OpenAI GPT-5.1 Chat: 最大出力16K、テキスト+画像入力、AA Math 94.0、OrcaRouter経由でアクセス。
openai/gpt-5.1-chat-latest は、OpenAI によって開発された大規模言語モデルで、チャットベースの対話向けに最適化されています。テキストと画像の両方の入力を受け付け、最大 16,384 トークンまでの出力を生成できます。このモデルは GPT-5.1 シリーズに属し、従来の世代に比べて反復的な改良が施されています。アクセスは OrcaRouter の OpenAI 互換…
openai/gpt-5.1-chat-latestは、テキストおよび画像入力に対応したモデルで、人間らしい応答、コード、構造化出力を生成できます。主な強みは数学的推論であり、AA Mathベンチマークで94.0のスコアを記録しています。複雑な方程式の解決、ステップごとの解法の説明、数学的表記の扱いが可能です。また、一般的な会話、指示に従う処理、クリエイティブライティングも得意としています。最大出力トークン数は16Kで、詳細なレポート、マルチターンダイアログ、大規模なコードセグメントといった長文コンテンツを生成できます。画像理解機能により、図表、グラフ、手書きメモの分析が可能で、グラフ解釈や視覚的問題解決といったユースケースを実現します。
最適な使用例としては、数学の個別指導、自動定理証明、各ステップの検証が必要な精密データ分析などがあります。このモデルの94.0 AA Mathスコアは、正しい解答と説明を生成する必要があるSTEM教育プラットフォームに適しています。マルチモーダル入力により、数式、図表、データの可視化を含む画像の処理が可能になり、科学研究や工学分野で価値があります。長い出力容量は、詳細なドキュメント、疑似コード、または拡張されたコンテキストを必要とする対話システムの生成をサポートします。大量の推論を伴わない汎用チャットには、より安価なモデルの方が費用対効果が高い場合があります。gpt-5.1-chat-latestは、その数学とマルチモーダルの強みを活かすタスクに最適に使用されるべきです。
単純なクエリ、事実確認、または数学的推論を必要としないタスクの場合、このモデルの高いコストは正当化されないかもしれません。出力トークンは1Mトークンあたり$10.00 – 入力トークンより大幅に高いです。アプリケーションが数学的に複雑でない長い返信を生成する場合は、OpenAIのGPT-4o miniやGPT-3.5 Turboのような、より低コストで基本的な会話を処理できるモデルを検討してください。同様に、ワークロードが入力重視で出力が軽い場合、入力価格（$1.25/1M）は適度ですが、それでも代替モデルより高いです。このモデルは、価値の高い推論タスクに戦略的に使用してください。単純なクエリのバルク処理には、OrcaRouterのAPIを介してより安価なモデルにルーティングし、支出を最適化してください。
このモデルは、テキストとともに画像を入力の一部として受け付けます。画像は、ユーザーメッセージのコンテンツ内でURLまたはbase64エンコードされたデータとして提供できます。モデルは視覚情報を処理して意味を抽出します。例えば、スクリーンショットからテキストを読み取ったり、グラフを解釈したり、図を理解したりします。別個のビジョンモデルはなく、マルチモーダル機能が統合されています。これは、財務報告書のグラフ分析、手書きの図形からの幾何問題の解決、ホワイトボードの写真からテキスト説明への変換などのアプリケーションに役立ちます。画像処理のコストは入力トークンの価格に含まれていることに注意してください。画像は通常、解像度に基づいてトークン化されます。最良の結果を得るには、鮮明で高解像度の画像を提供してください。
モデルはAA Mathベンチマークで94.0のスコアを達成しました。AA Math（Advanced Algebra）は、代数的推論、記号操作、算術的正確性を評価する数学問題のテストセットです。94.0のスコアはこれらのタスクにおける強力なパフォーマンスを示していますが、正確な方法論（例：few-shot、chain-of-thought）は指定されていません。比較として、以前のGPT-4モデルは同様の数学ベンチマークで80〜90の範囲のスコアを獲得しました。ユーザーはこれを数学能力の向上の証拠として解釈すべきですが、ベンチマークがすべての実世界のシナリオを網羅しているわけではないため、自社のドメイン固有の数学問題でパフォーマンスを確認する必要があります。
利用可能な情報には、AA Mathスコア（94.0）のみが記載されています。MMLU、HumanEval、GSM8Kなどの他のベンチマーク結果は掲載されていません。そのため、一般知識、コーディング、または言語理解におけるモデルの能力を完全に評価することはできません。ユーザーは関連するタスクで独自の評価を実行することを推奨します。高いAA Mathスコアを考慮すると、代数学関連の領域での強力な推論が期待されるかもしれませんが、他の領域に外挿する際には注意が必要です。必要に応じて、OpenAIの公式ドキュメントで完全なベンチマーク結果を確認してください。
利用可能なデータには、openai/gpt-5.1-chat-latestの具体的なレイテンシ数値は記載されていません。パフォーマンスは、入力サイズ、出力長、同時リクエスト数、インフラストラクチャの負荷に応じて変動します。OrcaRouterを介してアクセスする場合、APIは標準のOpenAI互換のストリーミングモードと非ストリーミングモードを使用します。16Kの出力容量を持つ大規模モデルの一般的な推論時間は、リクエストの複雑さに応じて数秒から数分の範囲になります。ユーザーは現実的なワークロードで独自のレイテンシテストを実施する必要があります。低レイテンシが求められるアプリケーションでは、より応答の速い小型モデルや蒸留モデルを検討してください。OrcaRouterのAPIはストリーミングをサポートしており、より早くトークンの受信を開始できます。
強み：優れた数学的推論（AA Math 94.0）、マルチモーダル入力（テキスト＋画像）、豊富な出力制限（16Kトークン）、高品質な応答。制限：出力トークンあたりのコストが高い（$10.00/1M）ため、大量出力には法外な場合がある。具体的な入力コンテキストウィンドウは未公開。コーディングや言語理解などの他のベンチマークのスコアは提供されていない。小規模モデルに比べてレイテンシが高い可能性がある。対応入力はテキストと画像のみ（音声・映像は非対応）。さらに、クローズドモデルであるため、OrcaRouterを通じたファインチューニングは公開されていない。ユーザーはこれらの要素を要件に照らして考慮すべきである。
価格は100万トークンあたり、入力トークン$1.25、出力トークン$10.00です。これらのレートは、OrcaRouterが適用するプロバイダー（OpenAI）の料金であり、マークアップは一切ありません。課金は消費されたトークン数に基づき、プロンプトトークンと生成トークンの両方がカウントされます。画像からのトークンは、画像解像度に基づいて入力トークンレートで課金されます（画像あたりの正確なトークン化はOpenAIによって定義されます）。API呼び出しに対する追加料金はトークン使用量以外にはありません。この透明な価格設定により、ユーザーはコストを見積もることができます。例えば、1,000入力トークンと500出力トークンのリクエストの場合、費用は$0.00125 + $0.005 = $0.00625となります。
主なトレードオフは、出力の品質とコストの間です。100万出力トークンあたり10.00ドルでは、長い応答を生成するとすぐに高額になる可能性があります。例えば、1,000出力トークンの応答は0.01ドルかかります。アプリケーションが1時間に数百件のそのような応答を生成する場合、コストが累積する可能性があります。逆に、入力コストは比較的低い（$1.25/100万）ため、大きなプロンプトはあまり問題になりません。コストに敏感なプロジェクトでは、max_tokensパラメータを使用して出力長を制限するか、より単純なタスクにはより安価なモデルを使用することを検討してください。OrcaRouterを使用すると、異なるリクエストを異なるモデルにルーティングできるため、このプレミアムモデルを高価値の推論ステップのみに予約できます。
提供された事実には、割引、ボリュームプライシング、キャッシュ機構については一切記載されていません。OrcaRouterはプロバイダーのレートをマークアップなしで適用するため、追加料金は発生しません。ただし、OrcaRouterがトークンキャッシュ（例：共通プレフィックスのキャッシュ）を提供するかどうかについては情報がありません。通常、OpenAI自身のAPIは課金のためにトークンをキャッシュせず、各リクエストは個別に課金されます。ユーザーは組み込みのキャッシュがないものと想定し、大きな入力コストが繰り返し発生しないように使用計画を立てるべきです。キャッシュが重要な場合は、アプリケーションとOrcaRouterの間に独自のキャッシュ層を実装することを検討してください。
openai/gpt-5.1-chat-latest を使用するには、API リクエストを OrcaRouter のベース URL https://api.orcarouter.ai/v1 に設定してください。モデルパラメータとして "openai/gpt-5.1-chat-latest" を指定します。認証は、標準の Authorization ヘッダーに OrcaRouter から提供される API キーを使用して行われます。この API は OpenAI と完全に互換性があるため、OpenAI のチャット補完エンドポイントで動作するクライアントライブラリはすべて OrcaRouter でも動作します。cURL を使用した例： 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}'
OpenAI APIの標準的なチャット補完パラメータがすべてサポートされています。model（必須）、messages（role/contentオブジェクトの配列）、max_tokens（最大16384）、temperature、top_p、n、stop、presence_penalty、frequency_penalty、logit_bias、user、stream（boolean）などです。マルチモーダルリクエストの場合、ユーザーメッセージのcontentはテキストと画像パーツの配列にできます。image_urlはURLまたはbase64データを使用可能です。例：{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "このグラフを説明してください"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/graph.png"}}]}。base64データには"data:image/png;base64,"のプレフィックスをつけてください。
GPT-4oは、同様の機能（テキスト＋画像入力）を持ち、価格が低いマルチモーダルモデルです。GPT-4oの正確な価格はここでは提供されていませんが、一般的には$10.00/1M出力よりも安価です。GPT-4oの方がベンチマークのカバレッジが広い可能性があります。ただし、openai/gpt-5.1-chat-latestはAA Mathで94.0を獲得しており、これはGPT-4oの数学スコアよりも高い可能性があります（公式の比較は提供されていませんが）。数学的正確性を優先する場合、このモデルの方が望ましいかもしれません。低コストで一般的なマルチモーダル推論が必要な場合は、GPT-4oの方が経済的かもしれません。OrcaRouterは両方のモデルをサポートしているため、ユーザーは自身のデータでテストできます。
これは "gpt-5.1-chat-latest" であるため、GPT-5シリーズ内の新しい反復です。例えば gpt-5.0 との具体的な違いは文書化されていません。AA Mathスコア94.0は以前のバージョンからの改善である可能性がありますが、比較ベンチマークは提供されていません。このモデルは他のGPT-5モデルと同じAPIスキーマと価格体系を維持しています。以前のGPT-5からアップグレードするユーザーは、自分のタスクでのパフォーマンスを評価して改善を測定する必要があります。最大出力（16K）や入力モダリティの既知の変更はありません。後方互換性のため、モデルIDは異なるため、モデル文字列を変更するコードの修正が必要です。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| 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_chat_latest,
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}openai. (n.d.). openai/gpt-5.1-chat-latest API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.1-chat-latest