GPT-5.1 to najnowszy model na poziomie granicznym w serii GPT-5, oferujący silniejsze ogólne rozumowanie, lepsze przestrzeganie instrukcji oraz bardziej naturalny styl konwersacji w porównaniu z GPT-5. Wykorzystuje adaptacyjne rozumowanie...
OpenAI GPT-5.1 to duży model językowy opracowany przez OpenAI. Jest zaprojektowany do przetwarzania i generowania języka naturalnego oraz kodu, z obsługą danych wejściowych w postaci obrazów, tekstu…
GPT-5.1 może wykonywać szeroki zakres zadań związanych z językiem naturalnym i kodem. Należą do nich generowanie tekstu, streszczanie, tłumaczenie, odpowiadanie na pytania, pisanie i debugowanie kodu oraz rozumowanie matematyczne. Jego wynik 94.0 AA Math sugeruje zaawansowaną zdolność rozwiązywania problemów algebraicznych i arytmetycznych. Model obsługuje również wejścia obrazowe, umożliwiając wizualne odpowiadanie na pytania, opis obrazów oraz analizę diagramów i wykresów. Wejścia plikowe pozwalają mu odczytywać i przetwarzać przesłane dokumenty, takie jak PDF-y, pliki Word lub arkusze kalkulacyjne. Ze względu na duże okno kontekstowe, GPT-5.1 może obsługiwać zadania wymagające odwoływania się do wielu sekcji długiego dokumentu lub utrzymania spójności w bardzo długich dialogach.
Tak, GPT-5.1 akceptuje dane wejściowe w formie obrazów, tekstu i plików. Oznacza to, że możesz dostarczyć obraz (np. zdjęcie, zrzut ekranu lub diagram) wraz z podpowiedzią tekstową, a model zinterpretuje treść wizualną. Dane wejściowe w postaci plików umożliwiają przesyłanie dokumentów, które model może odczytać i uwzględnić w swoim rozumowaniu. Połączenie tych modalności sprawia, że GPT-5.1 nadaje się do zadań takich jak wyodrębnianie informacji ze skanowanych dokumentów, analizowanie wykresów w raportach czy podsumowywanie treści z przesłanych plików. OrcaRouter obsługuje te typy danych wejściowych przez swój kompatybilny z OpenAI interfejs API, korzystając ze standardowych formatów zapytań. Należy pamiętać, że przetwarzanie obrazów lub plików może zwiększyć zużycie tokenów, ponieważ dane wejściowe są odpowiednio tokenizowane.
GPT-5.1 kosztuje $1.25 za 1M tokenów wejściowych i $10.00 za 1M tokenów wyjściowych, co jest wyższe niż w przypadku wielu mniejszych lub starszych modeli. Jeśli Twoje zadanie nie wymaga okna kontekstowego o rozmiarze 400k, obsługi obrazów/plików lub poziomu rozumowania matematycznego wskazanego przez wynik AA Math, tańsza alternatywa na OrcaRouter może być bardziej opłacalna. Na przykład, jeśli potrzebujesz tylko krótkiego generowania tekstu lub prostego odpowiadania na pytania, modele o niższych kosztach na token mogą wystarczyć. Dodatkowo, jeśli Twoja aplikacja może tolerować mniejsze długości wyjściowe lub nie potrzebuje wielomodalnych możliwości, możesz osiągnąć podobne wyniki przy niższym koszcie. OrcaRouter oferuje szereg modeli od różnych dostawców, umożliwiając wybór optymalnej równowagi między możliwościami a ceną dla Twojego konkretnego przypadku użycia.
GPT-5.1 doskonale sprawdza się w przypadkach użycia, które wykorzystują jego duże okno kontekstowe, wysoki limit wyjściowy i obsługę wielomodalnych wejść. Najlepsze przypadki użycia obejmują: (1) Przetwarzanie i podsumowywanie bardzo długich dokumentów, takich jak umowy prawne, prace badawcze lub całe książki. (2) Zaawansowane rozwiązywanie problemów matematycznych lub nauczanie, gdzie wynik AA Math wskazuje na silną wydajność. (3) Zadania wielomodalne obejmujące interpretację obrazów (np. skany medyczne, diagramy) wraz z tekstem. (4) Budowanie agentów konwersacyjnych, które utrzymują kontekst przez tysiące tur. (5) Analizowanie złożonych zestawów danych osadzonych w przesłanych plikach. Te scenariusze korzystają z możliwości modelu do obsługi dużych danych wejściowych i generowania rozszerzonych, spójnych wyników bez utraty kontekstu.
GPT-5.1 uzyskał wynik 94.0 w benchmarku AA Math. AA Math to zbiór danych zaprojektowany do oceny zdolności rozumowania matematycznego, skupiający się na problemach algebraicznych i arytmetycznych na poziomie typowym dla zaawansowanych klas licealnych lub wstępnych kursów uniwersyteckich. Wynik 94.0 oznacza, że model poprawnie odpowiedział na 94% problemów w tym benchmarku. Wskazuje to na silne kompetencje w rozwiązywaniu wyrażeń matematycznych, równań i zadań tekstowych. Należy jednak pamiętać, że benchmarki nie obejmują wszystkich rzeczywistych scenariuszy, a wydajność może się różnić w zależności od złożoności problemu i sformułowania. Wynik stanowi ilościowe odniesienie do porównywania zdolności rozumowania matematycznego między modelami, choć nie powinien być jedynym czynnikiem przy wyborze modelu.
Poza benchmarkiem AA Math, architektura GPT-5.1 została zaprojektowana do ogólnego rozumowania w różnych dziedzinach. Jego duże okno kontekstowe pozwala na rozważenie obszernego materiału dowodowego przed wygenerowaniem odpowiedzi, co może poprawić wydajność w zadaniach wymagających syntezy informacji z wielu części danych wejściowych. Model obsługuje stopniowe rozumowanie, gdy zostanie odpowiednio poproszony. Użytkownicy powinni mieć świadomość, że jak wszystkie duże modele językowe, GPT-5.1 może generować brzmiące wiarygodnie, ale niepoprawne rozumowanie, szczególnie w niszowych lub wysoce specjalistycznych tematach. Żaden pojedynczy benchmark nie oddaje w pełni możliwości rozumowania modelu; wynik AA Math jest jednym z punktów danych. W przypadku krytycznych zastosowań zaleca się weryfikację wyników przez człowieka.
Choć GPT-5.1 oferuje zaawansowane możliwości, ma swoje ograniczenia. Może generować nieprawidłowe lub pozbawione sensu odpowiedzi, szczególnie w tematach wykraczających poza jego dane treningowe lub wymagających informacji w czasie rzeczywistym. Model nie ma dostępu do internetu, chyba że zostanie wyraźnie połączony przez inne narzędzia. Jego możliwości multimodalne, choć obecne, mogą nie dorównywać wyspecjalizowanym modelom wizyjnym w precyzyjnych zadaniach wizualnych. 400-tysięczne okno kontekstowe, mimo że duże, nie gwarantuje idealnego odtworzenia wszystkich szczegółów; model może wciąż pomijać lub błędnie interpretować informacje z wcześniejszej części kontekstu. Ponadto ceny są stosunkowo wysokie, więc koszt może stać się istotnym czynnikiem przy intensywnym użytkowaniu. Użytkownicy powinni dokładnie przetestować model na swoich konkretnych zadaniach, aby zrozumieć jego mocne i słabe strony.
Opóźnienie dla GPT-5.1 zależy od takich czynników jak długość wejścia, długość wyjścia oraz bieżące obciążenie infrastruktury OpenAI. OrcaRouter działa jako brama i nie dodaje znaczącego narzutu poza tym, co jest nieodłączne w API dostawcy. W przypadku długich wejść lub dużych wyjść czas przetwarzania rośnie mniej więcej liniowo wraz z liczbą tokenów. Maksymalna długość wyjścia modelu wynosząca 128 000 tokenów oznacza, że generowanie bardzo długich odpowiedzi może zająć kilka minut. W przypadku aplikacji czasu rzeczywistego rozważ użycie krótszych wyjść lub mniejszych modeli. OrcaRouter nie zapewnia gwarancji przepustowości; użytkownicy powinni zapoznać się z dokumentacją OpenAI w celu uzyskania oczekiwanych wartości opóźnień. Jako ogólna wskazówka, typowe odpowiedzi dla wejść o umiarkowanej długości (kilka tysięcy tokenów) są dostarczane w ciągu kilku sekund.
OrcaRouter wycenia GPT-5.1 dokładnie według stawki dostawcy, bez żadnej marży: $1.25 za 1 milion tokenów wejściowych i $10.00 za 1 milion tokenów wyjściowych. Tokeny wejściowe obejmują cały tekst, tokeny obrazów (w zależności od rozdzielczości obrazu) i tokeny zawartości plików. Tokeny wyjściowe to te wygenerowane przez model w odpowiedzi. Nie ma żadnych ukrytych opłat, a OrcaRouter nie dolicza żadnych dodatkowych kosztów. Cena jest za token, więc całkowity koszt zależy od wolumenu użycia. Dla typowego wejścia 10 000 tokenów i wyjścia 2 000 tokenów, koszt wyniósłby około $0.0125 (wejście) + $0.02 (wyjście) = $0.0325. W przypadku zadań na dużą skalę koszty mogą się sumować, ale przejrzyste ceny OrcaRouter pozwalają dokładnie oszacować wydatki.
Koszt GPT-5.1 jest wyższy niż w przypadku wielu innych modeli dostępnych na OrcaRouter. Ceną za to jest dostęp do okna kontekstowego o wielkości 400 tys., 128 tys. tokenów wyjściowych oraz obsługi danych multimodalnych. Jeśli Twoja aplikacja nie wymaga tych funkcji, możesz obniżyć koszty, używając tańszego modelu. Z kolei jeśli potrzebujesz przetwarzać bardzo długie dokumenty lub generować rozbudowane odpowiedzi, GPT-5.1 może być bardziej wydajny niż używanie mniejszego modelu wymagającego wielokrotnych zapytań i ręcznego dzielenia treści. Cena za token jest stała; OrcaRouter nie oferuje rabatów ilościowych ani specjalnych stawek. Ponieważ jednak nie ma marży, płacisz tyle samo, co przy bezpośrednim korzystaniu z OpenAI. Oceń swoje typowe zużycie tokenów, aby stwierdzić, czy możliwości uzasadniają wydatek.
OrcaRouter, zgodnie z podanymi informacjami, nie reklamuje zniżek za buforowanie ani obniżonych cen za powtarzające się wejścia. Ceny za GPT-5.1 są ściśle za zużyte tokeny, naliczane według stawki dostawcy. Niektórzy dostawcy oferują obniżone stawki za buforowaną treść, ale nie zostało to odzwierciedlone w podanych faktach. Katalog modeli OrcaRouter może zawierać inne modele z różnymi strukturami cenowymi, ale dla GPT-5.1 koszt wynosi $1.25 za 1M tokenów wejściowych i $10.00 za 1M tokenów wyjściowych, niezależnie od buforowania. Użytkownicy powinni zakładać, że wszystkie tokeny są rozliczane według tych stawek. W przypadku aplikacji o wysokiej powtarzalności warto rozważyć, czy model może wykorzystać swoje okno kontekstowe, aby uniknąć ponownego przetwarzania, ale koszty tokenów nadal dotyczą danych wejściowych.
OrcaRouter rozlicza GPT-5.1 według tej samej stawki co bezpośrednie API OpenAI: 1,25 USD za 1 mln tokenów wejściowych i 10,00 USD za 1 mln tokenów wyjściowych, bez żadnej marży. W związku z tym korzystanie z OrcaRouter nie zwiększa kosztu na token. Zaletą korzystania z OrcaRouter jest wygoda pojedynczej bramy API obsługującej wielu dostawców, co potencjalnie upraszcza integrację. Jeśli masz już konto OpenAI, możesz uzyskać bezpośredni dostęp do modelu; OrcaRouter udostępnia jednak API zgodne z OpenAI, co ułatwia migrację. Korzystanie z punktu końcowego OrcaRouter nie wiąże się z dodatkowymi opłatami. Kompromisem może być fakt, że infrastruktura OrcaRouter ma własne ograniczenia szybkości i zasady wsparcia, które mogą różnić się od tych w OpenAI.
Aby wywołać GPT-5.1, użyj kompatybilnego z OpenAI API OrcaRouter pod adresem bazowym URL https://api.orcarouter.ai/v1. Ustaw parametr model na "openai/gpt-5.1". API obsługuje standardowe punkty końcowe chat completions (np. POST /chat/completions). Uwierzytelnianie odbywa się za pomocą klucza API, który uzyskujesz na swoim koncie OrcaRouter. Aby wysłać żądanie, dołącz identyfikator modelu w treści żądania wraz z wiadomościami (lub promptem). Na przykład w Pythonie, używając biblioteki openai, ustaw openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1" i openai.api_key = twój_klucz. Następnie wywołaj openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.1", messages=[...]). Format żądania jest zgodny ze specyfikacją OpenAI, więc większość istniejącego kodu można ponownie wykorzystać z niewielkimi zmianami.
Podczas wywoływania GPT-5.1 za pośrednictwem API OrcaRouter możesz używać wszystkich standardowych parametrów z API uzupełnień czatu OpenAI. Obejmują one: model (wymagane, ustaw na "openai/gpt-5.1"), messages (lista obiektów wiadomości), max_tokens (do 128000), temperature, top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user oraz stream. W przypadku obrazów lub plików możesz dołączyć je w treści wiadomości, używając odpowiednich typów treści zgodnych z multimodalnym formatem OpenAI. API obsługuje również wywoływanie funkcji, jeśli przekażesz funkcje jako część żądania. OrcaRouter nie wprowadza własnych parametrów wykraczających poza specyfikację OpenAI. Zwróć uwagę, że model może nie obsługiwać wszystkich parametrów dokładnie tak, jak udokumentowano dla innych modeli; sprawdź dokumentację OpenAI dla gpt-5.1, jeśli jest dostępna.
Migracja z bezpośredniego API OpenAI do OrcaRouter jest prosta dzięki zgodności API. Główne kroki to: (1) Zarejestruj się na koncie OrcaRouter i uzyskaj klucz API. (2) W swoim kodzie zmień podstawowy URL z „https://api.openai.com” na „https://api.orcarouter.ai/v1”. (3) Zaktualizuj nazwę modelu z „gpt-5.1” na „openai/gpt-5.1”, jeśli używałeś dokładnej nazwy modelu. (4) Zastąp swój klucz API OpenAI kluczem API OrcaRouter. (5) Przetestuj za pomocą prostego żądania. Ponieważ formaty żądań i odpowiedzi są identyczne, nie są wymagane żadne inne zmiany. OrcaRouter nie dodaje żadnych dodatkowych nagłówków ani parametrów. Pozwala to na zmianę dostawcy bez przepisywania logiki aplikacji, korzystając z centralnego zarządzania wieloma dostawcami modeli w OrcaRouter.
Uwierzytelnianie dla API OrcaRouter odbywa się za pomocą klucza API. Klucz ten umieszczasz w nagłówku Authorization jako "Bearer YOUR_ORCAROUTER_API_KEY". Bazowy URL dla wszystkich punktów końcowych zgodnych z OpenAI to https://api.orcarouter.ai/v1. Na przykład, polecenie curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer $KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"openai/gpt-5.1", "messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'. Upewnij się, że twój klucz API ma odpowiednie uprawnienia. OrcaRouter nie wymaga żadnych dodatkowych metod uwierzytelniania. Punkt końcowy API jest publicznie dostępny przez HTTPS. Do użytku produkcyjnego przechowuj swój klucz API bezpiecznie i rozważ użycie zmiennych środowiskowych.
W porównaniu do modeli OpenAI GPT-4 (np. GPT-4 Turbo), GPT-5.1 oferuje większe okno kontekstowe (400k w porównaniu do typowo 128k) oraz wyższe maksymalne wyjście (128k w porównaniu do 4k lub 16k). Ceny są wyższe: GPT-4 Turbo kosztował $10/$30 za 1M tokenów (wejście/wyjście) na starcie, podczas gdy GPT-5.1 kosztuje $1.25/$10. Wynik AA Math nie jest podany dla GPT-4, więc bezpośrednie porównanie jest niedostępne. GPT-5.1 obsługuje również wprowadzanie plików, czego GPT-4 Turbo oficjalnie nie obsługiwał jako dedykowany tryb. Jednak modele GPT-4 mogą być wciąż bardziej opłacalne dla krótszych zadań. Jeśli nie potrzebujesz rozszerzonego kontekstu lub wyjścia, starsze modele GPT-4 mogą być bardziej ekonomiczne. OrcaRouter zapewnia dostęp do obu, umożliwiając wybór w zależności od wymagań.
OrcaRouter hostuje modele od wielu dostawców. GPT-5.1 wyróżnia się oknem kontekstowym 400 tys. i maksymalnym wyjściem 128 tys., co należy do największych dostępnych na platformie. Jego cena jest umiarkowana w porównaniu z modelami granicznymi od innych dostawców. Wynik AA Math na poziomie 94,0 wskazuje na konkretną siłę rozumowania. Inne modele mogą oferować niższe ceny, większą szybkość lub specjalistyczną wydajność w innych dziedzinach (np. kodowanie, kreatywność). Na przykład mniejsze modele z rodzin Mistral lub Llama kosztują mniej za token, ale mają mniejsze okna kontekstowe. Wybór zależy od długości kontekstu zadania, potrzeb wyjściowych i wymagań dotyczących modalności. Katalog OrcaRouter umożliwia ocenę wyników porównawczych i cen obok siebie, aby ułatwić wybór.
Korzystanie z OrcaRouter w celu uzyskania dostępu do GPT-5.1 oferuje kilka zalet: (1) Ujednolicone API: możesz uzyskać dostęp do wielu modeli za pomocą jednego punktu końcowego zgodnego z OpenAI, co upraszcza integrację. (2) Zero marży: płacisz tę samą stawkę co przy bezpośrednim dostępie. (3) Uproszczone fakturowanie: jedna faktura dla wielu dostawców. (4) Łatwa zmiana modelu: zmiana ID modelu bez modyfikacji kodu. (5) Potencjalny dostęp do modeli niedostępnych bezpośrednio w Twoim regionie. (6) OrcaRouter może zapewnić dodatkowe monitorowanie lub analitykę. Kompromisem jest poleganie na infrastrukturze OrcaRouter, która może wprowadzać własne opóźnienia lub limity szybkości. Jednak w większości przypadków użycia OrcaRouter działa jako przezroczysty proxy oferujący wygodę bez dodatkowych kosztów.
Rozważ alternatywy dla GPT-5.1, jeśli Twoje zadania nie wymagają okna kontekstowego o długości 400k, wyjścia 128k lub wejścia wielomodalnego. W przypadku krótkiego, prostego generowania tekstu mniejszy, tańszy model na OrcaRouter (np. Llama 3 8B lub Mistral 7B) byłby bardziej opłacalny. Jeśli potrzebujesz rozumienia obrazów, ale masz ograniczony budżet, dedykowany model wizyjny o niższych kosztach tokenów może być wystarczający. W przypadku bardzo dużych obciążeń produkcyjnych nawet kilka centów za tysiąc tokenów może się sumować, co sprawia, że koszt jest głównym czynnikiem. Dodatkowo, jeśli Twoja aplikacja wymaga bardzo niskiego opóźnienia dla krótkich wyników, mniejsze modele zazwyczaj odpowiadają szybciej. Oceń swoje konkretne wymagania w porównaniu z możliwościami i cenami GPT-5.1, aby określić, czy jest to odpowiednie rozwiązanie.
Zgodne z OpenAI — zostań przy swoim SDK
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.1",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Wejście / 1M tokenów | $1.25 |
|---|---|
| Wyjście / 1M tokenów | $10.00 |
| Odczyt cache / 1M | $0.125 |
| Waluta | USD |
Szacunek na podstawie cennika
Tylko szacunek — rzeczywista liczba tokenów zależy od tokenizatora dostawcy.
O czym mówią programiści w tym tygodniu
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1Otwórz @misc{orcarouter_gpt_5_1,
title = {GPT-5.1 API},
author = {OpenAI},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.1}
}OpenAI. (2025). GPT-5.1 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.1