GPT-5.1

GPT 5.1 API er det, mens GPT-5.1 Thinking er den avancerede ræsonnementsvariant af OpenAI’s GPT-5.1-familie; den prioriterer adaptiv, højere-kvalitets ræsonnering og giver udviklere eksplicit kontrol over afvejningen mellem latenstid og compute.

Grundlæggende funktioner

• Adaptiv ræsonnering: modellen justerer dynamisk tænkningsdybden pr. forespørgsel — hurtigere på rutineopgaver, mere vedholdende på komplekse. Dette reducerer latenstid og tokenforbrug for almindelige forespørgsler. Den allokerer eksplicit mere ræsonneringstid til komplekse prompts og er mere vedholdende på flertrinsproblemer; kan være langsommere på svære opgaver, men giver mere dybdegående svar.
• Ræsonneringstilstande: none / low / medium / high (GPT-5.1 bruger som standard none i lav-latenstidsscenarier; vælg højere niveauer til mere krævende opgaver). Responses API eksponerer en reasoning-parameter til at styre dette.
• Standardtone og -stil: skrevet til at være tydeligere om komplekse emner (mindre jargon), mere forklarende og “tålmodig”.
• Kontekstvindue (tokens / lang kontekst) Thinking: meget større — 400K token-kontekst for betalende niveauer.

Vigtige tekniske detaljer

• Adaptiv compute-allokering — trænings- og inferensdesignet gør, at modellen bruger færre ræsonnerings-tokens på trivielle opgaver og forholdsmæssigt flere på svære opgaver. Dette er ikke en separat “think engine”, men en dynamisk allokering inden 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; at sætte reasoning: { "effort": "none" } deaktiverer effektivt den udvidede interne ræsonneringspassage for lavere latenstid. Responses API returnerer også ræsonnerings-/tokenmetadata (nyttigt for omkostninger og debugging). )
• Værktøjer og parallelle værktøjskald — GPT-5.1 forbedrer parallelle værktøjskald og inkluderer navngivne værktøjer (som apply_patch), der reducerer fejltilstande ved programmatisk redigering; parallelisering øger end-to-end-gennemløbet for værktøjstunge arbejdsgange.
• Prompt-cache og persistens — prompt_cache_retention='24h' understøttes på Responses- og Chat Completions-endpoints for at bevare kontekst på tværs af fleromgangssessioner (reducerer gentagen tokenkodning).

Benchmark-ydelse

Eksempler på latenstid / tokeneffektivitet (leverandørangivne): ved rutineforespørgsler rapporterer OpenAI dramatiske reduktioner i tokens/tid (eksempel: en npm-listekommando, der tog ~10s / ~250 tokens på GPT-5, tager nu ~2s / ~50 tokens på GPT-5.1 i deres repræsentative test). Tidlige tredjepartstestere (fx kapitalforvaltere, kodefirmaer) rapporterede 2–3× hastighedsforøgelser på mange opgaver og gevinster i tokeneffektivitet i værktøjstunge flows.

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

Begrænsninger og sikkerhedsovervejelser

• Risikoen for hallucinationer består. Adaptiv ræsonnering hjælper på komplekse problemer, men eliminerer ikke hallucinationer; højere reasoning_effort forbedrer tjek, men garanterer ikke korrekthed. Validér altid output i højrisikoscenarier.
• Ressource- og omkostningsafvejninger: selv om GPT-5.1 kan være langt mere tokeneffektiv i simple flows, kan aktivering af høj ræsonneringsindsats eller langvarig agentisk værktøjsbrug øge tokenforbrug og latenstid. Brug prompt-caching for at afbøde gentagne omkostninger, hvor det er relevant.
• Værktøjssikkerhed: apply_patch- og shell-værktøjer øger automationskraften (og risikoen). Produktionsimplementeringer bør gate værktøjskørsel (gennemgå diffs/kommandoer før eksekvering), bruge mindst mulig priviligeret adgang og sikre robuste CI/CD- og operative værn.

Sammenligning med andre modeller

• vs GPT-5: GPT-5.1 forbedrer adaptiv ræsonnering og instruktionsefterlevelse; 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 kodebenchmarks og flertrinsræsonnering. For mange standard-samtaleopgaver kan GPT-5.1 Instant være sammenlignelig med tidligere GPT-4.x-chatmodeller, men med forbedret styrbarhed og personlighedspresets.
• vs Anthropic / Claude / andre LLM'er: ChatGPT 5.1’s MoA-arkitektur giver den en tydelig fordel i opgaver, der kræver kompleks, flertrins ræsonnering. Den opnåede 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.