モデル詳細
GPT-5.1
GPT-5.1は、GPT-5シリーズの最新の最先端モデルであり、GPT-5と比較して、より強力な汎用推論能力、改善された指示遵守能力、そしてより自然な会話スタイルを提供します。適応型推論を用いて計算を動的に割り当て、単純なクエリには迅速に応答し、複雑なタスクにはより深い処理を行います。 このモデルは、専門用語を減らし、より明確で根拠に基づいた説明を提供するため、技術的な問題や複数の手順が必要な問題でも理解しやすくなります。 幅広いタスクに対応できるよう設計されたGPT-5.1は、数学、コーディング、構造化分析のワークロード全体で一貫した性能向上を実現し、より一貫性のある長文回答とツール使用時の信頼性の向上を実現しています。また、洗練された会話アライメント機能により、精度を損なうことなく、より親しみやすく直感的な応答を可能にします。GPT-5.1は、GPT-5の主要なフル機能後継機として位置づけられています。
モデル仕様
- モデル ID
-
gpt-5.1
- コンテキスト長
- 400K
- 最大出力
- 128K
- 入出力モダリティ
- リリース
- 2025-11
02
API エンドポイント
MixRoute 単一ゲートウェイ、OpenAI 互換
-
OpenAI-compatible
/v1/chat/completionsPOST
03
料金
固定料金、単位: /1M Tokens
入力
$1.2500 /1M Tokens
生成
$10.0000 /1M Tokens
05
選定サマリー
ワークロード適合性を素早く判断
このモデルは何に向いていますか?
マルチモーダルモデル、入力:テキスト、画像、出力:テキスト
gpt-5.1 はマルチモーダルモデルです。仕様は、context window は 400,000 トークン、1 回の最大出力は 128,000 トークン。
使う前に何を確認すべきですか?
400,000 context、出力上限 128,000
gpt-5.1 の採用前に、標準入力は $1.25/100 万トークン、対応が宣言されている機能:ツール呼び出し、構造化出力、ストリーミング、プロンプトキャッシュ、画像入力、OpenAI SDK 互換、知識カットオフは 2024-09-30、2025-11-13 公開。代表的なトラフィックで試験運用し、品質とレイテンシを確認してください。
なぜ MixRoute 経由で使うのですか?
gpt-5.1 は 400,000 トークンの context を同じ経路で提供
400,000 トークンの context を同じ経路でそのまま利用できます。MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント /v1/chat/completions で gpt-5.1 を提供します。既存のクライアントは https://api.mixroute.ai/v1 とモデル ID gpt-5.1 に切り替えて、結合テストを再実行するだけです。
07
機能と互換性
未確認の機能は「Unknown」のまま、推測しません
ツール呼び出し
gpt-5.1は関数呼び出しとツール呼び出しをサポートします。
tools定義を送信すると、応答としてtool_callsが返され、それを実行して結果をフィードバックします。
構造化された出力
gpt-5.1は、必要に応じてJSON形式の出力を生成できます。
response_format: { type: "json_schema" }は有効なJSON出力を強制します。
ストリーミング配信
gpt-5.1はストリーム応答をサポートしています。
stream: trueはトークンを段階的にストリーミングするため、チャットUIはトークンが到着するたびにレンダリングされます。
プロンプトのキャッシュ
gpt-5.1は、サポートされているルーティング条件下でプロンプトのキャッシュをサポートします。
視覚入力
gpt-5.1はテキストと同時に画像入力を処理できます。
image_urlコンテンツパートに渡します。
OpenAI SDK
MixRouteのOpenAI互換エンドポイントを介してgpt-5.1を呼び出します。
base_url を https://api.mixroute.ai/v1 に変更します。その他はすべて OpenAI のスタイルに従います。
08
トークンコスト見積もり
このページの料金に基づく見積もりで、実請求ではありません
このモデルにはキャッシュ読み取り価格がないため、キャッシュ料金は計算されません
09
FAQ
gpt-5.1はカタログ上でgpt-5.1-2025-11-13、llama-4-scout-17b-16e-instruct、glm-4-plusと並んで表示されます。請求額とユーザーエクスペリエンスに影響を与える要素、つまり、独自のプロンプトでのタスク品質、同時実行時のレイテンシ、コンテキストと出力の制限、トークン単位ではなく完了したタスク単位のコストについて比較してください。
単一エンドポイントで検証可能な判断
同じリクエスト形式でこのモデルと代替ルートをテスト
実際のワークロードから始め、品質、総コスト、障害条件を基に本番トラフィックを送るか判断します。