OpenAI GPT-5.1 צ'אט: פלט מקסימלי 16K, קלט טקסט+תמונה, AA Math 94.0, גישה דרך OrcaRouter.
openai/gpt-5.1-chat-latest הוא מודל שפה גדול שפותח על ידי OpenAI, מותאם לאינטראקציות מבוססות צ'אט. הוא מקבל גם טקסט וגם תמונות כקלט ויכול ליצור פלטים של עד 16,384 טוקנים. המודל הוא חלק מסדרת GPT-5.1,…
openai/gpt-5.1-chat-latest הוא מודל טקסט ותמונה המסוגל ליצור תגובות דמויות אדם, קוד ותפוקות מובנות. החוזק העיקרי שלו הוא היגיון מתמטי, כפי שמעיד הציון 94.0 במבחן AA Math. הוא יכול לפתור משוואות מורכבות, להסביר פתרונות שלב אחר שלב, ולעבוד עם סימון מתמטי. המודל מטפל גם בשיחות כלליות, הוראות מעקב וכתיבה יצירתית. עם 16K אסימוני פלט מקסימליים, הוא יכול לייצר תוכן ארוך טווח כגון דוחות מפורטים, דיאלוגים רב-מחזוריים וקטעי קוד נרחבים. הבנת תמונות מאפשרת ניתוח דיאגרמות, גרפים והערות בכתב יד, ומאפשרת שימושים כמו פרשנות תרשימים ופתרון בעיות חזותי.
מקרי השימוש האופטימליים כוללים הדרכה מתמטית, הוכחת משפטים אוטומטית, וניתוח נתונים מדויק שבו כל שלב חייב להיות מאומת. הציון 94.0 AA Math של המודל הופך אותו מתאים לפלטפורמות חינוך STEM הזקוקות ליצירת פתרונות והסברים נכונים. קלט רב-מודאלי מאפשר עיבוד תמונות המכילות משוואות, דיאגרמות או ויזואליזציות נתונים, דבר בעל ערך בהקשרים של מחקר מדעי והנדסה. יכולת פלט ארוך תומכת ביצירת תיעוד מקיף, פסאודו-קוד, או מערכות דיאלוג הדורשות הקשר מורחב. עבור צ'אט למטרות כלליות שאינו כרוך בחשיבה כבדה, ייתכן שמודל זול יותר יהיה חסכוני יותר; gpt-5.1-chat-latest שמור בצורה הטובה ביותר למשימות המנצלות את חוזקותיו המתמטיות והרב-מודאליות.
עבור שאילתות פשוטות, חיפושי עובדות או משימות שאינן דורשות חשיבה מתמטית, העלות הגבוהה יותר של מודל זה עשויה שלא להיות מוצדקת. עלות טוקני פלט היא $10.00 ל-1M טוקנים – גבוהה משמעותית מעלות טוקני קלט. אם היישום שלך מייצר תשובות ארוכות שאינן מורכבות מתמטית, שקול מודל זול יותר כמו GPT-4o mini של OpenAI או GPT-3.5 Turbo, שיכולים לטפל בשיחות בסיסיות בעלות נמוכה יותר. באופן דומה, אם עומס העבודה שלך כבד בקלט אך קל בפלט, מחיר הקלט ($1.25/1M) הוא סביר, אך עדיין גבוה מחלופות. השתמש במודל זה באופן אסטרטגי למשימות חשיבה בעלות ערך גבוה; לעיבוד בכמות גדולה של שאילתות פשוטות, נתב למודלים זולים יותר דרך ה-API של OrcaRouter כדי לייעל את ההוצאות.
המודל מקבל תמונות כחלק מהקלט, לצד טקסט. ניתן לספק תמונות ככתובות URL או כנתונים מקודדים ב-base64 בתוכן הודעת המשתמש. המודל מעבד את המידע החזותי כדי לחלץ משמעות, כגון קריאת טקסט מצילום מסך, פירוש גרף או הבנת דיאגרמה. אין מודל ראייה נפרד; היכולת הרב‑מודאלית משולבת. זה שימושי עבור יישומים כמו ניתוח תרשימים בדוחות כספיים, פתרון בעיות גאומטריה מציורים בכתב יד, או המרת תמונות לוח לבן להסברים טקסטואליים. שים לב שעלויות עיבוד תמונה כלולות בתמחור אסימוני הקלט; תמונות מתומללות בדרך כלל על בסיס רזולוציה. לתוצאות מיטביות, ספק תמונות ברורות בעלות רזולוציה גבוהה.
המודל השיג ציון של 94.0 במבחן AA Math. AA Math (Advanced Algebra) היא קבוצת מבחנים של בעיות מתמטיות הבודקות חשיבה אלגברית, מניפולציה סמלית ונכונות אריתמטית. ציון של 94.0 מצביע על ביצועים חזקים במשימות אלו, אם כי המתודולוגיה המדויקת (למשל, few-shot, chain-of-thought) אינה מצוינת. לשם השוואה, דגמי GPT-4 קודמים השיגו ציונים בטווח 80-90 במבחני מתמטיקה דומים. משתמשים צריכים לפרש זאת כראיה ליכולת מתמטית משופרת, אך כדאי לוודא את הביצועים על בעיות מתמטיות ספציפיות לתחום שלהם, מכיוון שמבחני ייחוס עשויים שלא לכסות את כל התרחישים בעולם האמיתי.
במידע הזמין מסופק רק ציון AA Math (94.0). לא מפורטים תוצאות בנצ'מרק אחרות, כגון MMLU, HumanEval או GSM8K. לכן, לא ניתן להעריך באופן מלא את יכולות המודל בתחומי ידע כללי, קידוד או הבנת שפה. המשתמשים מוזמנים להריץ הערכה משלהם על משימות רלוונטיות. בהתחשב בציון הגבוה של AA Math, אפשר לצפות ליכולת חשיבה חזקה בתחומים הקשורים לאלגברה, אך יש להיזהר בהסקת מסקנות לתחומים אחרים. אם יש צורך, יש לבדוק בתיעוד הרשמי של OpenAI לקבלת סט מלא של תוצאות בנצ'מרק.
נתוני השהיה ספציפיים עבור openai/gpt-5.1-chat-latest אינם מסופקים בנתונים הזמינים. הביצועים יכולים להשתנות בהתאם לגודל הקלט, אורך הפלט, נפח הבקשות המקבילות ועומס התשתית. בעת גישה דרך OrcaRouter, ה-API משתמש במצבי סטרימינג ואי-סטרימינג סטנדרטיים התואמים ל-OpenAI. זמני הסקה אופייניים עבור מודלים גדולים עם קיבולת פלט של 16K יכולים לנוע בין שניות לדקות, בהתאם למורכבות הבקשה. על המשתמשים לבצע בדיקות השהיה משלהם עם עומסי עבודה מציאותיים. ליישומים הדורשים השהיה נמוכה, שקלו להשתמש במודלים קטנים יותר או מזוקקים (distilled) המגיבים מהר יותר. ה-API של OrcaRouter תומך בסטרימינג כדי להתחיל לקבל טוקנים מוקדם יותר.
יתרונות: יכולת חשיבה מתמטית מצוינת (AA Math 94.0), קלט רב-מודאלי (טקסט+תמונה), מגבלת פלט נדיבה (16K טוקנים), ותגובות באיכות פרימיום. מגבלות: עלות גבוהה יותר לטוקן פלט ($10.00/1M) עלולה להיות מונעת לשימוש בפלט בנפח גבוה; חלון הקשר קלט ספציפי לא פורסם; לא סופקו ציונים עבור מדדים אחרים כמו קידוד או הבנת שפה; השהיה עלולה להיות גבוהה יותר מאשר מודלים קטנים יותר; נתמכים רק קלטי טקסט ותמונה (ללא אודיו/וידאו). בנוסף, כמודל סגור, כוונון עדין אינו זמין לציבור דרך OrcaRouter. על המשתמשים לשקול גורמים אלו מול דרישותיהם.
התמחור הוא למיליון אסימונים: 1.25$ לאסימוני קלט ו-10.00$ לאסימוני פלט. תעריפים אלה הם תעריפי הספק (OpenAI) המיושמים על ידי OrcaRouter ללא תוספת רווח. החיוב מבוסס על מספר האסימונים שנצרכו, כולל אסימוני פרומפט ואסימונים שנוצרו. אסימונים מתמונות מחויבים בתעריף אסימוני הקלט בהתאם לרזולוציית התמונה (האסימוניזציה המדויקת לתמונה מוגדרת על ידי OpenAI). אין עמלות נוספות עבור קריאות API מעבר לשימוש באסימונים. תמחור שקוף זה מאפשר למשתמשים להעריך עלויות: לדוגמה, בקשה עם 1,000 אסימוני קלט ו-500 אסימוני פלט תעלה 0.00125$ + 0.005$ = 0.00625$.
האיזון העיקרי הוא בין איכות הפלט לעלות. בעלות של $10.00 למיליון אסימוני פלט, יצירת תגובות ארוכות עלולה להפוך ליקרה במהירות. לדוגמה, תגובה של 1,000 אסימוני פלט עולה $0.01. אם היישום שלך מייצר בדרך כלל מאות תגובות כאלה בשעה, העלות יכולה להצטבר. לעומת זאת, עלויות הקלט נמוכות יחסית ($1.25/1M), כך שפרומפטים גדולים מדאיגים פחות. עבור פרויקטים רגישים לעלות, שקול להגביל את אורך הפלט באמצעות הפרמטר max_tokens, או להשתמש במודל זול יותר למשימות פשוטות. OrcaRouter מאפשר לנתב בקשות שונות למודלים שונים, כך שתוכל לשמור את המודל היוקרתי הזה רק לשלבי חשיבה בעלי ערך גבוה.
העובדות שסופקו אינן מזכירות הנחות, תמחור לפי נפח או מנגנוני שמירה במטמון. OrcaRouter מיישם את תעריף הספק ללא תוספת מחיר, כלומר ללא חיובים נוספים. עם זאת, אין מידע זמין האם OrcaRouter מציע שמירת אסימונים במטמון (למשל, שמירת קידומות נפוצות). בדרך כלל, ה-API של OpenAI עצמו אינו שומר אסימונים במטמון לצורך חיוב; כל בקשה מחויבת בנפרד. על המשתמשים להניח שאין שמירה מובנית במטמון ולתכנן את השימוש שלהם בהתאם כדי להימנע מעלויות קלט גדולות חוזרות. אם שמירה במטמון היא קריטית, שקול ליישם שכבת מטמון משלך בין היישום שלך ל-OrcaRouter.
כדי להשתמש ב-openai/gpt-5.1-chat-latest, הגדר את בקשת ה-API שלך ל-URL הבסיסי של OrcaRouter: https://api.orcarouter.ai/v1. כלול את פרמטר המודל בתור "openai/gpt-5.1-chat-latest". האימות מתבצע באמצעות מפתח API (שניתן על ידי OrcaRouter) בכותרת ה-Authorization הסטנדרטית. ה-API תואם באופן מלא ל-OpenAI, כך שכל ספריית לקוח שעובדת עם נקודת הקצה של chat completions של OpenAI תעבוד עם OrcaRouter. דוגמה עם 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}'
כל הפרמטרים הסטנדרטיים להשלמת צ'אט מ-API של OpenAI נתמכים, כולל: model (נדרש), messages (מערך של אובייקטים עם role/content), max_tokens (עד 16384), temperature, top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, ו-stream (בוליאני). עבור בקשות מרובות-מצבים (multimodal), תוכן הודעת המשתמש יכול להיות מערך של חלקי טקסט ותמונה. image_url יכול להיות כתובת URL או נתוני base64. דוגמה: {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Describe this graph"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/graph.png"}}]}. ודא שנתוני ה-base64 מקודדים עם הקידומת "data:image/png;base64,".
GPT-4o הוא מודל רב-מודלי בעל יכולות דומות (קלט טקסט+תמונה) ותמחור נמוך יותר. המחיר המדויק של GPT-4o אינו מופיע כאן, אך הוא בדרך כלל זול יותר מ-10.00$ למיליון פלט. ייתכן של-GPT-4o יש כיסוי רחב יותר במדדי benchmark. עם זאת, openai/gpt-5.1-chat-latest השיג ציון 94.0 ב-AA Math, שעשוי להיות גבוה יותר מציוני המתמטיקה של GPT-4o (אם כי השוואות רשמיות אינן מסופקות). אם העדיפות שלכם היא דיוק מתמטי, ייתכן שמודל זה יהיה עדיף. אם אתם זקוקים להסקה רב-מודלית כללית בעלות נמוכה יותר, GPT-4o עשוי להיות חסכוני יותר. OrcaRouter תומך בשני המודלים, כך שמשתמשים יכולים לבדוק על הנתונים שלהם.
מכיוון שמדובר ב-"gpt-5.1-chat-latest", זוהי איטרציה חדשה יותר בסדרת GPT-5. הבדלים ספציפיים, למשל מ-gpt-5.0, אינם מתועדים. ציון AA Math של 94.0 עשוי להיות שיפור לעומת גרסאות קודמות, אך לא מסופקים מדדי השוואה. המודל שומר על אותה סכמת API ואותו מבנה תמחור כמו מודלי GPT-5 אחרים. משתמשים המשדרגים מ-GPT-5 מוקדם יותר צריכים להעריך ביצועים במשימות שלהם כדי למדוד כל רווח. אין שינוי ידוע בתפוקה המרבית (16K) או באופני הקלט. לצורך תאימות לאחור, מזהה המודל שונה, ולכן נדרשים שינויים בקוד למחרוזת המודל.
תואם OpenAI — המשיכו להשתמש ב-SDK שכבר יש לכם
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| קלט / 1M טוקנים | $1.25 |
| פלט / 1M tokens | $10.00 |
| קריאת מטמון / 1M | $0.125 |
| מטבע | USD |
הערכה מבוססת מחיר מחירון
הערכה בלבד — ספירת הטוקנים בפועל תלויה בטוקנייזר של הספק.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-chat-latestפתיחה @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