GPT-5.1はGPT-5シリーズの最新のフロンティアグレードモデルであり、GPT-5と比較して、より強力な汎用推論、改善された指示遵守、そしてより自然な会話スタイルを提供します。適応型推論を使用しています...
OpenAI GPT-5.1は、OpenAIによって開発された大規模言語モデルです。自然言語とコードの処理および生成を目的として設計されており、画像、テキスト、ファイルの入力をサポートしています。このモデルは、OpenAI互換のエンドポイントを提供するOrcaRouterのAPIを介してアクセスされます。そのアーキテクチャは以前のGPTの反復を基盤としており、400,000トークンのコンテキストウ…
GPT-5.1は、自然言語とコードに関する幅広いタスクを実行できます。これには、テキスト生成、要約、翻訳、質疑応答、コード作成とデバッグ、数学的推論が含まれます。94.0のAA Mathスコアは、代数や算数の問題を解く高度な能力を示しています。また、画像入力もサポートしており、視覚的な質問応答、画像キャプション生成、図表の分析が可能です。ファイル入力により、PDF、Wordファイル、スプレッドシートなどのアップロードされた文書を読み取り、処理できます。大きなコンテキストウィンドウのおかげで、GPT-5.1は長い文書の複数のセクションを相互参照したり、非常に長い対話の一貫性を維持する必要があるタスクを処理できます。
はい、GPT-5.1は画像、テキスト、ファイルの形式で入力を受け付けます。つまり、写真やスクリーンショット、図などの画像をテキストプロンプトとともに提供すると、モデルが視覚的な内容を解釈します。ファイル入力では、文書をアップロードでき、モデルがそれを読み取り、推論に組み込むことができます。これらのモダリティの組み合わせにより、GPT-5.1はスキャン文書からの情報抽出、レポート内の図表分析、アップロードされたファイルの内容要約などのタスクに適しています。OrcaRouterは、標準的なリクエスト形式を用いたOpenAI互換APIを通じて、これらの入力タイプをサポートしています。画像やファイルの処理は、入力がそれに応じてトークン化されるため、トークン使用量が増加する可能性があることに注意してください。
GPT-5.1の価格は、入力トークン100万あたり1.25ドル、出力トークン100万あたり10.00ドルであり、これは多くの小規模または旧モデルよりも高額です。タスクに40万トークンのコンテキストウィンドウ、画像・ファイル入力のサポート、またはAA Mathスコアが示す数学的推論レベルが必要でない場合、OrcaRouter上でより安価な代替モデルを選択する方が費用対効果が高いことがあります。例えば、短いテキスト生成や簡単な質問応答のみが必要であれば、トークンあたりのコストが低いモデルで十分な場合があります。さらに、アプリケーションが小さい出力長を許容できる場合やマルチモーダル機能を必要としない場合、より低コストで同様の結果を得ることが可能です。OrcaRouterはさまざまなプロバイダーのモデルを提供しており、特定のユースケースに最適な能力と価格のバランスを選択できます。
GPT-5.1は、大規模なコンテキストウィンドウ、高い出力制限、マルチモーダル入力サポートを活用するユースケースで優れた性能を発揮します。最適なユースケースは以下の通りです。(1) 法的契約書、研究論文、書籍全体などの非常に長い文書の処理と要約。(2) AA Mathスコアが高いパフォーマンスを示す高度な数学的問題解決や個別指導。(3) 医療画像や図などの画像をテキストと併せて解釈するマルチモーダルタスク。(4) 数千ターンにわたってコンテキストを維持する会話エージェントの構築。(5) アップロードされたファイルに埋め込まれた複雑なデータセットの分析。これらのシナリオは、モデルが大きな入力データを処理し、コンテキストを失うことなく長く一貫性のある出力を生成する能力を活用しています。
GPT-5.1はAA Mathベンチマークで94.0を記録しました。AA Mathは、数学的推論能力を評価するために設計されたデータセットであり、標準的な高校上級レベルまたは大学初級レベルの代数および算術問題に焦点を当てています。94.0というスコアは、このベンチマークの問題の94%をモデルが正しく回答したことを示しており、数式、方程式、文章問題を解く高い能力を示唆しています。ただし、ベンチマークはすべての実世界のシナリオを網羅しているわけではなく、問題の複雑さや表現によって性能は変わる可能性があります。このスコアはモデル間の数学的推論を比較するための定量的な指標を提供しますが、モデル選択の唯一の要素とすべきではありません。
AA Mathベンチマークを超えて、GPT-5.1のアーキテクチャはドメイン横断的な一般的な推論向けに設計されています。その大きなコンテキストウィンドウにより、回答を生成する前に広範な証拠を考慮できるため、入力の多くの部分から情報を統合する必要があるタスクの性能が向上します。このモデルは、適切なプロンプトを与えられると段階的な推論をサポートします。ユーザーは、他の大規模言語モデルと同様に、GPT-5.1も特にニッチな分野や高度に専門化されたトピックにおいて、もっともらしく聞こえるが誤った推論を生成する可能性があることを認識すべきです。単一のベンチマークでモデルの推論能力を完全に捉えることはできません。AA Mathスコアはあくまで一つのデータポイントです。重要なアプリケーションでは、出力の人間による検証が推奨されます。
GPT-5.1は強力な機能を提供しますが、限界もあります。特にトレーニングデータの範囲外のトピックやリアルタイム情報が必要な場合、不正確または無意味な回答を生成する可能性があります。このモデルは、他のツールを介して明示的に接続しない限り、インターネットにアクセスできません。マルチモーダル機能は備えていますが、細かい視覚タスクにおいて専用のビジョンモデルには及ばない場合があります。400kのコンテキストウィンドウは大きいものの、すべての詳細を完璧に想起できるわけではなく、コンテキストの初期の情報を見落としたり誤解釈したりする可能性があります。さらに、価格は比較的高いため、大量使用時にはコストが要因となることがあります。ユーザーは特定のタスクでモデルを徹底的にテストし、その強みと弱みを理解すべきです。
GPT-5.1のレイテンシは、入力の長さ、出力の長さ、OpenAIのインフラストラクチャへの現在の負荷などの要因によって異なります。OrcaRouterはゲートウェイとして機能し、プロバイダーのAPIに本来備わっているもの以外の大きなオーバーヘッドを追加しません。長い入力や大きな出力の場合、処理時間はトークン数にほぼ比例して増加します。モデルの最大出力が128,000トークンであるため、非常に長い応答を生成するには数分かかる場合があります。リアルタイムアプリケーションでは、より短い出力やより小さなモデルの使用を検討してください。OrcaRouterは専用のスループット保証を提供しません。ユーザーは期待されるレイテンシの数値についてOpenAIのドキュメントを参照する必要があります。一般的なガイダンスとして、中程度の長さの入力（数千トークン）に対する標準的な応答は数秒以内に配信されます。
OrcaRouterはGPT-5.1の価格をプロバイダー料金そのままで、一切のマークアップなしで設定しています。入力トークン100万あたり1.25ドル、出力トークン100万あたり10.00ドルです。入力トークンには、すべてのテキスト、画像トークン（画像解像度に基づく）、およびファイルコンテンツトークンが含まれます。出力トークンは、モデルが応答として生成したトークンです。隠れた料金はなく、OrcaRouterは追加料金を一切課しません。価格はトークン単位であるため、総コストは使用量に依存します。一般的な10,000トークンの入力と2,000トークンの出力の場合、コストは約0.0125ドル（入力）+ 0.02ドル（出力）= 0.0325ドルとなります。大規模なタスクではコストが積み重なりますが、OrcaRouterの透明な価格設定により、経費を正確に見積もることができます。
GPT-5.1のコストは、OrcaRouterで利用可能な他の多くのモデルよりも高くなっています。その代わりに、40万トークンのコンテキストウィンドウ、12万8000トークンの出力、マルチモーダル入力のサポートが利用できます。アプリケーションでこれらの機能が必要ない場合は、より安価なモデルを使用することでコストを削減できます。逆に、非常に長いドキュメントを処理する必要がある場合や、拡張された出力を生成する必要がある場合は、GPT-5.1の方が、複数回の呼び出しや手動でのチャンク分割が必要な小さなモデルを使用するよりも効率的かもしれません。トークンあたりの価格は固定されており、OrcaRouterはボリュームディスカウントや特別価格を提供していません。ただし、マークアップがないため、OpenAIを直接使用する場合と同じ料金を支払うことになります。典型的なトークン使用量を評価して、その能力が費用に見合うかどうかを判断してください。
提供された情報によると、OrcaRouterはキャッシュ割引や同一入力の繰り返しに対する価格引き下げを宣伝していません。GPT-5.1の価格設定は、消費されたトークンごとに厳密に課金され、プロバイダーのレートで請求されます。一部のプロバイダーはキャッシュされたコンテンツに対して割引料金を提供していますが、これは与えられた事実には反映されていません。OrcaRouterのモデルカタログには、異なる価格設定の他のモデルが含まれている可能性がありますが、GPT-5.1の場合、コストはキャッシュに関係なく、入力トークン100万個あたり1.25ドル、出力トークン100万個あたり10.00ドルです。ユーザーは、すべてのトークンがこれらのレートで課金されると想定する必要があります。高い反復性を持つアプリケーションでは、モデルがコンテキストウィンドウを活用して再処理を回避できるかどうかを検討してください。ただし、トークンコストは入力に対しても適用されます。
OrcaRouterは、OpenAIの直接APIと同じレートでGPT-5.1を課金します。入力トークン100万トークンあたり1.25ドル、出力トークン100万トークンあたり10.00ドルで、マークアップは一切ありません。したがって、OrcaRouterを使用してもトークンあたりのコストは増加しません。OrcaRouterを使用する利点は、複数のプロバイダをサポートする単一のAPIゲートウェイの利便性により、統合を簡素化できる可能性があることです。既にOpenAIアカウントをお持ちであれば、直接モデルにアクセスすることもできますが、OrcaRouterはOpenAI互換のAPIを提供しているため、移行は簡単です。OrcaRouterのエンドポイントを使用するための追加料金はありません。トレードオフとしては、OrcaRouterのインフラには独自のレート制限とサポートポリシーがあり、それらはOpenAIのものと異なる可能性があることです。
GPT-5.1を呼び出すには、OrcaRouterのOpenAI互換APIをベースURL https://api.orcarouter.ai/v1 で使用します。モデルパラメータに「openai/gpt-5.1」を設定してください。このAPIは標準的なチャット補完エンドポイント（例：POST /chat/completions）をサポートしています。認証は、OrcaRouterアカウントから取得したAPIキーを使用して行われます。リクエストを送信するには、リクエストボディにモデルIDとメッセージ（またはプロンプト）を含めます。例えば、Pythonでopenaiライブラリを使用する場合、openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1"、openai.api_key = your_key と設定し、openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.1", messages=[...]) を呼び出します。リクエスト形式はOpenAIの仕様に従っているため、既存のコードの多くは若干の変更で再利用できます。
OrcaRouterのAPIを介してGPT-5.1を呼び出す場合、OpenAIのチャット補完APIの標準パラメータをすべて使用できます。これには以下が含まれます：model（必須、"openai/gpt-5.1"に設定）、messages（メッセージオブジェクトのリスト）、max_tokens（最大128000）、temperature、top_p、n、stop、presence_penalty、frequency_penalty、logit_bias、user、stream。画像やファイルの入力については、OpenAIのマルチモーダル形式で指定されている適切なコンテンツタイプを使用して、メッセージコンテンツ内に含めることができます。APIは、リクエストの一部として関数を渡す場合、関数呼び出しもサポートします。OrcaRouterは、OpenAI仕様を超える独自のパラメータを導入しません。モデルが他のモデル用に文書化されたすべてのパラメータを正確にサポートするとは限らないことに注意してください。入手可能な場合は、gpt-5.1に関するOpenAIのドキュメントを参照してください。
OpenAIの直接APIからOrcaRouterへの移行は、API互換性があるため簡単です。主な手順は以下の通りです：(1) OrcaRouterアカウントに登録し、APIキーを取得します。(2) コード内でベースURLを「https://api.openai.com」から「https://api.orcarouter.ai/v1」に変更します。(3) 正確なモデル名を使用していた場合は、モデル名を「gpt-5.1」から「openai/gpt-5.1」に変更します。(4) OpenAIのAPIキーをOrcaRouterのAPIキーに置き換えます。(5) 簡単なリクエストでテストします。リクエストとレスポンスの形式は同一であるため、その他の変更は不要です。OrcaRouterは追加のヘッダーやパラメーターを追加しません。これにより、アプリケーションロジックを書き換えることなくプロバイダーを切り替えることができ、OrcaRouterによる複数のモデルプロバイダーの集中管理の恩恵を受けられます。
OrcaRouterのAPIの認証は、APIキーを使用して行われます。このキーをAuthorizationヘッダーに"Bearer YOUR_ORCAROUTER_API_KEY"として含めます。すべてのOpenAI互換エンドポイントのベースURLはhttps://api.orcarouter.ai/v1です。例として、curlコマンド: 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"}]}'。APIキーが適切な権限を持っていることを確認してください。OrcaRouterは追加の認証方法を必要としません。APIエンドポイントはHTTPS経由で公開されています。本番環境では、APIキーを安全に保管し、環境変数を使用することを検討してください。
OpenAIのGPT-4モデル（例：GPT-4 Turbo）と比較して、GPT-5.1はより大きなコンテキストウィンドウ（400k対一般的な128k）とより高い最大出力（128k対4kまたは16k）を提供します。価格は高くなっています：GPT-4 Turboは発表時に100万トークンあたり10ドル/30ドル（入力/出力）でしたが、GPT-5.1は1.25ドル/10ドルです。AA MathスコアはGPT-4には提供されていないため、直接比較はできません。GPT-5.1はファイル入力をサポートしており、GPT-4 Turboは専用モダリティとして正式にサポートしていませんでした。ただし、GPT-4モデルは短いタスクでは依然としてコスト効率が良い場合があります。拡張されたコンテキストや出力が必要ない場合は、古いGPT-4モデルの方が経済的かもしれません。OrcaRouterは両方へのアクセスを提供し、要件に基づいて選択できます。
OrcaRouterは複数のプロバイダーのモデルをホストしています。GPT-5.1は40万トークンのコンテキストウィンドウと12万8000トークンの最大出力を持ち、これはプラットフォーム上で利用可能な中でも最大級です。その価格帯は、他のプロバイダーのフロンティアモデルと比較して中程度です。AA Mathスコア94.0は、特定の推論能力の高さを示しています。他のモデルでは、より低い価格、より高速な処理、または他の領域（例：コーディング、創造性）に特化したパフォーマンスを提供する場合があります。例えば、MistralやLlamaファミリーの小型モデルはトークンあたりのコストが低いものの、コンテキストウィンドウが小さいです。選択は、タスクのコンテキスト長、出力ニーズ、およびモダリティ要件に依存します。OrcaRouterのカタログでは、ベンチマークスコアと価格を横並びに評価して、選択を支援します。
OrcaRouterを使用してGPT-5.1にアクセスするには、以下の利点があります：(1) 統一API：OpenAI互換のエンドポイントを通じて複数のモデルにアクセスでき、統合が簡素化されます。(2) 手数料なし：直接アクセスと同じプロバイダー料金が適用されます。(3) 請求の簡素化：複数のプロバイダーに対して1つの請求書で済みます。(4) 簡単なモデル切り替え：コードを変更せずにモデルIDを変更できます。(5) 自地域では直接利用できないモデルにアクセスできる可能性があります。(6) OrcaRouterは追加のモニタリングや分析機能を提供する場合があります。トレードオフとして、OrcaRouterのインフラストラクチャに依存するため、独自のレイテンシやレート制限が発生する可能性があります。しかし、ほとんどのユースケースでは、OrcaRouterは透過的なプロキシとして機能し、追加コストなしで利便性を提供します。
GPT-5.1の代替案を検討してください。タスクに40万トークンのコンテキストウィンドウ、12万8千トークンの出力、またはマルチモーダル入力が不要な場合、短く単純なテキスト生成には、OrcaRouter上のより小型で低コストなモデル（例：Llama 3 8BやMistral 7B）の方が費用対効果が高いでしょう。画像理解が必要だが予算が限られている場合は、トークンコストの低い専用のビジョンモデルで十分かもしれません。非常に高頻度な本番ワークロードでは、千トークンあたり数セントの差でも積み重なるため、コストが主要な要因となります。また、アプリケーションで短い出力に対して非常に低レイテンシが求められる場合、小規模モデルの方が一般的に応答が速くなります。ご自身の具体的な要件とGPT-5.1の機能・価格を比較し、適切かどうかを判断してください。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
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| 入力 / 1M tokens | $1.25 |
|---|---|
| 出力 / 1M tokens | $10.00 |
| キャッシュ読み取り / 1M | $0.125 |
| 通貨 | USD |
表示価格に基づく概算
見積もりのみ — 実際のトークン数はプロバイダーのトークナイザーに依存します。
今週の開発者の声
@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