OpenAI GPT-5.1 聊天：最大输出16K，文本+图像输入，AA Math 94.0，通过OrcaRouter访问。
openai/gpt-5.1-chat-latest 是由 OpenAI 开发的大型语言模型，专为对话式交互优化。它支持文本和图像输入，可生成最多 16,384 个 token 的输出。该模型属于 GPT-5.1 系列，体现了相较于前代产品的迭代改进。其访问方式仅能通过 OrcaRouter 的 OpenAI 兼容 API 端点…
openai/gpt-5.1-chat-latest 是一款支持文本和图像输入的模型，能够生成类人回复、代码及结构化输出。其核心优势在于数学推理能力，在 AA 数学基准测试中取得了 94.0 分的成绩。它可以解决复杂方程、解释分步解法，并处理数学符号。该模型同样适用于常规对话、指令遵循和创意写作。凭借 16K 最大输出令牌数，它能够生成长篇内容，如详细报告、多轮对话及大段代码。图像理解功能使其能够分析图表、图形和手写笔记，从而实现图表解读和视觉问题解决等应用场景。
最佳使用场景包括数学辅导、自动定理证明以及每一步都需要验证的精确数据分析。该模型的94.0 AA Math分数使其适用于需要生成正确解答和解释的STEM教育平台。多模态输入支持处理包含方程、图表或数据可视化的图像，这在科学研究和工程环境中非常有价值。长输出容量支持生成详尽的文档、伪代码或需要扩展上下文的对话系统。对于不涉及大量推理的通用聊天，更便宜的模型可能更具成本效益；gpt-5.1-chat-latest最好保留给利用其数学和多模态优势的任务。
对于简单查询、事实查找或不需要数学推理的任务，该模型的较高成本可能并不合理。输出token成本为每100万个$10.00——远高于输入token成本。如果你的应用生成长回复且不涉及数学复杂度，请考虑使用更便宜的模型，如OpenAI的GPT-4o mini或GPT-3.5 Turbo，它们能以较低成本处理基本对话。同样，如果你的工作负载输入密集但输出稀疏，输入价格（$1.25/100万）适中，但仍高于替代方案。策略性地将该模型用于高价值推理任务；对于批量处理简单查询，通过OrcaRouter的API路由到更便宜的模型以优化支出。
模型接受图像作为输入的一部分，与文本一同处理。图像可以在用户消息内容中以URL或Base64编码数据的形式提供。模型通过处理视觉信息来提取含义，例如从截图中读取文本、解读图表或理解示意图。该模型并非独立的视觉模型，多模态能力已集成其中。此功能适用于分析财务报告中的图表、通过手写图形解决几何问题、或将白板照片转换为文字说明等场景。请注意，图像处理成本已包含在输入令牌定价中；图像通常根据分辨率进行标记化。为获得最佳效果，请提供清晰、高分辨率的图像。
该模型在AA Math基准测试中获得了94.0的得分。AA Math（高等代数）是一个数学问题测试集，用于评估代数推理、符号操作和算术准确性。94.0的分数表明在这些任务上表现强劲，但未明确具体方法（例如少样本学习、思维链）。相比之下，此前GPT-4模型在类似数学基准测试中的得分为80-90范围。用户应将其解读为数学能力提升的证据，但需在自己领域特定的数学问题上验证其表现，因为基准测试可能无法涵盖所有真实场景。
在现有信息中仅提供了AA数学得分（94.0）。未列出其他基准测试结果，如MMLU、HumanEval或GSM8K。因此，无法全面评估该模型在通用知识、编程或语言理解方面的能力。鼓励用户在相关任务上自行进行评估。鉴于AA数学得分较高，可以预期在代数相关领域具有强大的推理能力，但在推广到其他领域时需要谨慎。如需完整的基准测试结果，请查阅OpenAI的官方文档。
在现有数据中，未提供openai/gpt-5.1-chat-latest的具体延迟数据。性能可能因输入大小、输出长度、并发请求量和基础设施负载而变化。通过OrcaRouter访问时，API使用标准的OpenAI兼容流式和非流式模式。对于具有16K输出能力的大型模型，典型推理时间可能从几秒到几分钟不等，具体取决于请求的复杂程度。用户应使用实际工作负载自行测试延迟。对于需要低延迟的应用，建议考虑响应更快的较小或蒸馏模型。OrcaRouter的API支持流式输出，以便更早开始接收令牌。
优势：出色的数学推理能力（AA数学94.0），多模态输入（文本+图像），慷慨的输出限制（16K tokens），以及优质的回答质量。 局限性：每输出token成本较高（$10.00/1M），对于高输出量的场景可能难以承受；未披露具体输入上下文窗口大小；未提供编码或语言理解等其他基准测试的得分；延迟可能高于较小模型；仅支持文本和图像输入（不支持音频/视频）。此外，作为封闭模型，通过OrcaRouter无法公开进行微调。用户应根据自身需求权衡这些因素。
定价为每100万个token：输入token $1.25，输出token $10.00。这些费率是供应商（OpenAI）的费率，由OrcaRouter以零加价应用。计费基于消耗的token数量，包括提示token和生成token。来自图像的token按输入token费率计费，具体取决于图像分辨率（每个图像的精确token化由OpenAI定义）。除了token使用外，API调用无额外费用。这种透明定价使用户能够估算成本：例如，一个包含1,000个输入token和500个输出token的请求将花费$0.00125 + $0.005 = $0.00625。
主要权衡在于输出质量与成本。按每百万输出token收费$10.00，生成长回复很快就会变得昂贵。例如，一个1000个输出token的回复成本为$0.01。如果你的应用每小时通常生成数百个这样的回复，成本就会累积。相比之下，输入成本相对较低（$1.25/1M），因此大提示词的影响较小。对于成本敏感的项目，可以考虑通过max_tokens参数限制输出长度，或对简单任务使用更便宜的模型。OrcaRouter允许将不同请求路由到不同模型，这样你就可以仅将此高级模型用于高价值的推理步骤。
提供的事实未提及任何折扣、批量定价或缓存机制。OrcaRouter应用零加价的提供商费率，意味着不收取额外费用。然而，没有信息表明OrcaRouter是否提供令牌缓存（例如，缓存常见前缀）。通常，OpenAI自己的API不会为计费缓存令牌；每个请求单独计费。用户应假设没有内置缓存，并据此规划使用，以避免重复的高额输入成本。如果缓存至关重要，请考虑在您的应用程序和OrcaRouter之间实现自己的缓存层。
要使用openai/gpt-5.1-chat-latest，请将您的API请求发送到OrcaRouter的基础URL：https://api.orcarouter.ai/v1。将模型参数设置为"openai/gpt-5.1-chat-latest"。通过标准Authorization标头中的API密钥（由OrcaRouter提供）进行身份验证。该API完全兼容OpenAI，因此任何适用于OpenAI聊天补全端点的客户端库都可以与OrcaRouter一起使用。cURL示例： curl -X POST https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model": "openai/gpt-5.1-chat-latest", "messages": [{"role": "user", "content": "Solve 2x+3=7"}], "max_tokens": 500}'
所有标准的 OpenAI API 聊天完成参数均受支持，包括：model（必需）、messages（角色/内容对象的数组）、max_tokens（最多 16384）、temperature、top_p、n、stop、presence_penalty、frequency_penalty、logit_bias、user 和 stream（布尔值）。对于多模态请求，用户消息内容可以是文本和图像部分的数组。image_url 可以是 URL 或 base64 数据。示例：{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "描述这个图表"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/graph.png"}}]}。确保 base64 数据前缀为 "data:image/png;base64,"。
GPT-4o 是一款多模态模型，具备类似的能力（文本+图像输入），且定价更低。此处未提供 GPT-4o 的确切定价，但通常低于每100万输出标记 10.00 美元。GPT-4o 可能拥有更广泛的基准测试覆盖范围。然而，openai/gpt-5.1-chat-latest 在 AA Math 上得分为 94.0，这可能高于 GPT-4o 的数学得分（尽管官方未给出对比）。如果您优先考虑数学准确性，该模型可能更合适。如果您需要以较低成本进行通用多模态推理，GPT-4o 可能更具经济性。OrcaRouter 支持这两种模型，用户可以用自己的数据进行测试。
由于这是 "gpt-5.1-chat-latest"，它是 GPT-5 系列中的较新迭代。与例如 gpt-5.0 的具体差异未记录。AA Math 得分 94.0 可能较早期版本有所提升，但未提供对比基准。该模型保持与其他 GPT-5 模型相同的 API 架构和定价结构。从早期 GPT-5 升级的用户应评估其任务性能以衡量任何收益。最大输出（16K）或输入模态没有已知变化。为向后兼容，模型 ID 不同，因此需要对模型字符串进行代码更改。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.1-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| 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。
@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