OpenAI GPT-5.1-2025-11-13: 400k 上下文，AA Math 94.0，通过 OrcaRouter API
OpenAI GPT-5.1-2025-11-13 是 OpenAI GPT-5 系列中一款功能强大的模型，时间戳为 2025 年 11 月 13 日。它支持 40 万 token 的上下文窗口和最高 12.8 万 token 的输出。该模型接受图像、文本和文件输入模态，适用于多模态推理任务。在 AA Math（高级自动化数学）基准测试中的 headline 得分为…
该模型在数学推理方面表现出色，其AA Math分数高达94.0。它能够执行复杂计算、解决多步骤应用题，并处理高等数学概念。除数学外，它还支持跨领域的通用自然语言理解与生成。多模态能力使其能够解读图像和文件，从而适用于结合视觉与文本信息的任务，例如解释图表或从扫描文档中提取数据。与GPT-5级别的其他模型一致，它还支持代码生成、翻译、摘要和创意写作。
尽管GPT-5.1-2025-11-13功能强大，但其定价高于许多替代模型：每百万输入token $1.25，每百万输出token $10.00。对于不需要完整400k上下文窗口、高级数学推理或多模态输入的任务，在OrcaRouter上使用更小、更便宜的模型可能更具成本效益。例如，如果你的任务是简单的文本分类、简短对话或标准摘要，可以考虑GPT-4o-mini或Claude 3 Haiku等模型来降低成本。此外，如果对延迟有要求，较小的模型通常响应更快。请将此模型用于高风险的推理任务或需要大上下文窗口的场景。
是的，除了图像和文本，该模型还接受文件输入模态。文件可以直接作为API请求的一部分上传，模型将读取并处理其内容。支持的文件类型通常包括PDF、Word文档、纯文本，可能还包括电子表格，但具体列表取决于OpenAI的实现。模型可以从这些文件中提取文本，并将这些信息整合到其推理过程中。这对于总结PDF报告、根据研究论文回答问题或分析表格数据等任务非常有用。不过，模型可能无法完美处理高度格式化或扫描的文档；为了获得最佳效果，建议进行预处理。
AA Math（高级自动数学）评估测试模型在代数、微积分、统计学和几何等多个数学子领域中解决复杂问题的能力。得分94.0表示模型正确回答了94%的基准测试问题，使其成为数学推理领域表现最佳的模型之一。在实践中，这意味着该模型能够可靠地处理具有挑战性的数学任务，例如多步证明、应用问题求解以及与物理相关的计算。然而，没有模型是完美的，用户应验证关键结果，特别是对于新颖或开放式的数学问题。该得分基于特定的测试集，可能无法推广到所有实际任务中。
现有数据中未提供精确的延迟数值，但通常而言，具有大上下文窗口和高输出限制的模型，由于内存和计算需求增加，推理耗时更长。实际速度取决于输入和输出的令牌数、服务器负载及API基础设施等因素。OrcaRouter的API提供标准的OpenAI兼容端点；对于长文本生成，延迟预计在几秒到几十秒之间。流式响应可缩短首次令牌生成时间。对于延迟敏感型应用，建议先使用小输入进行测试，若速度要求严格，可考虑使用更快的轻量级模型。
尽管该模型在数学基准测试中取得了高分，但在罕见或极其复杂的问题上仍可能出错，尤其是那些需要精确中间步骤的问题。较大的上下文窗口并不能保证对输入开头信息的完美回忆；模型可能存在近因偏差。多模态理解虽然具备，但在处理模糊或低质量图像时可能存在困难。其定价高于许多替代方案，因此对于简单任务而言可能不具成本效益。此外，作为2025年11月的快照模型，它可能无法涵盖该日期之后的知识或事件。通过OrcaRouter使用该模型并不会改变这些底层限制。
该模型的定价为每100万输入令牌1.25美元，每100万输出令牌10.00美元。这些费率按提供商费率计费，零加价，意味着您支付的价格与OpenAI收取的完全一致——OrcaRouter不收取任何额外费用。这对希望获得可预测、透明定价的用户非常有利。请注意，令牌计数包括提示和生成。如果您使用40万令牌的大上下文窗口作为输入，单个请求的成本为0.50美元（40万令牌，按$1.25/M计算）。输出成本另计。作为对比，OrcaRouter上的较小模型每令牌成本可能仅为这个数的一小部分。
主要的权衡是与较小模型相比每个token的成本更高。虽然该模型提供高级功能，但用户应估算典型的输入和输出token数量，以确定成本是否合理。例如，如果你经常生成长输出（如5万tokens），按$10/M计算，每次请求的输出成本为$0.50。对于高流量应用，成本会迅速累积。尽可能考虑缓存响应以避免重复处理。OrcaRouter不为此模型提供额外折扣或特殊层级；定价简单明了。如果预算紧张，可以探索更便宜的替代方案，例如GPT-4o-mini（如果可用）或OrcaRouter上的其他提供商。
OrcaRouter提供标准API访问，但本身不缓存响应；缓存由用户负责。你可以为相同请求实现自己的缓存层，以减少token消耗和成本。OrcaRouter的API是无状态的——每个请求独立处理。对于长期运行的项目，考虑使用提示缓存技术，例如合理拆分大型上下文或复用嵌入。此模型没有特殊的计费功能，如批量折扣。零加价定价简化了预算规划，但不包含内置优化工具。
您通过OrcaRouter的OpenAI兼容API访问模型。将基础URL设置为https://api.orcarouter.ai/v1。在请求体中使用模型ID "openai/gpt-5.1-2025-11-13"。该API支持标准的OpenAI参数，如messages、max_tokens、temperature、top_p等。例如，要创建聊天补全，向/chat/completions发送POST请求，并将模型参数设置为"openai/gpt-5.1-2025-11-13"。您还可以在消息中包含图像或文件内容，使用适当的内容类型（例如image_url）。确保拥有来自OrcaRouter的有效API密钥以进行身份验证。
常见参数包括 max_tokens（最高可达128,000）、temperature（0-2，控制随机性）、top_p（核采样）、frequency_penalty、presence_penalty、停止序列以及 stream（布尔值，用于流式传输）。上下文窗口大小为400,000个token，因此请确保你的输入不超过该总数（包括系统消息和助手消息）。如果支持，你还可以指定 response_format 参数（例如 json_object）以强制生成结构化输出。OrcaRouter 会将这些参数直接传递给底层 OpenAI 模型。对于多模态内容，请在消息中使用包含文本和图像/文件数据部分的 'content' 数组。
是的，迁移过程非常直接，因为OrcaRouter提供了兼容OpenAI的API。大多数使用OpenAI Python或Node SDK的现有代码只需修改base_url和API密钥即可切换。OrcaRouter上的模型ID是"openai/gpt-5.1-2025-11-13"（注意前缀）。请求体或响应处理无需其他更改。如果您之前使用的是同样遵循OpenAI标准的其他服务商API，只需更新端点即可。OrcaRouter提供零加价定价，因此成本可能根据之前的加价情况而相似或更低。
与早期GPT-4模型相比，GPT-5.1提供了更大的上下文窗口（通常为400k vs 128k）、更高的输出限制（128k vs 4k-32k），以及显著更优的AA数学得分（94.0 vs 较低值）。它还支持图像和文件输入，这是GPT-4原生不具备的功能。然而，其每个token的成本高于GPT-4o或GPT-4o-mini。与GPT-5.0（若已发布）相比，此快照可能有所改进，但细节尚未公开。对于需要较少token或更低成本的用户，GPT-4o-mini提供了更快、更便宜的替代方案，且质量合理。
比较取决于具体的基准测试。AA数学评分94.0是推理能力的强有力指标，但其他模型如Claude 3.5 Sonnet在编码和精细安全方面表现出色。40万字符的上下文窗口与大多数竞品模型相当或更高（例如Claude 3.5 Sonnet提供20万字符）。多模态功能各有不同；部分竞品也支持图像和文件。定价方面：GPT-5.1每100万输入Token收费1.25美元，虽比某些模型贵，但与高端产品持平。对于数学任务，该模型可能表现更优；对于创意写作或摘要，替代方案可能足以胜任。用户应根据自身具体使用场景进行评估。
鉴于其高语境和强推理能力，该模型可用于生产环境，但成本是关键因素。以每百万输出标记10美元的价格计算，高容量生成可能变得昂贵。该模型通过OrcaRouter的可靠API访问，提供标准的正常运行时间和性能。然而，对于极端可扩展性，建议考虑实施缓存、优化提示，并对简单子任务使用更便宜的模型。该模型的延迟也可能高于较小的替代方案。如果您的应用需要实时响应，请进行彻底测试。总体而言，它是针对高级任务的高级选择。
关键区别包括：更大的上下文窗口（400k vs 通常128k）、更长的最大输出（128k vs GPT-4o的16k）、更高的AA数学分数（94.0 vs 较低），以及除了图像和文本外还支持文件输入模态。GPT-5.1的定价更高：每百万token $1.25/$10，而GPT-4o约为$2.50/$10（具体取决于模型）。那么GPT-5.1输入更便宜但输出相同？实际上GPT-4o输入为$2.50/M，输出$10/M，所以GPT-5.1输入更便宜。但GPT-4o通常速度更快。对于需要大上下文的多模态和数学密集型任务，GPT-5.1可能更优。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| 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。
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