OpenAI GPT-5.1 Chat: 16K output maksimal, input teks+gambar, AA Math 94.0, diakses melalui OrcaRouter.
openai/gpt-5.1-chat-latest adalah model bahasa besar yang dikembangkan oleh OpenAI, dioptimalkan untuk interaksi berbasis obrolan. Model ini menerima input teks dan gambar serta dapat menghasilkan…
openai/gpt-5.1-chat-latest adalah model input teks dan gambar yang mampu menghasilkan respons seperti manusia, kode, dan keluaran terstruktur. Kekuatan utamanya adalah penalaran matematis, seperti yang ditunjukkan oleh skor 94.0 pada tolok ukur AA Math. Model ini dapat menyelesaikan persamaan kompleks, menjelaskan solusi langkah demi langkah, dan bekerja dengan notasi matematika. Model ini juga menangani percakapan umum, mengikuti instruksi, dan penulisan kreatif. Dengan maksimal 16K token keluaran, model ini dapat menghasilkan konten berbentuk panjang seperti laporan terperinci, dialog multi-putaran, dan segmen kode yang ekstensif. Pemahaman gambar memungkinkan analisis diagram, grafik, dan catatan tulisan tangan, sehingga memungkinkan kasus penggunaan seperti interpretasi grafik dan pemecahan masalah visual.
Skenario penggunaan yang optimal termasuk bimbingan matematika, pembuktian teorema otomatis, dan analisis data presisi di mana setiap langkah harus diverifikasi. Skor 94.0 AA Math model membuatnya cocok untuk platform pendidikan STEM yang perlu menghasilkan solusi dan penjelasan yang benar. Input multimodal memungkinkan pemrosesan gambar yang mengandung persamaan, diagram, atau visualisasi data, yang bernilai dalam konteks penelitian ilmiah dan teknik. Kapasitas output yang panjang mendukung pembuatan dokumentasi lengkap, pseudo-code, atau sistem dialog yang membutuhkan konteks yang luas. Untuk obrolan tujuan umum yang tidak melibatkan penalaran berat, model yang lebih murah mungkin lebih hemat biaya; gpt-5.1-chat-latest sebaiknya disediakan untuk tugas-tugas yang memanfaatkan kekuatan matematika dan multimodalnya.
Untuk kueri sederhana, pencarian fakta, atau tugas yang tidak memerlukan penalaran matematis, biaya yang lebih tinggi dari model ini mungkin tidak dapat dibenarkan. Biaya token output $10.00 per 1M token – secara signifikan lebih mahal daripada token input. Jika aplikasi Anda menghasilkan balasan panjang yang tidak kompleks secara matematis, pertimbangkan model yang lebih murah seperti OpenAI’s GPT-4o mini atau GPT-3.5 Turbo, yang dapat menangani percakapan dasar dengan biaya lebih rendah. Demikian pula, jika beban kerja Anda berat pada input tetapi ringan pada output, harga input ($1.25/1M) tergolong moderat, tetapi masih lebih mahal dibandingkan alternatif. Gunakan model ini secara strategis untuk tugas penalaran bernilai tinggi; untuk pemrosesan massal kueri sederhana, arahkan ke model yang lebih murah melalui API OrcaRouter untuk mengoptimalkan pengeluaran.
Model menerima gambar sebagai bagian dari masukan, bersama dengan teks. Gambar dapat diberikan sebagai URL atau data yang dienkode base64 dalam konten pesan pengguna. Model memproses informasi visual untuk mengekstrak makna, seperti membaca teks dari tangkapan layar, menginterpretasikan grafik, atau memahami diagram. Tidak ada model visi terpisah; kemampuan multimodal terintegrasi. Ini berguna untuk aplikasi seperti menganalisis grafik dalam laporan keuangan, menyelesaikan masalah geometri dari gambar tulisan tangan, atau mengonversi foto papan tulis menjadi penjelasan teks. Perhatikan bahwa biaya pemrosesan gambar termasuk dalam harga token masukan; gambar biasanya ditokenisasi berdasarkan resolusi. Untuk hasil terbaik, berikan gambar yang jelas dan beresolusi tinggi.
Model mencapai skor 94.0 pada benchmark AA Math. AA Math (Advanced Algebra) adalah kumpulan soal matematika yang mengevaluasi penalaran aljabar, manipulasi simbolik, dan kebenaran aritmetika. Skor 94.0 menunjukkan kinerja yang kuat pada tugas-tugas ini, meskipun metodologi pasti (mis., few-shot, chain-of-thought) tidak ditentukan. Sebagai perbandingan, model GPT-4 sebelumnya mencapai skor dalam kisaran 80-90 pada benchmark matematika serupa. Pengguna harus menafsirkan ini sebagai bukti peningkatan kemampuan matematika, tetapi harus memverifikasi kinerja pada masalah matematika domain-spesifik mereka sendiri, karena benchmark mungkin tidak mencakup semua skenario dunia nyata.
Hanya skor AA Math (94.0) yang disediakan dalam informasi yang tersedia. Tidak ada hasil tolok ukur lain, seperti MMLU, HumanEval, atau GSM8K, yang tercantum. Oleh karena itu, tidak mungkin untuk menilai sepenuhnya kemampuan model dalam pengetahuan umum, pengodean, atau pemahaman bahasa. Pengguna disarankan untuk menjalankan evaluasi sendiri pada tugas-tugas yang relevan. Mengingat skor AA Math yang tinggi, seseorang mungkin mengharapkan penalaran yang kuat dalam domain terkait aljabar, tetapi diperlukan kehati-hatian saat mengekstrapolasi ke area lain. Periksa dokumentasi resmi OpenAI untuk serangkaian hasil tolok ukur yang lengkap jika diperlukan.
Angka latensi spesifik untuk openai/gpt-5.1-chat-latest tidak tersedia dalam data yang ada. Performa dapat bervariasi berdasarkan ukuran masukan, panjang keluaran, volume permintaan konkuren, dan beban infrastruktur. Saat diakses melalui OrcaRouter, API menggunakan mode streaming dan non-streaming yang kompatibel dengan standar OpenAI. Waktu inferensi tipikal untuk model besar dengan kapasitas keluaran 16K dapat berkisar dari detik hingga menit tergantung pada kompleksitas permintaan. Pengguna disarankan melakukan pengujian latensi sendiri dengan beban kerja yang realistis. Untuk aplikasi yang memerlukan latensi rendah, pertimbangkan model yang lebih kecil atau model terdistilasi yang merespons lebih cepat. API OrcaRouter mendukung streaming untuk mulai menerima token lebih awal.
Kelebihan: Penalaran matematis yang sangat baik (AA Math 94.0), input multimodal (teks+gambar), batas keluaran yang besar (16K token), dan respons berkualitas premium. Keterbatasan: Biaya per token keluaran lebih tinggi ($10.00/1M) mungkin tidak terjangkau untuk penggunaan volume tinggi; jendela konteks input spesifik tidak diungkapkan; tidak ada skor yang diberikan untuk tolok ukur lain seperti coding atau pemahaman bahasa; latensi mungkin lebih tinggi daripada model yang lebih kecil; hanya input teks dan gambar yang didukung (tanpa audio/video). Selain itu, sebagai model tertutup, fine-tuning tidak tersedia secara publik melalui OrcaRouter. Pengguna harus mempertimbangkan faktor-faktor ini terhadap kebutuhan mereka.
Harga per 1 juta token: $1,25 untuk token input dan $10,00 untuk token output. Tarif ini adalah tarif penyedia (OpenAI) yang diterapkan oleh OrcaRouter tanpa markup. Penagihan didasarkan pada jumlah token yang dikonsumsi, termasuk token prompt dan token yang dihasilkan. Token dari gambar ditagih dengan tarif token input berdasarkan resolusi gambar (tokenisasi tepat per gambar ditentukan oleh OpenAI). Tidak ada biaya tambahan untuk panggilan API selain penggunaan token. Penetapan harga yang transparan ini memungkinkan pengguna untuk memperkirakan biaya: misalnya, permintaan dengan 1.000 token input dan 500 token output akan dikenakan biaya $0,00125 + $0,005 = $0,00625.
Pertukaran utama adalah antara kualitas keluaran dan biaya. Dengan harga $10,00 per juta token keluaran, menghasilkan respons yang panjang dapat menjadi mahal dengan cepat. Misalnya, respons dengan 1.000 token keluaran berbiaya $0,01. Jika aplikasi Anda biasanya menghasilkan ratusan respons seperti itu per jam, biaya dapat terakumulasi. Sebaliknya, biaya masukan relatif rendah ($1,25/1M) sehingga prompt besar kurang menjadi perhatian. Untuk proyek yang sensitif terhadap biaya, pertimbangkan untuk membatasi panjang keluaran melalui parameter max_tokens, atau menggunakan model yang lebih murah untuk tugas yang lebih sederhana. OrcaRouter memungkinkan perutean permintaan yang berbeda ke model yang berbeda, sehingga Anda dapat menyimpan model premium ini hanya untuk langkah penalaran bernilai tinggi.
Fakta yang diberikan tidak menyebutkan diskon, harga volume, atau mekanisme caching. OrcaRouter menerapkan tarif penyedia tanpa markup, yang berarti tidak ada biaya tambahan. Namun, tidak ada informasi yang tersedia tentang apakah OrcaRouter menawarkan caching token (misalnya, caching prefiks umum). Biasanya, API OpenAI sendiri tidak melakukan caching token untuk penagihan; setiap permintaan ditagih secara terpisah. Pengguna harus menganggap tidak ada caching bawaan dan merencanakan penggunaan mereka sesuai untuk menghindari biaya input besar yang berulang. Jika caching penting, pertimbangkan untuk menerapkan lapisan caching Anda sendiri antara aplikasi Anda dan OrcaRouter.
Untuk menggunakan openai/gpt-5.1-chat-latest, atur permintaan API Anda ke URL dasar OrcaRouter: https://api.orcarouter.ai/v1. Sertakan parameter model sebagai "openai/gpt-5.1-chat-latest". Otentikasi dilakukan melalui kunci API (disediakan oleh OrcaRouter) di header Authorization standar. API ini sepenuhnya kompatibel dengan OpenAI, sehingga pustaka klien apa pun yang berfungsi dengan titik akhir chat completions OpenAI akan berfungsi dengan OrcaRouter. Contoh dengan 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": "Selesaikan 2x+3=7"}], "max_tokens": 500}'
Semua parameter penyelesaian obrolan standar dari API OpenAI didukung, termasuk: model (wajib), messages (array dari objek role/content), max_tokens (hingga 16384), temperature, top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, dan stream (boolean). Untuk permintaan multimodal, konten pesan pengguna dapat berupa array dari bagian teks dan gambar. image_url dapat berupa URL atau data base64. Contoh: {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Describe this graph"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/graph.png"}}]}. Pastikan data base64 diawali dengan "data:image/png;base64,".
GPT-4o adalah model multimodal dengan kemampuan serupa (input teks+gambar) dan harga lebih rendah. Harga pasti GPT-4o tidak diberikan di sini, tetapi umumnya lebih murah dari $10.00/1M output. GPT-4o mungkin memiliki cakupan benchmark yang lebih luas. Namun, openai/gpt-5.1-chat-latest mendapat skor 94.0 pada AA Math, yang mungkin lebih tinggi dari skor matematika GPT-4o (meskipun perbandingan resmi tidak diberikan). Jika prioritas Anda adalah akurasi matematika, model ini mungkin lebih disukai. Jika Anda membutuhkan penalaran multimodal umum dengan biaya lebih rendah, GPT-4o bisa lebih ekonomis. OrcaRouter mendukung kedua model, sehingga pengguna dapat menguji pada data mereka sendiri.
Karena ini adalah "gpt-5.1-chat-latest", ini adalah iterasi yang lebih baru dalam seri GPT-5. Perbedaan spesifik dari misalnya gpt-5.0 tidak didokumentasikan. Skor AA Math sebesar 94.0 mungkin merupakan peningkatan dibandingkan versi sebelumnya, tetapi tidak ada tolok ukur perbandingan yang disediakan. Model ini mempertahankan skema API dan struktur harga yang sama dengan model GPT-5 lainnya. Pengguna yang meningkatkan dari GPT-5 sebelumnya harus mengevaluasi kinerja pada tugas mereka untuk mengukur keuntungan apa pun. Tidak ada perubahan yang diketahui dalam output maksimum (16K) atau modalitas input. Untuk kompatibilitas mundur, ID model berbeda, sehingga perubahan kode pada string model diperlukan.
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-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| 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-5.1-chat-latestBuka @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