OpenAI: GPT-5.1 (batch)

OpenAI: GPT-5.1 (batch) är en textmodell från OpenAI, som tillhandahålls via api14 under modell-id:t openai/gpt-5.1:batch. Den tillhör GPT-5-serien, och OpenAI beskriver GPT-5.1 som den senaste modellen av frontier-klass i den serien, med starkare allmän resonemangsförmåga, förbättrad instruktionsefterlevnad och en mer naturlig samtalsstil jämfört med GPT-5. Batch-varianten är den version du anropar via denna endpoint, och leverantörens releasedatum är 13 november 2025.

Modellen tar emot text, bilder och filer som indata, och den returnerar text. Dess kontextfönster är 400 000 tokens, och maximal utdata är 128 000 tokens, så den kan ta in stora dokument, långa konversationshistoriker eller en blandning av skriftligt material och bilder i en enda begäran, och ändå producera ett omfattande svar. GPT-5.1 använder adaptivt resonemang, vilket innebär att mängden internt resonemang den tillämpar kan variera med uppgiften i stället för att vara fast.

Dessa förmågor pekar mot en ganska bred uppsättning praktiska användningsområden. Arbete med lång kontext, såsom granskning av stora kodbaser, avtal, forskningsartiklar eller supporttranskript, passar inom fönstret på 400 000 tokens, och fil- och bildindata gör den användbar för uppgifter som blandar skärmbilder, skannade sidor eller diagram med textinstruktioner. Eftersom instruktionsefterlevnad är ett uttalat fokus för GPT-5.1, lämpar den sig för strukturerad extrahering, klassificering och flerstegsarbetsflöden där utdata måste följa en definierad form. Resonemangskontrollerna gör den också till ett rimligt val för problem som drar nytta av noggrann analys, såsom felsökning, planering eller utvärdering av konkurrerande alternativ, medan batch-inställningen är inriktad på arbetsbelastningar där förfrågningar skickas tillsammans i stället för en i taget.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t openai/gpt-5.1:batch, så befintliga OpenAI-klientbibliotek och begäransformat fungerar utan ändringar. De begäransparametrar som stöds är include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools och verbosity. I praktiken innebär det att du kan begränsa utdatalängden med max_tokens, styra hur mycket resonemangsansträngning modellen lägger ned, begära strukturerad eller JSON-formad utdata via response_format och structured_outputs, ange ett seed för mer reproducerbar sampling, och definiera funktionsanrop med tools och tool_choice. Parametern verbosity låter dig styra hur långa eller korta svaren är, och include_reasoning låter dig avgöra om resonemangsinnehåll returneras tillsammans med den slutliga texten.

Det finns ingen information här om prissättning, hastighetsbegränsningar eller latens, så kontrollera den aktuella pristabellen och dina kontogränser innan du åtar dig en högvolymsarbetsbelastning. Eftersom modellen endast producerar text, kräver uppgifter som behöver genererade bilder, ljud eller video en annan modell. Om din arbetsbelastning är liten, latenskänslig eller inte behöver det långa kontextfönstret eller resonemangskontrollerna, kan en lättare textmodell vara ett bättre val, men för stora indata, blandade text- och bild- eller filindata, och förfrågningar som behöver strukturerad utdata eller verktygsanvändning, täcker GPT-5.1 (batch) dessa fall direkt.