OpenAI GPT-5.1-2025-11-13: 400k kontekstu, AA Math 94.0, przez OrcaRouter API
OpenAI GPT-5.1-2025-11-13 to wydajny model z serii GPT-5 firmy OpenAI, z datą 13 listopada 2025 r. Obsługuje okno kontekstowe o wielkości 400 000 tokenów i maksymalny wynik 128 000 tokenów. Model…
Model osiąga doskonałe wyniki w rozumowaniu matematycznym, co potwierdza jego wynik AA Math wynoszący 94.0. Potrafi wykonywać złożone obliczenia, rozwiązywać wieloetapowe zadania tekstowe oraz operować zaawansowanymi pojęciami matematycznymi. Oprócz matematyki wspiera ogólne rozumienie i generowanie języka naturalnego w różnych dziedzinach. Możliwość multimodalna pozwala mu interpretować obrazy i pliki, co czyni go przydatnym w zadaniach łączących informacje wizualne i tekstowe, takich jak wyjaśnianie wykresu czy ekstrakcja danych z zeskanowanego dokumentu. Obsługuje także generowanie kodu, tłumaczenie, streszczanie i twórcze pisanie, podobnie jak inne modele na poziomie GPT-5.
While GPT-5.1-2025-11-13 oferuje wysokie możliwości, jego cena jest wyższa niż w przypadku wielu alternatywnych modeli: $1.25 za 1M tokenów wejściowych i $10.00 za 1M tokenów wyjściowych. W przypadku zadań, które nie wymagają pełnego 400k kontekstu, zaawansowanego wnioskowania matematycznego lub multimodalnych danych wejściowych, mniejszy i tańszy model dostępny na OrcaRouter może być bardziej opłacalny. Na przykład, jeśli Twoje zadanie to prosta klasyfikacja tekstu, krótkie czaty lub standardowe streszczanie, rozważ modele takie jak GPT-4o-mini lub Claude 3 Haiku, aby obniżyć koszty. Dodatkowo, jeśli priorytetem jest niskie opóźnienie, mniejsze modele zazwyczaj odpowiadają szybciej. Używaj tego modelu do zadań wymagających kluczowego wnioskowania lub gdy potrzebujesz dużego kontekstu.
Tak, model akceptuje tryb wprowadzania plików oprócz obrazów i tekstu. Pliki można przesyłać bezpośrednio jako część żądania API, a model odczyta i przetworzy ich zawartość. Obsługiwane typy plików obejmują zazwyczaj PDF, dokumenty Word, zwykły tekst oraz ewentualnie arkusze kalkulacyjne, choć dokładna lista zależy od implementacji OpenAI. Model może wyodrębnić tekst z tych plików i zintegrować te informacje ze swoim rozumowaniem. Jest to przydatne w zadaniach takich jak podsumowywanie raportu PDF, odpowiadanie na pytania na podstawie artykułu naukowego czy analiza danych tabelarycznych. Model może jednak nie radzić sobie idealnie z silnie sformatowanymi lub zeskanowanymi dokumentami; dla najlepszych wyników warto rozważyć wstępne przetworzenie.
Ocena AA Math (Advanced Automated Math) sprawdza zdolność modelu do rozwiązywania złożonych problemów matematycznych w różnych poddziedzinach, w tym algebrze, analizie matematycznej, statystyce i geometrii. Wynik 94.0 oznacza, że model poprawnie odpowiedział na 94% pytań z zestawu testowego, plasując go wśród najlepszych modeli pod względem rozumowania matematycznego. W praktyce oznacza to, że model może niezawodnie radzić sobie z trudnymi zadaniami matematycznymi, takimi jak wieloetapowe dowody, stosowane rozwiązywanie problemów oraz obliczenia związane z fizyką. Jednak żaden model nie jest doskonały, a użytkownicy powinni weryfikować kluczowe wyniki, zwłaszcza w przypadku nowatorskich lub otwartych problemów matematycznych. Wynik opiera się na konkretnym zestawie testowym i może nie przekładać się na wszystkie rzeczywiste zadania.
Dokładne wartości opóźnienia nie są podane w dostępnych danych, ale ogólnie modele z dużymi oknami kontekstu i wysokimi limitami wyjściowymi mają dłuższe czasy wnioskowania ze względu na zwiększone wymagania pamięciowe i obliczeniowe. Rzeczywista szybkość zależy od czynników takich jak liczba tokenów wejściowych i wyjściowych, obciążenie serwera oraz infrastruktura API. API OrcaRouter zapewnia standardowe punkty końcowe zgodne z OpenAI; można oczekiwać opóźnienia w zakresie od kilku sekund do kilkudziesięciu sekund dla długich generacji. Odpowiedzi strumieniowe mogą skrócić czas do pierwszego tokena. W przypadku aplikacji wrażliwych na opóźnienia rozważ przetestowanie najpierw z małymi danymi wejściowymi, lub użyj szybszego, mniejszego modelu, jeśli szybkość jest krytyczna.
Mimo wysokiego wyniku w benchmarku matematycznym, model może wciąż popełniać błędy w przypadku rzadkich lub niezwykle złożonych problemów, zwłaszcza wymagających precyzyjnych kroków pośrednich. Duże okno kontekstowe nie gwarantuje perfekcyjnego przypominania informacji z samego początku wejścia; modele mogą wykazywać stronniczość na korzyść nowszych danych. Rozumienie multimodalne, choć obecne, może mieć trudności z niejednoznacznymi lub niskiej jakości obrazami. Cennik jest wyższy niż w przypadku wielu alternatyw, więc model może nie być opłacalny w prostych zadaniach. Dodatkowo, jako model migawkowy z listopada 2025 roku, może nie uwzględniać wiedzy ani wydarzeń po tej dacie. Korzystanie z modelu za pośrednictwem OrcaRouter nie zmienia tych podstawowych ograniczeń.
Ceny dla tego modelu wynoszą 1,25 USD za 1 milion tokenów wejściowych i 10,00 USD za 1 milion tokenów wyjściowych. Stawki te są rozliczane według stawek dostawcy bez żadnej marży, co oznacza, że płacisz dokładnie tyle, ile pobiera OpenAI — OrcaRouter nie dolicza żadnej dodatkowej opłaty. Jest to korzystne dla użytkowników, którzy chcą przewidywalnych i przejrzystych cen. Należy pamiętać, że liczba tokenów obejmuje zarówno prompt, jak i generację. Jeśli użyjesz dużego okna kontekstowego o wielkości 400 tys. tokenów jako wejścia, koszt pojedynczego żądania wyniesie 0,50 USD (400 tys. tokenów po 1,25 USD/milion). Koszty wyjściowe są doliczane oddzielnie. Dla porównania, mniejsze modele na OrcaRouter mogą kosztować ułamek tej ceny za token.
Głównym kompromisem jest wyższy koszt na token w porównaniu do mniejszych modeli. Chociaż model oferuje zaawansowane możliwości, użytkownicy powinni oszacować typowe wolumeny tokenów wejściowych i wyjściowych, aby zdecydować, czy wydatek jest uzasadniony. Na przykład, jeśli często generujesz długie wyniki (np. 50k tokenów), koszt wyjścia przy $10/M wyniósłby $0.50 na żądanie. W przypadku aplikacji o dużej objętości koszty mogą szybko narastać. Rozważ buforowanie odpowiedzi tam, gdzie to możliwe, aby uniknąć wielokrotnego przetwarzania. OrcaRouter nie oferuje dodatkowych zniżek ani specjalnych poziomów dla tego modelu; ceny są proste. Jeśli budżet jest napięty, rozważ tańsze alternatywy, takie jak GPT-4o-mini (jeśli dostępne) lub innych dostawców w OrcaRouter.
OrcaRouter zapewnia standardowy dostęp do API, ale domyślnie nie buforuje odpowiedzi; buforowanie leży po stronie użytkownika. Możesz zaimplementować własną warstwę buforowania dla identycznych żądań, aby zmniejszyć zużycie tokenów i koszty. API OrcaRouter jest bezstanowe – każde żądanie jest przetwarzane niezależnie. W przypadku długoterminowych projektów rozważ użycie technik buforowania promptów, takich jak mądre dzielenie dużych kontekstów lub ponowne wykorzystywanie osadzeń. Dla tego modelu nie ma specjalnych funkcji rozliczeniowych, takich jak rabaty za partie. Cennik bez marży upraszcza budżetowanie, ale nie zawiera wbudowanych narzędzi optymalizacyjnych.
Uzyskujesz dostęp do modelu za pośrednictwem zgodnego z OpenAI API OrcaRouter. Ustaw bazowy URL na https://api.orcarouter.ai/v1. W treści żądania użyj identyfikatora modelu "openai/gpt-5.1-2025-11-13". API obsługuje standardowe parametry OpenAI, takie jak messages, max_tokens, temperature, top_p itp. Na przykład, aby utworzyć odpowiedź czatu, wyślij żądanie POST do /chat/completions z parametrem model ustawionym na "openai/gpt-5.1-2025-11-13". Możesz również dołączać obrazy lub pliki w wiadomościach, używając odpowiednich typów zawartości (np. image_url). Upewnij się, że masz ważny klucz API od OrcaRouter do uwierzytelniania.
Typowe parametry obejmują max_tokens (do 128,000), temperature (0-2 dla losowości), top_p (próbkowanie jądrowe), frequency_penalty, presence_penalty, sekwencje stop oraz stream (wartość logiczna dla strumieniowania). Okno kontekstu wynosi 400,000 tokenów, więc upewnij się, że Twoje wejście nie przekracza tej sumy (łącznie z wiadomościami systemu i asystenta). Możesz także określić parametr response_format, jeśli jest obsługiwany (np. json_object), aby wymusić strukturalne wyjście. OrcaRouter przekazuje te parametry bezpośrednio do podstawowego modelu OpenAI. W przypadku treści multimodalnych użyj tablicy 'content' w wiadomościach z częściami zawierającymi dane tekstowe i graficzne/plikowe.
Tak, migracja jest prosta, ponieważ OrcaRouter oferuje API zgodne z OpenAI. Większość istniejącego kodu używającego pakietu SDK OpenAI dla Pythona lub Node może przełączyć się, zmieniając base_url i klucz API. Identyfikator modelu w OrcaRouter to "openai/gpt-5.1-2025-11-13" (zwróć uwagę na prefiks). Nie są potrzebne żadne inne zmiany w treści zapytań ani obsłudze odpowiedzi. Jeśli używałeś API innego dostawcy, które również jest zgodne ze standardami OpenAI, wystarczy zaktualizować punkt końcowy. OrcaRouter oferuje ceny bez marży, więc koszty mogą być podobne lub niższe w zależności od wcześniejszych marż.
W porównaniu do wcześniejszych modeli GPT-4, GPT-5.1 oferuje większe okno kontekstowe (400k vs typowo 128k), wyższy limit generowania (128k vs 4k-32k) oraz znacząco lepszy wynik AA Math (94.0 vs niższy). Obsługuje również wejścia obrazów i plików, czego GPT-4 natywnie nie posiadał. Jest jednak droższy na token niż GPT-4o czy GPT-4o-mini. W porównaniu do GPT-5.0 (jeśli dostępny), ta wersja może zawierać ulepszenia, ale szczegóły nie są publiczne. Dla użytkowników potrzebujących mniejszej liczby tokenów lub niższych kosztów, GPT-4o-mini stanowi szybszą, tańszą alternatywę o rozsądnej jakości.
Porównania zależą od konkretnych benchmarków. Wynik AA Math na poziomie 94.0 jest silnym wskaźnikiem zdolności rozumowania, ale inne modele, takie jak Claude 3.5 Sonnet, wyróżniają się w kodowaniu i precyzyjnym bezpieczeństwie. Okno kontekstu 400k dorównuje lub przewyższa większość modeli konkurencyjnych (np. Claude 3.5 Sonnet oferuje 200k). Możliwości modalne są różne; niektórzy konkurenci obsługują również obrazy i pliki. Cennik: GPT-5.1 za $1.25/1M wejścia jest droższy niż niektóre modele, ale mieści się w przedziale ofert premium. W zadaniach matematycznych ten model może osiągać lepsze wyniki; w przypadku kreatywnego pisania lub streszczania alternatywy mogą być wystarczające. Użytkownicy powinni oceniać na podstawie swojego konkretnego przypadku użycia.
Może być używany w produkcji ze względu na wysoki kontekst i silne rozumowanie, ale kluczowym czynnikiem jest koszt. Przy $10/1M tokenów wyjściowych generowanie dużych wolumenów może stać się drogie. Model jest dostępny przez niezawodne API OrcaRouter, które zapewnia standardową dostępność i wydajność. Jednak w przypadku ekstremalnej skalowalności warto rozważyć implementację buforowania, optymalizację promptów, a ewentualnie użycie tańszego modelu do prostszych podzadań. Opóźnienie modelu może być również wyższe niż w przypadku mniejszych alternatyw. Jeśli Twoja aplikacja wymaga odpowiedzi w czasie rzeczywistym, dokładnie przetestuj. Ogólnie rzecz biorąc, to doskonały wybór do wymagających zadań.
Kluczowe różnice to: większe okno kontekstowe (400k w porównaniu do typowych 128k), dłuższe maksymalne wyjście (128k wobec 16k dla GPT-4o), wyższy wynik AA Math (94.0 wobec niższego) oraz obsługa plików wejściowych obok obrazu i tekstu. Ceny są wyższe dla GPT-5.1: $1.25/$10 za milion tokenów w porównaniu do około $2.50/$10 dla GPT-4o (dokładna wartość zależy od modelu). Zatem GPT-5.1 jest tańszy na wejściu, ale taki sam na wyjściu? Właściwie wejście GPT-4o kosztuje $2.50/M, a wyjście $10/M, więc wejście GPT-5.1 jest tańsze. GPT-4o ma jednak zazwyczaj wyższe prędkości. W przypadku zadań multimodalnych i wymagających intensywnej matematyki, które potrzebują dużego kontekstu, GPT-5.1 jest prawdopodobnie lepszy.
Zgodne z OpenAI — zostań przy swoim SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| 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.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-2025-11-13Otwórz @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