OpenAI GPT-5.1-2025-11-13: ngữ cảnh 400k, AA Math 94.0, qua API OrcaRouter
OpenAI GPT-5.1-2025-11-13 là một mô hình có năng lực thuộc dòng GPT-5 của OpenAI, được đánh dấu thời gian vào ngày 13 tháng 11 năm 2025. Mô hình hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 400.000 token và đầu ra tối đa…
Mô hình này xuất sắc trong lập luận toán học, được chứng minh qua điểm AA Math đạt 94,0. Nó có thể thực hiện các phép tính phức tạp, giải các bài toán đa bước và làm việc với các khái niệm toán học nâng cao. Ngoài toán học, nó hỗ trợ hiểu và sinh ngôn ngữ tự nhiên nói chung trên nhiều lĩnh vực. Khả năng đa phương thức cho phép nó diễn giải hình ảnh và tệp tin, hữu ích cho các tác vụ kết hợp thông tin hình ảnh và văn bản, như giải thích biểu đồ hoặc trích xuất dữ liệu từ tài liệu quét. Nó cũng hỗ trợ sinh mã, dịch thuật, tóm tắt và viết sáng tạo, phù hợp với các mô hình cấp GPT-5 khác.
Mặc dù GPT-5.1-2025-11-13 cung cấp khả năng cao, nhưng nó có giá cao hơn nhiều mô hình thay thế: $1.25 cho mỗi 1M token đầu vào và $10.00 cho mỗi 1M token đầu ra. Đối với các tác vụ không yêu cầu cửa sổ ngữ cảnh đầy đủ 400k, suy luận toán học nâng cao, hoặc đầu vào đa phương thức, một mô hình nhỏ hơn và rẻ hơn có sẵn trên OrcaRouter có thể hiệu quả hơn về chi phí. Ví dụ, nếu tác vụ của bạn là phân loại văn bản đơn giản, trò chuyện ngắn, hoặc tóm tắt tiêu chuẩn, hãy cân nhắc các mô hình như GPT-4o-mini hoặc Claude 3 Haiku để giảm chi phí. Ngoài ra, nếu độ trễ là một vấn đề, các mô hình nhỏ hơn thường phản hồi nhanh hơn. Sử dụng mô hình này cho các tác vụ suy luận có rủi ro cao hoặc khi bạn cần cửa sổ ngữ cảnh lớn.
Vâng, mô hình chấp nhận phương thức nhập tệp ngoài hình ảnh và văn bản. Các tệp có thể được tải lên trực tiếp như một phần của yêu cầu API, và mô hình sẽ đọc và xử lý nội dung của chúng. Các loại tệp được hỗ trợ thường bao gồm PDF, tài liệu Word, văn bản thuần và có thể cả bảng tính, mặc dù danh sách chính xác phụ thuộc vào cách triển khai của OpenAI. Mô hình có thể trích xuất văn bản từ các tệp này và tích hợp thông tin đó vào quá trình suy luận của nó. Điều này hữu ích cho các tác vụ như tóm tắt báo cáo PDF, trả lời câu hỏi dựa trên bài báo nghiên cứu, hoặc phân tích dữ liệu dạng bảng. Tuy nhiên, mô hình có thể không xử lý hoàn hảo các tài liệu được định dạng cao hoặc tài liệu quét; hãy cân nhắc tiền xử lý để có kết quả tốt nhất.
Bài đánh giá AA Math (Toán học Tự động Nâng cao) kiểm tra khả năng của mô hình trong việc giải quyết các bài toán phức tạp trên nhiều lĩnh vực con, bao gồm đại số, giải tích, thống kê và hình học. Điểm số 94,0 cho thấy mô hình đã trả lời đúng 94% các câu hỏi chuẩn, đưa nó vào những mô hình hoạt động tốt nhất về lý luận toán học. Trong thực tế, điều này có nghĩa là mô hình có thể xử lý đáng tin cậy các nhiệm vụ toán học đầy thách thức như chứng minh nhiều bước, giải quyết vấn đề ứng dụng và các phép tính liên quan đến vật lý. Tuy nhiên, không có mô hình nào là hoàn hảo và người dùng nên xác minh các kết quả quan trọng, đặc biệt là đối với các bài toán mới hoặc mở. Điểm số dựa trên bộ kiểm tra cụ thể và có thể không áp dụng được cho tất cả các nhiệm vụ thực tế.
Các con số chính xác về độ trễ không được cung cấp trong dữ liệu hiện có, nhưng nhìn chung, các mô hình có cửa sổ ngữ cảnh lớn và giới hạn đầu ra cao thường có thời gian suy luận lâu hơn do yêu cầu bộ nhớ và tính toán tăng lên. Tốc độ thực tế phụ thuộc vào các yếu tố như số lượng token đầu vào và đầu ra, tải máy chủ và hạ tầng API. API của OrcaRouter cung cấp các điểm cuối tương thích với OpenAI tiêu chuẩn; bạn có thể kỳ vọng độ trễ trong khoảng từ vài giây đến vài chục giây đối với các thế hệ dài. Phản hồi dạng stream có thể giảm thời gian đến token đầu tiên. Đối với các ứng dụng nhạy cảm với độ trễ, hãy cân nhắc thử nghiệm với đầu vào nhỏ trước, hoặc sử dụng mô hình nhỏ hơn nhanh hơn nếu tốc độ là yếu tố quan trọng.
Mặc dù đạt điểm cao trong các bài kiểm tra chuẩn toán học, mô hình này vẫn có thể mắc lỗi đối với các bài toán hiếm gặp hoặc cực kỳ phức tạp, đặc biệt là những bài yêu cầu các bước trung gian chính xác. Cửa sổ ngữ cảnh lớn không đảm bảo khả năng ghi nhớ hoàn hảo thông tin từ đầu đầu vào; mô hình có thể biểu hiện thiên kiến gần đây. Khả năng hiểu đa phương thức, dù có tồn tại, có thể gặp khó khăn với các hình ảnh mơ hồ hoặc chất lượng thấp. Giá cả cao hơn nhiều so với các lựa chọn thay thế, do đó có thể không hiệu quả về chi phí cho các tác vụ đơn giản. Ngoài ra, là một mô hình chụp nhanh từ tháng 11 năm 2025, nó có thể không bao gồm kiến thức hoặc sự kiện sau ngày đó. Việc sử dụng mô hình thông qua OrcaRouter không làm thay đổi những hạn chế cốt lõi này.
Giá cho mô hình này là $1,25 cho mỗi 1 triệu token đầu vào và $10,00 cho mỗi 1 triệu token đầu ra. Các mức giá này được tính theo mức giá của nhà cung cấp mà không có phụ phí, nghĩa là bạn trả chính xác số tiền OpenAI tính—OrcaRouter không thêm bất kỳ khoản phí nào. Điều này có lợi cho người dùng muốn có mức giá minh bạch và dễ dự đoán. Lưu ý rằng số lượng token bao gồm cả lời nhắc và nội dung sinh ra. Nếu bạn sử dụng một cửa sổ ngữ cảnh lớn 400k token làm đầu vào, chi phí cho một yêu cầu duy nhất đó sẽ là $0,50 (400k token với giá $1,25/M). Chi phí đầu ra được tính riêng. Để so sánh, các mô hình nhỏ hơn trên OrcaRouter có thể chỉ tốn một phần nhỏ chi phí này cho mỗi token.
Sự đánh đổi chính là chi phí mỗi token cao hơn so với các mô hình nhỏ hơn. Mặc dù mô hình này cung cấp các khả năng nâng cao, người dùng nên ước tính khối lượng token đầu vào và đầu ra điển hình để quyết định xem chi phí có hợp lý hay không. Ví dụ, nếu bạn thường xuyên tạo các đầu ra dài (chẳng hạn như 50k token), chi phí đầu ra ở mức $10/M sẽ là $0.50 mỗi yêu cầu. Đối với các ứng dụng khối lượng lớn, chi phí có thể tích lũy nhanh chóng. Hãy cân nhắc lưu trữ đệm phản hồi nếu có thể để tránh xử lý lặp lại. OrcaRouter không cung cấp thêm giảm giá hoặc các gói đặc biệt cho mô hình này; giá cả rất rõ ràng. Nếu ngân sách eo hẹp, hãy khám phá các lựa chọn thay thế rẻ hơn như GPT-4o-mini (nếu có) hoặc các nhà cung cấp khác trên OrcaRouter.
OrcaRouter cung cấp truy cập API tiêu chuẩn nhưng không tự động lưu trữ phản hồi; việc lưu trữ là trách nhiệm của người dùng. Bạn có thể triển khai lớp lưu trữ của riêng mình cho các yêu cầu giống hệt nhau để giảm mức sử dụng token và chi phí. API của OrcaRouter là phi trạng thái—mỗi yêu cầu được xử lý độc lập. Đối với các dự án dài hạn, hãy cân nhắc sử dụng các kỹ thuật lưu trữ prompt như chia nhỏ các ngữ cảnh lớn một cách hợp lý hoặc tái sử dụng các embedding. Không có tính năng thanh toán đặc biệt như giảm giá theo lô cho mô hình này. Giá không tăng thêm (zero-markup) giúp đơn giản hóa việc lập ngân sách nhưng không bao gồm các công cụ tối ưu hóa tích hợp.
Bạn truy cập model thông qua API tương thích OpenAI của OrcaRouter. Đặt base URL thành https://api.orcarouter.ai/v1. Sử dụng model ID "openai/gpt-5.1-2025-11-13" trong phần body của request. API hỗ trợ các tham số OpenAI tiêu chuẩn như messages, max_tokens, temperature, top_p, v.v. Ví dụ, để tạo một chat completion, gửi một request POST tới /chat/completions với tham số model được đặt thành "openai/gpt-5.1-2025-11-13". Bạn cũng có thể bao gồm nội dung hình ảnh hoặc file trong các messages bằng cách sử dụng các loại nội dung phù hợp (ví dụ: image_url). Đảm bảo bạn có một API key hợp lệ từ OrcaRouter để xác thực.
Các tham số phổ biến bao gồm max_tokens (tối đa 128.000), temperature (0-2 để kiểm soát tính ngẫu nhiên), top_p (lấy mẫu hạt nhân), frequency_penalty, presence_penalty, chuỗi dừng (stop sequences), và stream (boolean cho truyền phát). Cửa sổ ngữ cảnh là 400.000 token, vì vậy hãy đảm bảo đầu vào của bạn không vượt quá tổng số đó (bao gồm cả tin nhắn hệ thống và trợ lý). Bạn cũng có thể chỉ định tham số response_format nếu được hỗ trợ (ví dụ: json_object) để buộc đầu ra có cấu trúc. OrcaRouter chuyển trực tiếp các tham số này đến mô hình OpenAI cơ bản. Đối với nội dung đa phương thức, hãy sử dụng mảng 'content' trong các tin nhắn với các phần chứa dữ liệu văn bản, hình ảnh và tệp.
Vâng, việc di chuyển rất đơn giản vì OrcaRouter cung cấp API tương thích với OpenAI. Hầu hết mã nguồn hiện có sử dụng SDK OpenAI Python hoặc Node có thể chuyển đổi bằng cách thay đổi base_url và API key. ID mô hình trên OrcaRouter là "openai/gpt-5.1-2025-11-13" (lưu ý tiền tố). Không cần thay đổi nào khác đối với nội dung yêu cầu hoặc xử lý phản hồi. Nếu bạn đang sử dụng API của nhà cung cấp khác cũng tuân theo chuẩn OpenAI, bạn chỉ cần cập nhật endpoint. OrcaRouter cung cấp giá không tăng thêm, vì vậy chi phí có thể tương tự hoặc thấp hơn tùy vào mức tăng trước đó.
So với các mô hình GPT-4 trước đó, GPT-5.1 cung cấp cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn (400k so với 128k thông thường), giới hạn đầu ra cao hơn (128k so với 4k-32k) và điểm AA Math cải thiện đáng kể (94.0 so với thấp hơn). Nó cũng hỗ trợ đầu vào hình ảnh và tệp tin, điều mà GPT-4 thiếu một cách bản địa. Tuy nhiên, nó đắt hơn mỗi token so với GPT-4o hoặc GPT-4o-mini. So với GPT-5.0 (nếu có), bản snapshot này có thể có những cải tiến nhưng chi tiết chưa được công bố. Đối với người dùng cần ít token hơn hoặc chi phí thấp hơn, GPT-4o-mini cung cấp một giải pháp thay thế nhanh hơn, rẻ hơn với chất lượng hợp lý.
So sánh phụ thuộc vào các tiêu chuẩn đánh giá cụ thể. Điểm AA Math 94.0 là một chỉ số mạnh về khả năng suy luận, nhưng các mô hình khác như Claude 3.5 Sonnet lại vượt trội trong việc lập trình và an toàn tinh tế. Cửa sổ ngữ cảnh 400k ngang bằng hoặc vượt quá hầu hết các mô hình đối thủ (ví dụ: Claude 3.5 Sonnet cung cấp 200k). Khả năng đa phương thức khác nhau; một số đối thủ cũng xử lý hình ảnh và tệp tin. Giá cả: GPT-5.1 ở mức $1.25/1M đầu vào đắt hơn một số mô hình, nhưng phù hợp với các dịch vụ cao cấp. Đối với các nhiệm vụ toán học, mô hình này có thể hoạt động tốt hơn; đối với viết sáng tạo hoặc tóm tắt, các lựa chọn thay thế có thể đáp ứng được. Người dùng nên đánh giá dựa trên trường hợp sử dụng cụ thể của họ.
Nó có thể được sử dụng trong sản xuất nhờ khả năng ngữ cảnh cao và suy luận mạnh mẽ, nhưng chi phí là yếu tố then chốt. Với mức $10/1M token đầu ra, việc sinh khối lượng lớn có thể trở nên đắt đỏ. Mô hình được truy cập thông qua API đáng tin cậy của OrcaRouter, đảm bảo uptime và hiệu suất tiêu chuẩn. Tuy nhiên, để mở rộng quy mô tối đa, hãy cân nhắc triển khai bộ nhớ đệm, tối ưu hóa prompt và có thể sử dụng mô hình rẻ hơn cho các tác vụ phụ đơn giản. Độ trễ của mô hình cũng có thể cao hơn so với các lựa chọn nhỏ hơn. Nếu ứng dụng của bạn yêu cầu phản hồi thời gian thực, hãy kiểm tra kỹ lưỡng. Nhìn chung, đây là lựa chọn cao cấp cho các tác vụ cao cấp.
Các điểm khác biệt chính bao gồm: cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn (400k so với thường là 128k), đầu ra tối đa dài hơn (128k so với 16k của GPT-4o), điểm AA Math cao hơn (94.0 so với thấp hơn), và hỗ trợ phương thức nhập tệp ngoài hình ảnh và văn bản. Giá cả cao hơn cho GPT-5.1: $1.25/$10 trên mỗi triệu token so với khoảng $2.50/$10 cho GPT-4o (giá chính xác phụ thuộc vào mô hình). Vậy GPT-5.1 rẻ hơn ở đầu vào nhưng giống nhau ở đầu ra? Thực tế, đầu vào của GPT-4o là $2.50/M, đầu ra $10/M, do đó đầu vào của GPT-5.1 rẻ hơn. Nhưng GPT-4o thường có tốc độ nhanh hơn. Đối với các tác vụ đa phương thức và yêu cầu tính toán nhiều, cần ngữ cảnh lớn, GPT-5.1 có khả năng vượt trội hơn.
Tương thích OpenAI — giữ nguyên SDK bạn đang dùng
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Đầu vào / 1M tokens | $1.25 |
| Đầu ra / 1M tokens | $10.00 |
| Đọc cache / 1M | $0.125 |
| Tiền tệ | USD |
Ước tính theo giá niêm yết
Chỉ là ước tính — số token thực tế phụ thuộc vào bộ tách token của nhà cung cấp.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-2025-11-13Mở @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