OpenAI GPT-5.1-2025-11-13: 400k di contesto, AA Math 94.0, tramite OrcaRouter API
OpenAI GPT-5.1-2025-11-13 è un modello capace della serie GPT-5 di OpenAI, datato 13 novembre 2025. Supporta una finestra di contesto di 400.000 token e un output massimo di 128.000 token. Il modello…
Il modello eccelle nel ragionamento matematico, come dimostrato dal suo punteggio AA Math di 94.0. Può eseguire calcoli complessi, risolvere problemi testuali a più passaggi e lavorare con concetti matematici avanzati. Oltre alla matematica, supporta la comprensione e la generazione del linguaggio naturale generale in vari domini. La capacità multimodale gli permette di interpretare immagini e file, rendendolo utile per compiti che combinano informazioni visive e testuali, come spiegare un grafico o estrarre dati da un documento scansionato. Supporta anche la generazione di codice, traduzione, riassunto e scrittura creativa, in linea con altri modelli di livello GPT-5.
Mentre GPT-5.1-2025-11-13 offre elevate capacità, ha un prezzo superiore rispetto a molti modelli alternativi: $1.25 per 1M token in input e $10.00 per 1M token in output. Per attività che non richiedono la finestra di contesto completa di 400k, ragionamenti matematici avanzati o input multimodali, un modello più piccolo ed economico disponibile su OrcaRouter potrebbe essere più conveniente. Ad esempio, se il tuo compito è una semplice classificazione del testo, chat brevi o riepiloghi standard, considera modelli come GPT-4o-mini o Claude 3 Haiku per ridurre i costi. Inoltre, se la latenza è un problema, i modelli più piccoli in genere rispondono più velocemente. Usa questo modello per attività di ragionamento ad alto rischio o quando hai bisogno di un'ampia finestra di contesto.
Sì, il modello accetta la modalità di input di file oltre a immagini e testo. I file possono essere caricati direttamente come parte della richiesta API e il modello leggerà ed elaborerà il loro contenuto. I tipi di file supportati includono tipicamente PDF, documenti Word, testo semplice e possibilmente fogli di calcolo, anche se l'elenco esatto dipende dall'implementazione di OpenAI. Il modello può estrarre testo da questi file e integrare tali informazioni nel suo ragionamento. Questo è utile per attività come riassumere un rapporto in PDF, rispondere a domande basate su un articolo di ricerca o analizzare dati tabellari. Tuttavia, il modello potrebbe non gestire perfettamente documenti altamente formattati o scansionati; considera la pre-elaborazione per ottenere i migliori risultati.
La valutazione AA Math (Advanced Automated Math) verifica la capacità di un modello di risolvere problemi matematici complessi in vari sottocampi, tra cui algebra, calcolo, statistica e geometria. Un punteggio di 94.0 indica che il modello ha risposto correttamente al 94% delle domande di benchmark, collocandolo tra i modelli con le migliori prestazioni per il ragionamento matematico. Nella pratica, ciò significa che il modello può gestire in modo affidabile compiti matematici impegnativi come dimostrazioni a più passaggi, problem solving applicato e calcoli legati alla fisica. Tuttavia, nessun modello è perfetto e gli utenti dovrebbero verificare i risultati critici, specialmente per problemi matematici nuovi o aperti. Il punteggio si basa su un insieme di test specifico e potrebbe non essere generalizzabile a tutti i compiti del mondo reale.
I dati esatti sulla latenza non sono forniti nei dati disponibili, ma in generale i modelli con ampie finestre di contesto e limiti di output elevati hanno tempi di inferenza più lunghi a causa dei maggiori requisiti di memoria e calcolo. La velocità effettiva dipende da fattori come il numero di token di input e output, il carico del server e l'infrastruttura API. L'API di OrcaRouter fornisce endpoint standard compatibili con OpenAI; ci si può aspettare una latenza compresa tra diversi secondi e decine di secondi per generazioni lunghe. Le risposte in streaming possono ridurre il tempo al primo token. Per applicazioni sensibili alla latenza, si consiglia di testare prima con input piccoli o di utilizzare un modello più piccolo e veloce se la velocità è critica.
Nonostante il suo alto punteggio nei benchmark matematici, il modello può ancora produrre errori su problemi rari o estremamente complessi, specialmente quelli che richiedono passaggi intermedi precisi. L'ampia finestra di contesto non garantisce un recupero perfetto delle informazioni dall'inizio dell'input; i modelli possono mostrare un bias verso le informazioni recenti. La comprensione multimodale, sebbene presente, può avere difficoltà con immagini ambigue o di bassa qualità. Il prezzo è più alto rispetto a molte alternative, quindi potrebbe non essere conveniente per compiti semplici. Inoltre, essendo un modello snapshot del novembre 2025, potrebbe non incorporare conoscenze o eventi successivi a quella data. L'uso del modello tramite OrcaRouter non modifica queste limitazioni di base.
Il prezzo per questo modello è di $1.25 per 1 milione di token di input e $10.00 per 1 milione di token di output. Queste tariffe vengono fatturate al tasso del fornitore senza markup, il che significa che paghi esattamente quanto OpenAI addebita—OrcaRouter non aggiunge alcuna commissione extra. Questo è vantaggioso per gli utenti che desiderano un prezzo prevedibile e trasparente. Nota che i conteggi dei token includono sia il prompt che la generazione. Se utilizzi una finestra di contesto ampia di 400k token come input, il costo per quella singola richiesta sarebbe di $0.50 (400k token a $1.25/M). I costi di output si aggiungono separatamente. Per confronto, i modelli più piccoli su OrcaRouter potrebbero costare una frazione di questo per token.
Il principale compromesso è il costo più elevato per token rispetto ai modelli più piccoli. Sebbene il modello offra capacità avanzate, gli utenti dovrebbero stimare i volumi tipici di token in input e output per decidere se la spesa è giustificata. Ad esempio, se si generano frequentemente output lunghi (es. 50k token), il costo di output a $10/M sarebbe di $0,50 per richiesta. Per applicazioni ad alto volume, i costi possono accumularsi rapidamente. Considera di memorizzare nella cache le risposte quando possibile per evitare elaborazioni ripetute. OrcaRouter non offre sconti aggiuntivi o livelli speciali per questo modello; i prezzi sono trasparenti. Se il budget è limitato, esplora alternative più economiche come GPT-4o-mini (se disponibile) o altri provider su OrcaRouter.
OrcaRouter fornisce accesso API standard ma non memorizza intrinsecamente le risposte nella cache; la memorizzazione nella cache è responsabilità dell'utente. Puoi implementare un tuo livello di caching per richieste identiche al fine di ridurre l'utilizzo di token e i costi. L'API di OrcaRouter è stateless: ogni richiesta viene elaborata in modo indipendente. Per progetti a lungo termine, considera l'utilizzo di tecniche di caching dei prompt, come suddividere saggiamente contesti grandi o riutilizzare gli embeddings. Non ci sono funzionalità di fatturazione speciali come sconti batch per questo modello. Il prezzo a margine zero semplifica la definizione del budget, ma non include strumenti di ottimizzazione integrati.
Accedi al modello tramite l'API compatibile con OpenAI di OrcaRouter. Imposta l'URL base su https://api.orcarouter.ai/v1. Usa l'ID modello "openai/gpt-5.1-2025-11-13" nel corpo della richiesta. L'API supporta i parametri standard di OpenAI come messages, max_tokens, temperature, top_p, ecc. Ad esempio, per creare un completamento chat, effettua una richiesta POST a /chat/completions con il parametro model impostato su "openai/gpt-5.1-2025-11-13". Puoi anche includere contenuti di immagini o file nei messaggi utilizzando i tipi di contenuto appropriati (ad es. image_url). Assicurati di avere una chiave API valida da OrcaRouter per l'autenticazione.
I parametri comuni includono max_tokens (fino a 128.000), temperature (0-2 per la casualità), top_p (campionamento del nucleo), frequency_penalty, presence_penalty, stop sequences e stream (boolean per lo streaming). La finestra di contesto è di 400.000 token, quindi assicurati che il tuo input non superi tale totale (inclusi i messaggi di sistema e assistente). Puoi anche specificare il parametro response_format se supportato (ad es. json_object) per forzare un output strutturato. OrcaRouter passa questi parametri direttamente al modello OpenAI sottostante. Per contenuti multimodali, usa l'array 'content' nei messaggi con parti contenenti testo e dati di immagini/file.
Sì, la migrazione è semplice perché OrcaRouter offre un'API compatibile con OpenAI. La maggior parte del codice esistente che utilizza gli SDK OpenAI per Python o Node può essere modificato cambiando base_url e la chiave API. L'ID del modello su OrcaRouter è "openai/gpt-5.1-2025-11-13" (notare il prefisso). Non sono necessarie altre modifiche ai corpi delle richieste o alla gestione delle risposte. Se stavi utilizzando l'API di un altro fornitore che segue anch'essa gli standard OpenAI, puoi semplicemente aggiornare l'endpoint. OrcaRouter offre prezzi senza markup, quindi i costi potrebbero essere simili o inferiori a seconda dei markup precedenti.
Rispetto ai precedenti modelli GPT-4, GPT-5.1 offre una finestra di contesto più ampia (400k vs 128k tipicamente), un limite di output più alto (128k vs 4k-32k) e un punteggio AA Math significativamente migliore (94.0 vs inferiore). Supporta anche input di immagini e file, che GPT-4 non aveva nativamente. Tuttavia, è più costoso per token rispetto a GPT-4o o GPT-4o-mini. Rispetto a GPT-5.0 (se disponibile), questa snapshot potrebbe presentare miglioramenti, ma i dettagli non sono pubblici. Per gli utenti che necessitano di meno token o costi inferiori, GPT-4o-mini offre un'alternativa più veloce ed economica con una qualità ragionevole.
Le valutazioni dipendono da benchmark specifici. Il punteggio AA Math di 94.0 è un forte indicatore per il ragionamento, ma altri modelli come Claude 3.5 Sonnet eccellono nella programmazione e nella sicurezza sfumata. La finestra di contesto di 400k corrisponde o supera la maggior parte dei modelli concorrenti (ad esempio, Claude 3.5 Sonnet offre 200k). Le capacità modali variano; alcuni concorrenti gestiscono anche immagini e file. Prezzi: GPT-5.1 a $1.25/1M input è più costoso di alcuni, ma in linea con le offerte premium. Per compiti matematici, questo modello potrebbe superare; per scrittura creativa o riassunti, alternative potrebbero bastare. Gli utenti dovrebbero valutare in base al loro caso d'uso specifico.
Può essere utilizzato in produzione grazie all'elevato contesto e al forte ragionamento, ma il costo è un fattore chiave. A $10/1M token di output, la generazione ad alto volume può diventare costosa. Il modello è accessibile tramite l'affidabile API di OrcaRouter, che offre uptime e prestazioni standard. Tuttavia, per una scalabilità estrema, considera l'implementazione di caching, ottimizzazione dei prompt e possibilmente l'utilizzo di un modello più economico per sotto-attività più semplici. La latenza del modello potrebbe anche essere superiore rispetto alle alternative più piccole. Se la tua applicazione richiede risposte in tempo reale, testala accuratamente. Nel complesso, è una scelta premium per attività premium.
Le differenze principali includono: finestra di contesto più ampia (400k vs tipicamente 128k), output massimo più lungo (128k vs 16k per GPT-4o), punteggio AA Math più alto (94.0 vs inferiore) e supporto per la modalità di input file oltre a immagine e testo. Il prezzo è più alto per GPT-5.1: $1.25/$10 per milione di token rispetto a circa $2.50/$10 per GPT-4o (il preciso dipende dal modello). Quindi GPT-5.1 è più economico in input ma uguale in output? In realtà l'input di GPT-4o è $2.50/M, output $10/M, quindi l'input di GPT-5.1 è più economico. Ma GPT-4o ha velocità generalmente più elevate. Per attività multimodali e ad alta intensità matematica che richiedono un ampio contesto, GPT-5.1 è probabilmente superiore.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.1-2025-11-13",
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 |
| Lettura cache / 1M | $0.125 |
| Valuta | USD |
Stima basata sul prezzo di listino
Solo una stima — il numero effettivo di token dipende dal tokenizzatore del provider.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-2025-11-13Apri @misc{orcarouter_gpt_5_1_2025_11_13,
title = {openai/gpt-5.1-2025-11-13 API},
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}openai. (n.d.). openai/gpt-5.1-2025-11-13 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.1-2025-11-13