieurs fournisseurs, simplifiant potentiellement l'intégration. Si vous possédez déjà un compte OpenAI, vous pouvez accéder directement au modèle ; mais OrcaRouter fournit une API compatible avec OpenAI, ce qui rend la migration simple. Aucun frais supplémentaire n'est facturé pour l'utilisation du point d'accès d'OrcaRouter. Le compromis peut être que l'infrastructure d'OrcaRouter a ses propres limites de débit et politiques d'assistance, qui pourraient différer de celles d'OpenAI.
Pour appeler GPT-5.1, utilisez l'API compatible OpenAI d'OrcaRouter à l'URL de base https://api.orcarouter.ai/v1. Définissez le paramètre model sur "openai/gpt-5.1". L'API prend en charge les endpoints standard de complétion de chat (par exemple, POST /chat/completions). L'authentification se fait via une clé API que vous obtenez depuis votre compte OrcaRouter. Pour envoyer une requête, incluez l'ID du modèle dans le corps de la requête avec les messages (ou prompt). Par exemple, en Python avec la bibliothèque openai, définissez openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1" et openai.api_key = votre_clé. Appelez ensuite openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.1", messages=[...]). Le format de la requête suit la spécification OpenAI, donc la plupart du code existant peut être réutilisé avec des modifications mineures.
Lors de l'appel à GPT-5.1 via l'API d'OrcaRouter, vous pouvez utiliser tous les paramètres standard de l'API de chat complet d'OpenAI. Ceux-ci incluent : model (obligatoire, défini sur "openai/gpt-5.1"), messages (liste d'objets message), max_tokens (jusqu'à 128000), temperature, top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, et stream. Pour les entrées d'images ou de fichiers, vous pouvez les inclure dans le contenu du message en utilisant les types de contenu appropriés tels que spécifiés par le format multimodal d'OpenAI. L'API prend également en charge l'appel de fonctions si vous passez des fonctions dans la requête. OrcaRouter n'introduit pas de paramètres propriétaires au-delà de la spécification OpenAI. Notez que le modèle peut ne pas prendre en charge tous les paramètres exactement comme documenté pour d'autres modèles ; consultez la documentation d'OpenAI pour gpt-5.1 si disponible.
Migrer de l'API directe d'OpenAI vers OrcaRouter est simple grâce à la compatibilité des API. Les principales étapes sont : (1) Créez un compte OrcaRouter et obtenez une clé API. (2) Dans votre code, remplacez l'URL de base de "https://api.openai.com" par "https://api.orcarouter.ai/v1". (3) Mettez à jour le nom du modèle de "gpt-5.1" vers "openai/gpt-5.1" si vous utilisiez ce nom exact. (4) Remplacez votre clé API OpenAI par la clé API OrcaRouter. (5) Testez avec une requête simple. Comme les formats de requête et de réponse sont identiques, aucune autre modification n'est nécessaire. OrcaRouter n'ajoute aucun en-tête ou paramètre supplémentaire. Cela vous permet de changer de fournisseur sans réécrire la logique de votre application, en bénéficiant de la gestion centralisée de multiples fournisseurs de modèles par OrcaRouter.
L'authentification pour l'API d'OrcaRouter se fait via une clé API. Vous incluez cette clé dans l'en-tête Authorization sous la forme "Bearer VOTRE_CLE_API_ORCAROUTER". L'URL de base pour tous les points de terminaison compatibles OpenAI est https://api.orcarouter.ai/v1. Par exemple, une commande curl : curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer $KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"openai/gpt-5.1", "messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'. Assurez-vous que votre clé API possède les autorisations appropriées. OrcaRouter ne nécessite aucune méthode d'authentification supplémentaire. Le point de terminaison de l'API est accessible publiquement via HTTPS. Pour une utilisation en production, gardez votre clé API sécurisée et envisagez d'utiliser des variables d'environnement.
Comparé aux modèles GPT-4 d'OpenAI (par ex., GPT-4 Turbo), GPT-5.1 offre une fenêtre de contexte plus large (400k contre typiquement 128k) et une sortie maximale plus élevée (128k contre 4k ou 16k). Les prix sont plus élevés : GPT-4 Turbo était à 10 $ / 30 $ pour 1 million de tokens (entrée/sortie) au lancement, tandis que GPT-5.1 est à 1,25 $ / 10 $. Le score AA Math n'est pas fourni pour GPT-4, donc une comparaison directe n'est pas disponible. GPT-5.1 prend également en charge les entrées de fichiers, ce que GPT-4 Turbo ne supportait pas officiellement en tant que modalité dédiée. Cependant, les modèles GPT-4 peuvent encore être plus rentables pour des tâches plus courtes. Si vous n'avez pas besoin du contexte ou de la sortie étendus, les anciens modèles GPT-4 pourraient être plus économiques. OrcaRouter donne accès aux deux, vous permettant de choisir en fonction des besoins.
OrcaRouter héberge des modèles provenant de plusieurs fournisseurs. GPT-5.1 se distingue par une fenêtre de contexte de 400k et une sortie maximale de 128k, ce qui en fait l’une des plus grandes disponibles sur la plateforme. Son prix est modéré par rapport aux modèles de pointe d’autres fournisseurs. Le score AA Math de 94.0 offre une force de raisonnement spécifique. D’autres modèles peuvent proposer un prix plus bas, une vitesse plus rapide ou des performances spécialisées dans d’autres domaines (par exemple, le codage, la créativité). Par exemple, les modèles plus petits des familles Mistral ou Llama coûtent moins cher par token mais ont des fenêtres de contexte plus petites. Le choix dépend de la longueur de contexte, des besoins de sortie et des exigences de modalité de votre tâche. Le catalogue d’OrcaRouter permet une évaluation côte à côte des scores de référence et des prix pour éclairer la sélection.
L'utilisation d'OrcaRouter pour accéder à GPT-5.1 présente plusieurs avantages : (1) API unifiée : vous pouvez accéder à plusieurs modèles via un seul point de terminaison compatible OpenAI, simplifiant ainsi l'intégration. (2) Aucune marge : vous payez le même tarif fournisseur qu'en accès direct. (3) Facturation simplifiée : une seule facture pour plusieurs fournisseurs. (4) Changement facile de modèle : modifiez l'ID du modèle sans changement de code. (5) Accès potentiel à des modèles non directement disponibles dans votre région. (6) OrcaRouter peut fournir une surveillance ou des analyses supplémentaires. Le compromis est la dépendance à l'infrastructure d'OrcaRouter, qui pourrait introduire sa propre latence ou ses propres limites de débit. Cependant, pour la plupart des cas d'utilisation, OrcaRouter agit comme un proxy transparent offrant une commodité sans coût supplémentaire.
Envisagez des alternatives à GPT-5.1 si vos tâches ne nécessitent pas une fenêtre de contexte de 400k, une sortie de 128k, ou une entrée multi-modale. Pour la génération de texte court et simple, un modèle plus petit et moins cher sur OrcaRouter (par exemple, Llama 3 8B ou Mistral 7B) serait plus rentable. Si vous avez besoin de compréhension d'image mais avec un budget plus serré, un modèle de vision dédié avec des coûts de token plus faibles peut suffire. Pour les charges de travail de production à très haut volume, même quelques centimes par millier de tokens peuvent s'accumuler, faisant du coût un facteur primordial. De plus, si votre application exige une très faible latence pour des sorties courtes, les modèles plus petits répondent généralement plus rapidement. Évaluez vos exigences spécifiques par rapport aux capacités et à la tarification de GPT-5.1 pour déterminer s'il est le bon choix.
Compatible OpenAI — gardez votre SDK actuel
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",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Entrée / 1M tokens | $1.25 |
|---|---|
| Sortie / 1M tokens | $10.00 |
| Lecture cache / 1M | $0.125 |
| Devise | USD |
Estimation basée sur le tarif public
Estimation seulement — le nombre réel de tokens dépend du tokeniseur du fournisseur.
Ce dont parlent les développeurs cette semaine
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1Ouvrir @misc{orcarouter_gpt_5_1,
title = {GPT-5.1 API},
author = {OpenAI},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.1}
}OpenAI. (2025). GPT-5.1 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.1