OpenAI GPT-5.1 Chat: 16K maksymalne wyjście, wejście tekst+obraz, AA Math 94.0, dostęp przez OrcaRouter.
openai/gpt-5.1-chat-latest to duży model językowy opracowany przez OpenAI, zoptymalizowany pod kątem interakcji opartych na czacie. Akceptuje zarówno tekst, jak i obrazy jako wejście, a jego…
openai/gpt-5.1-chat-latest to model przetwarzający tekst i obrazy, zdolny do generowania odpowiedzi przypominających ludzkie, kodu oraz ustrukturyzowanych wyników. Jego główną siłą jest rozumowanie matematyczne, co potwierdza wynik 94.0 w benchmarku AA Math. Potrafi rozwiązywać złożone równania, wyjaśniać rozwiązania krok po kroku i pracować z notacją matematyczną. Model obsługuje również ogólne rozmowy, wykonywanie instrukcji i twórcze pisanie. Dzięki maksymalnej liczbie 16K tokenów wyjściowych może tworzyć długie treści, takie jak szczegółowe raporty, wieloetapowe dialogi i obszerne fragmenty kodu. Rozumienie obrazów umożliwia analizę diagramów, wykresów i odręcznych notatek, co pozwala na przypadki użycia takie jak interpretacja wykresów i wizualne rozwiązywanie problemów.
Optymalne przypadki użycia obejmują korepetycje matematyczne, automatyczne dowodzenie twierdzeń oraz precyzyjną analizę danych, gdzie każdy krok musi być zweryfikowany. Wynik 94,0 AA Math sprawia, że model ten nadaje się do platform edukacyjnych STEM, które potrzebują generować poprawne rozwiązania i objaśnienia. Wprowadzanie multimodalne umożliwia przetwarzanie obrazów zawierających równania, diagramy lub wizualizacje danych, co jest cenne w kontekście badań naukowych i inżynierii. Długi limit wyjścia wspiera generowanie wyczerpującej dokumentacji, pseudo-kodu lub systemów dialogowych wymagających rozszerzonego kontekstu. Do ogólnych rozmów, które nie wymagają intensywnego rozumowania, tańszy model może być bardziej opłacalny; gpt-5.1-chat-latest najlepiej zarezerwować do zadań wykorzystujących jego mocne strony matematyczne i multimodalne.
W przypadku prostych zapytań, wyszukiwania faktów lub zadań niewymagających matematycznego rozumowania, wyższy koszt tego modelu może być nieuzasadniony. Tokeny wyjściowe kosztują 10,00 USD za 1 milion tokenów – znacznie więcej niż tokeny wejściowe. Jeśli Twoja aplikacja generuje długie odpowiedzi, które nie są matematycznie złożone, rozważ tańszy model, taki jak GPT-4o mini lub GPT-3.5 Turbo od OpenAI, które mogą obsługiwać podstawowe rozmowy przy niższym koszcie. Podobnie, jeśli Twoje obciążenie jest intensywne pod względem danych wejściowych, ale lekkie pod względem wyjściowych, cena za wejście (1,25 USD/1M) jest umiarkowana, ale wciąż wyższa niż w przypadku alternatyw. Używaj tego modelu strategicznie do zadań wymagających wysokiej wartości intelektualnej; w przypadku masowego przetwarzania prostych zapytań kieruj je do tańszych modeli za pomocą API OrcaRouter, aby zoptymalizować koszty.
Model akceptuje obrazy jako część wejścia, obok tekstu. Obrazy mogą być dostarczane jako URL-e lub dane zakodowane w base64 w treści wiadomości użytkownika. Model przetwarza informacje wizualne w celu wydobycia znaczenia, takiego jak odczytywanie tekstu ze zrzutu ekranu, interpretowanie wykresu lub rozumienie diagramu. Nie ma osobnego modelu wizyjnego; zdolność multimodalna jest zintegrowana. Jest to przydatne w aplikacjach takich jak analizowanie wykresów w raportach finansowych, rozwiązywanie problemów geometrycznych z odręcznych rysunków czy konwertowanie zdjęć tablicy na tekstowe wyjaśnienia. Należy pamiętać, że koszty przetwarzania obrazów są wliczone w cennik tokenów wejściowych; obrazy są zazwyczaj tokenizowane na podstawie rozdzielczości. Aby uzyskać najlepsze rezultaty, należy dostarczać wyraźne obrazy w wysokiej rozdzielczości.
Model osiągnął wynik 94.0 w benchmarku AA Math. AA Math (Advanced Algebra) to zestaw testowy zadań matematycznych oceniających rozumowanie algebraiczne, manipulację symboliczną i poprawność arytmetyczną. Wynik 94.0 wskazuje na silną wydajność w tych zadaniach, choć dokładna metodologia (np. few-shot, chain-of-thought) nie jest określona. Dla porównania, wcześniejsze modele GPT-4 osiągały wyniki w przedziale 80–90 w podobnych benchmarkach matematycznych. Użytkownicy powinni interpretować to jako dowód poprawionych zdolności matematycznych, ale powinni zweryfikować wydajność na własnych problemach matematycznych specyficznych dla danej dziedziny, ponieważ benchmarki mogą nie obejmować wszystkich rzeczywistych scenariuszy.
W dostępnych informacjach podano jedynie wynik AA Math (94.0). Nie wymieniono żadnych innych wyników benchmarków, takich jak MMLU, HumanEval czy GSM8K. Dlatego nie jest możliwe pełne ocenienie możliwości modelu w zakresie ogólnej wiedzy, kodowania lub rozumienia języka. Zaleca się, aby użytkownicy przeprowadzili własną ocenę na odpowiednich zadaniach. Biorąc pod uwagę wysoki wynik AA Math, można spodziewać się silnego rozumowania w dziedzinach związanych z algebrą, ale należy zachować ostrożność przy ekstrapolacji na inne obszary. Sprawdź oficjalną dokumentację OpenAI, aby uzyskać kompletne wyniki benchmarków, jeśli to konieczne.
Szczegółowe dane dotyczące opóźnień dla openai/gpt-5.1-chat-latest nie są dostępne w dostępnych danych. Wydajność może się różnić w zależności od rozmiaru wejścia, długości wyjścia, liczby równoczesnych zapytań oraz obciążenia infrastruktury. Gdy dostęp do API odbywa się przez OrcaRouter, wykorzystywane są standardowe tryby strumieniowania i bez strumieniowania zgodne z OpenAI. Typowe czasy wnioskowania dla dużych modeli z możliwością wygenerowania 16K tokenów mogą wynosić od kilku sekund do kilku minut, w zależności od złożoności zapytania. Użytkownicy powinni przeprowadzić własne testy opóźnień z realistycznymi obciążeniami. W przypadku aplikacji wymagających niskich opóźnień warto rozważyć mniejsze lub destylowane modele, które odpowiadają szybciej. API OrcaRouter obsługuje strumieniowanie, co pozwala na szybsze otrzymywanie pierwszych tokenów.
Mocne strony: Doskonałe rozumowanie matematyczne (AA Math 94.0), wejście multimodalne (tekst+obraz), hojny limit wyjściowy (16K tokenów) i odpowiedzi najwyższej jakości. Ograniczenia: Wyższy koszt na token wyjściowy ($10.00/1M) może być zaporowy przy dużym wolumenie wyjściowym; konkretne okno kontekstu wejściowego nieujawnione; brak podanych wyników dla innych benchmarków, takich jak kodowanie czy rozumienie języka; opóźnienie może być wyższe niż w przypadku mniejszych modeli; obsługiwane tylko wejścia tekstowe i obrazowe (brak audio/wideo). Dodatkowo, jako model zamknięty, dostrajanie nie jest publicznie dostępne przez OrcaRouter. Użytkownicy powinni rozważyć te czynniki w kontekście swoich wymagań.
Ceny dotyczą 1 miliona tokenów: 1,25 $ za tokeny wejściowe i 10,00 $ za tokeny wyjściowe. Te stawki są stawkami dostawcy (OpenAI) stosowanymi przez OrcaRouter z zerową marżą. Rozliczenia oparte są na liczbie zużytych tokenów, licząc zarówno tokeny promptu, jak i wygenerowane. Tokeny z obrazów są rozliczane według stawki tokenów wejściowych w zależności od rozdzielczości obrazu (dokładna tokenizacja na obraz jest określona przez OpenAI). Nie ma dodatkowych opłat za wywołania API poza zużyciem tokenów. Ta przejrzysta polityka cenowa pozwala użytkownikom oszacować koszty: na przykład żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 tokenów wyjściowych kosztowałoby 0,00125 $ + 0,005 $ = 0,00625 $.
Głównym kompromisem jest jakość wyjścia a koszt. Przy $10.00 za milion tokenów wyjściowych, generowanie długich odpowiedzi może szybko stać się kosztowne. Na przykład, odpowiedź składająca się z 1,000 tokenów wyjściowych kosztuje $0.01. Jeśli twoja aplikacja generuje setki takich odpowiedzi na godzinę, koszty mogą się kumulować. Z kolei koszty wejściowe są stosunkowo niskie ($1.25/1M), więc duże prompty są mniejszym problemem. Dla projektów wrażliwych na koszty, rozważ ograniczenie długości wyjścia za pomocą parametru max_tokens lub użycie tańszego modelu do prostszych zadań. OrcaRouter pozwala kierować różne zapytania do różnych modeli, więc możesz zarezerwować ten model premium tylko dla wartościowych kroków rozumowania.
Podane fakty nie wspominają o żadnych rabatach, cenach hurtowych ani mechanizmach buforowania. OrcaRouter stosuje stawkę dostawcy bez marży, co oznacza brak dodatkowych opłat. Nie ma jednak informacji, czy OrcaRouter oferuje buforowanie tokenów (np. buforowanie wspólnych prefiksów). Zazwyczaj API OpenAI nie buforuje tokenów do celów rozliczeniowych; każde żądanie jest rozliczane osobno. Użytkownicy powinni zakładać brak wbudowanego buforowania i planować swoje użycie odpowiednio, aby uniknąć powtarzających się dużych kosztów wejściowych. Jeśli buforowanie jest kluczowe, rozważ wdrożenie własnej warstwy buforowania między swoją aplikacją a OrcaRouter.
Aby użyć openai/gpt-5.1-chat-latest, skonfiguruj zapytania API tak, aby wskazywały na podstawowy URL OrcaRouter: https://api.orcarouter.ai/v1. W parametrze model podaj wartość "openai/gpt-5.1-chat-latest". Uwierzytelnianie odbywa się za pomocą klucza API (dostarczonego przez OrcaRouter) w standardowym nagłówku Authorization. API jest w pełni zgodne z OpenAI, więc każda biblioteka klienta współpracująca z punktem końcowym OpenAI do czatów będzie działać z OrcaRouter. Przykład z cURL: 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": "Rozwiąż 2x+3=7"}], "max_tokens": 500}'
Obsługiwane są wszystkie standardowe parametry uzupełniania czatu z API OpenAI, w tym: model (wymagane), messages (tablica obiektów rola/treść), max_tokens (do 16384), temperature, top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user oraz stream (wartość logiczna). W przypadku żądań multimodalnych treść wiadomości użytkownika może być tablicą części tekstowych i obrazów. image_url może być adresem URL lub danymi base64. Przykład: {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Describe this graph"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/graph.png"}}]}. Upewnij się, że dane base64 są poprzedzone prefiksem "data:image/png;base64,".
GPT-4o to model multimodalny o podobnych możliwościach (wejście tekst+obraz) i niższej cenie. Dokładna cena GPT-4o nie jest tutaj podana, ale generalnie jest tańszy niż $10.00/1M wyjścia. GPT-4o może mieć szersze pokrycie benchmarkami. Jednakże openai/gpt-5.1-chat-latest uzyskał 94.0 w AA Math, co może być wyższe niż wyniki matematyczne GPT-4o (choć oficjalne porównania nie są podane). Jeśli Twoim priorytetem jest dokładność matematyczna, ten model może być preferowany. Jeśli potrzebujesz ogólnego wnioskowania multimodalnego przy niższym koszcie, GPT-4o może być bardziej ekonomiczny. OrcaRouter obsługuje oba modele, więc użytkownicy mogą testować na własnych danych.
Ponieważ jest to "gpt-5.1-chat-latest", jest to nowsza iteracja w serii GPT-5. Konkretne różnice w stosunku do np. gpt-5.0 nie są udokumentowane. Wynik AA Math na poziomie 94,0 może być poprawą w porównaniu z wcześniejszymi wersjami, ale nie podano porównawczych benchmarków. Model zachowuje ten sam schemat API i strukturę cenową co inne modele GPT-5. Użytkownicy aktualizujący z wcześniejszej wersji GPT-5 powinni ocenić wydajność na swoich zadaniach, aby zmierzyć ewentualne korzyści. Nie ma znanych zmian w maksymalnym wyjściu (16K) ani w modalnościach wejściowych. Dla zachowania wstecznej kompatybilności identyfikator modelu jest inny, więc wymagane są zmiany w kodzie dotyczące łańcucha modelu.
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-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| 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.
Porównaj miesięczne koszty modeli w kalkulatorze kosztów LLM
O czym mówią programiści w tym tygodniu
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-chat-latestOtwórz @misc{orcarouter_gpt_5_1_chat_latest,
title = {openai/gpt-5.1-chat-latest API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.1-chat-latest}
}openai. (n.d.). openai/gpt-5.1-chat-latest API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.1-chat-latest