OpenAI GPT-5.1 Chat: đầu ra tối đa 16K, đầu vào văn bản + hình ảnh, AA Math 94.0, truy cập qua OrcaRouter.
openai/gpt-5.1-chat-latest là một mô hình ngôn ngữ lớn được phát triển bởi OpenAI, được tối ưu hóa cho các tương tác dạng trò chuyện. Nó chấp nhận cả đầu vào văn bản và hình ảnh và có thể tạo ra đầu…
openai/gpt-5.1-chat-latest là mô hình đầu vào văn bản và hình ảnh có khả năng tạo ra các phản hồi giống con người, mã nguồn và đầu ra có cấu trúc. Điểm mạnh chính của nó là khả năng suy luận toán học, được thể hiện qua điểm số 94.0 trên chuẩn đánh giá AA Math. Nó có thể giải các phương trình phức tạp, giải thích từng bước giải và làm việc với ký hiệu toán học. Mô hình cũng xử lý các cuộc hội thoại thông thường, làm theo hướng dẫn và viết sáng tạo. Với tối đa 16K token đầu ra, nó có thể tạo nội dung dài như báo cáo chi tiết, hội thoại nhiều lượt và các đoạn mã mở rộng. Khả năng hiểu hình ảnh cho phép phân tích sơ đồ, đồ thị và ghi chú viết tay, hỗ trợ các trường hợp sử dụng như diễn giải biểu đồ và giải quyết vấn đề trực quan.
Các trường hợp sử dụng tối ưu bao gồm dạy kèm toán học, chứng minh định lý tự động và phân tích dữ liệu chính xác, nơi mỗi bước đều phải được xác minh. Với điểm AA Math 94.0, mô hình phù hợp cho các nền tảng giáo dục STEM cần tạo ra lời giải và giải thích chính xác. Đầu vào đa phương thức (multimodal) cho phép xử lý hình ảnh chứa phương trình, sơ đồ hoặc biểu đồ dữ liệu, rất hữu ích trong bối cảnh nghiên cứu khoa học và kỹ thuật. Khả năng đầu ra dài hỗ trợ tạo tài liệu toàn diện, mã giả (pseudo-code) hoặc hệ thống đối thoại yêu cầu ngữ cảnh mở rộng. Đối với chat đa năng không liên quan đến suy luận nặng, một mô hình rẻ hơn có thể hiệu quả hơn về chi phí; gpt-5.1-chat-latest nên được dành riêng cho các tác vụ tận dụng thế mạnh toán học và đa phương thức của nó.
Đối với các truy vấn đơn giản, tra cứu thông tin thực tế hoặc các tác vụ không yêu cầu suy luận toán học, chi phí cao hơn của mô hình này có thể không hợp lý. Token đầu ra có giá $10.00 cho mỗi 1 triệu token – đắt hơn đáng kể so với token đầu vào. Nếu ứng dụng của bạn tạo ra các phản hồi dài nhưng không phức tạp về mặt toán học, hãy cân nhắc một mô hình rẻ hơn như OpenAI’s GPT-4o mini hoặc GPT-3.5 Turbo, có thể xử lý các cuộc hội thoại cơ bản với chi phí thấp hơn. Tương tự, nếu khối lượng công việc của bạn nặng về đầu vào nhưng nhẹ về đầu ra, giá đầu vào ($1.25/1M) ở mức vừa phải, nhưng vẫn cao hơn so với các lựa chọn thay thế. Sử dụng mô hình này một cách chiến lược cho các tác vụ suy luận giá trị cao; để xử lý hàng loạt các truy vấn đơn giản, hãy định tuyến đến các mô hình rẻ hơn qua OrcaRouter's API để tối ưu hóa chi phí.
Mô hình chấp nhận hình ảnh như một phần đầu vào, bên cạnh văn bản. Hình ảnh có thể được cung cấp dưới dạng URL hoặc dữ liệu mã hóa base64 trong nội dung tin nhắn của người dùng. Mô hình xử lý thông tin hình ảnh để trích xuất ý nghĩa, chẳng hạn như đọc văn bản từ ảnh chụp màn hình, diễn giải biểu đồ hoặc hiểu sơ đồ. Không có mô hình thị giác riêng biệt; khả năng đa phương thức được tích hợp sẵn. Điều này hữu ích cho các ứng dụng như phân tích biểu đồ trong báo cáo tài chính, giải bài toán hình học từ hình vẽ tay, hoặc chuyển đổi ảnh chụp bảng trắng thành giải thích văn bản. Lưu ý rằng chi phí xử lý hình ảnh đã được bao gồm trong định giá token đầu vào; hình ảnh thường được token hóa dựa trên độ phân giải. Để có kết quả tốt nhất, hãy cung cấp hình ảnh rõ nét, độ phân giải cao.
Mô hình đạt điểm 94.0 trên chuẩn đánh giá AA Math. AA Math (Advanced Algebra) là một bộ kiểm tra các bài toán đánh giá khả năng suy luận đại số, thao tác ký hiệu và độ chính xác số học. Điểm 94.0 cho thấy hiệu suất mạnh mẽ ở các tác vụ này, mặc dù phương pháp chính xác (ví dụ: few-shot, chain-of-thought) không được nêu rõ. Để so sánh, các mô hình GPT-4 trước đây đạt điểm trong khoảng 80-90 trên các chuẩn đánh giá toán tương tự. Người dùng nên coi đây là bằng chứng về khả năng toán học được cải thiện, nhưng cần xác minh hiệu suất trên các bài toán toán học đặc thù lĩnh vực của riêng mình, vì các chuẩn đánh giá có thể không bao phủ mọi tình huống thực tế.
Chỉ có điểm AA Math (94.0) được cung cấp trong thông tin hiện có. Không có kết quả điểm chuẩn nào khác như MMLU, HumanEval hay GSM8K được liệt kê. Do đó, không thể đánh giá đầy đủ khả năng của mô hình trên các lĩnh vực kiến thức tổng quát, lập trình hoặc hiểu ngôn ngữ. Người dùng được khuyến khích tự chạy đánh giá trên các tác vụ liên quan. Với điểm AA Math cao, có thể kỳ vọng khả năng suy luận mạnh trong các lĩnh vực liên quan đến đại số, nhưng cần thận trọng khi suy diễn sang các lĩnh vực khác. Hãy kiểm tra tài liệu chính thức của OpenAI để có bộ kết quả điểm chuẩn đầy đủ nếu cần.
Các số liệu độ trễ cụ thể cho openai/gpt-5.1-chat-latest không được cung cấp trong dữ liệu hiện có. Hiệu suất có thể thay đổi dựa trên kích thước đầu vào, độ dài đầu ra, khối lượng yêu cầu đồng thời và tải cơ sở hạ tầng. Khi truy cập qua OrcaRouter, API sử dụng các chế độ streaming và non-streaming tương thích với OpenAI. Thời gian suy luận điển hình cho các mô hình lớn có dung lượng đầu ra 16K có thể dao động từ vài giây đến vài phút tùy thuộc vào độ phức tạp của yêu cầu. Người dùng nên tự tiến hành kiểm tra độ trễ với khối lượng công việc thực tế. Đối với các ứng dụng yêu cầu độ trễ thấp, hãy cân nhắc các mô hình nhỏ hơn hoặc mô hình cô đọng có phản hồi nhanh hơn. API của OrcaRouter hỗ trợ streaming để bắt đầu nhận token sớm hơn.
Điểm mạnh: Lập luận toán học xuất sắc (AA Math 94.0), đầu vào đa phương thức (văn bản + hình ảnh), giới hạn đầu ra hào phóng (16K token) và chất lượng phản hồi cao cấp. Hạn chế: Chi phí trên mỗi token đầu ra cao ($10.00/1M) có thể là rào cản đối với nhu cầu đầu ra khối lượng lớn; không tiết lộ ngữ cảnh đầu vào cụ thể; không có điểm số cho các chuẩn đánh giá khác như lập trình hoặc hiểu ngôn ngữ; độ trễ có thể cao hơn các mô hình nhỏ hơn; chỉ hỗ trợ đầu vào văn bản và hình ảnh (không có âm thanh/video). Ngoài ra, là mô hình đóng, việc tinh chỉnh không có sẵn công khai qua OrcaRouter. Người dùng nên cân nhắc các yếu tố này với yêu cầu của mình.
Giá được tính trên 1 triệu token: $1.25 cho token đầu vào và $10.00 cho token đầu ra. Các mức giá này là mức giá của nhà cung cấp (OpenAI) được OrcaRouter áp dụng mà không có phụ phí. Việc tính phí dựa trên số lượng token đã tiêu thụ, bao gồm cả token prompt và token được sinh ra. Token từ hình ảnh được tính phí theo mức giá token đầu vào dựa trên độ phân giải của hình ảnh (cách token hóa chính xác cho mỗi hình ảnh do OpenAI quy định). Không có phí bổ sung nào cho các lệnh gọi API ngoài việc sử dụng token. Mức giá minh bạch này cho phép người dùng ước tính chi phí: ví dụ, một yêu cầu với 1.000 token đầu vào và 500 token đầu ra sẽ có chi phí $0.00125 + $0.005 = $0.00625.
Sự đánh đổi chính là giữa chất lượng đầu ra và chi phí. Với mức $10.00 mỗi triệu token đầu ra, việc tạo ra các phản hồi dài có thể nhanh chóng trở nên đắt đỏ. Ví dụ, một phản hồi có 1.000 token đầu ra tốn $0.01. Nếu ứng dụng của bạn thường tạo ra hàng trăm phản hồi như vậy mỗi giờ, chi phí có thể tích lũy. Ngược lại, chi phí đầu vào tương đối thấp ($1.25/1M) nên các prompt lớn ít đáng lo ngại. Đối với các dự án nhạy cảm về chi phí, hãy cân nhắc giới hạn độ dài đầu ra thông qua tham số max_tokens, hoặc sử dụng mô hình rẻ hơn cho các tác vụ đơn giản. OrcaRouter cho phép định tuyến các yêu cầu khác nhau đến các mô hình khác nhau, vì vậy bạn có thể dành mô hình cao cấp này chỉ cho các bước suy luận có giá trị cao.
Các dữ kiện được cung cấp không đề cập đến bất kỳ khoản giảm giá, định giá theo khối lượng hoặc cơ chế lưu trữ đệm nào. OrcaRouter áp dụng mức giá của nhà cung cấp mà không có phụ phí, nghĩa là không có khoản phí bổ sung. Tuy nhiên, không có thông tin nào về việc OrcaRouter có cung cấp tính năng lưu trữ đệm token (ví dụ: lưu trữ đệm các tiền tố chung) hay không. Thông thường, API của chính OpenAI không lưu trữ đệm token cho mục đích tính phí; mỗi yêu cầu được tính phí riêng biệt. Người dùng nên giả định không có tính năng lưu trữ đệm tích hợp sẵn và lên kế hoạch sử dụng phù hợp để tránh chi phí đầu vào lớn lặp lại. Nếu việc lưu trữ đệm là quan trọng, hãy cân nhắc triển khai lớp lưu trữ đệm của riêng bạn giữa ứng dụng của bạn và OrcaRouter.
Để sử dụng openai/gpt-5.1-chat-latest, hãy đặt các yêu cầu API của bạn đến base URL của OrcaRouter: https://api.orcarouter.ai/v1. Bao gồm tham số model là "openai/gpt-5.1-chat-latest". Xác thực qua một API key (do OrcaRouter cung cấp) trong header Authorization tiêu chuẩn. API này hoàn toàn tương thích với OpenAI, vì vậy bất kỳ thư viện máy khách nào hoạt động với endpoint chat completions của OpenAI đều sẽ hoạt động với OrcaRouter. Ví dụ với 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}'
Tất cả các tham số hoàn tất cuộc trò chuyện tiêu chuẩn từ API OpenAI đều được hỗ trợ, bao gồm: model (bắt buộc), messages (mảng các đối tượng role/content), max_tokens (lên tới 16384), temperature, top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user và stream (boolean). Đối với các yêu cầu đa phương thức, nội dung tin nhắn của người dùng có thể là một mảng gồm các phần văn bản và hình ảnh. image_url có thể là một URL hoặc dữ liệu base64. Ví dụ: {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Mô tả biểu đồ này"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/graph.png"}}]}. Đảm bảo rằng dữ liệu base64 có tiền tố là "data:image/png;base64,".
GPT-4o là một mô hình đa phương thức với khả năng tương tự (đầu vào văn bản + hình ảnh) và giá thấp hơn. Giá chính xác của GPT-4o không được cung cấp ở đây, nhưng nhìn chung rẻ hơn $10.00/1M đầu ra. GPT-4o có thể có phạm vi benchmark rộng hơn. Tuy nhiên, openai/gpt-5.1-chat-latest đạt 94.0 trên AA Math, có thể cao hơn điểm toán của GPT-4o (mặc dù không có so sánh chính thức). Nếu ưu tiên của bạn là độ chính xác toán học, mô hình này có thể được ưa chuộng hơn. Nếu bạn cần suy luận đa phương thức tổng quát với chi phí thấp hơn, GPT-4o có thể tiết kiệm hơn. OrcaRouter hỗ trợ cả hai mô hình, do đó người dùng có thể kiểm tra trên dữ liệu của riêng họ.
Vì đây là "gpt-5.1-chat-latest", đây là phiên bản mới hơn trong dòng GPT-5. Các điểm khác biệt cụ thể so với gpt-5.0 chẳng hạn không được ghi chép lại. Điểm AA Math 94.0 có thể là cải tiến so với các phiên bản trước, nhưng không có điểm chuẩn so sánh nào được cung cấp. Mô hình vẫn giữ nguyên lược đồ API và cấu trúc giá như các mô hình GPT-5 khác. Người dùng nâng cấp từ GPT-5 trước đó nên đánh giá hiệu suất trên các tác vụ của mình để đo lường bất kỳ cải thiện nào. Không có thay đổi nào được biết đến về đầu ra tối đa (16K) hoặc các phương thức đầu vào. Để tương thích ngược, ID mô hình khác nên cần thay đổi mã cho chuỗi mô hình.
Tương thích OpenAI — giữ nguyên SDK bạn đang dùng
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.1-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| 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-chat-latestMở @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