OpenAI GPT-5.1 Chat: saída máxima de 16K, entrada de texto+imagem, AA Math 94.0, acessado via OrcaRouter.
openai/gpt-5.1-chat-latest é um modelo de linguagem de grande porte desenvolvido pela OpenAI, otimizado para interações baseadas em chat. Ele aceita entradas de texto e imagem e pode gerar saídas de…
openai/gpt-5.1-chat-latest é um modelo de entrada de texto e imagem capaz de gerar respostas semelhantes às humanas, código e saídas estruturadas. Sua principal força é o raciocínio matemático, demonstrado pelo escore de 94,0 no benchmark AA Math. Ele pode resolver equações complexas, explicar soluções passo a passo e trabalhar com notação matemática. O modelo também lida com conversas gerais, seguimento de instruções e escrita criativa. Com 16 mil tokens máximos de saída, pode produzir conteúdo longo, como relatórios detalhados, diálogos com múltiplas interações e extensos trechos de código. A compreensão de imagens permite análise de diagramas, gráficos e anotações manuscritas, possibilitando casos de uso como interpretação de gráficos e resolução visual de problemas.
Os casos de uso ideais incluem tutoria de matemática, demonstração automatizada de teoremas e análise precisa de dados, onde cada etapa deve ser verificada. A pontuação 94,0 AA Math do modelo o torna adequado para plataformas de educação STEM que precisam gerar soluções e explicações corretas. A entrada multimodal permite o processamento de imagens contendo equações, diagramas ou visualizações de dados, o que é valioso em contextos de pesquisa científica e engenharia. A capacidade de saída longa suporta a geração de documentação exaustiva, pseudocódigo ou sistemas de diálogo que exigem contexto estendido. Para conversas de uso geral que não envolvem raciocínio pesado, um modelo mais barato pode ser mais econômico; o gpt-5.1-chat-latest é melhor reservado para tarefas que aproveitam seus pontos fortes em matemática e multimodalidade.
Para consultas simples, buscas factuais ou tarefas que não exigem raciocínio matemático, o custo mais alto deste modelo pode não ser justificado. Tokens de saída custam $10.00 por 1M de tokens – significativamente mais do que tokens de entrada. Se sua aplicação produz respostas longas que não são matematicamente complexas, considere um modelo mais barato como o GPT-4o mini ou GPT-3.5 Turbo da OpenAI, que podem lidar com conversas básicas a um custo menor. Da mesma forma, se sua carga de trabalho é pesada em entrada mas leve em saída, o preço de entrada ($1.25/1M) é moderado, mas ainda maior que alternativas. Use este modelo estrategicamente para tarefas de raciocínio de alto valor; para processamento em lote de consultas simples, direcione para modelos mais baratos por meio da API da OrcaRouter para otimizar gastos.
O modelo aceita imagens como parte da entrada, juntamente com texto. As imagens podem ser fornecidas como URLs ou dados codificados em base64 no conteúdo da mensagem do usuário. O modelo processa as informações visuais para extrair significado, como ler texto de uma captura de tela, interpretar um gráfico ou entender um diagrama. Não há um modelo de visão separado; a capacidade multimodal é integrada. Isso é útil para aplicações como analisar gráficos em relatórios financeiros, resolver problemas de geometria a partir de figuras manuscritas ou converter fotos de quadros brancos em explicações de texto. Observe que os custos de processamento de imagens estão incluídos no preço dos tokens de entrada; as imagens geralmente são tokenizadas com base na resolução. Para melhores resultados, forneça imagens claras e de alta resolução.
O modelo alcançou uma pontuação de 94,0 no benchmark AA Math. AA Math (Álgebra Avançada) é um conjunto de testes de problemas matemáticos que avaliam raciocínio algébrico, manipulação simbólica e correção aritmética. Uma pontuação de 94,0 indica um desempenho forte nessas tarefas, embora a metodologia exata (por exemplo, few-shot, cadeia de pensamento) não seja especificada. Para comparação, modelos anteriores do GPT-4 obtiveram pontuações na faixa de 80-90 em benchmarks semelhantes de matemática. Os usuários devem interpretar isso como evidência de capacidade matemática melhorada, mas devem verificar o desempenho em seus próprios problemas matemáticos específicos de domínio, pois os benchmarks podem não cobrir todos os cenários do mundo real.
Apenas a pontuação AA Math (94.0) é fornecida nas informações disponíveis. Nenhum outro resultado de benchmark, como MMLU, HumanEval ou GSM8K, é listado. Portanto, não é possível avaliar completamente as capacidades do modelo em conhecimento geral, programação ou compreensão de linguagem. Os usuários são incentivados a realizar sua própria avaliação em tarefas relevantes. Dada a alta pontuação AA Math, pode-se esperar um raciocínio forte em domínios relacionados à álgebra, mas é prudente ter cautela ao extrapolar para outras áreas. Consulte a documentação oficial da OpenAI para um conjunto completo de resultados de benchmark, se necessário.
Os números de latência específicos para openai/gpt-5.1-chat-latest não são fornecidos nos dados disponíveis. O desempenho pode variar com base no tamanho da entrada, no comprimento da saída, no volume de solicitações simultâneas e na carga da infraestrutura. Quando acessada por meio do OrcaRouter, a API usa modos de streaming e não streaming padrão compatíveis com OpenAI. Os tempos de inferência típicos para modelos grandes com capacidade de saída de 16K podem variar de segundos a minutos, dependendo da complexidade da solicitação. Os usuários devem realizar seus próprios testes de latência com cargas de trabalho realistas. Para aplicações que exigem baixa latência, considere modelos menores ou destilados que respondam mais rápido. A API do OrcaRouter suporta streaming para começar a receber tokens mais cedo.
Pontos fortes: Excelente raciocínio matemático (AA Math 94.0), entrada multimodal (texto+imagem), limite generoso de saída (16K tokens) e respostas de qualidade premium. Limitações: Custo mais alto por token de saída ($10.00/1M) pode ser proibitivo para uso em alto volume de saída; janela de contexto de entrada específica não divulgada; nenhuma pontuação fornecida para outros benchmarks como codificação ou compreensão de linguagem; latência pode ser maior que modelos menores; apenas entradas de texto e imagem suportadas (sem áudio/vídeo). Além disso, como um modelo fechado, o ajuste fino não está disponível publicamente através do OrcaRouter. Os usuários devem avaliar esses fatores em relação aos seus requisitos.
O preço é por 1 milhão de tokens: $1.25 para tokens de entrada e $10.00 para tokens de saída. Essas taxas são as taxas do provedor (OpenAI) aplicadas pela OrcaRouter com margem zero. O faturamento é baseado no número de tokens consumidos, contando tanto os tokens de prompt quanto os tokens gerados. Tokens de imagens são faturados à taxa de token de entrada com base na resolução da imagem (a tokenização exata por imagem é definida pela OpenAI). Não há taxas adicionais para chamadas de API além do uso de tokens. Essa precificação transparente permite que os usuários estimem os custos: por exemplo, uma solicitação com 1.000 tokens de entrada e 500 tokens de saída custaria $0.00125 + $0.005 = $0.00625.
A principal compensação é entre qualidade de saída e custo. A $10.00 por milhão de tokens de saída, gerar respostas longas pode se tornar caro rapidamente. Por exemplo, uma resposta de 1,000 tokens de saída custa $0.01. Se sua aplicação normalmente gera centenas dessas respostas por hora, o custo pode acumular. Por outro lado, os custos de entrada são comparativamente baixos ($1.25/1M), então prompts grandes são menos preocupantes. Para projetos sensíveis a custos, considere limitar o comprimento da saída através do parâmetro max_tokens, ou usar um modelo mais barato para tarefas mais simples. O OrcaRouter permite rotear diferentes solicitações para diferentes modelos, então você pode reservar este modelo premium apenas para etapas de raciocínio de alto valor.
Os fatos fornecidos não mencionam descontos, preços por volume ou mecanismos de cache. O OrcaRouter aplica a taxa do provedor sem margem de lucro, o que significa que não há cobranças adicionais. No entanto, não há informações disponíveis sobre se o OrcaRouter oferece cache de tokens (por exemplo, cache de prefixos comuns). Normalmente, a própria API da OpenAI não armazena tokens em cache para faturamento; cada solicitação é faturada separadamente. Os usuários devem assumir que não há cache integrado e planejar seu uso de acordo para evitar custos repetidos de grandes entradas. Se o cache for crítico, considere implementar sua própria camada de cache entre seu aplicativo e o OrcaRouter.
Para usar openai/gpt-5.1-chat-latest, defina suas requisições de API para a URL base do OrcaRouter: https://api.orcarouter.ai/v1. Inclua o parâmetro model como "openai/gpt-5.1-chat-latest". A autenticação é feita por meio de uma chave de API (fornecida pela OrcaRouter) no cabeçalho Authorization padrão. A API é totalmente compatível com OpenAI, portanto qualquer biblioteca cliente que funcione com o endpoint de chat completions do OpenAI funcionará com o OrcaRouter. Exemplo com 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": "Solve 2x+3=7"}], "max_tokens": 500}'
Todos os parâmetros padrão de conclusão de chat da API OpenAI são suportados, incluindo: model (obrigatório), messages (array de objetos role/content), max_tokens (até 16384), temperature, top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user e stream (booleano). Para solicitações multimodais, o conteúdo da mensagem do usuário pode ser um array de partes de texto e imagem. image_url pode ser uma URL ou dados base64. Exemplo: {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Describe this graph"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/graph.png"}}]}. Certifique-se de que os dados base64 sejam prefixados com "data:image/png;base64,".
GPT-4o é um modelo multimodal com capacidades semelhantes (entrada de texto+imagem) e preços mais baixos. O preço exato do GPT-4o não é fornecido aqui, mas geralmente é mais barato que $10.00/1M de saída. O GPT-4o pode ter uma cobertura de benchmarks mais ampla. No entanto, o openai/gpt-5.1-chat-latest obteve 94.0 no AA Math, o que pode ser maior que as pontuações de matemática do GPT-4o (embora comparações oficiais não sejam fornecidas). Se sua prioridade é precisão matemática, este modelo pode ser preferível. Se você precisa de raciocínio multimodal geral a um custo menor, o GPT-4o pode ser mais econômico. O OrcaRouter suporta ambos os modelos, então os usuários podem testar em seus próprios dados.
Como se trata de "gpt-5.1-chat-latest", trata-se de uma iteração mais recente da série GPT-5. Diferenças específicas em relação, por exemplo, ao gpt-5.0 não são documentadas. A pontuação AA Math de 94.0 pode ser uma melhoria em relação a versões anteriores, mas não são fornecidos benchmarks comparativos. O modelo mantém o mesmo esquema de API e estrutura de preços de outros modelos GPT-5. Os usuários que atualizam de um GPT-5 anterior devem avaliar o desempenho em suas tarefas para mensurar qualquer ganho. Não há mudança conhecida na saída máxima (16K) ou nas modalidades de entrada. Para compatibilidade com versões anteriores, o ID do modelo é diferente, portanto, são necessárias alterações de código na string do modelo.
Compatível com OpenAI — mantenha seu SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.1-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| 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-chat-latestAbrir @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