OpenAI GPT-5.1-2025-11-13: 400k コンテキスト, AA Math 94.0, OrcaRouter API 経由
OpenAI GPT-5.1-2025-11-13 は、OpenAI の GPT-5 シリーズに属する高性能モデルで、2025 年 11 月 13 日付のタイムスタンプが付いています。このモデルは 400,000 トークンのコンテキストウィンドウと、最大 128,000…
このモデルは数学的推論に優れており、AA Mathスコア94.0がその証拠です。複雑な計算、複数のステップを要する文章問題の解決、高度な数学的概念の扱いが可能です。数学以外にも、さまざまな領域にわたる一般的な自然言語理解と生成をサポートします。マルチモーダル機能により、画像やファイルを解釈できるため、グラフの説明やスキャン文書からのデータ抽出など、視覚情報とテキスト情報を組み合わせたタスクに役立ちます。また、他のGPT-5レベルのモデルと同様に、コード生成、翻訳、要約、創作文章作成もサポートしています。
GPT-5.1-2025-11-13は高い能力を提供しますが、多くの代替モデルよりも価格が高く、入力トークン100万あたり$1.25、出力トークン100万あたり$10.00です。400kのコンテキストウィンドウ、高度な数学的推論、マルチモーダル入力を必要としないタスクには、OrcaRouterで利用可能なより小型で安価なモデルの方が費用対効果が高い可能性があります。例えば、タスクが単純なテキスト分類、短い形式のチャット、または標準的な要約である場合、コスト削減のためにGPT-4o-miniやClaude 3 Haikuのようなモデルを検討してください。さらに、レイテンシが懸念される場合、小型モデルは通常より速く応答します。このモデルは、重要な推論タスクや大きなコンテキストウィンドウが必要な場合に使用してください。
はい、このモデルは画像やテキストに加えて、ファイル入力モダリティも受け付けます。ファイルはAPIリクエストの一部として直接アップロードでき、モデルがその内容を読み取って処理します。対応ファイル形式としては、一般的にPDF、Word文書、プレーンテキスト、場合によってはスプレッドシートなどが含まれますが、正確なリストはOpenAIの実装に依存します。モデルはこれらのファイルからテキストを抽出し、その情報を推論に統合できます。これは、PDFレポートの要約、研究論文に基づく質問への回答、表形式データの分析などのタスクに役立ちます。ただし、高度にフォーマットされた文書やスキャン文書を完璧に処理できるとは限らないため、最良の結果を得るには前処理を検討してください。
AA Math（Advanced Automated Math）評価は、代数、微積分、統計、幾何学などのさまざまな下位分野にわたる複雑な数学問題を解くモデルの能力をテストします。スコア94.0は、モデルがベンチマーク問題の94%に正答したことを示し、数学的推論においてトップパフォーマンスのモデルの一つに位置付けられます。実際には、これはモデルが多段階の証明、応用問題解決、物理学関連の計算などの困難な数学タスクを確実に処理できることを意味します。ただし、完璧なモデルは存在せず、ユーザーは特に新規または自由形式の数学問題において重要な結果を検証する必要があります。スコアは特定のテストセットに基づいており、すべての現実世界のタスクに一般化できるとは限りません。
利用可能なデータには正確なレイテンシ数値は記載されていませんが、一般的に、大きなコンテキストウィンドウと高い出力制限を持つモデルは、メモリと計算要件の増加により推論時間が長くなります。実際の速度は、入力トークン数や出力トークン数、サーバーの負荷、APIインフラストラクチャなどの要因に依存します。OrcaRouterのAPIは標準的なOpenAI互換のエンドポイントを提供しており、長い生成の場合、数秒から数十秒の範囲のレイテンシが予想されます。ストリーミング応答により、最初のトークンまでの時間を短縮できます。レイテンシに敏感なアプリケーションの場合は、最初に小さな入力でテストするか、速度が重要な場合はより高速な小規模モデルを使用することを検討してください。
高い数学ベンチマークスコアにもかかわらず、このモデルは稀なまたは極めて複雑な問題、特に正確な中間ステップを必要とする問題に対して誤りを生じることがあります。大きなコンテキストウィンドウがあっても、入力の最初の部分の情報を完全に想起できるとは限らず、モデルは近接バイアスを示す可能性があります。マルチモーダル理解機能は備わっているものの、曖昧または低品質の画像に対しては苦戦する場合があります。価格は多くの代替手段よりも高いため、単純なタスクにはコスト効率が良くない可能性があります。さらに、2025年11月のスナップショットモデルであるため、それ以降の知識やイベントは組み込まれていない可能性があります。OrcaRouterを通じてモデルを使用しても、これらの根本的な制限は変わりません。
このモデルの価格は、入力トークン100万個あたり$1.25、出力トークン100万個あたり$10.00です。これらの料金はプロバイダー料金に基づいて請求され、マークアップは一切なく、OpenAIの請求額をそのまま支払うことになります。OrcaRouterは追加費用を請求しません。これは、予測可能で透明性のある価格設定を求めるユーザーにとって有利です。なお、トークン数にはプロンプトと生成の両方が含まれます。400kトークンの大規模なコンテキストウィンドウを入力として使用する場合、その1回のリクエストのコストは$0.50（400kトークン×$1.25/100万）になります。出力コストは別途加算されます。比較として、OrcaRouter上のより小さなモデルでは、トークンあたりのコストがこの何分の一になる場合もあります。
主なトレードオフは、小規模モデルと比較したトークンあたりのコストの高さです。このモデルは高度な機能を提供しますが、ユーザーは入力と出力のトークン量を見積もり、費用に見合うか判断する必要があります。例えば、長い出力（50kトークンなど）を頻繁に生成する場合、出力コストは$10/Mでリクエストあたり0.50ドルになります。高頻度のアプリケーションでは、コストが急速に蓄積される可能性があります。可能な場合はレスポンスをキャッシュして、繰り返しの処理を避けることを検討してください。OrcaRouterはこのモデルに対する追加割引や特別なティアを提供しておらず、価格設定はシンプルです。予算が限られている場合は、GPT-4o-mini（利用可能な場合）やOrcaRouter上の他のプロバイダーなど、より安価な代替案を探ってください。
OrcaRouterは標準的なAPIアクセスを提供しますが、レスポンスを本質的にキャッシュすることはなく、キャッシュはユーザーの責任です。同一リクエストに対して独自のキャッシュ層を実装することで、トークンの使用量とコストを削減できます。OrcaRouterのAPIはステートレスであり、各リクエストは独立して処理されます。長期プロジェクトでは、大規模なコンテキストを適切に分割する、または埋め込みを再利用するなど、プロンプトキャッシュ技術の使用を検討してください。このモデルにバッチ割引のような特別な請求機能はありません。ゼロマークアップの価格設定は予算管理を簡素化しますが、最適化ツールは内蔵されていません。
あなたはOrcaRouterのOpenAI互換APIを通じてモデルにアクセスします。ベースURLを https://api.orcarouter.ai/v1 に設定してください。リクエストボディにはモデルID "openai/gpt-5.1-2025-11-13" を使用します。APIはmessages、max_tokens、temperature、top_pなどの標準的なOpenAIパラメータをサポートしています。例えば、チャット補完を作成するには、モデルパラメータを "openai/gpt-5.1-2025-11-13" に設定して /chat/completions にPOSTリクエストを行います。メッセージには、適切なコンテンツタイプ（例：image_url）を使用して画像やファイルの内容を含めることもできます。認証のために、OrcaRouterから有効なAPIキーを取得していることを確認してください。
一般的なパラメータには max_tokens (最大128,000)、temperature (ランダム性のための0-2)、top_p (核サンプリング)、frequency_penalty、presence_penalty、停止シーケンス、および stream (ストリーミングのためのブール値) が含まれます。コンテキストウィンドウは400,000トークンですので、その合計を超えないように入力してください（システムメッセージとアシスタントメッセージを含む）。サポートされている場合は、response_formatパラメータ（例：json_object）を指定して、構造化出力を強制することもできます。OrcaRouterはこれらのパラメータを基礎となるOpenAIモデルに直接渡します。マルチモーダルコンテンツの場合は、メッセージ内の 'content' 配列を使用し、テキストや画像/ファイルデータを含む部分を指定します。
はい、移行は簡単です。OrcaRouterはOpenAI互換のAPIを提供しているからです。OpenAIのPython SDKやNode SDKを使用している既存のコードのほとんどは、base_urlとAPIキーを変更するだけで切り替えられます。OrcaRouterのモデルIDは「openai/gpt-5.1-2025-11-13」（プレフィックスに注意）です。リクエストボディやレスポンスの処理にその他の変更は必要ありません。別のプロバイダのAPIでOpenAI標準に準拠しているものを使用していた場合も、エンドポイントを更新するだけで済みます。OrcaRouterはゼロマークアップの価格設定を提供しているため、以前のマークアップによってはコストが同等か低くなる可能性があります。
初期のGPT-4モデルと比較して、GPT-5.1はより大きなコンテキストウィンドウ（通常128kに対して400k）、より高い出力制限（4k〜32kに対して128k）、そして著しく優れたAA Mathスコア（94.0対それ以下）を提供します。また、GPT-4がネイティブで欠いていた画像およびファイル入力をサポートします。ただし、GPT-4oやGPT-4o-miniよりもトークンあたりのコストが高くなります。GPT-5.0（利用可能な場合）と比較すると、このスナップショットには改善がある可能性がありますが、詳細は公開されていません。より少ないトークンや低コストを必要とするユーザーには、GPT-4o-miniが妥当な品質でより高速かつ安価な代替手段を提供します。
比較は特定のベンチマークに依存します。AA Mathスコア94.0は推論能力の強力な指標ですが、Claude 3.5 Sonnetのような他のモデルはコーディングや微妙な安全性において優れています。400kのコンテキストウィンドウは、ほとんどの競合モデルと同等かそれ以上です（例：Claude 3.5 Sonnetは200kを提供）。モーダル機能は異なります。一部の競合モデルは画像やファイルも処理します。価格：GPT-5.1は$1.25/1M inputで一部よりも高価ですが、プレミアム製品と同程度です。数学的なタスクでは、このモデルが優れるかもしれません。創造的な文章作成や要約では、代替モデルで十分かもしれません。ユーザーは自分の具体的なユースケースに基づいて評価すべきです。
高いコンテキストと強力な推論能力を持つため、本番環境で使用可能ですが、コストが重要な要素です。$10/1M出力トークンという価格では、高負荷の生成が高額になる可能性があります。このモデルはOrcaRouterの信頼性の高いAPIを介してアクセスされ、標準的な稼働時間とパフォーマンスを提供します。ただし、極度のスケーラビリティが必要な場合は、キャッシュ、プロンプト最適化を実装し、場合によってはより単純なサブタスクに安価なモデルを使用することを検討してください。また、このモデルのレイテンシは、より小型の代替モデルよりも高くなる可能性があります。アプリケーションがリアルタイム応答を要求する場合は、徹底的にテストしてください。全体的に、プレミアムなタスク向けのプレミアムな選択肢です。
主な違いは以下の通りです：より大きなコンテキストウィンドウ（400k vs 通常128k）、より長い最大出力（128k vs GPT-4oの16k）、より高いAA Mathスコア（94.0 vs 低い）、そして画像とテキストに加えてファイル入力モダリティのサポート。GPT-5.1の価格は高めで、1Mトークンあたり$1.25/$10 vs GPT-4oの約$2.50/$10（正確にはモデルによる）。つまりGPT-5.1の入力は安いが出力は同じ？実際にはGPT-4oの入力は$2.50/M、出力は$10/Mなので、GPT-5.1の入力は安い。ただしGPT-4oは通常応答速度が速い。マルチモーダルや大規模コンテキストを必要とする数学重視のタスクでは、GPT-5.1が優れている可能性が高い。
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https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| 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。
@misc{orcarouter_gpt_5_1_2025_11_13,
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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