GPT-5.1 adalah model kelas frontier terbaru dalam seri GPT-5, yang menawarkan penalaran tujuan umum yang lebih kuat, kepatuhan instruksi yang lebih baik, dan gaya percakapan yang lebih alami dibandingkan dengan GPT-5. Ia menggunakan penalaran adaptif...
OpenAI GPT-5.1 adalah model bahasa besar yang dikembangkan oleh OpenAI. Model ini dirancang untuk memproses dan menghasilkan bahasa alami serta kode, dengan dukungan untuk input gambar, teks, dan…
GPT-5.1 dapat melakukan berbagai tugas bahasa alami dan kode. Ini mencakup pembuatan teks, peringkasan, penerjemahan, menjawab pertanyaan, penulisan dan debugging kode, serta penalaran matematis. Skor AA Math 94.0 menunjukkan kemampuan tingkat lanjut dalam menyelesaikan soal aljabar dan aritmetika. Model ini juga mendukung input gambar, memungkinkan penjawaban pertanyaan visual, pembuatan keterangan gambar, serta analisis diagram atau bagan. Input file memungkinkannya membaca dan memproses dokumen yang diunggah seperti PDF, file Word, atau spreadsheet. Karena jendela konteksnya yang besar, GPT-5.1 dapat menangani tugas yang memerlukan referensi silang pada beberapa bagian dari dokumen panjang atau menjaga koherensi dalam dialog yang sangat panjang.
Ya, GPT-5.1 menerima masukan dalam bentuk gambar, teks, dan file. Ini berarti Anda dapat memberikan gambar (misalnya, foto, tangkapan layar, atau diagram) bersama dengan perintah teks, dan model akan menafsirkan konten visual tersebut. Masukan file memungkinkan Anda mengunggah dokumen yang dapat dibaca dan digunakan oleh model dalam penalarannya. Kombinasi modalitas ini membuat GPT-5.1 cocok untuk tugas-tugas seperti mengekstrak informasi dari dokumen hasil pemindaian, menganalisis grafik dalam laporan, atau merangkum konten dari file yang diunggah. OrcaRouter mendukung jenis masukan ini melalui API yang kompatibel dengan OpenAI, menggunakan format permintaan standar. Perhatikan bahwa memproses gambar atau file dapat meningkatkan penggunaan token, karena masukan akan di-tokenisasi sesuai dengan itu.
GPT-5.1 dibanderol dengan harga $1,25 per 1M token input dan $10,00 per 1M token output, yang lebih tinggi dibandingkan banyak model yang lebih kecil atau lebih lama. Jika tugas Anda tidak memerlukan jendela konteks 400k, dukungan untuk input gambar/file, atau tingkat penalaran matematis yang ditunjukkan oleh skor AA Math, alternatif yang lebih murah di OrcaRouter mungkin lebih hemat biaya. Misalnya, jika Anda hanya perlu pembuatan teks pendek atau menjawab pertanyaan sederhana, model dengan biaya per token yang lebih rendah sudah cukup. Selain itu, jika aplikasi Anda dapat mentoleransi panjang output yang lebih kecil atau tidak memerlukan kemampuan multi-modal, Anda dapat mencapai hasil serupa dengan biaya lebih rendah. OrcaRouter menyediakan berbagai model dari berbagai penyedia, memungkinkan Anda memilih keseimbangan optimal antara kemampuan dan harga untuk kasus penggunaan spesifik Anda.
GPT-5.1 unggul dalam kasus penggunaan yang memanfaatkan jendela konteks yang besar, batas output yang tinggi, dan dukungan input multimodal. Kasus penggunaan terbaik meliputi: (1) Memproses dan meringkas dokumen yang sangat panjang seperti kontrak hukum, makalah penelitian, atau seluruh buku. (2) Pemecahan masalah matematika lanjutan atau bimbingan belajar, di mana skor AA Math menunjukkan kinerja yang kuat. (3) Tugas multimodal yang melibatkan interpretasi gambar (misalnya, pemindaian medis, diagram) bersama dengan teks. (4) Membangun agen percakapan yang mempertahankan konteks selama ribuan giliran. (5) Menganalisis dataset kompleks yang tertanam dalam file yang diunggah. Skenario ini mendapat manfaat dari kemampuan model untuk menangani input yang besar dan menghasilkan output yang panjang dan koheren tanpa kehilangan konteks.
GPT-5.1 mencetak 94.0 pada tolok ukur AA Math. AA Math adalah kumpulan data yang dirancang untuk mengevaluasi kemampuan penalaran matematika, dengan fokus pada masalah aljabar dan aritmetika pada tingkat sekolah menengah atas lanjutan atau kursus pengantar perguruan tinggi. Skor 94.0 menunjukkan bahwa model tersebut menjawab dengan benar 94% dari masalah dalam tolok ukur ini. Ini menunjukkan kompetensi yang kuat dalam menyelesaikan ekspresi matematika, persamaan, dan soal cerita. Namun, tolok ukur tidak mencakup semua skenario dunia nyata, dan kinerja dapat bervariasi berdasarkan kompleksitas masalah dan perumusannya. Skor tersebut memberikan referensi kuantitatif untuk membandingkan penalaran matematika antar model, meskipun tidak boleh menjadi satu-satunya faktor dalam pemilihan model.
Di luar benchmark AA Math, arsitektur GPT-5.1 dirancang untuk penalaran umum lintas domain. Jendela konteksnya yang besar memungkinkannya untuk mempertimbangkan bukti ekstensif sebelum menghasilkan jawaban, yang dapat meningkatkan kinerja pada tugas-tugas yang memerlukan sintesis informasi dari banyak bagian masukan. Model ini mendukung penalaran langkah demi langkah ketika diminta dengan tepat. Pengguna harus menyadari bahwa seperti semua model bahasa besar, GPT-5.1 dapat menghasilkan penalaran yang terdengar masuk akal tetapi tidak benar, terutama pada topik-topik khusus atau yang sangat terspesialisasi. Tidak ada satu benchmark pun yang sepenuhnya menangkap kemampuan penalaran suatu model; skor AA Math hanyalah satu titik data. Untuk aplikasi kritis, verifikasi manusia terhadap keluaran disarankan.
Meskipun GPT-5.1 menawarkan kemampuan yang kuat, ia memiliki keterbatasan. Model ini dapat menghasilkan jawaban yang salah atau tidak masuk akal, terutama pada topik di luar data pelatihannya atau yang memerlukan informasi waktu nyata. Model ini tidak memiliki akses internet kecuali terhubung secara eksplisit melalui alat lain. Kemampuan multi-modalnya, meskipun ada, mungkin tidak sebanding dengan model visi khusus pada tugas visual yang detail. Jendela konteks 400k, meskipun besar, tidak menjamin ingatan sempurna terhadap semua detail; model masih dapat melewatkan atau salah menafsirkan informasi di awal konteks. Selain itu, harganya relatif tinggi, sehingga biaya dapat menjadi faktor untuk penggunaan volume tinggi. Pengguna harus menguji model secara menyeluruh pada tugas spesifik mereka untuk memahami kekuatan dan kelemahannya.
Latensi untuk GPT-5.1 bergantung pada faktor-faktor seperti panjang input, panjang output, dan beban saat ini pada infrastruktur OpenAI. OrcaRouter bertindak sebagai gateway dan tidak menambahkan overhead yang signifikan di luar yang sudah melekat pada API penyedia. Untuk input panjang atau output besar, waktu pemrosesan meningkat secara kasar linear dengan jumlah token. Output maksimal model sebesar 128.000 token berarti bahwa menghasilkan respons yang sangat panjang dapat memakan waktu beberapa menit. Untuk aplikasi real-time, pertimbangkan untuk menggunakan output yang lebih pendek atau model yang lebih kecil. OrcaRouter tidak menyediakan jaminan throughput khusus; pengguna harus merujuk pada dokumentasi OpenAI untuk angka latensi yang diharapkan. Sebagai panduan umum, respons tipikal untuk input dengan panjang sedang (beberapa ribu token) dikirimkan dalam hitungan detik.
OrcaRouter menetapkan harga GPT-5.1 tepat sesuai tarif penyedia tanpa markup: $1,25 per 1 juta token input dan $10,00 per 1 juta token output. Token input mencakup semua teks, token gambar (berdasarkan resolusi gambar), dan token konten file. Token output adalah token yang dihasilkan oleh model sebagai respons. Tidak ada biaya tersembunyi, dan OrcaRouter tidak menambahkan biaya tambahan apa pun. Harga berdasarkan per token, sehingga total biaya tergantung pada volume penggunaan. Untuk input tipikal 10.000 token dan output 2.000 token, biayanya kira-kira $0,0125 (input) + $0,02 (output) = $0,0325. Untuk tugas berskala besar, biaya dapat bertambah, tetapi harga transparan OrcaRouter memungkinkan Anda memperkirakan pengeluaran dengan akurat.
Biaya GPT-5.1 lebih tinggi daripada banyak model lain yang tersedia di OrcaRouter. Sebagai imbalannya, Anda mendapatkan akses ke konteks jendela 400k, token keluaran 128k, dan dukungan input multi-modal. Jika aplikasi Anda tidak memerlukan fitur-fitur ini, Anda dapat mengurangi biaya dengan menggunakan model yang lebih murah. Sebaliknya, jika Anda perlu memproses dokumen yang sangat panjang atau menghasilkan keluaran yang ekstensif, GPT-5.1 mungkin lebih efisien daripada menggunakan model yang lebih kecil yang memerlukan beberapa panggilan dan pemotongan manual. Harga per token bersifat tetap; OrcaRouter tidak menawarkan diskon volume atau harga khusus. Namun, karena tidak ada markup, Anda membayar sama seperti saat menggunakan OpenAI secara langsung. Evaluasi penggunaan token tipikal Anda untuk menentukan apakah kemampuan tersebut sepadan dengan biayanya.
OrcaRouter, berdasarkan informasi yang tersedia, tidak mengiklankan diskon caching atau harga yang lebih rendah untuk input berulang. Harga untuk GPT-5.1 adalah ketat per token yang dikonsumsi, ditagih dengan tarif penyedia. Beberapa penyedia menawarkan tarif lebih rendah untuk konten yang di-cache, tetapi hal ini tidak tercermin dalam fakta yang diberikan. Katalog model OrcaRouter mungkin menyertakan model lain dengan struktur harga yang berbeda, tetapi untuk GPT-5.1, biayanya adalah $1,25 per 1 juta token input dan $10,00 per 1 juta token output, terlepas dari caching. Pengguna harus menganggap semua token ditagih dengan tarif ini. Untuk aplikasi dengan pengulangan tinggi, pertimbangkan apakah model dapat memanfaatkan jendela konteksnya untuk menghindari pemrosesan ulang, tetapi biaya token tetap berlaku untuk input.
OrcaRouter menagih GPT-5.1 dengan tarif yang sama dengan API langsung OpenAI: $1,25 per 1M token input dan $10,00 per 1M token output, tanpa markup. Oleh karena itu, menggunakan OrcaRouter tidak meningkatkan biaya per token. Keuntungan menggunakan OrcaRouter adalah kemudahan gerbang API tunggal yang mendukung banyak penyedia, yang berpotensi menyederhanakan integrasi. Jika Anda sudah memiliki akun OpenAI, Anda bisa mengakses model secara langsung; tetapi OrcaRouter menyediakan API yang kompatibel dengan OpenAI, sehingga migrasi menjadi mudah. Tidak ada biaya tambahan untuk menggunakan titik akhir OrcaRouter. Adapun trade-offnya mungkin infrastruktur OrcaRouter memiliki batas kecepatan dan kebijakan dukungan sendiri, yang bisa berbeda dari OpenAI.
Untuk memanggil GPT-5.1, gunakan API yang kompatibel dengan OpenAI dari OrcaRouter dengan URL dasar https://api.orcarouter.ai/v1. Atur parameter model menjadi "openai/gpt-5.1". API ini mendukung endpoint chat completions standar (misalnya, POST /chat/completions). Otentikasi ditangani melalui kunci API yang Anda peroleh dari akun OrcaRouter Anda. Untuk mengirim permintaan, sertakan ID model di dalam body permintaan bersama dengan pesan (atau prompt). Sebagai contoh, di Python menggunakan pustaka openai, setel openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1" dan openai.api_key = your_key. Kemudian panggil openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.1", messages=[...]). Format permintaan mengikuti spesifikasi OpenAI, sehingga sebagian besar kode yang sudah ada dapat digunakan kembali dengan perubahan kecil.
Saat memanggil GPT-5.1 melalui API OrcaRouter, Anda dapat menggunakan semua parameter standar dari API chat completions OpenAI. Parameter tersebut meliputi: model (wajib, diatur ke "openai/gpt-5.1"), messages (daftar objek pesan), max_tokens (hingga 128000), temperature, top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, dan stream. Untuk input gambar atau file, Anda dapat menyertakannya dalam konten pesan menggunakan tipe konten yang sesuai seperti yang ditentukan oleh format multimodal OpenAI. API juga mendukung pemanggilan fungsi jika Anda mengirimkan fungsi sebagai bagian dari permintaan. OrcaRouter tidak memperkenalkan parameter kepemilikan di luar spesifikasi OpenAI. Perhatikan bahwa model mungkin tidak mendukung semua parameter persis seperti yang didokumentasikan untuk model lain; konsultasikan dokumentasi OpenAI untuk gpt-5.1 jika tersedia.
Migrasi dari API langsung OpenAI ke OrcaRouter cukup mudah karena kompatibilitas API. Langkah utamanya adalah: (1) Daftar akun OrcaRouter dan dapatkan kunci API. (2) Dalam kode Anda, ubah URL dasar dari "https://api.openai.com" menjadi "https://api.orcarouter.ai/v1". (3) Perbarui nama model dari "gpt-5.1" menjadi "openai/gpt-5.1" jika Anda menggunakan nama model yang persis. (4) Ganti kunci API OpenAI Anda dengan kunci API OrcaRouter. (5) Uji coba dengan permintaan sederhana. Karena format permintaan dan respons identik, tidak diperlukan perubahan lain. OrcaRouter tidak menambahkan header atau parameter tambahan. Ini memungkinkan Anda beralih penyedia tanpa menulis ulang logika aplikasi Anda, mendapatkan manfaat dari manajemen terpusat OrcaRouter untuk beberapa penyedia model.
Autentikasi untuk API OrcaRouter dilakukan melalui kunci API. Anda menyertakan kunci ini di header Authorization sebagai 'Bearer YOUR_ORCAROUTER_API_KEY'. URL dasar untuk semua endpoint yang kompatibel dengan OpenAI adalah https://api.orcarouter.ai/v1. Contohnya, perintah 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"}]}'. Pastikan kunci API Anda memiliki izin yang sesuai. OrcaRouter tidak memerlukan metode autentikasi tambahan. Endpoint API dapat diakses secara publik melalui HTTPS. Untuk penggunaan produksi, jaga keamanan kunci API Anda dan pertimbangkan untuk menggunakan variabel lingkungan.
Dibandingkan dengan model GPT-4 OpenAI (misalnya, GPT-4 Turbo), GPT-5.1 menawarkan jendela konteks yang lebih besar (400k vs biasanya 128k) dan output maksimum yang lebih tinggi (128k vs 4k atau 16k). Harganya lebih tinggi: GPT-4 Turbo adalah $10/$30 per 1M token (input/output) saat diluncurkan, sedangkan GPT-5.1 adalah $1.25/$10. Skor AA Math tidak tersedia untuk GPT-4, sehingga perbandingan langsung tidak dapat dilakukan. GPT-5.1 juga mendukung input file, yang tidak didukung secara resmi oleh GPT-4 Turbo sebagai modalitas khusus. Namun, model GPT-4 mungkin masih lebih hemat biaya untuk tugas-tugas yang lebih pendek. Jika Anda tidak memerlukan konteks atau output yang diperpanjang, model GPT-4 yang lebih lama bisa lebih ekonomis. OrcaRouter menyediakan akses ke keduanya, memungkinkan Anda memilih berdasarkan kebutuhan.
OrcaRouter menampung model dari berbagai penyedia. GPT-5.1 menonjol dengan jendela konteks 400k dan output maksimal 128k, yang termasuk salah satu yang terbesar yang tersedia di platform. Titik harganya tergolong sedang dibandingkan dengan model-model frontier dari penyedia lain. Skor AA Math sebesar 94.0 memberikan kekuatan penalaran yang spesifik. Model lain mungkin menawarkan harga lebih rendah, kecepatan lebih cepat, atau performa khusus di domain lain (misalnya, coding, kreativitas). Sebagai contoh, model yang lebih kecil dari keluarga Mistral atau Llama memiliki biaya per token yang lebih rendah namun jendela konteks yang lebih kecil. Pilihannya tergantung pada panjang konteks tugas Anda, kebutuhan output, dan persyaratan modalitas. Katalog OrcaRouter memungkinkan evaluasi berdampingan antara skor tolok ukur dan harga untuk membantu pemilihan.
Menggunakan OrcaRouter untuk mengakses GPT-5.1 menawarkan beberapa kelebihan: (1) API terpadu: Anda dapat mengakses beberapa model melalui satu endpoint yang kompatibel dengan OpenAI, menyederhanakan integrasi. (2) Tanpa markup: Anda membayar tarif penyedia yang sama seperti akses langsung. (3) Penagihan yang disederhanakan: satu faktur untuk beberapa penyedia. (4) Penggantian model yang mudah: ubah ID model tanpa perubahan kode. (5) Potensi akses ke model yang tidak tersedia langsung di wilayah Anda. (6) OrcaRouter dapat menyediakan pemantauan atau analitik tambahan. Kekurangannya adalah ketergantungan pada infrastruktur OrcaRouter, yang dapat menimbulkan latensi atau batas kecepatan sendiri. Namun, untuk sebagian besar kasus penggunaan, OrcaRouter bertindak sebagai proksi transparan yang menawarkan kemudahan tanpa biaya tambahan.
Pertimbangkan alternatif untuk GPT-5.1 jika tugas Anda tidak memerlukan jendela konteks 400k, output 128k, atau input multi-modal. Untuk pembuatan teks pendek dan sederhana, model yang lebih kecil dan lebih murah di OrcaRouter (misalnya, Llama 3 8B atau Mistral 7B) akan lebih hemat biaya. Jika Anda membutuhkan pemahaman gambar tetapi memiliki anggaran yang lebih ketat, model visi khusus dengan biaya token yang lebih rendah mungkin sudah mencukupi. Untuk beban kerja produksi dengan volume sangat tinggi, bahkan beberapa sen per seribu token dapat bertambah, menjadikan biaya sebagai faktor utama. Selain itu, jika aplikasi Anda menuntut latensi yang sangat rendah untuk output pendek, model yang lebih kecil biasanya merespons lebih cepat. Evaluasi kebutuhan spesifik Anda terhadap kemampuan dan harga GPT-5.1 untuk menentukan apakah itu cocok.
Kompatibel OpenAI — pakai SDK Anda yang sekarang
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| Input / 1M token | $1.25 |
|---|---|
| Output / 1M token | $10.00 |
| Baca cache / 1M | $0.125 |
| Mata uang | USD |
Perkiraan berdasarkan harga daftar
Hanya perkiraan — jumlah token sebenarnya bergantung pada tokenizer penyedia.
Yang dibicarakan developer minggu ini
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1Buka @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