OpenAI GPT-5.1-2025-11-13: 400k kontext, AA Math 94.0, via OrcaRouter API
OpenAI GPT-5.1-2025-11-13 är en kapabel modell från OpenAI:s GPT-5-serie, tidsstämplad 13 november 2025. Den stöder ett kontextfönster på 400 000 tokens och en maximal utmatning på 128 000 tokens.…
Modellen utmärker sig inom matematiskt resonemang, vilket bevisas av dess AA Math-poäng på 94,0. Den kan utföra komplexa beräkningar, lösa flerstegsordproblem och arbeta med avancerade matematiska koncept. Utöver matematik stöder den allmän förståelse och generering av naturligt språk inom olika domäner. Den multimodala förmågan gör att den kan tolka bilder och filer, vilket gör den användbar för uppgifter som kombinerar visuell och textuell information, som att förklara ett diagram eller extrahera data från ett skannat dokument. Den stöder också kodgenerering, översättning, sammanfattning och kreativt skrivande, i linje med andra GPT-5-nivåmodeller.
Även om GPT-5.1-2025-11-13 erbjuder hög kapacitet, är den prissatt högre än många alternativa modeller: $1,25 per 1M inmatningstokens och $10,00 per 1M utmatningstokens. För uppgifter som inte kräver det fulla 400k-kontextfönstret, avancerad matematisk resonemangsförmåga eller multimodal inmatning, kan en mindre och billigare modell som finns på OrcaRouter vara mer kostnadseffektiv. Om din uppgift till exempel är enkel textklassificering, kortformschatt eller standardsammanfattning, överväg modeller som GPT-4o-mini eller Claude 3 Haiku för att minska kostnaderna. Om svarstiden är viktig, svarar mindre modeller dessutom vanligtvis snabbare. Använd denna modell för högriskresonemangsuppgifter eller när du behöver det stora kontextfönstret.
Ja, modellen accepterar fildata som inmatning förutom bild och text. Filer kan laddas upp direkt som en del av API-förfrågan, och modellen läser och bearbetar deras innehåll. De filtyper som stöds inkluderar vanligtvis PDF, Word-dokument, oformaterad text och eventuellt kalkylblad, även om den exakta listan beror på OpenAI:s implementering. Modellen kan extrahera text från dessa filer och integrera informationen i sitt resonemang. Detta är användbart för uppgifter som att sammanfatta en PDF-rapport, besvara frågor baserade på en forskningsartikel eller analysera tabelldata. Modellen kan dock inte hantera högt formaterade eller skannade dokument perfekt; överväg förbehandling för bästa resultat.
AA Math (Advanced Automated Math)-utvärderingen testar en modells förmåga att lösa komplexa matematiska problem inom olika delområden, inklusive algebra, analys, statistik och geometri. En poäng på 94,0 innebär att modellen korrekt besvarade 94% av benchmark-frågorna, vilket placerar den bland de bäst presterande modellerna för matematiskt resonemang. I praktiken innebär detta att modellen på ett tillförlitligt sätt kan hantera utmanande matematiska uppgifter såsom flerstegsbevis, tillämpad problemlösning och fysikrelaterade beräkningar. Ingen modell är dock perfekt, och användare bör verifiera kritiska resultat, särskilt för nya eller öppna matematiska problem. Poängen baseras på en specifik testuppsättning och kan inte generaliseras till alla verkliga uppgifter.
Exakta latenssiffror anges inte i tillgängliga data, men generellt sett har modeller med stora kontextfönster och höga utdatabegränsningar längre inferenstider på grund av ökade minnes- och beräkningskrav. Den faktiska hastigheten beror på faktorer som antal in- och utdatatecken, serverbelastning och API-infrastruktur. OrcaRouters API tillhandahåller standard OpenAPI-kompatibla slutpunkter; du kan förvänta dig latens i intervallet flera sekunder till tiotals sekunder för långa genereringar. Strömmande svar kan minska tiden till första token. För latenskänsliga applikationer, överväg att testa med små indata först, eller använd en snabbare mindre modell om hastighet är avgörande.
Trots sitt höga poäng på matematikprestandatester kan modellen fortfarande producera fel på sällsynta eller extremt komplexa problem, särskilt sådana som kräver precisa mellansteg. Den stora kontextfönstret garanterar inte perfekt återkallelse av information från början av indata; modeller kan uppvisa recency bias. Multimodal förståelse, även om den finns, kan ha svårt med otydliga eller lågkvalitativa bilder. Priset är högre än många alternativ, så det kanske inte är kostnadseffektivt för enkla uppgifter. Dessutom, som en ögonblicksbildsmodell från november 2025, kan den inte inkludera kunskap eller händelser efter det datumet. Att använda modellen via OrcaRouter förändrar inte dessa underliggande begränsningar.
Priset för denna modell är $1,25 per 1 miljon inmatningstokens och $10,00 per 1 miljon utmatningstokens. Dessa avgifter debiteras enligt leverantörens taxa utan påslag, vilket innebär att du betalar exakt vad OpenAI tar ut – OrcaRouter lägger inte till någon extra avgift. Detta är fördelaktigt för användare som vill ha förutsägbara och transparenta priser. Observera att tokenantal inkluderar både prompt och generering. Om du använder ett stort kontextfönster på 400k tokens som inmatning, skulle kostnaden för den enskilda förfrågan vara $0,50 (400k tokens till $1,25/M). Utmatningskostnader tillkommer separat. Som jämförelse kan mindre modeller på OrcaRouter kosta en bråkdel av detta per token.
Den primära avvägningen är den högre kostnaden per token jämfört med mindre modeller. Även om modellen erbjuder avancerade funktioner bör användare uppskatta typiska indata- och utdatatokenvolymer för att avgöra om kostnaden är motiverad. Till exempel, om du ofta genererar långa utdata (t.ex. 50k token) skulle utdatakostnaden på $10/M vara $0,50 per begäran. För volymtunga applikationer kan kostnaderna öka snabbt. Överväg att cachelagra svar där det är möjligt för att undvika upprepad bearbetning. OrcaRouter erbjuder inga ytterligare rabatter eller specialnivåer för denna modell; prissättningen är enkel. Om budgeten är stram, utforska billigare alternativ som GPT-4o-mini (om tillgänglig) eller andra leverantörer på OrcaRouter.
OrcaRouter tillhandahåller standard API-åtkomst men cachar inte svar i sig; cachelagring är användarens ansvar. Du kan implementera ditt eget cachelager för identiska förfrågningar för att minska tokenanvändning och kostnad. OrcaRouters API är tillståndslöst – varje förfrågan behandlas oberoende. För långvariga projekt, överväg att använda prompt-cachningstekniker som att dela upp stora kontexter på ett smart sätt eller återanvända inbäddningar. Det finns inga särskilda faktureringsfunktioner som rabatter för batchar för denna modell. Prissättningen utan påslag förenklar budgetering men inkluderar inte inbyggda optimeringsverktyg.
Du använder modellen via OrcaRouters OpenAI-kompatibla API. Ställ in bas-URL:en till https://api.orcarouter.ai/v1. Använd modell-ID:t "openai/gpt-5.1-2025-11-13" i din förfrågans brödtext. API:et stöder standard OpenAI-parametrar som messages, max_tokens, temperature, top_p, etc. Till exempel, för att skapa en chat completion, gör en POST-förfrågan till /chat/completions med modellparametern inställd på "openai/gpt-5.1-2025-11-13". Du kan även inkludera bild- eller filinnehåll i meddelandena med hjälp av lämpliga innehållstyper (t.ex. image_url). Se till att du har en giltig API-nyckel från OrcaRouter för autentisering.
Vanliga parametrar inkluderar max_tokens (upp till 128 000), temperature (0-2 för slumpmässighet), top_p (kärnsampling), frequency_penalty, presence_penalty, stop-sekvenser och stream (boolesk för strömning). Kontextfönstret är 400 000 tokens, så se till att din indata inte överstiger den totalen (inklusive system- och assistentmeddelanden). Du kan också ange parametern response_format om den stöds (t.ex. json_object) för att tvinga fram strukturerad utdata. OrcaRouter skickar dessa parametrar direkt till den underliggande OpenAI-modellen. För multimodalt innehåll, använd arrayen 'content' i meddelanden med delar som innehåller text- och bild-/fildata.
Ja, migreringen är enkel eftersom OrcaRouter erbjuder ett OpenAI-kompatibelt API. Det mesta av befintlig kod som använder OpenAI Python- eller Node-SDK kan byta genom att ändra base_url och API-nyckel. Modell-ID på OrcaRouter är "openai/gpt-5.1-2025-11-13" (observera prefixet). Inga andra ändringar av request-body eller svarshantering krävs. Om du använde en annan leverantörs API som också följer OpenAI-standarder kan du helt enkelt uppdatera slutpunkten. OrcaRouter erbjuder prissättning utan markup, så kostnaderna kan vara likartade eller lägre beroende på tidigare markup.
Jämfört med tidigare GPT-4-modeller erbjuder GPT-5.1 ett större kontextfönster (400k mot typiskt 128k), högre utdatagräns (128k mot 4k–32k) och avsevärt bättre AA Math-poäng (94,0 mot lägre). Den stöder även bild- och filinmatning, vilket GPT-4 saknade inbyggt. Den är dock dyrare per token än GPT-4o eller GPT-4o-mini. Jämfört med GPT-5.0 (om tillgänglig) kan denna snapshot ha förbättringar, men detaljer är inte offentliga. För användare som behöver färre tokens eller lägre kostnad erbjuder GPT-4o-mini ett snabbare, billigare alternativ med rimlig kvalitet.
Jämförelser beror på specifika riktmärken. AA Math-poängen på 94.0 är en stark indikator för resonemang, men andra modeller som Claude 3.5 Sonnet utmärker sig inom kodning och nyanserad säkerhet. Kontextfönstret på 400k matchar eller överträffar de flesta konkurrerande modeller (t.ex. Claude 3.5 Sonnet erbjuder 200k). Modalitetsförmågor varierar; vissa konkurrenter hanterar även bilder och filer. Prissättning: GPT-5.1 på $1.25/1M indata är dyrare än vissa, men i linje med premiumerbjudanden. För matematiska uppgifter kan denna modell prestera bättre; för kreativt skrivande eller sammanfattning kan alternativ vara tillräckliga. Användare bör utvärdera utifrån sitt specifika användningsfall.
Det kan användas i produktion med tanke på den höga kontexten och starka resonemangsförmågan, men kostnaden är en avgörande faktor. Till $10/1M utdatatokens kan högvolymsgenerering bli dyrt. Modellen nås via OrcaRouters pålitliga API, som erbjuder standarddrift och prestanda. För extrem skalbarhet bör man dock överväga att implementera cachning, promptoptimering och eventuellt använda en billigare modell för enklare deluppgifter. Modellens latens kan också vara högre än hos mindre alternativ. Om din applikation kräver svar i realtid, testa noggrant. Sammantaget är det ett premiumval för premiumuppgifter.
Viktiga skillnader inkluderar: större kontextfönster (400k jämfört med typiskt 128k), längre maximal utmatning (128k jämfört med 16k för GPT-4o), högre AA Math-poäng (94,0 jämfört med lägre) samt stöd för filinmatningsmodalitet utöver bild och text. Prissättningen är högre för GPT-5.1: $1,25/$10 per M tokens jämfört med cirka $2,50/$10 för GPT-4o (exakt beror på modell). Så GPT-5.1 är billigare för inmatning men samma för utmatning? Egentligen är GPT-4o inmatning $2,50/M, utmatning $10/M, så GPT-5.1 inmatning är billigare. Men GPT-4o har typiskt snabbare hastigheter. För multimodala och matematikintensiva uppgifter som kräver stort kontext är GPT-5.1 troligen överlägsen.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
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-5.1-2025-11-13",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Inmatning / 1M token | $1.25 |
|---|---|
| Utdata / 1M tokens | $10.00 |
| Cacheläsning / 1M | $0.125 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
Vad utvecklare säger den här veckan
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-2025-11-13Öppna @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