OpenAI GPT-5.1 Chat : 16K sortie max, entrée texte+image, AA Math 94.0, accessible via OrcaRouter.
openai/gpt-5.1-chat-latest est un grand modèle de langage développé par OpenAI, optimisé pour les interactions basées sur le chat. Il accepte à la fois les entrées textuelles et images et peut…
openai/gpt-5.1-chat-latest est un modèle de texte et d'image capable de générer des réponses semblables à celles d'un humain, du code et des sorties structurées. Sa principale force est le raisonnement mathématique, comme en témoigne son score de 94,0 sur le benchmark AA Math. Il peut résoudre des équations complexes, expliquer des solutions étape par étape et travailler avec la notation mathématique. Le modèle gère également les conversations générales, le suivi d'instructions et l'écriture créative. Avec 16K tokens de sortie maximum, il peut produire du contenu long tel que des rapports détaillés, des dialogues multi-tours et de vastes segments de code. La compréhension d'images permet l'analyse de diagrammes, de graphiques et de notes manuscrites, permettant des cas d'utilisation comme l'interprétation de graphiques et la résolution de problèmes visuels.
Les cas d'utilisation optimaux incluent le tutorat mathématique, la démonstration automatique de théorèmes et l'analyse précise de données où chaque étape doit être vérifiée. Le score mathématique AA de 94,0 du modèle le rend adapté aux plateformes d'éducation STEM qui doivent générer des solutions et des explications correctes. L'entrée multimodale permet de traiter des images contenant des équations, des diagrammes ou des visualisations de données, ce qui est précieux dans les contextes de recherche scientifique et d'ingénierie. La capacité de sortie longue permet de générer une documentation exhaustive, du pseudo-code ou des systèmes de dialogue nécessitant un contexte étendu. Pour les discussions générales n'impliquant pas de raisonnement poussé, un modèle moins cher peut être plus rentable ; gpt-5.1-chat-latest est mieux réservé aux tâches qui exploitent ses atouts en mathématiques et en multimodalité.
Pour les requêtes simples, les recherches factuelles ou les tâches qui ne nécessitent pas de raisonnement mathématique, le coût plus élevé de ce modèle peut ne pas être justifié. Les jetons de sortie coûtent $10.00 par million de jetons – nettement plus que les jetons d'entrée. Si votre application produit de longues réponses qui ne sont pas mathématiquement complexes, envisagez un modèle moins cher comme OpenAI’s GPT-4o mini ou GPT-3.5 Turbo, qui peut gérer une conversation de base à moindre coût. De même, si votre charge de travail est lourde à l’entrée mais légère à la sortie, le prix d’entrée ($1.25/1M) est modéré, mais reste plus élevé que celui des alternatives. Utilisez ce modèle stratégiquement pour des tâches de raisonnement à haute valeur ajoutée ; pour le traitement en masse de requêtes simples, acheminez-les vers des modèles moins chers via l’API d’OrcaRouter pour optimiser les dépenses.
Le modèle accepte les images comme partie de l'entrée, en plus du texte. Les images peuvent être fournies sous forme d'URL ou de données encodées en base64 dans le contenu du message utilisateur. Le modèle traite les informations visuelles pour en extraire le sens, comme lire du texte à partir d'une capture d'écran, interpréter un graphique ou comprendre un diagramme. Il n'y a pas de modèle de vision séparé ; la capacité multimodale est intégrée. Cela est utile pour des applications comme l'analyse de graphiques dans des rapports financiers, la résolution de problèmes de géométrie à partir de figures manuscrites, ou la conversion de photos de tableau blanc en explications textuelles. Notez que les coûts de traitement des images sont inclus dans la tarification des jetons d'entrée ; les images sont généralement tokenisées en fonction de la résolution. Pour de meilleurs résultats, fournissez des images claires et haute résolution.
Le modèle a obtenu un score de 94.0 sur le benchmark AA Math. AA Math (Advanced Algebra) est un ensemble de problèmes mathématiques évaluant le raisonnement algébrique, la manipulation symbolique et l'exactitude arithmétique. Un score de 94.0 indique une performance solide sur ces tâches, bien que la méthodologie exacte (par exemple, few-shot, chain-of-thought) ne soit pas précisée. En comparaison, les modèles GPT-4 précédents obtenaient des scores compris entre 80 et 90 sur des benchmarks mathématiques similaires. Les utilisateurs doivent interpréter ce résultat comme une preuve d'une capacité mathématique améliorée, mais doivent vérifier les performances sur leurs propres problèmes mathématiques spécifiques à leur domaine, car les benchmarks peuvent ne pas couvrir tous les scénarios réels.
Seul le score AA Math (94.0) est fourni dans les informations disponibles. Aucun autre résultat de benchmark, tel que MMLU, HumanEval ou GSM8K, n'est listé. Par conséquent, il n'est pas possible d'évaluer pleinement les capacités du modèle en matière de connaissances générales, de codage ou de compréhension linguistique. Les utilisateurs sont encouragés à effectuer leur propre évaluation sur les tâches pertinentes. Compte tenu du score élevé en AA Math, on pourrait s'attendre à un fort raisonnement dans les domaines liés à l'algèbre, mais la prudence est de mise lorsqu'il s'agit d'extrapoler à d'autres domaines. Consultez la documentation officielle d'OpenAI pour obtenir un ensemble complet de résultats de benchmark si nécessaire.
Les chiffres de latence spécifiques pour openai/gpt-5.1-chat-latest ne sont pas fournis dans les données disponibles. Les performances peuvent varier en fonction de la taille de l'entrée, de la longueur de la sortie, du volume de requêtes concurrentes et de la charge de l'infrastructure. Lorsqu'elle est accessible via OrcaRouter, l'API utilise les modes de streaming et non-streaming standard compatibles avec OpenAI. Les temps d'inférence typiques pour les grands modèles avec une capacité de sortie de 16K peuvent aller de quelques secondes à quelques minutes selon la complexité de la requête. Les utilisateurs doivent effectuer leurs propres tests de latence avec des charges de travail réalistes. Pour les applications nécessitant une faible latence, envisagez des modèles plus petits ou distillés qui répondent plus rapidement. L'API d'OrcaRouter prend en charge le streaming pour commencer à recevoir les jetons plus tôt.
Forces: Excellent raisonnement mathématique (AA Math 94.0), entrée multimodale (texte+image), limite de sortie généreuse (16K tokens), et réponses de qualité premium. Limitations: Le coût plus élevé par token de sortie ($10.00/1M) peut être prohibitif pour une utilisation à volume élevé; la fenêtre de contexte d'entrée spécifique n'est pas divulguée; aucun score fourni pour d'autres benchmarks comme le codage ou la compréhension du langage; la latence peut être plus élevée que celle des modèles plus petits; seules les entrées de texte et d'image sont prises en charge (pas d'audio/vidéo). De plus, en tant que modèle fermé, le fine-tuning n'est pas disponible publiquement via OrcaRouter. Les utilisateurs doivent peser ces facteurs par rapport à leurs besoins.
Le tarif est par million de tokens : 1,25 $ pour les tokens d’entrée et 10,00 $ pour les tokens de sortie. Ces tarifs sont ceux du fournisseur (OpenAI) appliqués par OrcaRouter sans marge bénéficiaire. La facturation est basée sur le nombre de tokens consommés, en comptant à la fois les tokens de prompt et les tokens générés. Les tokens provenant d’images sont facturés au tarif des tokens d’entrée en fonction de la résolution de l’image (la tokenisation exacte par image est définie par OpenAI). Il n’y a pas de frais supplémentaires pour les appels API au-delà de l’utilisation des tokens. Cette tarification transparente permet aux utilisateurs d’estimer les coûts : par exemple, une requête avec 1 000 tokens d’entrée et 500 tokens de sortie coûterait 0,00125 $ + 0,005 $ = 0,00625 $.
Le principal compromis se situe entre la qualité de la sortie et le coût. À 10,00 $ par million de tokens de sortie, générer des réponses longues peut rapidement devenir coûteux. Par exemple, une réponse de 1 000 tokens de sortie coûte 0,01 $. Si votre application génère typiquement des centaines de telles réponses par heure, les coûts peuvent s'accumuler. À l'inverse, les coûts d'entrée sont relativement faibles (1,25 $ / 1 M), donc les grands prompts sont moins préoccupants. Pour les projets sensibles aux coûts, envisagez de limiter la longueur de la sortie via le paramètre max_tokens, ou d'utiliser un modèle moins cher pour les tâches plus simples. OrcaRouter permet d'acheminer différentes requêtes vers différents modèles, afin de réserver ce modèle premium uniquement pour les étapes de raisonnement à haute valeur.
Les faits fournis ne mentionnent ni remises, ni tarification selon le volume, ni mécanismes de mise en cache. OrcaRouter applique le tarif du fournisseur sans marge, ce qui signifie aucun frais supplémentaire. Cependant, aucune information n'est disponible quant à savoir si OrcaRouter propose une mise en cache des tokens (par exemple, la mise en cache des préfixes courants). En règle générale, l'API d'OpenAI elle-même ne met pas en cache les tokens à des fins de facturation ; chaque requête est facturée séparément. Les utilisateurs doivent supposer qu'il n'y a pas de mise en cache intégrée et planifier leur utilisation en conséquence pour éviter des coûts d'entrée élevés répétés. Si la mise en cache est cruciale, envisagez d'implémenter votre propre couche de cache entre votre application et OrcaRouter.
Pour utiliser openai/gpt-5.1-chat-latest, définissez vos requêtes API sur l'URL de base d'OrcaRouter : https://api.orcarouter.ai/v1. Incluez le paramètre model avec la valeur "openai/gpt-5.1-chat-latest". L'authentification se fait via une clé API (fournie par OrcaRouter) dans l'en-tête Authorization standard. L'API est entièrement compatible avec OpenAI, donc toute bibliothèque client fonctionnant avec le point de terminaison de complétion de chat d'OpenAI fonctionnera avec OrcaRouter. Exemple avec 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}'
Tous les paramètres standard de complétion de chat de l'API OpenAI sont pris en charge, notamment : model (obligatoire), messages (tableau d'objets rôle/contenu), max_tokens (jusqu'à 16384), temperature, top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user et stream (booléen). Pour les requêtes multimodales, le contenu du message utilisateur peut être un tableau de parties texte et image. image_url peut être une URL ou des données base64. Exemple : {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Décrivez ce graphique"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/graph.png"}}]}. Assurez-vous que les données base64 sont préfixées par « data:image/png;base64, ».
GPT-4o est un modèle multimodal avec des capacités similaires (entrée texte+image) et un prix inférieur. Le prix exact de GPT-4o n'est pas fourni ici, mais il est généralement moins cher que $10.00/1M de sortie. GPT-4o pourrait avoir une couverture de benchmarks plus large. Cependant, openai/gpt-5.1-chat-latest a obtenu un score de 94.0 sur AA Math, ce qui pourrait être plus élevé que les scores mathématiques de GPT-4o (bien que des comparaisons officielles ne soient pas fournies). Si votre priorité est la précision mathématique, ce modèle peut être préférable. Si vous avez besoin d'un raisonnement multimodal général à moindre coût, GPT-4o pourrait être plus économique. OrcaRouter prend en charge les deux modèles, permettant ainsi aux utilisateurs de tester sur leurs propres données.
Comme il s'agit de "gpt-5.1-chat-latest", il s'agit d'une itération plus récente au sein de la série GPT-5. Les différences spécifiques par rapport, par exemple, à gpt-5.0 ne sont pas documentées. Le score AA Math de 94.0 peut être une amélioration par rapport aux versions antérieures, mais aucun benchmark comparatif n'est fourni. Le modèle conserve le même schéma d'API et la même structure de tarification que les autres modèles GPT-5. Les utilisateurs qui passent d'une version antérieure de GPT-5 devraient évaluer les performances sur leurs tâches pour mesurer tout gain. Il n'y a aucun changement connu dans la sortie maximale (16K) ou les modalités d'entrée. Pour la compatibilité ascendante, l'ID du modèle est différent, donc des modifications de code dans la chaîne du modèle sont nécessaires.
Compatible OpenAI — gardez votre SDK actuel
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| 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.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-chat-latestOuvrir @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