OpenAI GPT-5.1 Chat: 16K maximalt utdata, text+bild inmatning, AA Math 94.0, tillgänglig via OrcaRouter.
openai/gpt-5.1-chat-latest är en stor språkmodell utvecklad av OpenAI, optimerad för chattbaserade interaktioner. Den accepterar både text- och bildinmatningar och kan generera utdata på upp till 16…
openai/gpt-5.1-chat-latest är en text- och bildinmatningsmodell som kan generera människoliknande svar, kod och strukturerade utdata. Dess främsta styrka är matematiskt resonemang, vilket visas av dess poäng på 94.0 i AA Math benchmark. Den kan lösa komplexa ekvationer, förklara steg-för-steg-lösningar och arbeta med matematisk notation. Modellen hanterar även allmän konversation, instruktionsföljning och kreativt skrivande. Med 16K maximala utdata-tokens kan den producera långformat innehåll som detaljerade rapporter, flervarvsdialoger och omfattande kodsegment. Bildförståelse möjliggör analys av diagram, grafer och handskrivna anteckningar, vilket öppnar för användningsfall som diagramtolkning och visuell problemlösning.
Optimala användningsfall inkluderar matematisk handledning, automatiserad teorembevisning och precis dataanalys där varje steg måste verifieras. Modellens 94.0 AA Math-poäng gör den lämplig för STEM-utbildningsplattformar som behöver generera korrekta lösningar och förklaringar. Multimodal inmatning möjliggör bearbetning av bilder som innehåller ekvationer, diagram eller datavisualiseringar, vilket är värdefullt i vetenskaplig forskning och ingenjörssammanhang. Lång utdatakapacitet stödjer generering av utförlig dokumentation, pseudokod eller dialogsystem som kräver utökat sammanhang. För allmän chatt som inte involverar tung resonemang, kan en billigare modell vara mer kostnadseffektiv; gpt-5.1-chat-latest är bäst reserverad för uppgifter som utnyttjar dess matematiska och multimodala styrkor.
För enkla frågor, faktasökningar eller uppgifter som inte kräver matematiskt resonemang kanske den högre kostnaden för denna modell inte är motiverad. Utdata-tokens kostar $10,00 per 1M tokens – betydligt mer än inmatningstokens. Om din applikation producerar långa svar som inte är matematiskt komplexa, överväg en billigare modell som OpenAI:s GPT-4o mini eller GPT-3.5 Turbo, som kan hantera grundläggande konversation till lägre kostnad. På samma sätt, om din arbetsbelastning är inmatningstung men utdatasnål, är inmatningspriset ($1,25/1M) måttligt, men fortfarande högre än alternativen. Använd denna modell strategiskt för högvärdiga resonemangsuppgifter; för bulkbearbetning av enkla frågor, dirigera till billigare modeller via OrcaRouters API för att optimera kostnaderna.
Modellen accepterar bilder som en del av indatan, tillsammans med text. Bilder kan anges som URL:er eller base64-kodad data i användarmeddelandets innehåll. Modellen bearbetar den visuella informationen för att extrahera innebörd, såsom att läsa text från en skärmdump, tolka ett diagram eller förstå ett schema. Det finns ingen separat synmodell; den multimodala förmågan är integrerad. Detta är användbart för tillämpningar som att analysera diagram i finansiella rapporter, lösa geometriproblem från handritade figurer eller konvertera whiteboard-foton till textförklaringar. Observera att kostnaden för bildbearbetning ingår i prissättningen för indata-tokens; bilder tokeniseras vanligtvis baserat på upplösning. För bästa resultat, ange tydliga, högupplösta bilder.
Modellen uppnådde en poäng på 94,0 på AA Math-riktmärket. AA Math (Advanced Algebra) är en testuppsättning matematiska problem som utvärderar algebraiskt resonemang, symbolmanipulation och aritmetisk korrekthet. En poäng på 94,0 indikerar stark prestanda på dessa uppgifter, även om den exakta metoden (t.ex. few-shot, chain-of-thought) inte anges. Som jämförelse uppnådde tidigare GPT-4-modeller poäng i intervallet 80–90 på liknande matematikbenchmark. Användare bör tolka detta som bevis på förbättrad matematisk förmåga, men bör verifiera prestandan på sina egna domänspecifika matematikproblem, eftersom riktmärken kanske inte täcker alla verkliga scenarier.
Endast AA Math-poängen (94.0) finns tillgänglig i den givna informationen. Inga andra benchmarkresultat, såsom MMLU, HumanEval eller GSM8K, listas. Därför är det inte möjligt att fullt ut bedöma modellens förmågor inom allmän kunskap, kodning eller språkförståelse. Användare uppmuntras att köra egna utvärderingar på relevanta uppgifter. Med tanke på den höga AA Math-poängen kan man förvänta sig stark resonemangsförmåga inom algebra-relaterade domäner, men försiktighet är påkallad vid extrapolering till andra områden. Kontrollera OpenAIs officiella dokumentation för en fullständig uppsättning benchmarkresultat om så behövs.
Specifika latenssiffror för openai/gpt-5.1-chat-latest tillhandahålls inte i tillgänglig data. Prestanda kan variera beroende på indatastorlek, utdatalängd, samtidig förfrågningsvolym och infrastrukturbelastning. När den nås via OrcaRouter använder API:t standard OpenAI-kompatibla strömmande och icke-strömmande lägen. Typiska inferenstider för stora modeller med 16K utdatakapacitet kan variera från sekunder till minuter beroende på förfrågans komplexitet. Användare bör utföra egna latenstester med realistiska arbetsbelastningar. För applikationer som kräver låg latens, överväg mindre eller destillerade modeller som svarar snabbare. OrcaRouters API stöder strömning för att börja ta emot tokens tidigare.
Styrkor: Utmärkt matematisk resonemangsförmåga (AA Math 94.0), multimodal inmatning (text+bild), generös utgångsgräns (16K tokens) och svar av hög kvalitet. Begränsningar: Högre kostnad per utgångstoken ($10.00/1M) kan vara oöverkomlig för användning med hög volym; specifik inmatningskontextfönster ej avslöjat; inga angivna poäng för andra riktmärken som kodning eller språkförståelse; latens kan vara högre än mindre modeller; endast text- och bildinmatning stöds (inget ljud/video). Dessutom, som en sluten modell är finjustering inte offentligt tillgänglig via OrcaRouter. Användare bör väga dessa faktorer mot sina krav.
Pris per 1 miljon tokens: 1,25 USD för inmatningstokens och 10,00 USD för utmatningstokens. Dessa priser är leverantörens (OpenAI) priser som tillämpas av OrcaRouter utan påslag. Fakturering baseras på antalet förbrukade tokens, både prompt och genererade tokens. Tokens från bilder faktureras till inmatningspriset baserat på bildupplösning (exakt tokenisering per bild definieras av OpenAI). Det tillkommer inga avgifter för API-anrop utöver tokenanvändning. Denna transparenta prissättning gör att användare kan uppskatta kostnader: till exempel skulle en förfrågan med 1 000 inmatningstokens och 500 utmatningstokens kosta 0,00125 USD + 0,005 USD = 0,00625 USD.
Den huvudsakliga avvägningen är mellan utskriftskvalitet och kostnad. Till $10,00 per miljon utmatningstokens kan långa svar snabbt bli dyra. Till exempel kostar ett svar på 1 000 utmatningstokens $0,01. Om din applikation vanligtvis genererar hundratals sådana svar per timme kan kostnaderna ackumuleras. Å andra sidan är ingångskostnaderna relativt låga ($1,25/1M), så stora uppmaningar är mindre oroande. För kostnadskänsliga projekt bör du överväga att begränsa utmatningslängden via parametern max_tokens, eller använda en billigare modell för enklare uppgifter. OrcaRouter gör det möjligt att dirigera olika förfrågningar till olika modeller, så du kan reservera denna premiummodell endast för högvärdiga resonemangssteg.
De angivna fakta nämner inga rabatter, volympriser eller cachningsmekanismer. OrcaRouter tillämpar leverantörens taxa utan påslag, vilket innebär inga extra avgifter. Det finns dock ingen information om huruvida OrcaRouter erbjuder token-cachning (t.ex. cachning av vanliga prefix). Vanligtvis cachar OpenAIs eget API inte tokens för fakturering; varje förfrågan debiteras separat. Användare bör anta att ingen inbyggd cachning finns och planera sin användning därefter för att undvika upprepade stora indatakostnader. Om cachning är avgörande, överväg att implementera ett eget cachningslager mellan din applikation och OrcaRouter.
För att använda openai/gpt-5.1-chat-latest, ställ in dina API-anrop till OrcaRouters bas-URL: https://api.orcarouter.ai/v1. Inkludera modellparametern som "openai/gpt-5.1-chat-latest". Autentisering sker via en API-nyckel (tillhandahållen av OrcaRouter) i standard Authorization-headern. API:et är fullt OpenAI-kompatibelt, så alla klientbibliotek som fungerar med OpenAIs chat completions-endpoint fungerar med OrcaRouter. Exempel med cURL: curl -X POST https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer DIN_API_NYCKEL" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model": "openai/gpt-5.1-chat-latest", "messages": [{"role": "user", "content": "Lös 2x+3=7"}], "max_tokens": 500}'
Alla standardparametrar för chattkomplettering från OpenAI API stöds, inklusive: model (obligatorisk), messages (array av roll/innehåll-objekt), max_tokens (upp till 16384), temperature, top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user och stream (boolesk). För multimodala förfrågningar kan användarmeddelandets innehåll vara en array av text- och bilddelar. image_url kan vara en URL eller base64-data. Exempel: {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Beskriv denna graf"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/graph.png"}}]}. Se till att base64-data föregås av "data:image/png;base64,".
GPT-4o är en multimodal modell med liknande kapacitet (text+bildinmatning) och lägre prissättning. GPT-4os exakta prissättning anges inte här, men den är generellt billigare än $10,00/1M utmatning. GPT-4o kan ha bredare riktmärkestäckning. Dock uppnådde openai/gpt-5.1-chat-latest 94,0 på AA Math, vilket kan vara högre än GPT-4os matematikpoäng (även om officiella jämförelser inte anges). Om din prioritet är matematisk noggrannhet kan denna modell vara att föredra. Om du behöver allmänt multimodalt resonemang till lägre kostnad kan GPT-4o vara mer ekonomiskt. OrcaRouter stöder båda modellerna, så användare kan testa på sina egna data.
Eftersom detta är "gpt-5.1-chat-latest", är det en nyare iteration inom GPT-5-serien. Specifika skillnader från t.ex. gpt-5.0 är inte dokumenterade. AA Math-poängen 94.0 kan vara en förbättring jämfört med tidigare versioner, men inga jämförande benchmarks tillhandahålls. Modellen behåller samma API-schema och prismodell som andra GPT-5-modeller. Användare som uppgraderar från en tidigare GPT-5 bör utvärdera prestanda på sina uppgifter för att mäta eventuell vinst. Det är ingen känd förändring i maximal utdata (16K) eller inmatningsmodaliteter. För bakåtkompatibilitet är modell-ID:t annorlunda, så kodändringar av modellsträngen krävs.
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-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| 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.
Jämför månadskostnader mellan modeller i LLM-kostnadskalkylatorn
Vad utvecklare säger den här veckan
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-chat-latestÖppna @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