OpenAI: GPT-5.1 (batch)

OpenAI: GPT-5.1 (batch) OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो api14 के माध्यम से मॉडल आईडी openai/gpt-5.1:batch के अंतर्गत उपलब्ध कराया जाता है। यह GPT-5 श्रृंखला से संबंधित है, और OpenAI GPT-5.1 को उस श्रृंखला का नवीनतम फ्रंटियर-ग्रेड मॉडल बताता है, जिसमें GPT-5 की तुलना में अधिक मजबूत सामान्य-उद्देश्य तर्क, बेहतर निर्देश-पालन और अधिक स्वाभाविक संवादी शैली है। batch संस्करण वही है जिसे आप इस एंडपॉइंट के माध्यम से कॉल करते हैं, और प्रदाता की रिलीज़ तिथि 13 नवंबर 2025 है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, छवियाँ और फ़ाइलें स्वीकार करता है, और यह टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 400,000 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 128,000 टोकन है, इसलिए यह एक ही अनुरोध में बड़े दस्तावेज़, लंबे संवाद इतिहास, या लिखित सामग्री और छवियों का मिश्रण ले सकता है, और फिर भी पर्याप्त प्रतिक्रिया उत्पन्न कर सकता है। GPT-5.1 एडाप्टिव रीज़निंग का उपयोग करता है, जिसका अर्थ है कि यह जितना आंतरिक तर्क लागू करता है वह कार्य के अनुसार बदल सकता है, न कि निश्चित रहता है।

ये क्षमताएँ व्यावहारिक उपयोगों के काफी विस्तृत समूह की ओर संकेत करती हैं। लंबे कॉन्टेक्स्ट वाला काम, जैसे बड़े कोडबेस, अनुबंध, शोध पत्र या सपोर्ट ट्रांसक्रिप्ट की समीक्षा, 400,000 टोकन विंडो में फिट बैठता है, और फ़ाइल तथा छवि इनपुट इसे ऐसे कार्यों के लिए उपयोगी बनाते हैं जिनमें स्क्रीनशॉट, स्कैन किए गए पृष्ठ या आरेख टेक्स्ट निर्देशों के साथ मिश्रित होते हैं। चूँकि निर्देश-पालन GPT-5.1 का घोषित फोकस है, यह संरचित निष्कर्षण, वर्गीकरण और बहु-चरणीय वर्कफ़्लो के लिए उपयुक्त है जहाँ आउटपुट को एक निर्धारित रूप का पालन करना होता है। रीज़निंग नियंत्रण इसे ऐसी समस्याओं के लिए भी उचित विकल्प बनाते हैं जिनमें सोच-समझकर विश्लेषण से लाभ होता है, जैसे डिबगिंग, योजना बनाना या प्रतिस्पर्धी विकल्पों का मूल्यांकन, जबकि batch सेटिंग उन वर्कलोड के लिए है जहाँ अनुरोध एक-एक करके नहीं, बल्कि एक साथ सबमिट किए जाते हैं।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी openai/gpt-5.1:batch का उपयोग करके कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI क्लाइंट लाइब्रेरी और अनुरोध प्रारूप बिना बदलाव के काम करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools, और verbosity। व्यवहार में इसका अर्थ है कि आप max_tokens से आउटपुट लंबाई सीमित कर सकते हैं, मॉडल कितना reasoning effort खर्च करता है यह नियंत्रित कर सकते हैं, response_format और structured_outputs के माध्यम से संरचित या JSON-आकार का आउटपुट माँग सकते हैं, अधिक प्रतिलिपि-योग्य सैंपलिंग के लिए seed सेट कर सकते हैं, और tools तथा tool_choice के साथ फ़ंक्शन कॉलिंग परिभाषित कर सकते हैं। verbosity पैरामीटर आपको यह निर्देशित करने देता है कि उत्तर कितने लंबे या छोटे हों, और include_reasoning आपको यह तय करने देता है कि अंतिम टेक्स्ट के साथ reasoning सामग्री भी लौटाई जाए या नहीं।

यहाँ मूल्य निर्धारण, दर सीमाओं या विलंबता के बारे में कोई जानकारी नहीं है, इसलिए उच्च-मात्रा वाले वर्कलोड के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले लाइव मूल्य तालिका और अपने खाते की सीमाएँ जाँचें। चूँकि मॉडल केवल टेक्स्ट आउटपुट करता है, जिन कार्यों में उत्पन्न छवियाँ, ऑडियो या वीडियो चाहिए उनके लिए अलग मॉडल आवश्यक है। यदि आपका वर्कलोड छोटा है, विलंबता के प्रति संवेदनशील है, या उसे लंबी कॉन्टेक्स्ट विंडो या रीज़निंग नियंत्रणों की आवश्यकता नहीं है, तो हल्का टेक्स्ट मॉडल बेहतर फिट हो सकता है, लेकिन बड़े इनपुट, मिश्रित टेक्स्ट और छवि या फ़ाइल इनपुट, और ऐसे अनुरोध जिनमें संरचित आउटपुट या टूल उपयोग चाहिए, उन मामलों को GPT-5.1 (batch) सीधे कवर करता है।