OpenAI: GPT-5.1

GPT-5.1 är en textmodell av frontier-klass från OpenAI och det senaste tillskottet i GPT-5-serien. Den släpptes av leverantören den 13 november 2025. Jämfört med GPT-5 beskriver OpenAI den som att den erbjuder starkare allmän resonemangsförmåga, förbättrad instruktionsefterlevnad och en mer naturlig samtalsstil, uppbyggd kring adaptivt resonemang. Den tillhör textkategorin och är inriktad på allmänna uppgifter snarare än en snäv enskild uppgift.

På indatasidan accepterar modellen text, bilder och filer, så du kan blanda prosapromptar med visuellt innehåll eller dokumentinnehåll i samma begäran. Utdata är endast text. Kontextfönstret är 400 000 tokens, vilket är tillräckligt stort för att rymma långa dokument, utökade konversationshistoriker eller omfattande kodbaser i ett enda anrop. Maximal utdata är 128 000 tokens, så svaren kan bli långa när uppgiften kräver det. Adaptivt resonemang innebär att modellen justerar hur mycket internt resonemang den tillämpar i stället för att använda en fast mängd vid varje begäran.

Dessa förmågor pekar mot en ganska bred uppsättning användningsområden. Arbete med lång kontext, såsom att sammanfatta eller ställa frågor till stora dokument, avtal eller tekniska manualer, passar inom kontextfönstret på 400 000 tokens. Eftersom bilder och filer accepteras som indata kan du bygga arbetsflöden som resonerar kring skärmbilder, skannade sidor, diagram eller bifogad data tillsammans med en textprompt. Förbättrad instruktionsefterlevnad och en mer naturlig samtalsstil passar chattassistenter, utkast, redigering och agentliknande uppgifter i flera steg där modellen måste följa en detaljerad instruktion konsekvent. Det höga utdatataket hjälper till att generera långa rapporter, strukturerade dokument eller utökad kod i ett enda svar.

Du anropar modellen via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "openai/gpt-5.1". Eftersom gränssnittet följer OpenAI-formatet fungerar befintliga OpenAI-SDK:er och klienter med endast en ändring av bas-URL och nyckel. De begärandeparametrar som stöds är include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools och verbosity. I praktiken innebär det att du kan styra resonemangsdjupet med reasoning och reasoning_effort, begränsa utdatalängden med max_completion_tokens eller max_tokens, begära JSON-formade svar med response_format eller structured_outputs och koppla upp funktionsanrop med tools och tool_choice. Parametern seed möjliggör reproducerbar sampling där backend stöder det, och verbosity justerar hur utförliga svaren är.

En sak att väga in är att utdata endast är text, så om du behöver genererade bilder eller ljud skulle du titta på en annan modell. Resonemangskontrollerna lägger också till ett lager av konfiguration som enklare modeller inte exponerar, vilket är användbart när du vill byta latens mot djup men är extra yta att hantera. För enkla textuppgifter med hög volym där ingen av kontrollerna för lång kontext, multimodala indata eller resonemang spelar roll kan en mindre modell vara en enklare lösning.