OpenAI GPT-5.1 Chat：最大輸出16K，文字+圖像輸入，AA Math 94.0，通過OrcaRouter存取。
openai/gpt-5.1-chat-latest 是由 OpenAI 開發的大型語言模型，專為對話式互動最佳化。它能接受文字與圖片輸入，並生成最多 16,384 個 token 的輸出。該模型屬於 GPT-5.1 系列，體現了相較於前幾代的持續改進。它只能透過 OrcaRouter 的 OpenAI 相容 API…
openai/gpt-5.1-chat-latest 是一款支援文字與影像輸入的模型，能產生擬人化的回覆、程式碼與結構化輸出。其主要強項在於數學推理，在AA數學基準測試中獲得94.0分。它能解複雜方程式、逐步說明解題過程，並處理數學符號。該模型也能處理一般對話、遵循指令與創意寫作。憑藉16K最大輸出token，可產出長篇內容，例如詳細報告、多輪對話與大量程式碼片段。其影像理解能力可分析圖表、線圖與手寫筆記，進而支援圖表解讀與視覺解題等應用場景。
最佳使用案例包括數學輔導、自動化定理證明，以及每一步都需驗證的精確數據分析。該模型擁有 94.0 AA Math 分數，適合需要生成正確解答與解釋的 STEM 教育平台。多模態輸入能處理包含方程式、圖表或數據可視化的圖片，在科學研究與工程領域極具價值。長輸出能力可支援生成詳盡的文件、偽代碼或需長時間脈絡的對話系統。對於不涉及重度推理的一般對話，較便宜的模型可能更具成本效益；gpt-5.1-chat-latest 最好保留給能發揮其數學與多模態優勢的任務。
對於簡單的查詢、事實查找或不需要數學推理的任務，此模型較高的成本可能不合理。輸出 token 的價格為每 1M tokens $10.00 – 遠高於輸入 token。如果您的應用程式會產生長篇回覆但內容不涉及複雜數學，請考慮使用較便宜的模型，例如 OpenAI 的 GPT-4o mini 或 GPT-3.5 Turbo，它們能以較低成本處理基本對話。同樣地，若您的工作負載屬於輸入量大但輸出量小的類型，輸入價格（$1.25/1M）雖屬中等，但仍比替代方案高。請將此模型策略性地用於高價值推理任務；對於大量處理簡單查詢，請透過 OrcaRouter 的 API 將查詢路由至更便宜的模型，以優化開支。
此模型接受圖像作為輸入的一部分，與文字並列。圖像可以以URL或base64編碼資料的形式提供於使用者訊息內容中。模型處理視覺資訊以提取意義，例如從螢幕截圖中讀取文字、解讀圖表或理解圖示。沒有獨立的視覺模型；多模態能力是整合的。這對於諸如分析財務報告中的圖表、從手繪圖形中解決幾何問題，或將白板照片轉換為文字說明等應用非常有用。請注意，圖像處理成本已包含在輸入Token定價中；圖像通常根據解析度進行Token化。為獲得最佳結果，請提供清晰、高解析度的圖像。
該模型在AA Math基準測試中獲得了94.0分。AA Math（高等代數）是一套評估代數推理、符號操作與算術正確性的數學問題測試集。94.0分顯示其在這些任務上表現優異，但具體方法（如少樣本學習、思維鏈推理）並未說明。相較之下，先前的GPT-4模型在同類數學基準測試中得分落在80-90區間。使用者應將此視為數學能力提升的證據，但仍需在自己領域特定的數學問題上驗證表現，因為基準測試可能無法涵蓋所有實際應用場景。
目前可用的資訊中僅提供了 AA Math 分數（94.0）。其他基準測試結果，例如 MMLU、HumanEval 或 GSM8K，並未被列出。因此，無法全面評估該模型在一般知識、程式碼或語言理解方面的能力。建議使用者自行在相關任務上進行評估。考量到 AA Math 分數很高，可以預期它在代數相關領域具備較強的推理能力，但在推廣至其他領域時仍需謹慎。如有需要，請查閱 OpenAI 官方文件以獲取完整的基準測試結果。
現有數據中未提供 openai/gpt-5.1-chat-latest 的具體延遲數據。效能會根據輸入大小、輸出長度、並發請求量和基礎架構負載而變化。通過 OrcaRouter 存取時，API 使用標準的 OpenAI 兼容串流和非串流模式。具有 16K 輸出容量的大型模型的典型推論時間，根據請求的複雜度，範圍可能從幾秒到幾分鐘。使用者應以實際工作負載進行自己的延遲測試。對於需要低延遲的應用程式，請考慮使用回應更快的較小或精簡模型。OrcaRouter 的 API 支援串流，以更快開始接收 tokens。
優勢：優異的數學推理能力（AA Math 94.0）、多模態輸入（文字+圖像）、慷慨的輸出上限（16K tokens）以及高品質回應。限制：每輸出token成本較高（$10.00/1M），可能不利於大量輸出使用；具體輸入上下文視窗未公開；未提供編碼或語言理解等其他基準測試的分數；延遲可能高於較小模型；僅支援文字與圖像輸入（無音訊/影片）。此外，作為封閉模型，無法透過OrcaRouter公開進行微調。使用者應根據自身需求權衡這些因素。
定價以每100萬個tokens為單位：輸入tokens $1.25，輸出tokens $10.00。這些費率是提供者（OpenAI）的費率，由OrcaRouter套用，不附加任何加價。計費根據消耗的tokens數量，包含提示tokens和生成tokens。來自圖像的tokens根據圖像解析度以輸入token費率計費（每張圖像的精確token化由OpenAI定義）。除了token使用量之外，API呼叫不收取任何額外費用。這種透明的定價讓使用者能夠估算成本：例如，一個包含1,000個輸入tokens和500個輸出tokens的請求，成本為 $0.00125 + $0.005 = $0.00625。
主要的取捨在於輸出品質與成本之間。以每百萬輸出令牌（output tokens）10.00美元的價格，生成較長的回應很快就會變得昂貴。例如，一個1,000個輸出令牌的回應成本為0.01美元。如果您的應用程式每小時通常產生數百個這類回應，成本就會累積。相反地，輸入成本相對較低（每百萬1.25美元），因此大型提示（prompts）較不成問題。對於成本敏感的專案，可以考慮透過max_tokens參數限制輸出長度，或為較簡單的任務使用較便宜的模型。OrcaRouter允許將不同的請求路由到不同的模型，因此您可以將這個高級模型保留給高價值推理步驟使用。
提供的資料中並未提及任何折扣、批量定價或快取機制。OrcaRouter 以零加成方式應用供應商費率，意指不收取額外費用。然而，目前並無資訊顯示 OrcaRouter 是否提供 Token 快取功能（例如快取常見前綴）。一般情況下，OpenAI 自身的 API 不會針對計費快取 Token；每次請求皆獨立計費。使用者應假設無內建快取，並據此規劃使用方式，以避免重複產生高額輸入成本。若快取功能至關重要，建議考慮在應用程式與 OrcaRouter 之間自行實作快取層。
若要使用 openai/gpt-5.1-chat-latest，請將 API 請求設定為 OrcaRouter 的基礎 URL：https://api.orcarouter.ai/v1。並在模型參數中填入 "openai/gpt-5.1-chat-latest"。認證方式是在標準的 Authorization 標頭中帶入 API 金鑰（由 OrcaRouter 提供）。此 API 完全相容於 OpenAI，因此任何能與 OpenAI 聊天補全端點搭配的用戶端函式庫，也都能適用於 OrcaRouter。以下為 cURL 範例： 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}'
所有標準聊天完成參數均與 OpenAI API 相容，包括：model（必填）、messages（role/content 物件的陣列）、max_tokens（最多 16384）、temperature、top_p、n、stop、presence_penalty、frequency_penalty、logit_bias、user 及 stream（布林值）。針對多模態請求，使用者訊息內容可為純文字與圖片部分的陣列。image_url 可以是 URL 或 base64 資料。範例：{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "描述此圖表"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/graph.png"}}]}。請確保 base64 資料前綴為 "data:image/png;base64,"。
GPT-4o 是一款多模態模型，具備類似功能（文字+圖片輸入）且價格較低。此處未提供 GPT-4o 的具體定價，但通常比 $10.00/1M 輸出更便宜。GPT-4o 可能有更廣泛的基準測試覆蓋範圍。然而，openai/gpt-5.1-chat-latest 在 AA Math 上獲得 94.0 分，可能高於 GPT-4o 的數學成績（儘管未提供官方比較）。如果您優先考慮數學準確性，那麼此模型可能更合適。如果您需要以較低成本進行通用多模態推理，GPT-4o 可能更具經濟效益。OrcaRouter 支援這兩種模型，因此用戶可以在自己的數據上進行測試。
由於這是「gpt-5.1-chat-latest」，屬於 GPT-5 系列較新的版本。與例如 gpt-5.0 的具體差異並未公開記載。AA Math 分數 94.0 可能較早期版本有所提升，但並未提供比較基準。該模型保留與其他 GPT-5 模型相同的 API 模式和定價結構。從較早 GPT-5 升級的使用者應根據自身任務評估效能，以衡量改進幅度。最大輸出（16K）或輸入模式方面已知無變化。為保持向後相容性，模型 ID 有所不同，因此需在程式碼中更改模型字串。
相容 OpenAI——沿用你現有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| 輸入 / 1M tokens | $1.25 |
| 輸出 / 1M tokens | $10.00 |
| 快取讀取 / 1M | $0.125 |
| 貨幣 | USD |
基於標價的估算
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
@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