GPT-5.1

GPT 5.1 API er hvad GPT-5.1 Thinking er den avancerede ræsonneringsvariant af OpenAIs GPT-5.1-familie, den prioriterer adaptiv, mere høj-kvalitets ræsonnering, samtidig med at udviklere får eksplicit kontrol over kompromiset mellem latenstid / compute.

Grundlæggende funktioner

• Adaptive reasoning: modellen justerer dynamisk tænkningsdybden pr. forespørgsel — hurtigere på rutineopgaver, mere vedholdende på komplekse. Dette reducerer latenstid og tokenforbrug for almindelige forespørgsler. Allokerer eksplicit mere ræsonneringstid til komplekse prompts og er mere vedholdende på flertrinsproblemer; kan være langsommere ved svære opgaver, men giver dybere svar.
• Reasoning modes: none / low / medium / high (GPT-5.1 bruger som standard none til lav-latenstidsscenarier; vælg højere niveauer til mere krævende opgaver). Responses API udstiller en reasoning-parameter til at styre dette.
• Standardtone og -stil: skrevet til at være klarere om komplekse emner (mindre fagsprog), mere forklarende og "tålmodig."
• Context window (tokens / long context) Thinking: meget større — 400K token-kontekst for betalte niveauer.

Vigtige tekniske detaljer

• Adaptive compute allocation — trænings- og inferensdesignet gør, at modellen bruger færre ræsonneringstokens på trivielle opgaver og proportionelt flere på svære. Dette er ikke en separat "think engine", men en dynamisk allokering i ræsonnerings-pipelinen.
• Reasoning parameter i Responses API — klienter sender et reasoning-objekt (for eksempel reasoning: { "effort": "high" }) for at anmode om dybere intern ræsonnering; indstilling af reasoning: { "effort": "none" } deaktiverer effektivt den udvidede interne ræsonneringspassage for lavere latenstid. Responses API returnerer også metadata om ræsonnering/tokens (nyttigt for omkostninger og fejlsøgning). )
• Tools & parallel tool calls — GPT-5.1 forbedrer parallel værktøjskald og inkluderer navngivne værktøjer (som apply_patch), der reducerer fejlsituationer ved programmatiske ændringer; parallelisering øger end-to-end-gennemløbet for arbejdsgange med mange værktøjer.
• Prompt cache og persistens — prompt_cache_retention='24h' understøttes på Responses- og Chat Completions-endpoints for at fastholde kontekst på tværs af samtaler med flere ture (reducerer gentagen token-indkodning).

Benchmark-ydelse

Eksempler på latenstid / tokeneffektivitet (leverandør-oplyst): ved rutineforespørgsler rapporterer OpenAI dramatiske reduktioner i tid/tokens (eksempel: en npm listing-kommando, der tog ~10s / ~250 tokens på GPT-5, tager nu ~2s / ~50 tokens på GPT-5.1 i deres repræsentative test). Tidlige tredjepartstestere (f.eks. kapitalforvaltere, softwarefirmaer) rapporterede 2–3× hastighedsforbedringer på mange opgaver og token-effektivitetsgevinster i forløb med mange værktøjer.

OpenAI og tidlige partnere offentliggjorde repræsentative benchmark-påstande og målte forbedringer:

Begrænsninger og sikkerhedsovervejelser

• Risikoen for hallucinationer består. Adaptiv ræsonnering hjælper ved komplekse problemer, men eliminerer ikke hallucinationer; højere reasoning_effort forbedrer kontroller, men garanterer ikke korrekthed. Validér altid output i højrisikosammenhænge.
• Ressource- og omkostningsafvejninger: selvom GPT-5.1 kan være langt mere tokeneffektiv på simple forløb, kan aktivering af høj ræsonneringsindsats eller langvarig agent-baseret værktøjsbrug øge tokenforbrug og latenstid. Brug prompt-caching til at afbøde gentagne omkostninger, hvor det er relevant.
• Værktøjssikkerhed: apply_patch- og shell-værktøjer øger graden af automatisering (og risiko). Produktionsimplementeringer bør gate værktøjskørsel (gennemse diffs/kommandoer før udførelse), bruge mindste privilegier og sikre robuste CI/CD- og operationelle værn.

Sammenligning med andre modeller

• vs GPT-5: GPT-5.1 forbedrer adaptiv ræsonnering og efterlevelse af instruktioner; OpenAI rapporterer hurtigere svartider på lette opgaver og bedre vedholdenhed på svære opgaver. GPT-5.1 tilføjer også none-ræsonneringsindstillingen og udvidet prompt-caching.
• vs GPT-4.x / 4.1: GPT-5.1 er designet til mere agentiske, værktøjstunge og kodningsopgaver; OpenAI og partnere rapporterer gevinster på kodnings-benchmarks og flertrinsræsonnering. For mange standard samtaleopgaver kan GPT-5.1 Instant være sammenlignelig med tidligere GPT-4.x-chatmodeller, men med forbedret styrbarhed og personligheds-forudindstillinger.
• vs Anthropic / Claude / andre LLM'er: ChatGPT 5.1′;s MoA architecture giver den en markant fordel i opgaver, der kræver kompleks, flertrins ræsonnering. Den scorede en hidtil uset 98.20 på HELM-benchmarket for kompleks ræsonnering, sammenlignet med Claude 4’s 95.60 og Gemini 2.0 Ultra’s 94.80.