OpenAI GPT-5.1-2025-11-13: 400k context, AA Math 94.0, via OrcaRouter API
OpenAI GPT-5.1-2025-11-13 is een capabel model uit de GPT-5-serie van OpenAI, met tijdstempel 13 november 2025. Het ondersteunt een contextvenster van 400.000 tokens en een maximale uitvoer van…
Het model blinkt uit in wiskundig redeneren, zoals blijkt uit zijn AA Math-score van 94.0. Het kan complexe berekeningen uitvoeren, meerstapsverhaalsommen oplossen en werken met geavanceerde wiskundige concepten. Naast wiskunde ondersteunt het algemeen begrip en generatie van natuurlijke taal in verschillende domeinen. De multimodale capaciteit stelt het in staat om afbeeldingen en bestanden te interpreteren, waardoor het nuttig is voor taken die visuele en tekstuele informatie combineren, zoals het uitleggen van een grafiek of het extraheren van gegevens uit een gescand document. Het ondersteunt ook codegeneratie, vertaling, samenvatting en creatief schrijven, consistent met andere modellen op GPT-5-niveau.
Hoewel GPT-5.1-2025-11-13 hoge capaciteiten biedt, is het duurder dan veel alternatieve modellen: $1,25 per 1M invoertokens en $10,00 per 1M uitvoertokens. Voor taken die niet de volledige 400k contextvenster, geavanceerd wiskundig redeneren of multimodale invoer vereisen, kan een kleiner en goedkoper model dat beschikbaar is op OrcaRouter kosteneffectiever zijn. Overweeg bijvoorbeeld modellen zoals GPT-4o-mini of Claude 3 Haiku om de kosten te verlagen als uw taak eenvoudige tekstclassificatie, korte chats of standaard samenvattingen is. Bovendien reageren kleinere modellen doorgaans sneller als latentie een zorg is. Gebruik dit model voor risicovolle redeneertaken of wanneer u het grote contextvenster nodig hebt.
Ja, het model accepteert naast afbeeldingen en tekst ook bestandsinvoer. Bestanden kunnen direct als onderdeel van het API-verzoek worden geüpload en het model zal de inhoud lezen en verwerken. Ondersteunde bestandstypen zijn doorgaans PDF, Word-documenten, platte tekst en mogelijk spreadsheets, hoewel de exacte lijst afhangt van OpenAI's implementatie. Het model kan tekst uit deze bestanden extraheren en die informatie integreren in zijn redenering. Dit is nuttig voor taken zoals het samenvatten van een PDF-rapport, het beantwoorden van vragen op basis van een onderzoekspaper of het analyseren van tabelgegevens. Het model kan echter niet perfect omgaan met sterk opgemaakte of gescande documenten; overweeg voorbewerking voor de beste resultaten.
De AA Math (Advanced Automated Math) evaluatie test het vermogen van een model om complexe wiskundige problemen op te lossen op verschillende deelgebieden, waaronder algebra, calculus, statistiek en meetkunde. Een score van 94,0 geeft aan dat het model 94% van de benchmarkvragen correct beantwoordde, wat het plaatst onder de best presterende modellen voor wiskundig redeneren. In de praktijk betekent dit dat het model betrouwbaar uitdagende wiskundige taken aankan, zoals meerstapsbewijzen, toegepaste probleemoplossing en natuurkundegerelateerde berekeningen. Geen enkel model is echter perfect en gebruikers moeten kritische resultaten verifiëren, vooral voor nieuwe of open wiskundige problemen. De score is gebaseerd op een specifieke testset en kan mogelijk niet gegeneraliseerd worden naar alle praktijktoepassingen.
Exacte latentiecijfers worden niet vermeld in de beschikbare gegevens, maar over het algemeen hebben modellen met grote contextvensters en hoge uitvoerlimieten langere inferentietijden vanwege de toegenomen geheugen- en rekenvereisten. De werkelijke snelheid hangt af van factoren zoals het aantal invoer- en uitvoertokens, serverbelasting en API-infrastructuur. De API van OrcaRouter biedt standaard OpenAI-compatibele eindpunten; u kunt een latentie verwachten in het bereik van enkele seconden tot tientallen seconden voor lange generaties. Streamingresponsen kunnen de tijd tot het eerste token verkorten. Voor latentiegevoelige toepassingen kunt u overwegen om eerst met kleine invoer te testen, of een snellere kleiner model te gebruiken als snelheid cruciaal is.
Ondanks de hoge wiskundebenchmarkscore kan het model nog steeds fouten maken bij zeldzame of extreem complexe problemen, vooral bij problemen die precieze tussenstappen vereisen. Het grote contextvenster garandeert geen perfecte herinnering van informatie vanaf het begin van de invoer; modellen kunnen een recency bias vertonen. Multimodaal begrip is weliswaar aanwezig, maar kan moeite hebben met dubbelzinnige of afbeeldingen van lage kwaliteit. De prijs is hoger dan bij veel alternatieven, dus het is mogelijk niet kosteneffectief voor eenvoudige taken. Bovendien, als een snapshotmodel van november 2025, bevat het mogelijk geen kennis of gebeurtenissen na die datum. Het gebruik van het model via OrcaRouter verandert deze onderliggende beperkingen niet.
De prijs voor dit model is $1.25 per 1 miljoen invoertokens en $10.00 per 1 miljoen uitvoertokens. Deze tarieven worden gefactureerd tegen het provider-tarief zonder opslag, wat betekent dat u precies betaalt wat OpenAI in rekening brengt—OrcaRouter voegt geen extra kosten toe. Dit is gunstig voor gebruikers die een voorspelbare, transparante prijsstelling willen. Houd er rekening mee dat de tokentelling zowel de prompt als de generatie omvat. Als u een grote contextvenster van 400k tokens als invoer gebruikt, bedragen de kosten voor die ene aanvraag $0.50 (400k tokens à $1.25/M). Uitvoerkosten worden apart toegevoegd. Ter vergelijking: kleinere modellen op OrcaRouter kunnen per token een fractie hiervan kosten.
De primaire afweging is de hogere kosten per token in vergelijking met kleinere modellen. Hoewel het model geavanceerde mogelijkheden biedt, moeten gebruikers de typische input- en outputtokenvolumes schatten om te beslissen of de kosten gerechtvaardigd zijn. Als u bijvoorbeeld vaak lange outputs genereert (bijv. 50k tokens), dan zijn de outputkosten tegen $10/M $0,50 per verzoek. Bij toepassingen met hoge volumes kunnen de kosten snel oplopen. Overweeg waar mogelijk antwoorden in de cache te plaatsen om herhaalde verwerking te voorkomen. OrcaRouter biedt geen extra kortingen of speciale niveaus voor dit model; de prijzen zijn eenvoudig. Als het budget krap is, verken dan goedkopere alternatieven zoals GPT-4o-mini (indien beschikbaar) of andere aanbieders op OrcaRouter.
OrcaRouter biedt standaard API-toegang, maar cachet antwoorden niet inherent; cachen is de verantwoordelijkheid van de gebruiker. U kunt uw eigen cachinglaag implementeren voor identieke verzoeken om tokenverbruik en kosten te verminderen. De API van OrcaRouter is stateless—elk verzoek wordt onafhankelijk verwerkt. Overweeg voor langlopende projecten het gebruik van prompt-cachingtechnieken, zoals het verstandig splitsen van grote contexten of het hergebruiken van embeddings. Er zijn geen speciale facturatie-functies zoals batchkortingen voor dit model. De prijsstelling zonder opslag vereenvoudigt budgettering, maar bevat geen ingebouwde optimalisatietools.
U krijgt toegang tot het model via de OpenAI-compatibele API van OrcaRouter. Stel de basis-URL in op https://api.orcarouter.ai/v1. Gebruik de model-ID "openai/gpt-5.1-2025-11-13" in uw aanvraagbody. De API ondersteunt standaard OpenAI-parameters zoals messages, max_tokens, temperature, top_p, enz. Maak bijvoorbeeld een POST-aanvraag naar /chat/completions met de modelparameter ingesteld op "openai/gpt-5.1-2025-11-13" om een chatvoltooiing te maken. U kunt ook afbeeldings- of bestandsinhoud in de berichten opnemen met de juiste inhoudstypen (bijv. image_url). Zorg ervoor dat u een geldige API-sleutel van OrcaRouter heeft voor authenticatie.
Algemene parameters omvatten max_tokens (tot 128.000), temperature (0-2 voor willekeur), top_p (nucleus sampling), frequency_penalty, presence_penalty, stop-reeksen en stream (boolean voor streaming). De contextvenster is 400.000 tokens, zorg er dus voor dat je invoer dat totaal niet overschrijdt (inclusief systeem- en assistentberichten). Je kunt ook de parameter response_format specificeren indien ondersteund (bijv. json_object) om gestructureerde output af te dwingen. OrcaRouter geeft deze parameters rechtstreeks door aan het onderliggende OpenAI-model. Voor multimodale inhoud gebruik je de 'content'-array in berichten met onderdelen die tekst en afbeeldings-/bestandsgegevens bevatten.
Ja, migratie is eenvoudig omdat OrcaRouter een OpenAI-compatibele API biedt. De meeste bestaande code die de OpenAI Python of Node SDK gebruikt, kan overschakelen door de base_url en API-sleutel te wijzigen. Het model-ID op OrcaRouter is "openai/gpt-5.1-2025-11-13" (let op het voorvoegsel). Er zijn geen andere wijzigingen nodig in de aanvraagbody's of afhandeling van antwoorden. Als je een API van een andere provider gebruikt die ook OpenAI-standaarden volgt, kun je eenvoudig het endpoint bijwerken. OrcaRouter biedt prijzen zonder opslag, dus de kosten kunnen vergelijkbaar of lager zijn, afhankelijk van eerdere opslagen.
Vergeleken met eerdere GPT-4-modellen biedt GPT-5.1 een groter contextvenster (400k vs typisch 128k), hogere uitvoerlimiet (128k vs 4k-32k) en aanzienlijk betere AA Math-score (94.0 vs lager). Het ondersteunt ook afbeeldings- en bestandsinvoer, die GPT-4 niet native had. Het is echter duurder per token dan GPT-4o of GPT-4o-mini. Vergeleken met GPT-5.0 (indien beschikbaar) kan deze snapshot verbeteringen bevatten, maar details zijn niet openbaar. Voor gebruikers die minder tokens of lagere kosten nodig hebben, biedt GPT-4o-mini een sneller, goedkoper alternatief met redelijke kwaliteit.
Vergelijkingen zijn afhankelijk van specifieke benchmarks. De AA Math-score van 94.0 is een sterke indicator voor redeneren, maar andere modellen zoals Claude 3.5 Sonnet blinken uit in coderen en genuanceerde veiligheid. Het contextvenster van 400k is gelijk aan of overtreft de meeste concurrerende modellen (bijv. Claude 3.5 Sonnet biedt 200k). Modale mogelijkheden variëren; sommige concurrenten verwerken ook afbeeldingen en bestanden. Prijzen: GPT-5.1 voor $1.25/1M invoer is duurder dan sommige, maar in lijn met premiumaanbiedingen. Voor wiskundige taken kan dit model beter presteren; voor creatief schrijven of samenvattingen kunnen alternatieven volstaan. Gebruikers moeten evalueren op basis van hun specifieke gebruikssituatie.
Het kan in productie worden gebruikt vanwege de hoge context en sterke redenering, maar kosten zijn een belangrijke factor. Met $10/1M output tokens kan hoogvolume-generatie duur worden. Het model wordt benaderd via OrcaRouter's betrouwbare API, die standaard uptime en prestaties biedt. Voor extreme schaalbaarheid kunt u echter overwegen caching, promptoptimalisatie en mogelijk het gebruik van een goedkoper model voor eenvoudigere subtaken te implementeren. De latentie van het model kan ook hoger zijn dan die van kleinere alternatieven. Als uw toepassing realtime reacties vereist, test dan grondig. Over het algemeen is het een premium keuze voor premium taken.
Belangrijke verschillen zijn: groter contextvenster (400k versus typisch 128k), langere maximale output (128k versus 16k voor GPT-4o), hogere AA-wiskundescore (94.0 versus lager), en ondersteuning voor bestandsinvoer naast afbeelding en tekst. De prijzen zijn hoger voor GPT-5.1: $1.25/$10 per M tokens versus ongeveer $2.50/$10 voor GPT-4o (exact hangt af van model). Dus GPT-5.1 is goedkoper qua invoer maar hetzelfde qua uitvoer? Eigenlijk is GPT-4o invoer $2.50/M, uitvoer $10/M, dus GPT-5.1 invoer is goedkoper. Maar GPT-4o heeft doorgaans snellere snelheden. Voor multimodale en wiskunde-intensieve taken die grote context vereisen, is GPT-5.1 waarschijnlijk superieur.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Invoer / 1M tokens | $1.25 |
| Uitvoer / 1M tokens | $10.00 |
| Cache lezen / 1M | $0.125 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-2025-11-13Openen @misc{orcarouter_gpt_5_1_2025_11_13,
title = {openai/gpt-5.1-2025-11-13 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.1-2025-11-13}
}openai. (n.d.). openai/gpt-5.1-2025-11-13 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.1-2025-11-13