OpenAI GPT-5.1-2025-11-13: 400k 컨텍스트, AA Math 94.0, OrcaRouter API를 통해
OpenAI GPT-5.1-2025-11-13은 OpenAI의 GPT-5 시리즈에 속하는 유능한 모델로, 타임스탬프는 2025년 11월 13일입니다. 이 모델은 400,000 토큰의 컨텍스트 윈도우와 최대 128,000 토큰의 출력을 지원합니다. 이미지, 텍스트, 파일의 입력 방식을 지원하여 다중 모드 추론 작업에 적합합니다. AA Math…
이 모델은 수학적 추론에 뛰어나며, AA Math 점수 94.0에서 이를 확인할 수 있습니다. 복잡한 계산을 수행하고, 여러 단계의 응용 문제를 해결하며, 고급 수학 개념을 다룰 수 있습니다. 수학 외에도 다양한 도메인에서 일반적인 자연어 이해 및 생성을 지원합니다. 다중 모드 기능을 통해 이미지와 파일을 해석할 수 있어, 그래프 설명이나 스캔된 문서에서 데이터 추출과 같이 시각적 및 텍스트 정보를 결합하는 작업에 유용합니다. 또한 다른 GPT-5 수준 모델과 마찬가지로 코드 생성, 번역, 요약, 창작 글쓰기를 지원합니다.
GPT-5.1-2025-11-13은 높은 성능을 제공하지만, 많은 대체 모델보다 비싼 가격으로 책정되어 있습니다: 입력 토큰 100만 개당 $1.25, 출력 토큰 100만 개당 $10.00입니다. 전체 40만 컨텍스트 창, 고급 수학 추론, 또는 멀티모달 입력이 필요하지 않은 작업의 경우, OrcaRouter에서 제공되는 더 작고 저렴한 모델이 비용 효율적일 수 있습니다. 예를 들어, 단순한 텍스트 분류, 짧은 형식의 채팅, 또는 표준 요약 작업이라면 GPT-4o-mini나 Claude 3 Haiku와 같은 모델을 고려하여 비용을 절감할 수 있습니다. 또한, 지연 시간이 문제라면 더 작은 모델이 일반적으로 더 빠르게 응답합니다. 이 모델은 고난도 추론 작업이나 큰 컨텍스트 창이 필요할 때 사용하세요.
네, 모델은 이미지와 텍스트 외에도 파일 입력 모드를 지원합니다. 파일은 API 요청의 일부로 직접 업로드할 수 있으며, 모델은 해당 파일의 내용을 읽고 처리합니다. 지원되는 파일 유형에는 일반적으로 PDF, Word 문서, 일반 텍스트 및 경우에 따라 스프레드시트가 포함되지만, 정확한 목록은 OpenAI의 구현에 따라 다릅니다. 모델은 이러한 파일에서 텍스트를 추출하고 해당 정보를 추론 과정에 통합할 수 있습니다. 이는 PDF 보고서 요약, 연구 논문을 기반으로 한 질문에 답변, 표 데이터 분석과 같은 작업에 유용합니다. 그러나 모델이 고도로 포맷되거나 스캔된 문서를 완벽하게 처리하지 못할 수 있으므로 최상의 결과를 위해 전처리를 고려하십시오.
AA Math (Advanced Automated Math) 평가는 모델이 대수학, 미적분학, 통계학, 기하학 등 다양한 하위 분야에 걸친 복잡한 수학 문제를 해결하는 능력을 테스트합니다. 점수 94.0은 모델이 벤치마크 질문의 94%를 올바르게 답변했음을 의미하며, 이는 수학적 추론 분야에서 최고 성능 모델 중 하나로 자리매김하게 합니다. 실제로 이는 모델이 다단계 증명, 응용 문제 해결, 물리 관련 계산 등 까다로운 수학 과제를 신뢰할 수 있게 처리할 수 있음을 의미합니다. 그러나 완벽한 모델은 없으며, 특히 새롭거나 개방형 수학 문제의 경우 사용자는 중요한 결과를 검증해야 합니다. 이 점수는 특정 테스트 세트에 기반하며 모든 실제 작업에 일반화되지 않을 수 있습니다.
사용 가능한 데이터에는 정확한 지연 시간 수치가 제공되지 않지만, 일반적으로 대규모 컨텍스트 창과 높은 출력 제한이 있는 모델은 메모리 및 계산 요구 사항이 증가하여 추론 시간이 더 길어집니다. 실제 속도는 입력 및 출력 토큰 수, 서버 부하, API 인프라와 같은 요소에 따라 달라집니다. OrcaRouter의 API는 표준 OpenAI 호환 엔드포인트를 제공하며, 긴 생성의 경우 지연 시간이 수 초에서 수십 초 범위로 예상됩니다. 스트리밍 응답은 첫 번째 토큰까지의 시간을 줄일 수 있습니다. 지연 시간에 민감한 애플리케이션의 경우 먼저 작은 입력으로 테스트하거나, 속도가 중요한 경우 더 빠른 소형 모델을 사용하는 것을 고려하십시오.
높은 수학 벤치마크 점수에도 불구하고, 이 모델은 드물거나 매우 복잡한 문제, 특히 정확한 중간 단계가 필요한 문제에서 여전히 오류를 생성할 수 있습니다. 큰 컨텍스트 창이 입력의 맨 처음부터 정보를 완벽하게 기억하는 것을 보장하지 않으며, 모델은 최근성 편향(recency bias)을 보일 수 있습니다. 멀티모달 이해 기능이 있지만, 모호하거나 저품질의 이미지에서는 어려움을 겪을 수 있습니다. 가격은 많은 대안보다 높기 때문에 간단한 작업에는 비용 효율적이지 않을 수 있습니다. 또한, 2025년 11월의 스냅샷 모델로서 해당 날짜 이후의 지식이나 사건을 반영하지 않을 수 있습니다. OrcaRouter를 통해 모델을 사용해도 이러한 근본적인 한계는 변하지 않습니다.
이 모델의 가격은 입력 토큰 100만 개당 $1.25, 출력 토큰 100만 개당 $10.00입니다. 이 요금은 제공업체 요율로 청구되며 마크업이 전혀 없습니다. 즉, OpenAI가 청구하는 금액을 정확히 지불하며 OrcaRouter는 추가 요금을 부과하지 않습니다. 이는 예측 가능하고 투명한 요금제를 원하는 사용자에게 유리합니다. 토큰 수에는 프롬프트와 생성 모두 포함됩니다. 400k 토큰의 큰 컨텍스트 윈도우를 입력으로 사용하는 경우 단일 요청 비용은 $0.50입니다(400k 토큰, $1.25/M 기준). 출력 비용은 별도로 추가됩니다. 비교하자면, OrcaRouter의 소형 모델은 토큰당 이 비용의 일부만 지불하면 됩니다.
주요 트레이드오프는 소형 모델에 비해 토큰당 비용이 더 높다는 점입니다. 이 모델은 고급 기능을 제공하지만, 사용자는 일반적인 입력 및 출력 토큰 양을 추정하여 비용이 정당한지 결정해야 합니다. 예를 들어, 긴 출력(예: 50,000 토큰)을 자주 생성하는 경우 $10/M의 출력 비용은 요청당 $0.50입니다. 대량 애플리케이션의 경우 비용이 빠르게 누적될 수 있습니다. 반복적인 처리를 피하기 위해 가능하면 응답을 캐싱하는 것을 고려하세요. OrcaRouter는 이 모델에 대해 추가 할인이나 특별 등급을 제공하지 않습니다. 가격은 간단합니다. 예산이 빠듯하다면 OrcaRouter에서 GPT-4o-mini(사용 가능한 경우) 또는 다른 제공업체와 같은 저렴한 대안을 탐색해 보세요.
OrcaRouter는 표준 API 액세스를 제공하지만 응답을 기본적으로 캐싱하지는 않습니다. 캐싱은 사용자의 책임입니다. 동일한 요청에 대해 자체 캐싱 계층을 구현하여 토큰 사용량과 비용을 줄일 수 있습니다. OrcaRouter의 API는 상태 비저장(stateless) 방식으로, 각 요청이 독립적으로 처리됩니다. 장기 실행 프로젝트의 경우 대규모 컨텍스트를 현명하게 분할하거나 임베딩을 재사용하는 등 프롬프트 캐싱 기술을 고려하십시오. 이 모델에는 배치 할인과 같은 특별 청구 기능이 없습니다. 제로 마크업 가격 책정은 예산 책정을 단순화하지만 내장된 최적화 도구는 포함되지 않습니다.
OrcaRouter의 OpenAI 호환 API를 통해 모델에 액세스합니다. 기본 URL을 https://api.orcarouter.ai/v1로 설정하세요. 요청 본문에 모델 ID "openai/gpt-5.1-2025-11-13"를 사용하세요. API는 messages, max_tokens, temperature, top_p 등과 같은 표준 OpenAI 매개변수를 지원합니다. 예를 들어, 채팅 완성을 생성하려면 model 매개변수를 "openai/gpt-5.1-2025-11-13"로 설정하여 /chat/completions에 POST 요청을 보내세요. 적절한 콘텐츠 유형(예: image_url)을 사용하여 메시지에 이미지 또는 파일 콘텐츠를 포함할 수도 있습니다. 인증을 위해 OrcaRouter의 유효한 API 키가 있는지 확인하세요.
일반적인 매개변수에는 max_tokens(최대 128,000), temperature(0~2, 무작위성 조절), top_p(핵 샘플링), frequency_penalty, presence_penalty, 중단 시퀀스(stop sequences), stream(스트리밍 여부를 나타내는 boolean)이 포함됩니다. 컨텍스트 윈도우는 400,000개의 토큰이므로 시스템 및 어시스턴트 메시지를 포함한 입력이 이 총합을 초과하지 않도록 주의하세요. 또한 지원되는 경우 response_format 매개변수(예: json_object)를 지정하여 구조화된 출력을 강제할 수 있습니다. OrcaRouter는 이러한 매개변수를 기본 OpenAI 모델에 직접 전달합니다. 멀티모달 콘텐츠의 경우 messages의 'content' 배열을 사용하여 텍스트와 이미지/파일 데이터가 포함된 parts를 지정하세요.
네, OrcaRouter가 OpenAI 호환 API를 제공하기 때문에 마이그레이션이 간단합니다. 기존에 OpenAI Python 또는 Node SDK를 사용하는 대부분의 코드는 base_url과 API 키만 변경하면 전환할 수 있습니다. OrcaRouter의 모델 ID는 "openai/gpt-5.1-2025-11-13"(접두사 참고)입니다. 요청 본문이나 응답 처리에 다른 변경 사항은 필요하지 않습니다. OpenAI 표준을 따르는 다른 제공업체의 API를 사용 중이었다면 엔드포인트만 업데이트하면 됩니다. OrcaRouter는 제로 마크업 가격 정책을 제공하므로 이전 마크업에 따라 비용이 비슷하거나 더 낮을 수 있습니다.
이전 GPT-4 모델과 비교하여 GPT-5.1은 더 큰 컨텍스트 윈도우(일반적으로 128k 대비 400k), 더 높은 출력 한도(4k-32k 대비 128k), 그리고 훨씬 더 나은 AA Math 점수(낮은 점수 대비 94.0)를 제공합니다. 또한 GPT-4가 기본적으로 지원하지 않았던 이미지 및 파일 입력을 지원합니다. 하지만 GPT-4o 또는 GPT-4o-mini보다 토큰당 비용이 더 비쌉니다. GPT-5.0(사용 가능한 경우)과 비교할 때, 이 스냅샷은 개선 사항이 있을 수 있지만 세부 사항은 공개되지 않았습니다. 더 적은 토큰이나 더 낮은 비용이 필요한 사용자에게 GPT-4o-mini는 합리적인 품질로 더 빠르고 저렴한 대안을 제공합니다.
비교는 특정 벤치마크에 따라 달라집니다. AA Math 점수 94.0은 추론 능력에 대한 강력한 지표이지만, Claude 3.5 Sonnet과 같은 다른 모델은 코딩과 미묘한 안전성 측면에서 뛰어납니다. 400k의 컨텍스트 윈도우는 대부분의 경쟁 모델과 동일하거나 이를 초과합니다(예: Claude 3.5 Sonnet은 200k를 제공). 모달 기능은 다양합니다. 일부 경쟁사는 이미지와 파일도 처리합니다. 가격: GPT-5.1은 입력 1M당 $1.25로 일부 모델보다 비싸지만 프리미엄 제품과 비슷한 수준입니다. 수학적 작업의 경우 이 모델이 더 나은 성능을 보일 수 있습니다. 창작 글쓰기나 요약의 경우 대안으로 충분할 수 있습니다. 사용자는 자신의 특정 사용 사례에 따라 평가해야 합니다.
높은 컨텍스트와 강력한 추론 능력 덕분에 프로덕션 환경에서 사용할 수 있지만, 비용이 핵심 요소입니다. 출력 토큰 100만 개당 $10의 비용으로 대량 생성 시 비용이 많이 들 수 있습니다. 이 모델은 OrcaRouter의 신뢰할 수 있는 API를 통해 액세스할 수 있으며, 표준 가동 시간과 성능을 제공합니다. 그러나 극단적인 확장성을 위해서는 캐싱, 프롬프트 최적화를 구현하고, 단순한 하위 작업에는 더 저렴한 모델을 사용하는 것을 고려하세요. 또한 이 모델의 지연 시간은 더 작은 대안들보다 높을 수 있습니다. 애플리케이션이 실시간 응답을 요구한다면 철저히 테스트하세요. 전반적으로 고급 작업을 위한 프리미엄 선택입니다.
주요 차이점으로는 더 큰 컨텍스트 윈도우(400k vs 일반적으로 128k), 더 긴 최대 출력(128k vs GPT-4o의 16k), 더 높은 AA Math 점수(94.0 vs 낮음), 이미지 및 텍스트 외 파일 입력 모드 지원 등이 있습니다. 가격은 GPT-5.1이 더 높습니다: 백만 토큰당 $1.25/$10 vs GPT-4o의 약 $2.50/$10(정확한 모델에 따라 다름). 따라서 GPT-5.1이 입력에서는 저렴하지만 출력은 동일할까요? 실제로 GPT-4o 입력은 백만 토큰당 $2.50, 출력은 $10/M이므로 GPT-5.1 입력이 더 저렴합니다. 하지만 GPT-4o는 일반적으로 속도가 더 빠릅니다. 멀티모달 및 대규모 컨텍스트가 필요한 수학 집약적 작업의 경우 GPT-5.1이 더 우수할 가능성이 높습니다.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| 입력 / 1M tokens | $1.25 |
| 출력 / 1M tokens | $10.00 |
| 캐시 읽기 / 1M | $0.125 |
| 통화 | USD |
정가 기준 추정치
추정치일 뿐입니다 — 실제 토큰 수는 제공자의 토크나이저에 따라 달라집니다.
@misc{orcarouter_gpt_5_1_2025_11_13,
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