OpenAI GPT-5.1 Chat: 최대 16K 출력, 텍스트+이미지 입력, AA Math 94.0, OrcaRouter를 통해 액세스.
openai/gpt-5.1-chat-latest는 OpenAI가 개발한 대규모 언어 모델로, 대화형 상호작용에 최적화되어 있습니다. 텍스트와 이미지 입력을 모두 지원하며, 최대 16,384개의 토큰을 출력할 수 있습니다. 이 모델은 GPT-5.1 시리즈의 일부로, 이전 세대에 비해 반복적인 개선이 이루어졌습니다. OrcaRouter의 OpenAI 호환…
openai/gpt-5.1-chat-latest는 텍스트와 이미지 입력을 처리하여 인간과 유사한 응답, 코드, 구조화된 출력을 생성할 수 있는 모델입니다. 주요 강점은 수학적 추론으로, AA Math 벤치마크에서 94.0점을 기록하여 입증되었습니다. 복잡한 방정식을 풀고, 단계별 풀이를 설명하며, 수학 표기법을 다룰 수 있습니다. 또한 일반 대화, 지시 따르기, 창의적 글쓰기도 처리합니다. 최대 16K 출력 토큰으로 상세한 보고서, 다중 턴 대화, 광범위한 코드 세그먼트와 같은 장문 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이미지 이해를 통해 도표, 그래프, 손글씨 노트를 분석할 수 있어 차트 해석 및 시각적 문제 해결과 같은 사용 사례가 가능합니다.
최적의 사용 사례로는 수학 튜터링, 자동 정리 증명, 각 단계를 검증해야 하는 정밀 데이터 분석이 있습니다. 이 모델의 94.0 AA Math 점수는 올바른 솔루션과 설명을 생성해야 하는 STEM 교육 플랫폼에 적합합니다. 다중 모드 입력을 통해 방정식, 다이어그램 또는 데이터 시각화가 포함된 이미지를 처리할 수 있어 과학 연구 및 엔지니어링 맥락에서 유용합니다. 긴 출력 용량은 광범위한 문서, 의사 코드 또는 확장된 컨텍스트가 필요한 대화 시스템을 생성하는 데 도움이 됩니다. 무거운 추론이 필요하지 않은 일반 목적 채팅의 경우 더 저렴한 모델이 비용 효율적일 수 있습니다. gpt-5.1-chat-latest는 수학 및 다중 모드 강점을 활용하는 작업에 가장 적합합니다.
간단한 질의, 사실 조회, 또는 수학적 추론이 필요하지 않은 작업의 경우, 이 모델의 높은 비용이 정당화되지 않을 수 있습니다. 출력 토큰 비용은 1M 토큰당 $10.00로, 입력 토큰보다 훨씬 비쌉니다. 애플리케이션이 수학적으로 복잡하지 않은 긴 답변을 생성하는 경우, 기본 대화를 저렴하게 처리할 수 있는 OpenAI의 GPT-4o mini 또는 GPT-3.5 Turbo와 같은 저렴한 모델을 고려하세요. 마찬가지로, 작업 부하가 입력 중심이지만 출력이 적은 경우, 입력 가격($1.25/1M)은 적당하지만 여전히 대안보다 비쌉니다. 이 모델은 고가치 추론 작업에 전략적으로 사용하세요. 간단한 질의의 대량 처리는 OrcaRouter의 API를 통해 저렴한 모델로 라우팅하여 비용을 최적화하세요.
모델은 텍스트와 함께 입력의 일부로 이미지를 수용합니다. 이미지는 사용자 메시지 콘텐츠 내에서 URL 또는 base64로 인코딩된 데이터로 제공될 수 있습니다. 모델은 시각 정보를 처리하여 스크린샷에서 텍스트를 읽거나, 그래프를 해석하거나, 다이어그램을 이해하는 등 의미를 추출합니다. 별도의 비전 모델은 없으며, 멀티모달 기능이 통합되어 있습니다. 이는 재무 보고서의 차트 분석, 손으로 쓴 그림에서 기하 문제 해결, 화이트보드 사진을 텍스트 설명으로 변환하는 등의 애플리케이션에 유용합니다. 이미지 처리 비용은 입력 토큰 가격에 포함되며, 이미지는 일반적으로 해상도에 따라 토큰화됩니다. 최상의 결과를 얻으려면 선명하고 고해상도의 이미지를 제공하세요.
모델은 AA Math 벤치마크에서 94.0점을 기록했습니다. AA Math(고급 대수학)는 대수적 추론, 기호 조작, 산술 정확성을 평가하는 수학 문제 테스트 세트입니다. 94.0점은 이러한 작업에서 강력한 성능을 나타내지만, 정확한 방법론(예: few-shot, chain-of-thought)은 명시되지 않았습니다. 비교를 위해, 이전 GPT-4 모델은 유사한 수학 벤치마크에서 80-90점 범위를 기록했습니다. 사용자는 이를 수학 능력 향상의 증거로 해석해야 하지만, 벤치마크가 모든 실제 시나리오를 포괄하지 않을 수 있으므로 자체 도메인별 수학 문제에서 성능을 확인해야 합니다.
제공된 정보에는 AA Math 점수(94.0)만 포함되어 있습니다. MMLU, HumanEval, GSM8K와 같은 다른 벤치마크 결과는 기재되어 있지 않습니다. 따라서 일반 지식, 코딩 또는 언어 이해 능력 전반에 걸쳐 모델의 성능을 완전히 평가할 수 없습니다. 사용자는 관련 작업에 대해 자체 평가를 수행하는 것이 좋습니다. 높은 AA Math 점수를 고려할 때, 대수학 관련 영역에서 강력한 추론 능력을 기대할 수 있지만, 다른 영역으로 확대 해석할 때는 주의가 필요합니다. 필요한 경우 OpenAI의 공식 문서에서 전체 벤치마크 결과를 확인하시기 바랍니다.
openai/gpt-5.1-chat-latest의 구체적인 지연 시간 수치는 사용 가능한 데이터에 제공되지 않습니다. 성능은 입력 크기, 출력 길이, 동시 요청 수 및 인프라 부하에 따라 달라질 수 있습니다. OrcaRouter를 통해 액세스할 때 API는 표준 OpenAI 호환 스트리밍 및 비스트리밍 모드를 사용합니다. 16K 출력 용량을 가진 대형 모델의 일반적인 추론 시간은 요청 복잡성에 따라 수 초에서 수 분까지 다양할 수 있습니다. 사용자는 실제 워크로드로 자체 지연 시간 테스트를 수행해야 합니다. 낮은 지연 시간이 필요한 애플리케이션의 경우 더 빠르게 응답하는 더 작은 모델이나 증류 모델을 고려하십시오. OrcaRouter의 API는 더 빨리 토큰을 수신할 수 있도록 스트리밍을 지원합니다.
장점: 뛰어난 수학적 추론 능력(AA Math 94.0), 멀티모달 입력(텍스트+이미지), 넉넉한 출력 한도(16K 토큰), 프리미엄 품질의 응답. 한계: 출력 토큰당 높은 비용($10.00/1M)은 대량 출력 사용 시 부담이 될 수 있음; 특정 입력 컨텍스트 창이 공개되지 않음; 코딩이나 언어 이해 등 다른 벤치마크 점수 제공 없음; 소형 모델보다 지연 시간이 길 수 있음; 텍스트 및 이미지 입력만 지원(오디오/비디오 없음). 또한, 폐쇄형 모델로서 OrcaRouter를 통한 파인튜닝이 공개적으로 제공되지 않음. 사용자는 이러한 요소들을 자신의 요구사항에 맞게 고려해야 합니다.
가격은 100만 토큰당 입력 토큰의 경우 $1.25, 출력 토큰의 경우 $10.00입니다. 이 요금은 OrcaRouter가 적용한 공급자(OpenAI) 요금으로, 마크업이 없습니다. 청구는 프롬프트 토큰과 생성된 토큰을 모두 포함하여 소비된 토큰 수를 기준으로 합니다. 이미지의 토큰은 이미지 해상도에 따라 입력 토큰 요율로 청구되며(이미지당 정확한 토큰화는 OpenAI에 의해 정의됨), 토큰 사용 외에 API 호출에 대한 추가 수수료는 없습니다. 이 투명한 가격 책정을 통해 사용자는 비용을 추정할 수 있습니다. 예를 들어, 입력 토큰 1,000개와 출력 토큰 500개의 요청은 $0.00125 + $0.005 = $0.00625의 비용이 듭니다.
주요 트레이드오프는 출력 품질과 비용 사이입니다. 백만 출력 토큰당 $10.00의 비용으로 긴 응답을 생성하면 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. 예를 들어, 1,000 출력 토큰 응답의 비용은 $0.01입니다. 애플리케이션이 시간당 수백 개의 이러한 응답을 생성한다면 비용이 누적될 수 있습니다. 반대로, 입력 비용은 상대적으로 낮아($1.25/1M) 큰 프롬프트는 덜 문제가 됩니다. 비용에 민감한 프로젝트의 경우 max_tokens 매개변수를 통해 출력 길이를 제한하거나 간단한 작업에 더 저렴한 모델을 사용하는 것을 고려하세요. OrcaRouter를 사용하면 다양한 요청을 다른 모델로 라우팅할 수 있으므로, 이 프리미엄 모델을 고가치 추론 단계에만 사용할 수 있습니다.
제공된 사실에는 할인, 대량 가격 책정 또는 캐싱 메커니즘에 대한 언급이 없습니다. OrcaRouter는 제공업체 요금을 마크업 없이 적용하므로 추가 요금이 부과되지 않습니다. 그러나 OrcaRouter가 토큰 캐싱(예: 공통 접두사 캐싱)을 제공하는지에 대한 정보는 알 수 없습니다. 일반적으로 OpenAI 자체 API는 요금 청구를 위해 토큰을 캐싱하지 않으며, 각 요청은 별도로 청구됩니다. 사용자는 내장된 캐싱이 없다고 가정하고 반복적인 대규모 입력 비용을 피하기 위해 사용량을 계획해야 합니다. 캐싱이 중요한 경우 애플리케이션과 OrcaRouter 사이에 자체 캐싱 계층을 구현하는 것을 고려하세요.
openai/gpt-5.1-chat-latest를 사용하려면 API 요청을 OrcaRouter의 기본 URL인 https://api.orcarouter.ai/v1로 설정하세요. 모델 매개변수는 "openai/gpt-5.1-chat-latest"로 포함하세요. 인증은 OrcaRouter에서 제공하는 API 키를 표준 Authorization 헤더에 사용하여 이루어집니다. 이 API는 완전히 OpenAI와 호환되므로, OpenAI의 채팅 완료 엔드포인트와 작동하는 모든 클라이언트 라이브러리는 OrcaRouter에서도 작동합니다. cURL 예제: 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 API의 모든 표준 채팅 완료 매개변수가 지원됩니다: model(필수), messages(role/content 객체 배열), max_tokens(최대 16384), temperature, top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, stream(부울). 멀티모달 요청의 경우, 사용자 메시지 콘텐츠는 텍스트와 이미지 부분의 배열일 수 있습니다. image_url은 URL 또는 base64 데이터일 수 있습니다. 예시: {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Describe this graph"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/graph.png"}}]}. base64 데이터 앞에 "data:image/png;base64," 접두사를 붙이도록 하십시오.
GPT-4o는 유사한 기능(텍스트+이미지 입력)과 더 낮은 가격을 가진 멀티모달 모델입니다. GPT-4o의 정확한 가격은 여기에 제공되지 않았지만, 일반적으로 $10.00/1M 출력보다 저렴합니다. GPT-4o는 더 넓은 벤치마크 범위를 가질 수 있습니다. 그러나 openai/gpt-5.1-chat-latest는 AA Math에서 94.0을 기록했으며, 이는 GPT-4o의 수학 점수보다 높을 수 있습니다(공식 비교는 제공되지 않았지만). 수학적 정확성이 우선이라면 이 모델이 더 나을 수 있습니다. 더 낮은 비용으로 일반적인 멀티모달 추론이 필요하다면 GPT-4o가 더 경제적일 수 있습니다. OrcaRouter는 두 모델을 모두 지원하므로 사용자는 자체 데이터로 테스트할 수 있습니다.
이것은 "gpt-5.1-chat-latest"로, GPT-5 시리즈 내의 최신 버전입니다. 예를 들어 gpt-5.0과의 구체적인 차이점은 문서화되어 있지 않습니다. AA Math 점수 94.0은 이전 버전보다 개선된 것일 수 있지만, 비교 기준(benchmark)은 제공되지 않습니다. 이 모델은 다른 GPT-5 모델과 동일한 API 스키마 및 가격 구조를 유지합니다. 이전 GPT-5에서 업그레이드하는 사용자는 자신의 작업에서 성능을 평가하여 개선 효과를 측정해야 합니다. 최대 출력(16K) 또는 입력 방식에 알려진 변경 사항은 없습니다. 하위 호환성을 위해 모델 ID가 다르므로, 모델 문자열에 대한 코드 변경이 필요합니다.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.1-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| 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.
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howpublished = {OrcaRouter},
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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