OpenAI: GPT-5.1 (batch)

OpenAI: GPT-5.1 (batch) to model tekstowy od OpenAI, udostępniany przez api14 pod identyfikatorem modelu openai/gpt-5.1:batch. Należy do serii GPT-5, a OpenAI opisuje GPT-5.1 jako najnowszy model klasy frontier w tej serii, z silniejszym rozumowaniem ogólnym, lepszym przestrzeganiem instrukcji i bardziej naturalnym stylem konwersacji w porównaniu z GPT-5. Wariant batch to wersja, którą wywołujesz przez ten endpoint, a data wydania przez dostawcę to 13 listopada 2025.

Model przyjmuje jako dane wejściowe tekst, obrazy i pliki, a zwraca tekst. Jego okno kontekstu wynosi 400 000 tokenów, a maksymalne wyjście to 128 000 tokenów, więc może przyjąć duże dokumenty, długie historie konwersacji lub mieszankę materiału pisanego i obrazów w jednym żądaniu, a mimo to wygenerować obszerną odpowiedź. GPT-5.1 używa adaptacyjnego rozumowania, co oznacza, że ilość stosowanego wewnętrznego rozumowania może się zmieniać w zależności od zadania, zamiast być stała.

Te możliwości wskazują na dość szeroki zestaw praktycznych zastosowań. Praca z długim kontekstem, taka jak przeglądanie dużych baz kodu, umów, artykułów naukowych lub transkrypcji wsparcia, pasuje do okna 400 000 tokenów, a wejścia plikowe i obrazowe czynią go użytecznym do zadań łączących zrzuty ekranu, zeskanowane strony lub diagramy z instrukcjami tekstowymi. Ponieważ przestrzeganie instrukcji jest deklarowanym priorytetem GPT-5.1, nadaje się do strukturalnej ekstrakcji, klasyfikacji i wieloetapowych przepływów pracy, w których wynik musi mieć określony kształt. Sterowanie rozumowaniem czyni go również rozsądnym wyborem dla problemów, które korzystają z celowej analizy, takich jak debugowanie, planowanie lub ocena konkurencyjnych opcji, podczas gdy ustawienie batch jest skierowane do obciążeń, w których żądania są wysyłane razem, a nie pojedynczo.

Wywołujesz go przez API zgodne z OpenAI w api14, używając identyfikatora modelu openai/gpt-5.1:batch, więc istniejące biblioteki klienckie OpenAI i formaty żądań działają bez zmian. Obsługiwane parametry żądania to include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools i verbosity. W praktyce oznacza to, że możesz ograniczyć długość wyjścia za pomocą max_tokens, kontrolować, ile wysiłku na rozumowanie zużywa model, żądać wyjścia strukturalnego lub w kształcie JSON przez response_format i structured_outputs, ustawić seed dla bardziej powtarzalnego próbkowania oraz zdefiniować wywoływanie funkcji za pomocą tools i tool_choice. Parametr verbosity pozwala sterować tym, jak długie lub krótkie są odpowiedzi, a include_reasoning pozwala zdecydować, czy treść rozumowania jest zwracana razem z tekstem końcowym.

Nie ma tu informacji o cenniku, limitach szybkości ani opóźnieniach, więc sprawdź aktualną tabelę cen i limity swojego konta przed podjęciem obciążenia o dużym wolumenie. Ponieważ model zwraca tylko tekst, zadania wymagające generowanych obrazów, dźwięku lub wideo potrzebują innego modelu. Jeśli Twoje obciążenie jest małe, wrażliwe na opóźnienia lub nie potrzebuje długiego okna kontekstu albo sterowania rozumowaniem, lżejszy model tekstowy może być lepszym wyborem, ale dla dużych danych wejściowych, mieszanych wejść tekstowych i obrazowych lub plikowych oraz żądań wymagających strukturalnego wyjścia lub użycia narzędzi GPT-5.1 (batch) obsługuje te przypadki bezpośrednio.