OpenAI GPT-5.1 Chat: massimo output 16K, input testo+immagine, AA Math 94.0, accessibile tramite OrcaRouter.
openai/gpt-5.1-chat-latest è un modello linguistico di grandi dimensioni sviluppato da OpenAI, ottimizzato per interazioni basate su chat. Accetta sia input di testo che di immagini e può generare…
openai/gpt-5.1-chat-latest è un modello che accetta input di testo e immagini, in grado di generare risposte simili a quelle umane, codice e output strutturati. La sua forza principale è il ragionamento matematico, come dimostrato dal suo punteggio di 94.0 nel benchmark AA Math. Può risolvere equazioni complesse, spiegare soluzioni passo dopo passo e lavorare con la notazione matematica. Il modello gestisce anche conversazioni generali, l'aderenza alle istruzioni e la scrittura creativa. Con un massimo di 16K token di output, può produrre contenuti di lunga durata come report dettagliati, dialoghi multi-turno e ampi segmenti di codice. La comprensione delle immagini consente l'analisi di diagrammi, grafici e appunti scritti a mano, permettendo casi d'uso come l'interpretazione di grafici e la risoluzione visiva di problemi.
Casi d'uso ottimali includono tutoraggio matematico, dimostrazione automatica di teoremi e analisi precisa dei dati dove ogni passo deve essere verificato. Il punteggio AA Math di 94,0 del modello lo rende adatto per piattaforme educative STEM che necessitano di generare soluzioni e spiegazioni corrette. L'input multimodale consente l'elaborazione di immagini contenenti equazioni, diagrammi o visualizzazioni di dati, prezioso in contesti di ricerca scientifica e ingegneria. La capacità di output lungo supporta la generazione di documentazione esaustiva, pseudo-codice o sistemi di dialogo che richiedono contesto esteso. Per chat generiche che non coinvolgono ragionamenti complessi, un modello più economico potrebbe essere più conveniente; gpt-5.1-chat-latest è meglio riservarlo per compiti che sfruttano i suoi punti di forza matematici e multimodali.
Per query semplici, ricerche fattuali o attività che non richiedono ragionamento matematico, il costo più elevato di questo modello potrebbe non essere giustificato. I token di output costano $10.00 per 1M token – significativamente più dei token di input. Se la tua applicazione produce risposte lunghe ma non complesse dal punto di vista matematico, considera un modello meno costoso come GPT-4o mini di OpenAI o GPT-3.5 Turbo, che possono gestire conversazioni di base a costo inferiore. Allo stesso modo, se il tuo carico di lavoro è prevalentemente di input ma con pochi output, il prezzo degli input ($1.25/1M) è moderato, ma ancora superiore alle alternative. Utilizza questo modello in modo strategico per compiti di ragionamento ad alto valore; per l'elaborazione in batch di query semplici, indirizzale a modelli più economici tramite l'API di OrcaRouter per ottimizzare la spesa.
Il modello accetta immagini come parte dell'input, insieme al testo. Le immagini possono essere fornite come URL o dati codificati in base64 nel contenuto del messaggio dell'utente. Il modello elabora le informazioni visive per estrarne il significato, ad esempio leggendo testo da uno screenshot, interpretando un grafico o comprendendo un diagramma. Non esiste un modello di visione separato; la capacità multimodale è integrata. Questo è utile per applicazioni come l'analisi di grafici nei report finanziari, la risoluzione di problemi di geometria da figure scritte a mano o la conversione di foto di lavagne in spiegazioni testuali. Nota che i costi di elaborazione delle immagini sono inclusi nel prezzo dei token di input; le immagini vengono tipicamente tokenizzate in base alla risoluzione. Per risultati ottimali, fornisci immagini chiare e ad alta risoluzione.
Il modello ha ottenuto un punteggio di 94.0 sul benchmark AA Math. AA Math (Algebra Avanzata) è un set di test di problemi matematici che valutano il ragionamento algebrico, la manipolazione simbolica e la correttezza aritmetica. Un punteggio di 94.0 indica una buona performance in questi compiti, sebbene la metodologia esatta (ad esempio, few-shot, chain-of-thought) non sia specificata. Per confronto, i precedenti modelli GPT-4 hanno ottenuto punteggi nell'intervallo 80-90 su benchmark matematici simili. Gli utenti dovrebbero interpretare questo come prova di una migliorata capacità matematica, ma dovrebbero verificare le prestazioni sui propri problemi matematici specifici del dominio, poiché i benchmark potrebbero non coprire tutti gli scenari del mondo reale.
Nelle informazioni disponibili è fornito solo il punteggio AA Math (94.0). Non sono elencati altri risultati di benchmark, come MMLU, HumanEval o GSM8K. Pertanto, non è possibile valutare appieno le capacità del modello in ambiti come conoscenza generale, programmazione o comprensione linguistica. Si consiglia agli utenti di eseguire una propria valutazione su compiti pertinenti. Considerando l'alto punteggio AA Math, ci si potrebbe aspettare una forte capacità di ragionamento in domini legati all'algebra, ma è opportuno usare cautela nell'estrapolare ad altre aree. Se necessario, consultare la documentazione ufficiale di OpenAI per un set completo di risultati dei benchmark.
I dati specifici sulla latenza per openai/gpt-5.1-chat-latest non sono forniti nei dati disponibili. Le prestazioni possono variare in base alla dimensione dell'input, alla lunghezza dell'output, al volume di richieste concorrenti e al carico dell'infrastruttura. Quando si accede tramite OrcaRouter, l'API utilizza le modalità di streaming e non-streaming standard compatibili con OpenAI. I tempi tipici di inferenza per modelli grandi con capacità di output di 16K possono variare da secondi a minuti, a seconda della complessità della richiesta. Gli utenti dovrebbero condurre i propri test di latenza con carichi di lavoro realistici. Per applicazioni che richiedono bassa latenza, si considerino modelli più piccoli o distillati che rispondono più velocemente. L'API di OrcaRouter supporta lo streaming per iniziare a ricevere i token prima.
Punti di forza: eccellente ragionamento matematico (AA Math 94.0), input multimodale (testo+immagine), limite di output generoso (16K token) e risposte di qualità premium. Limitazioni: costo più elevato per token di output ($10.00/1M) può essere proibitivo per uso ad alto volume di output; finestra di contesto di input specifica non divulgata; nessun punteggio fornito per altri benchmark come codifica o comprensione del linguaggio; la latenza può essere più alta rispetto a modelli più piccoli; supporto solo input di testo e immagini (nessun audio/video). Inoltre, come modello chiuso, l'ottimizzazione fine non è disponibile pubblicamente tramite OrcaRouter. Gli utenti dovrebbero valutare questi fattori rispetto alle loro esigenze.
Il prezzo è per 1 milione di token: $1.25 per i token di input e $10.00 per i token di output. Queste tariffe sono quelle del fornitore (OpenAI) applicate da OrcaRouter senza alcun ricarico. La fatturazione si basa sul numero di token consumati, contando sia i token di prompt che quelli generati. I token provenienti dalle immagini vengono fatturati alla tariffa dei token di input in base alla risoluzione dell'immagine (la tokenizzazione esatta per immagine è definita da OpenAI). Non ci sono costi aggiuntivi per le chiamate API oltre al consumo di token. Questa tariffazione trasparente consente agli utenti di stimare i costi: ad esempio, una richiesta con 1,000 token di input e 500 token di output costerebbe $0.00125 + $0.005 = $0.00625.
Il principale compromesso è tra qualità dell'output e costo. A $10.00 per milione di token di output, generare risposte lunghe può diventare rapidamente costoso. Ad esempio, una risposta di 1.000 token di output costa $0.01. Se la tua applicazione genera abitualmente centinaia di tali risposte all'ora, il costo può accumularsi. Al contrario, i costi di input sono relativamente bassi ($1.25/1M), quindi i prompt grandi sono meno preoccupanti. Per progetti sensibili ai costi, considera di limitare la lunghezza dell'output tramite il parametro max_tokens, o utilizzando un modello più economico per compiti più semplici. OrcaRouter consente di instradare richieste diverse a modelli diversi, così da riservare questo modello premium solo per passaggi di ragionamento di alto valore.
I fatti forniti non menzionano sconti, prezzi basati sul volume o meccanismi di caching. OrcaRouter applica la tariffa del fornitore senza margine, ovvero senza costi aggiuntivi. Tuttavia, non sono disponibili informazioni sul fatto che OrcaRouter offra caching dei token (ad esempio, caching di prefissi comuni). Di solito, l'API di OpenAI non esegue il caching dei token ai fini della fatturazione; ogni richiesta viene fatturata separatamente. Gli utenti dovrebbero presupporre l'assenza di caching integrato e pianificare il proprio utilizzo di conseguenza per evitare costi elevati ripetuti per input di grandi dimensioni. Se il caching è fondamentale, si consiglia di implementare un proprio livello di caching tra l'applicazione e OrcaRouter.
Per utilizzare openai/gpt-5.1-chat-latest, imposta le tue richieste API sull'URL di base di OrcaRouter: https://api.orcarouter.ai/v1. Includi il parametro model come "openai/gpt-5.1-chat-latest". L'autenticazione avviene tramite una chiave API (fornita da OrcaRouter) nell'intestazione standard Authorization. L'API è completamente compatibile con OpenAI, quindi qualsiasi libreria client che funzioni con l'endpoint di chat completions di OpenAI funzionerà con OrcaRouter. Esempio con 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}'
Tutti i parametri standard di completamento chat dell'API OpenAI sono supportati, inclusi: model (obbligatorio), messages (array di oggetti role/content), max_tokens (fino a 16384), temperature, top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user e stream (booleano). Per le richieste multimodali, il contenuto del messaggio utente può essere un array di parti di testo e immagini. image_url può essere un URL o dati base64. Esempio: {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Describe this graph"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/graph.png"}}]}. Assicurati che i dati base64 siano preceduti da "data:image/png;base64,".
GPT-4o è un modello multimodale con capacità simili (input testo+immagine) e prezzi più bassi. Il prezzo esatto di GPT-4o non è fornito qui, ma è generalmente più economico di $10.00/1M output. GPT-4o potrebbe avere una copertura di benchmark più ampia. Tuttavia, openai/gpt-5.1-chat-latest ha ottenuto 94.0 su AA Math, che potrebbe essere superiore ai punteggi matematici di GPT-4o (anche se non vengono forniti confronti ufficiali). Se la tua priorità è l'accuratezza matematica, questo modello potrebbe essere preferibile. Se hai bisogno di ragionamento multimodale generale a costo inferiore, GPT-4o potrebbe essere più economico. OrcaRouter supporta entrambi i modelli, quindi gli utenti possono testarli sui propri dati.
Poiché questo è "gpt-5.1-chat-latest", si tratta di una iterazione più recente all'interno della serie GPT-5. Le differenze specifiche rispetto a, ad esempio, gpt-5.0 non sono documentate. Il punteggio AA Math di 94.0 potrebbe essere un miglioramento rispetto alle versioni precedenti, ma non vengono forniti benchmark comparativi. Il modello mantiene lo stesso schema API e la stessa struttura dei prezzi degli altri modelli GPT-5. Gli utenti che effettuano l'upgrade da una versione precedente di GPT-5 dovrebbero valutare le prestazioni sui propri compiti per misurare eventuali miglioramenti. Non vi sono cambiamenti noti nell'output massimo (16K) o nelle modalità di input. Per la compatibilità all'indietro, l'ID del modello è diverso, quindi sono necessarie modifiche al codice per la stringa del modello.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.1-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 |
| 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-chat-latestApri @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