OpenAI GPT-5.1 Chat: เอาต์พุตสูงสุด 16K, อินพุตข้อความ+รูปภาพ, AA Math 94.0, เข้าถึงผ่าน OrcaRouter.
openai/gpt-5.1-chat-latest เป็นแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ที่พัฒนาโดย OpenAI ซึ่งถูกปรับให้เหมาะสำหรับการสนทนาแบบแชท รองรับทั้งข้อความและรูปภาพเป็นอินพุต และสามารถสร้างเอาต์พุตได้สูงสุด 16,384 โทเคน…
openai/gpt-5.1-chat-latest เป็นโมเดลที่รับอินพุตทั้งข้อความและรูปภาพ สามารถสร้างการตอบสนองที่เหมือนมนุษย์ โค้ด และผลลัพธ์ที่เป็นโครงสร้างได้ จุดแข็งหลักของมันคือการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ ดังที่แสดงด้วยคะแนน 94.0 ในการวัด AA Math benchmark สามารถแก้สมการที่ซับซ้อน อธิบายวิธีแก้ปัญหาแบบทีละขั้นตอน และทำงานกับสัญลักษณ์ทางคณิตศาสตร์ได้ โมเดลนี้ยังจัดการกับการสนทนาทั่วไป การทำตามคำแนะนำ และการเขียนเชิงสร้างสรรค์ ด้วยโทเค็นเอาต์พุตสูงสุด 16K สามารถสร้างเนื้อหาแบบยาว เช่น รายงานโดยละเอียด การสนทนาหลายรอบ และส่วนของโค้ดที่ครอบคลุม ความสามารถในการเข้าใจรูปภาพช่วยให้วิเคราะห์ไดอะแกรม กราฟ และบันทึกที่เขียนด้วยมือ ซึ่งช่วยให้สามารถใช้งานกรณีต่างๆ เช่น การตีความแผนภูมิและการแก้ปัญหาด้วยภาพ
กรณีการใช้งานที่เหมาะสม ได้แก่ การสอนคณิตศาสตร์ การพิสูจน์ทฤษฎีบทอัตโนมัติ และการวิเคราะห์ข้อมูลที่แม่นยำซึ่งทุกขั้นตอนต้องได้รับการตรวจสอบ คะแนนคณิตศาสตร์ AA 94.0 ของโมเดลทำให้เหมาะสำหรับแพลตฟอร์มการศึกษา STEM ที่ต้องการสร้างคำตอบและคำอธิบายที่ถูกต้อง อินพุตแบบหลายโมดัลช่วยให้ประมวลผลภาพที่มีสมการ แผนภาพ หรือการแสดงข้อมูลภาพ ซึ่งมีประโยชน์ในบริบทการวิจัยทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม ความสามารถในการส่งออกที่ยาวนานรองรับการสร้างเอกสารที่ละเอียดครบถ้วน โค้ดเทียม หรือระบบโต้ตอบที่ต้องการบริบทที่ขยายออกไป สำหรับการสนทนาทั่วไปที่ไม่เกี่ยวข้องกับการใช้เหตุผลเชิงลึก โมเดลที่ถูกกว่าอาจคุ้มค่ากว่า gpt-5.1-chat-latest ควรสงวนไว้สำหรับงานที่ใช้ประโยชน์จากจุดแข็งด้านคณิตศาสตร์และหลายโมดัลของมัน
สำหรับคำถามง่ายๆ การค้นหาข้อเท็จจริง หรืองานที่ไม่ต้องใช้การให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ ต้นทุนที่สูงกว่าของโมเดลนี้อาจไม่คุ้มค่า โทเค็นเอาต์พุตมีราคา $10.00 ต่อ 1M โทเค็น ซึ่งสูงกว่าราคาโทเค็นอินพุตอย่างมาก หากแอปพลิเคชันของคุณสร้างคำตอบยาวที่ไม่ซับซ้อนทางคณิตศาสตร์ ให้พิจารณาใช้โมเดลที่ถูกกว่าเช่น GPT-4o mini หรือ GPT-3.5 Turbo ของ OpenAI ซึ่งสามารถจัดการบทสนทนาพื้นฐานได้ในต้นทุนที่ต่ำกว่า ในทำนองเดียวกัน หากปริมาณงานของคุณมีอินพุตมากแต่เอาต์พุตน้อย ราคาอินพุต ($1.25/1M) ก็อยู่ในระดับปานกลาง แต่ก็ยังสูงกว่าทางเลือกอื่น ใช้โมเดลนี้อย่างมีกลยุทธ์สำหรับงานที่ต้องใช้เหตุผลที่มีมูลค่าสูง สำหรับการประมวลผลคำถามง่ายๆ จำนวนมาก ให้กำหนดเส้นทางไปยังโมเดลที่ถูกกว่าผ่าน API ของ OrcaRouter เพื่อปรับค่าใช้จ่ายให้เหมาะสม
โมเดลยอมรับรูปภาพเป็นส่วนหนึ่งของอินพุต ควบคู่ไปกับข้อความ รูปภาพสามารถระบุเป็น URL หรือข้อมูลที่เข้ารหัส base64 ในเนื้อหาข้อความของผู้ใช้ โมเดลจะประมวลผลข้อมูลภาพเพื่อดึงความหมาย เช่น การอ่านข้อความจากภาพหน้าจอ การตีความกราฟ หรือทำความเข้าใจไดอะแกรม ไม่มีโมเดลวิชันแยกต่างหาก ความสามารถแบบหลายรูปแบบถูกรวมเข้าด้วยกัน สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชัน เช่น การวิเคราะห์แผนภูมิในรายงานทางการเงิน การแก้ปัญหาทางเรขาคณิตจากภาพวาดที่เขียนด้วยมือ หรือการแปลงภาพถ่ายไวท์บอร์ดเป็นคำอธิบายข้อความ โปรดทราบว่าค่าใช้จ่ายในการประมวลผลรูปภาพถูกรวมอยู่ในราคา token อินพุต โดยทั่วไปรูปภาพจะถูก tokenized ตามความละเอียด เพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ควรให้รูปภาพที่ชัดเจนและมีความละเอียดสูง
โมเดลทำคะแนนได้ 94.0 ในการทดสอบ benchmark AA Math AA Math (Advanced Algebra) คือชุดทดสอบปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ประเมินความสามารถในการใช้เหตุผลเชิงพีชคณิต การจัดการสัญลักษณ์ และความถูกต้องทางเลขคณิต คะแนน 94.0 บ่งชี้ถึงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในภารกิจเหล่านี้ แม้ว่าจะไม่ได้ระบุวิธีการที่แน่ชัด (เช่น few-shot, chain-of-thought) สำหรับการเปรียบเทียบ โมเดล GPT-4 รุ่นก่อนหน้าทำคะแนนอยู่ในช่วง 80-90 ในการทดสอบ benchmark คณิตศาสตร์ที่คล้ายกัน ผู้ใช้ควรตีความว่านี่เป็นหลักฐานของความสามารถทางคณิตศาสตร์ที่ได้รับการปรับปรุง แต่ควรตรวจสอบประสิทธิภาพกับปัญหาคณิตศาสตร์เฉพาะโดเมนของตนเอง เนื่องจาก benchmark อาจไม่ครอบคลุมสถานการณ์ในโลกจริงทั้งหมด
เฉพาะคะแนน AA Math (94.0) เท่านั้นที่ให้ไว้ในข้อมูลที่มีอยู่ ไม่มีผลการทดสอบมาตรฐานอื่น ๆ เช่น MMLU, HumanEval หรือ GSM8K ถูกระบุ ดังนั้นจึงไม่สามารถประเมินความสามารถของโมเดลในด้านความรู้ทั่วไป การเขียนโค้ด หรือความเข้าใจภาษาได้อย่างสมบูรณ์ ผู้ใช้ควรทำการประเมินด้วยตนเองในงานที่เกี่ยวข้อง เมื่อพิจารณาจากคะแนน AA Math ที่สูง อาจคาดหวังความสามารถในการให้เหตุผลที่แข็งแกร่งในโดเมนที่เกี่ยวข้องกับพีชคณิต แต่ควรใช้ความระมัดระวังเมื่อขยายผลไปยังด้านอื่น ๆ ตรวจสอบเอกสารทางการของ OpenAI สำหรับชุดผลการทดสอบมาตรฐานที่สมบูรณ์หากจำเป็น
ไม่มีข้อมูลเฉพาะเกี่ยวกับค่า latency สำหรับ openai/gpt-5.1-chat-latest ในข้อมูลที่มีอยู่ ประสิทธิภาพอาจแตกต่างกันไปตามขนาดของอินพุต ความยาวของเอาต์พุต ปริมาณคำขอพร้อมกัน และโหลดของโครงสร้างพื้นฐาน เมื่อเข้าถึงผ่าน OrcaRouter API จะใช้โหมดสตรีมมิงและไม่ใช่สตรีมมิงที่เข้ากันได้กับ OpenAI โดยทั่วไปเวลาการอนุมานสำหรับโมเดลขนาดใหญ่ที่รองรับเอาต์พุตสูงสุด 16K อาจมีตั้งแต่ไม่กี่วินาทีไปจนถึงหลายนาที ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของคำขอ ผู้ใช้ควรทำการทดสอบ latency ด้วยภาระงานจริงของตนเอง สำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการ latency ต่ำ ควรพิจารณาใช้โมเดลขนาดเล็กหรือโมเดลที่ถูกกลั่นกรองซึ่งตอบสนองเร็วขึ้น API ของ OrcaRouter รองรับการสตรีมมิงเพื่อเริ่มรับ tokens ได้เร็วขึ้น
จุดแข็ง: การให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่ยอดเยี่ยม (AA Math 94.0), การรับอินพุตแบบหลายรูปแบบ (text+image), ขีดจำกัดเอาต์พุตที่สูง (16K tokens), และการตอบสนองคุณภาพระดับพรีเมียม ข้อจำกัด: ต้นทุนต่อโทเค็นเอาต์พุตที่สูงขึ้น ($10.00/1M) อาจเป็นอุปสรรคสำหรับการใช้งานเอาต์พุตปริมาณมาก; หน้าต่างบริบทอินพุตเฉพาะที่ไม่ได้เปิดเผย; ไม่มีคะแนนที่ระบุสำหรับเกณฑ์มาตรฐานอื่นๆ เช่น การเขียนโค้ดหรือความเข้าใจภาษา; ความหน่วงอาจสูงกว่าโมเดลขนาดเล็ก; รองรับเฉพาะอินพุตข้อความและภาพ (ไม่มีเสียง/วิดีโอ) นอกจากนี้ ในฐานะโมเดลปิด การปรับแต่งอย่างละเอียดไม่สามารถใช้งานได้สาธารณะผ่าน OrcaRouter ผู้ใช้ควรชั่งน้ำหนักปัจจัยเหล่านี้กับความต้องการของตน
ราคาคิดต่อ 1 ล้าน tokens: $1.25 สำหรับ input tokens และ $10.00 สำหรับ output tokens อัตราเหล่านี้เป็นอัตราของผู้ให้บริการ (OpenAI) ที่ OrcaRouter นำมาใช้โดยไม่มีส่วนเพิ่ม การเรียกเก็บเงินขึ้นอยู่กับจำนวน tokens ที่ใช้ นับทั้ง prompt tokens และ generated tokens Tokens จากรูปภาพจะถูกเรียกเก็บในอัตรา input token ตามความละเอียดของภาพ (การแบ่ง token ที่แน่นอนต่อภาพถูกกำหนดโดย OpenAI) ไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มเติมสำหรับการเรียก API นอกเหนือจากการใช้ tokens ราคาที่โปร่งใสนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถประมาณค่าใช้จ่ายได้ เช่น คำขอที่มี input tokens 1,000 tokens และ output tokens 500 tokens จะมีค่าใช้จ่าย $0.00125 + $0.005 = $0.00625
ข้อแลกเปลี่ยนหลักอยู่ระหว่างคุณภาพผลลัพธ์และต้นทุน ที่ $10.00 ต่อล้านโทเค็นผลลัพธ์ การสร้างการตอบกลับแบบยาวอาจมีค่าใช้จ่ายสูงอย่างรวดเร็ว ตัวอย่างเช่น การตอบกลับที่มี 1,000 โทเค็นผลลัพธ์มีค่าใช้จ่าย $0.01 หากแอปพลิเคชันของคุณทั่วไปสร้างการตอบกลับแบบนี้หลายร้อยครั้งต่อชั่วโมง ค่าใช้จ่ายอาจสะสม ในทางกลับกัน ต้นทุนอินพุตค่อนข้างต่ำ ($1.25/1M) ดังนั้นพรอมต์ขนาดใหญ่จึงไม่ใช่ปัญหามากนัก สำหรับโปรเจกต์ที่คำนึงถึงต้นทุน ให้พิจารณาจำกัดความยาวผลลัพธ์ผ่านพารามิเตอร์ max_tokens หรือใช้โมเดลที่ถูกกว่าสำหรับงานที่ง่ายกว่า OrcaRouter อนุญาตให้กำหนดเส้นทางคำขอต่าง ๆ ไปยังโมเดลที่แตกต่างกัน เพื่อให้คุณสามารถสงวนโมเดลพรีเมียมนี้ไว้สำหรับขั้นตอนการใช้เหตุผลที่มีมูลค่าสูงเท่านั้น
ข้อเท็จจริงที่ให้มาไม่ได้กล่าวถึงส่วนลด การกำหนดราคาตามปริมาณ หรือกลไกการแคชใดๆ OrcaRouter ใช้อัตราของผู้ให้บริการโดยไม่มีส่วนเพิ่ม (markup) หมายความว่าไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม อย่างไรก็ตาม ไม่มีข้อมูลว่ามี OrcaRouter เสนอการแคชโทเค็น (เช่น การแคชคำนำหน้าทั่วไป) หรือไม่ โดยทั่วไป API ของ OpenAI เองไม่ได้แคชโทเค็นเพื่อการเรียกเก็บเงิน แต่ละคำขอจะถูกเรียกเก็บเงินแยกต่างหาก ผู้ใช้ควรถือว่าไม่มีระบบแคชในตัวและวางแผนการใช้งานตามนั้นเพื่อหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายอินพุตขนาดใหญ่ที่ซ้ำซาก หากการแคชมีความสำคัญ ให้พิจารณานำเลเยอร์แคชของคุณเองมาใช้ระหว่างแอปพลิเคชันของคุณกับ OrcaRouter
หากต้องการใช้ openai/gpt-5.1-chat-latest ให้ตั้งค่าคำขอ API ของคุณไปยัง base URL ของ OrcaRouter: https://api.orcarouter.ai/v1 รวมพารามิเตอร์ model เป็น "openai/gpt-5.1-chat-latest" การตรวจสอบสิทธิ์ทำผ่าน API key (ที่ OrcaRouter ให้มา) ในส่วนหัว Authorization มาตรฐาน API นี้เข้ากันได้กับ OpenAI อย่างสมบูรณ์ ดังนั้นไลบรารีไคลเอ็นต์ใดๆ ที่ทำงานกับ chat completions endpoint ของ OpenAI จะทำงานร่วมกับ OrcaRouter ได้ ตัวอย่างการใช้ 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}'
พารามิเตอร์การจบการสนทนาแบบมาตรฐานทั้งหมดจาก OpenAI API ได้รับการรองรับ รวมถึง: model (จำเป็น), messages (อาร์เรย์ของวัตถุ role/content), max_tokens (สูงสุด 16384), temperature, top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, และ stream (boolean). สำหรับคำขอแบบ multimodal, เนื้อหาข้อความผู้ใช้สามารถเป็นอาร์เรย์ของส่วนข้อความและรูปภาพ image_url สามารถเป็น URL หรือข้อมูล base64 ตัวอย่าง: {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Describe this graph"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/graph.png"}}]}. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูล base64 มีคำนำหน้า "data:image/png;base64,".
GPT-4o เป็นโมเดลแบบมัลติโหมดที่มีความสามารถใกล้เคียงกัน (อินพุตรูปภาพ+ข้อความ) และมีราคาที่ต่ำกว่า ราคาที่แน่นอนของ GPT-4o ไม่ได้ระบุไว้ที่นี่ แต่โดยทั่วไปแล้วจะถูกกว่า $10.00/1M เอาต์พุต GPT-4o อาจมีขอบเขตการวัดประสิทธิภาพที่กว้างกว่า อย่างไรก็ตาม openai/gpt-5.1-chat-latest ได้คะแนน 94.0 ใน AA Math ซึ่งอาจสูงกว่าคะแนนคณิตศาสตร์ของ GPT-4o (แม้ว่าจะไม่มีการเปรียบเทียบอย่างเป็นทางการ) หากลำดับความสำคัญของคุณคือความแม่นยำทางคณิตศาสตร์ โมเดลนี้ก็อาจจะดีกว่า หากคุณต้องการการให้เหตุผลแบบมัลติโหมดทั่วไปในราคาที่ต่ำกว่า GPT-4o ก็อาจจะประหยัดกว่า OrcaRouter รองรับทั้งสองโมเดล ดังนั้นผู้ใช้สามารถทดสอบกับข้อมูลของตนเองได้
เนื่องจากนี่คือ "gpt-5.1-chat-latest" ซึ่งเป็นรุ่นที่ใหม่กว่าในซีรีส์ GPT-5 ความแตกต่างเฉพาะเช่นจาก gpt-5.0 นั้นไม่ได้มีการบันทึกไว้ คะแนน AA Math ที่ 94.0 อาจเป็นการปรับปรุงจากรุ่นก่อนหน้า แต่ไม่มีเกณฑ์เปรียบเทียบให้ โมเดลนี้ยังคงใช้สคีมา API และโครงสร้างราคาเดียวกันกับโมเดล GPT-5 อื่น ๆ ผู้ใช้ที่อัปเกรดจาก GPT-5 รุ่นก่อนหน้าควรประเมินประสิทธิภาพในงานของตนเพื่อวัดผลการปรับปรุง ไม่มีการเปลี่ยนแปลงที่ทราบในเอาต์พุตสูงสุด (16K) หรือรูปแบบอินพุต สำหรับความเข้ากันได้ย้อนหลัง รหัสโมเดลแตกต่างกัน ดังนั้นจึงต้องเปลี่ยนแปลงโค้ดในสตริงโมเดล
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| อินพุต / 1M โทเค็น | $1.25 |
| เอาต์พุต / 1M โทเค็น | $10.00 |
| อ่านแคช / 1M | $0.125 |
| สกุลเงิน | USD |
ประมาณการจากราคาตั้ง
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-chat-latestเปิด @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