OpenAI GPT-5.1-2025-11-13: 400k contexto, AA Math 94.0, via OrcaRouter API
OpenAI GPT-5.1-2025-11-13 é um modelo capaz da série GPT-5 da OpenAI, datado de 13 de novembro de 2025. Ele suporta uma janela de contexto de 400.000 tokens e uma saída máxima de 128.000 tokens. O…
O modelo se destaca no raciocínio matemático, como evidenciado por sua pontuação AA Math de 94,0. Ele pode realizar cálculos complexos, resolver problemas de múltiplas etapas e trabalhar com conceitos matemáticos avançados. Além da matemática, ele oferece suporte à compreensão e geração de linguagem natural em diversos domínios. A capacidade multimodal permite interpretar imagens e arquivos, tornando-o útil para tarefas que combinam informações visuais e textuais, como explicar um gráfico ou extrair dados de um documento digitalizado. Também oferece suporte à geração de código, tradução, sumarização e escrita criativa, de forma consistente com outros modelos de nível GPT-5.
Embora o GPT-5.1-2025-11-13 ofereça altas capacidades, seu preço é mais elevado do que muitos modelos alternativos: $1,25 por 1M de tokens de entrada e $10,00 por 1M de tokens de saída. Para tarefas que não exigem a janela de contexto completa de 400k, raciocínio matemático avançado ou entrada multimodal, um modelo menor e mais barato disponível no OrcaRouter pode ser mais econômico. Por exemplo, se sua tarefa for classificação simples de texto, chat de formato curto ou sumarização padrão, considere modelos como GPT-4o-mini ou Claude 3 Haiku para reduzir custos. Além disso, se a latência for uma preocupação, modelos menores geralmente respondem mais rápido. Use este modelo para tarefas de raciocínio de alto risco ou quando precisar da grande janela de contexto.
Sim, o modelo aceita modalidade de entrada de arquivo além de imagem e texto. Os arquivos podem ser enviados diretamente como parte da solicitação da API, e o modelo lerá e processará seu conteúdo. Os tipos de arquivo suportados normalmente incluem PDF, documentos do Word, texto simples e, possivelmente, planilhas, embora a lista exata dependa da implementação da OpenAI. O modelo pode extrair texto desses arquivos e integrar essas informações ao seu raciocínio. Isso é útil para tarefas como resumir um relatório em PDF, responder perguntas com base em um artigo de pesquisa ou analisar dados tabulares. No entanto, o modelo pode não lidar perfeitamente com documentos altamente formatados ou digitalizados; considere o pré-processamento para obter melhores resultados.
A avaliação AA Math (Advanced Automated Math) testa a capacidade de um modelo de resolver problemas matemáticos complexos em várias subáreas, incluindo álgebra, cálculo, estatística e geometria. Uma pontuação de 94.0 indica que o modelo respondeu corretamente a 94% das perguntas do benchmark, colocando-o entre os modelos de melhor desempenho em raciocínio matemático. Na prática, isso significa que o modelo pode lidar de forma confiável com tarefas matemáticas desafiadoras, como provas de múltiplas etapas, resolução de problemas aplicados e cálculos relacionados à física. No entanto, nenhum modelo é perfeito, e os usuários devem verificar resultados críticos, especialmente para problemas matemáticos novos ou abertos. A pontuação é baseada em um conjunto de testes específico e pode não se generalizar para todas as tarefas do mundo real.
Os valores exatos de latência não são fornecidos nos dados disponíveis, mas, de modo geral, modelos com grandes janelas de contexto e altos limites de saída têm tempos de inferência mais longos devido ao aumento dos requisitos de memória e computação. A velocidade real depende de fatores como número de tokens de entrada e saída, carga do servidor e infraestrutura da API. A API do OrcaRouter fornece endpoints padrão compatíveis com OpenAI; você pode esperar latência na faixa de vários segundos a dezenas de segundos para gerações longas. Respostas em streaming podem reduzir o tempo até o primeiro token. Para aplicações sensíveis à latência, considere testar primeiro com entradas pequenas ou use um modelo menor e mais rápido se a velocidade for crítica.
Apesar de sua alta pontuação em benchmarks de matemática, o modelo ainda pode produzir erros em problemas raros ou extremamente complexos, especialmente aqueles que exigem etapas intermediárias precisas. A grande janela de contexto não garante a recuperação perfeita de informações desde o início da entrada; os modelos podem apresentar viés de recência. A compreensão multimodal, embora presente, pode ter dificuldades com imagens ambíguas ou de baixa qualidade. O preço é mais alto do que muitas alternativas, portanto pode não ser econômico para tarefas simples. Além disso, como um modelo snapshot de novembro de 2025, pode não incorporar conhecimento ou eventos posteriores a essa data. Utilizar o modelo através do OrcaRouter não altera essas limitações subjacentes.
O preço para este modelo é de $1.25 por 1 milhão de tokens de entrada e $10.00 por 1 milhão de tokens de saída. Essas tarifas são cobradas pela taxa do fornecedor com margem zero, ou seja, você paga exatamente o que a OpenAI cobra—a OrcaRouter não adiciona nenhuma taxa extra. Isso é benéfico para usuários que desejam preços previsíveis e transparentes. Observe que as contagens de tokens incluem tanto o prompt quanto a geração. Se você usar uma janela de contexto grande de 400k tokens como entrada, o custo para essa única solicitação seria de $0.50 (400k tokens a $1.25/M). Os custos de saída são adicionados separadamente. Para comparação, modelos menores na OrcaRouter podem custar uma fração disso por token.
A principal compensação é o custo mais alto por token em relação a modelos menores. Embora o modelo ofereça capacidades avançadas, os usuários devem estimar os volumes típicos de tokens de entrada e saída para decidir se o gasto é justificado. Por exemplo, se você gera frequentemente saídas longas (ex.: 50 mil tokens), o custo de saída a $10/M seria de $0,50 por requisição. Para aplicações de alto volume, os custos podem se acumular rapidamente. Considere armazenar respostas em cache sempre que possível para evitar processamento repetido. O OrcaRouter não oferece descontos adicionais ou camadas especiais para este modelo; o preço é direto. Se o orçamento estiver apertado, explore alternativas mais baratas como GPT-4o-mini (se disponível) ou outros provedores no OrcaRouter.
O OrcaRouter fornece acesso padrão à API, mas não armazena respostas em cache inerentemente; o cache é responsabilidade do usuário. Você pode implementar sua própria camada de cache para requisições idênticas, a fim de reduzir o uso de tokens e o custo. A API do OrcaRouter é stateless (sem estado) — cada requisição é processada de forma independente. Para projetos de longa duração, considere usar técnicas de cache de prompt, como dividir grandes contextos de forma inteligente ou reutilizar embeddings. Não há recursos especiais de faturamento, como descontos em lote, para este modelo. O preço sem margem de lucro (zero-markup) simplifica o orçamento, mas não inclui ferramentas de otimização integradas.
Você acessa o modelo através da API compatível com OpenAI do OrcaRouter. Defina a URL base para https://api.orcarouter.ai/v1. Use o ID do modelo "openai/gpt-5.1-2025-11-13" no corpo da sua requisição. A API suporta parâmetros padrão do OpenAI, como messages, max_tokens, temperature, top_p, etc. Por exemplo, para criar uma conclusão de chat, faça uma requisição POST para /chat/completions com o parâmetro model definido como "openai/gpt-5.1-2025-11-13". Você também pode incluir conteúdo de imagem ou arquivo nas mensagens usando os tipos de conteúdo apropriados (por exemplo, image_url). Certifique-se de ter uma chave de API válida do OrcaRouter para autenticação.
Os parâmetros comuns incluem max_tokens (até 128,000), temperature (0-2 para aleatoriedade), top_p (amostragem de núcleo), frequency_penalty, presence_penalty, sequências de parada e stream (booleano para streaming). A janela de contexto é de 400,000 tokens, portanto certifique-se de que sua entrada não exceda esse total (incluindo mensagens de sistema e assistente). Você também pode especificar o parâmetro response_format, se compatível (por exemplo, json_object), para forçar uma saída estruturada. O OrcaRouter passa esses parâmetros diretamente para o modelo subjacente da OpenAI. Para conteúdo multimodal, use a matriz 'content' nas mensagens, com partes contendo dados de texto e imagem/arquivo.
Sim, a migração é direta porque a OrcaRouter oferece uma API compatível com a OpenAI. A maior parte do código existente que usa o Python ou Node SDK da OpenAI pode ser alterada modificando o base_url e a chave da API. O ID do modelo na OrcaRouter é "openai/gpt-5.1-2025-11-13" (observe o prefixo). Nenhuma outra alteração nos corpos das requisições ou no tratamento de respostas é necessária. Se você estava usando a API de outro provedor que também segue os padrões da OpenAI, basta atualizar o endpoint. A OrcaRouter oferece preços sem margem, portanto os custos podem ser semelhantes ou menores, dependendo das margens anteriores.
Em comparação com os modelos anteriores GPT-4, o GPT-5.1 oferece uma janela de contexto maior (400k vs 128k tipicamente), limite de saída mais alto (128k vs 4k-32k) e uma pontuação AA Math significativamente melhor (94.0 vs inferior). Também suporta entradas de imagem e arquivo, que o GPT-4 não tinha nativamente. No entanto, é mais caro por token do que o GPT-4o ou GPT-4o-mini. Em comparação com o GPT-5.0 (se disponível), esta versão pode ter melhorias, mas os detalhes não são públicos. Para usuários que precisam de menos tokens ou menor custo, o GPT-4o-mini oferece uma alternativa mais rápida e mais barata com qualidade razoável.
Comparações dependem de benchmarks específicos. A pontuação AA Math de 94,0 é um forte indicador de raciocínio, mas outros modelos como o Claude 3.5 Sonnet se destacam em codificação e segurança sutil. A janela de contexto de 400k iguala ou supera a maioria dos modelos concorrentes (por exemplo, Claude 3.5 Sonnet oferece 200k). As capacidades modais variam; alguns concorrentes também lidam com imagens e arquivos. Preço: GPT-5.1 a $1,25/1M de entrada é mais caro do que alguns, mas está alinhado com ofertas premium. Para tarefas matemáticas, este modelo pode superar; para escrita criativa ou sumarização, alternativas podem ser suficientes. Os usuários devem avaliar conforme seu caso de uso específico.
Pode ser usado em produção devido ao alto contexto e raciocínio forte, mas o custo é um fator chave. A $10/1M tokens de saída, a geração em alto volume pode se tornar cara. O modelo é acessado através da API confiável do OrcaRouter, que fornece tempo de atividade e desempenho padrão. No entanto, para escalabilidade extrema, considere implementar cache, otimização de prompts e possivelmente usar um modelo mais barato para subtarefas mais simples. A latência do modelo também pode ser maior do que alternativas menores. Se sua aplicação exige respostas em tempo real, teste minuciosamente. No geral, é uma escolha premium para tarefas premium.
As principais diferenças incluem: janela de contexto maior (400k vs tipicamente 128k), saída máxima mais longa (128k vs 16k para o GPT-4o), pontuação em Matemática AA mais alta (94,0 vs inferior) e suporte para modalidade de entrada de arquivos além de imagem e texto. O preço é mais alto para o GPT-5.1: $1,25/$10 por M tokens vs aproximadamente $2,50/$10 para o GPT-4o (o exato depende do modelo). Portanto, o GPT-5.1 é mais barato na entrada, mas igual na saída? Na verdade, a entrada do GPT-4o é $2,50/M, saída $10/M, então a entrada do GPT-5.1 é mais barata. Mas o GPT-4o geralmente tem velocidades mais rápidas. Para tarefas multimodais e com uso intensivo de matemática que exigem contexto grande, o GPT-5.1 é provavelmente superior.
Compatível com OpenAI — mantenha seu SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Entrada / 1M tokens | $1.25 |
| Saída / 1M tokens | $10.00 |
| Leitura de cache / 1M | $0.125 |
| Moeda | USD |
Estimativa com base no preço de tabela
Apenas uma estimativa — a contagem real de tokens depende do tokenizador do provedor.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-2025-11-13Abrir @misc{orcarouter_gpt_5_1_2025_11_13,
title = {openai/gpt-5.1-2025-11-13 API},
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}openai. (n.d.). openai/gpt-5.1-2025-11-13 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.1-2025-11-13