GPT-5.1 是 GPT-5 系列中最新推出的前沿级模型，相比 GPT-5 具备更强的通用推理能力、更出色的指令遵循能力以及更自然的对话风格。它采用自适应推理……
OpenAI GPT-5.1 是由 OpenAI 开发的大型语言模型。它旨在处理和生成自然语言及代码，支持图像、文本和文件输入。该模型通过 OrcaRouter 的 API 访问，该 API 提供与 OpenAI 兼容的端点。其架构建立在之前的 GPT 迭代版本之上，提供 400,000 个令牌的上下文窗口和最多 128,000…
GPT-5.1 可执行广泛的自然语言与代码任务，涵盖文本生成、摘要、翻译、问答、代码编写与调试，以及数学推理。其 AA Math 得分 94.0 表明在代数和算术问题求解方面具备高级能力。该模型还支持图像输入，可实现视觉问答、图像描述以及图表分析。文件输入功能使其能够读取并处理上传的文档，例如 PDF、Word 文件或电子表格。凭借其大上下文窗口，GPT-5.1 能够处理需交叉引用长文档多个部分或需在超长对话中保持连贯性的任务。
是的，GPT-5.1 支持以图像、文本和文件形式接收输入。这意味着你可以提供一张图像（例如照片、截图或图表）以及一段文本提示，模型会解读视觉内容。文件输入允许你上传文档，模型可以读取并将其融入推理过程。这些模态的结合使得 GPT-5.1 适用于从扫描文档中提取信息、分析报告中的图表或总结上传文件内容等任务。OrcaRouter 通过其兼容 OpenAI 的 API 支持这些输入类型，使用标准请求格式。请注意，处理图像或文件可能会增加 token 使用量，因为输入会被相应地 token 化。
GPT-5.1的定价为每100万输入令牌1.25美元，每100万输出令牌10.00美元，这高于许多较小型或旧模型。如果您的任务不需要40万令牌的上下文窗口、对图像/文件输入的支持，或AA Math分数所体现的数学推理水平，那么OrcaRouter上的更便宜替代方案可能更具成本效益。例如，如果您只需要短文本生成或简单问答，每令牌成本较低的模型就能满足需求。此外，如果您的应用能容忍较小的输出长度，或不需要多模态能力，那么您可以用较低的成本获得类似结果。OrcaRouter提供了来自多家供应商的一系列模型，让您能为特定使用场景选择能力与价格的最佳平衡。
GPT-5.1 在利用其大上下文窗口、高输出限制和多模态输入支持的用例中表现出色。最佳用例包括：(1) 处理并总结超长文档，如法律合同、研究论文或整本书籍。(2) 高级数学问题求解或辅导，其中 AA Math 分数表明其强大性能。(3) 涉及图像（如医学扫描、图表）与文本共同解读的多模态任务。(4) 构建能在数千轮对话中保持上下文的对话智能体。(5) 分析上传文件中嵌入的复杂数据集。这些场景得益于模型处理大规模输入并生成连贯、扩展输出且不丢失上下文的能力。
GPT-5.1 在 AA Math 基准测试中得分为 94.0。AA Math 是一个旨在评估数学推理能力的数据集，专注于典型的高阶高中或大学入门课程水平的代数和算术问题。得分 94.0 表示模型正确回答了该基准测试中 94% 的问题。这表明其在解决数学表达式、方程和文字问题方面具有较强的能力。然而，基准测试并不能涵盖所有真实场景，性能可能因问题的复杂性和措辞而有所不同。该分数为跨模型比较数学推理能力提供了定量参考，但不应成为选择模型的唯一因素。
超越AA Math基准测试，GPT-5.1的架构专为跨领域的通用推理设计。其较大的上下文窗口使其能在生成答案前考虑大量证据，从而提升需要综合输入中多个部分信息的任务表现。该模型在适当提示下支持逐步推理。用户需注意，与所有大型语言模型一样，GPT-5.1可能产生听起来合理但错误的推理，尤其是在小众或高度专业的主题上。没有任何单一基准能完全反映模型的推理能力；AA Math分数只是一个数据点。对于关键应用，建议人工验证输出结果。
尽管GPT-5.1具备强大能力，但仍存在局限性。它可能生成不正确或不合逻辑的回答，尤其是在涉及训练数据之外或需要实时信息的主题上。除非通过其他工具明确连接，否则该模型无法访问互联网。其多模态能力虽然存在，但在精细视觉任务上可能不如专用视觉模型。400k上下文窗口虽然庞大，但并不能保证完美回溯所有细节；模型仍可能遗漏或误解上下文早期内容。此外，该模型定价相对较高，因此对于大规模使用场景，成本可能成为考虑因素。用户应针对自身具体任务充分测试该模型，以了解其优势与不足。
GPT-5.1的延迟取决于输入长度、输出长度以及OpenAI基础设施的当前负载等因素。OrcaRouter充当网关，除了提供商API固有的开销外，不会增加显著负担。对于长输入或大输出，处理时间大致随令牌数量线性增加。该模型最大输出为128,000个令牌，这意味着生成非常长的响应可能需要几分钟。对于实时应用，建议使用较短的输出或较小的模型。OrcaRouter不提供专用吞吐量保证；用户应参考OpenAI的文档以了解预期的延迟数据。作为一般指导，中等长度输入（几千个令牌）的典型响应会在几秒内交付。
OrcaRouter 将 GPT-5.1 的价格设定为完全按照提供商费率，零加价：每百万输入代币 1.25 美元，每百万输出代币 10.00 美元。输入代币包括所有文本、图像代币（基于图像分辨率）以及文件内容代币。输出代币是模型响应生成的代币。没有隐藏费用，OrcaRouter 不收取任何附加费。定价按代币计算，因此总成本取决于使用量。以典型的 10,000 个输入代币和 2,000 个输出代币为例，成本约为 0.0125 美元（输入）+ 0.02 美元（输出）= 0.0325 美元。对于大规模任务，成本可能会累积，但 OrcaRouter 的透明定价可让您准确估算费用。
GPT-5.1的成本高于OrcaRouter上可用的许多其他模型。其代价是拥有40万token的上下文窗口、12.8万token的输出以及多模态输入支持。如果您的应用不需要这些功能，您可以选择更便宜的模型来降低成本。反之，如果您需要处理非常长的文档或生成超长输出，GPT-5.1可能比使用需要多次调用和手动分块的较小模型更高效。每token价格固定；OrcaRouter不提供批量折扣或特殊定价。但由于没有加价，您支付的费用与直接使用OpenAI时相同。评估您的典型token使用量，以判断该能力是否值得投入。
OrcaRouter，根据所提供的信息，并不宣传针对重复输入的缓存折扣或降价。GPT-5.1 的价格严格按消耗的 token 计费，以提供商费率结算。部分提供商会为缓存内容提供折扣费率，但这并未在所给出的事实中体现。OrcaRouter 的模型目录可能包含其他具有不同定价结构的模型，但对于 GPT-5.1，无论是否缓存，成本均为每 100 万输入 token 1.25 美元、每 100 万输出 token 10.00 美元。用户应假设所有 token 均按此费率计费。对于高重复性的应用，可考虑模型能否利用其上下文窗口避免重新处理，但输入仍会产生 token 费用。
OrcaRouter 对 GPT-5.1 的计费方式与 OpenAI 的直接 API 相同：每百万输入令牌 $1.25，每百万输出令牌 $10.00，零加价。因此，使用 OrcaRouter 不会增加每令牌成本。使用 OrcaRouter 的优势在于它提供了支持多个提供商的单一 API 网关，可能简化集成。如果你已有 OpenAI 账户，可以直接访问模型；但 OrcaRouter 提供了与 OpenAI 兼容的 API，使迁移变得简单直接。使用 OrcaRouter 的端点不收取额外费用。可能的折衷是 OrcaRouter 的基础设施有自身的速率限制和支持策略，这可能与 OpenAI 有所不同。
要调用GPT-5.1，请使用OrcaRouter的OpenAI兼容API，基础URL为https://api.orcarouter.ai/v1。将model参数设置为"openai/gpt-5.1"。该API支持标准聊天补全端点（例如POST /chat/completions）。身份验证通过从OrcaRouter账户获取的API密钥处理。发送请求时，需在请求体中包含模型ID以及消息（或提示）。例如，在Python中使用openai库时，设置openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1"和openai.api_key = your_key，然后调用openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.1", messages=[...])。请求格式遵循OpenAI的规范，因此大多数现有代码只需少量修改即可复用。
当通过OrcaRouter的API调用GPT-5.1时，你可以使用OpenAI聊天补全API的所有标准参数。这些参数包括：model（必需，设置为"openai/gpt-5.1"）、messages（消息对象列表）、max_tokens（最多128000）、temperature、top_p、n、stop、presence_penalty、frequency_penalty、logit_bias、user和stream。对于图像或文件输入，你可以在消息内容中使用OpenAI多模态格式指定的适当内容类型将其包含在内。API还支持函数调用，如果你将函数作为请求的一部分传递。OrcaRouter不会引入超出OpenAI规范的专有参数。请注意，该模型可能不支持其他模型文档中所述的所有参数；如果可用，请查阅OpenAI关于gpt-5.1的文档。
由于API兼容，从OpenAI直接API迁移到OrcaRouter非常直观。主要步骤是：(1) 注册OrcaRouter账户并获取API密钥。(2) 在代码中将基础URL从"https://api.openai.com"更改为"https://api.orcarouter.ai/v1"。(3) 如果之前使用的是确切的模型名称，将模型名称从"gpt-5.1"更新为"openai/gpt-5.1"。(4) 将OpenAI API密钥替换为OrcaRouter API密钥。(5) 使用一个简单请求进行测试。由于请求和响应格式完全相同，无需其他更改。OrcaRouter不会添加任何额外的标头或参数。这样，您无需重写应用程序逻辑即可切换提供商，从而受益于OrcaRouter对多个模型提供商的集中管理。
OrcaRouter API的身份验证通过API密钥完成。您需要在Authorization请求头中以"Bearer YOUR_ORCAROUTER_API_KEY"的形式包含此密钥。所有兼容OpenAI的接口的基础URL为https://api.orcarouter.ai/v1。例如，curl命令：curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer $KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"openai/gpt-5.1", "messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'。请确保您的API密钥具备相应的权限。OrcaRouter不需要任何额外的身份验证方法。该API端点可通过HTTPS公开访问。在生产环境中，请妥善保管您的API密钥，并考虑使用环境变量。
与OpenAI的GPT-4模型（如GPT-4 Turbo）相比，GPT-5.1提供了更大的上下文窗口（400k对比通常的128k）和更高的最大输出（128k对比4k或16k）。定价更高：GPT-4 Turbo推出时每100万token（输入/输出）为$10/$30，而GPT-5.1为$1.25/$10。AA数学得分未提供GPT-4的数据，因此无法直接比较。GPT-5.1还支持文件输入，这是GPT-4 Turbo作为专用模式未正式支持的。然而，对于较短的任务，GPT-4模型可能仍然更具成本效益。如果不需要扩展的上下文或输出，旧的GPT-4模型可能更经济。OrcaRouter可同时访问两者，允许您根据需求选择。
OrcaRouter 托管来自多个提供商的模型。GPT-5.1 凭借 400k 上下文窗口和 128k 最大输出脱颖而出，这是该平台上可用的最大规格之一。与其他提供商的前沿模型相比，其定价适中。94.0 的 AA 数学得分提供了特定的推理能力。其他模型可能提供更低的价格、更快的速度或在其他领域（例如编程、创意）的专业性能。例如，来自 Mistral 或 Llama 系列的较小模型每 token 成本更低，但上下文窗口较小。选择取决于任务的上下文长度、输出需求以及模态要求。OrcaRouter 的目录允许并排评估基准分数和定价，以辅助选择。
使用OrcaRouter访问GPT-5.1有几个优势：(1) 统一API：通过一个兼容OpenAI的端点即可访问多个模型，简化集成。(2) 零加价：支付的提供商费率与直接访问相同。(3) 简化计费：多个提供商只需一张发票。(4) 轻松切换模型：修改模型ID无需更改代码。(5) 可访问您所在地区无法直接使用的模型。(6) OrcaRouter可能提供额外的监控或分析。其代价是依赖OrcaRouter的基础设施，这可能会引入自身的延迟或速率限制。不过，对于大多数使用场景，OrcaRouter就像一个透明代理，提供便利而不增加额外成本。
如果你的任务不需要400k上下文窗口、128k输出或多模态输入，可以考虑GPT-5.1的替代方案。对于简短、简单的文本生成，在OrcaRouter上使用更小、更便宜的模型（例如Llama 3 8B或Mistral 7B）将更具成本效益。如果你需要图像理解但预算更紧，一个专用视觉模型（具有更低的token成本）可能就足够了。对于极高吞吐量的生产工作负载，即使每千个token几美分也会积少成多，使得成本成为主要因素。此外，如果你的应用要求短输出的极低延迟，较小的模型通常响应更快。根据你的具体需求与GPT-5.1的能力和定价进行评估，以确定它是否合适。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 SDK
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",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| 输入 / 1M tokens | $1.25 |
|---|---|
| 输出 / 1M tokens | $10.00 |
| 缓存读取 / 1M | $0.125 |
| 货币 | USD |
基于标价的估算
仅为估算——实际 Token 数取决于提供商的分词器。
本周开发者的讨论
@misc{orcarouter_gpt_5_1,
title = {GPT-5.1 API},
author = {OpenAI},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.1}
}OpenAI. (2025). GPT-5.1 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.1