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GPT-5.1

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GPT-5.1 ist ein universell einsetzbares, instruktionsoptimiertes Sprachmodell mit Fokus auf Textgenerierung und logischem Schlussfolgern über Produkt-Workflows hinweg. Es unterstützt Dialoge über mehrere Runden, strukturierte Ausgabeformate sowie codeorientierte Aufgaben wie die Erstellung von Entwürfen, Refactoring und Erklärungen. Typische Anwendungsfälle umfassen Chat-Assistenten, retrieval-gestützte Fragebeantwortung, Datentransformation und agentenartige Automatisierung mit Tools oder APIs, sofern unterstützt. Zu den technischen Highlights zählen eine textzentrierte Modalität, das Befolgen von Anweisungen, Ausgaben im JSON-Stil und Kompatibilität mit Funktionsaufrufen in gängigen Orchestrierungs-Frameworks.
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GPT‑5.1 API ist das, was GPT‑5.1 Thinking als die fortgeschrittene Reasoning‑Variante der GPT‑5.1‑Familie von OpenAI auszeichnet; es priorisiert adaptive, hochwertigere Schlussfolgerungen und gibt Entwicklern eine explizite Kontrolle über den Trade‑off zwischen Latenz und Rechenaufwand.

Grundfunktionen

  • Adaptive Reasoning: Das Modell passt die Denktiefe dynamisch pro Anfrage an — schneller bei Routineaufgaben, ausdauernder bei komplexen. Dies reduziert Latenz und Tokenverbrauch für gängige Anfragen. weist komplexen Prompts ausdrücklich mehr Reasoning‑Zeit zu und ist ausdauernder bei mehrstufigen Problemen; kann bei schweren Aufgaben langsamer sein, liefert dafür aber tiefere Antworten.
  • Reasoning‑Modi: none / low / medium / high (GPT‑5.1 verwendet standardmäßig none für Fälle mit niedriger Latenz; für anspruchsvollere Aufgaben höhere Stufen wählen). Die Responses API stellt dafür den Parameter reasoning bereit.
  • Standardton & Stil: so formuliert, dass komplexe Themen klarer werden (weniger Jargon), erklärender und „geduldiger“.
  • Kontextfenster (Tokens / Long Context) Thinking: deutlich größer — 400K Token‑Kontext für kostenpflichtige Tarife.

Wichtige technische Details

  • Adaptive Compute‑Zuteilung — Trainings‑ und Inferenz‑Design führen dazu, dass das Modell bei trivialen Aufgaben weniger Reasoning‑Tokens und bei schwierigen Aufgaben proportional mehr aufwendet. Das ist keine separate „Denk‑Engine“, sondern eine dynamische Zuteilung innerhalb der Reasoning‑Pipeline.
  • Reasoning‑Parameter in der Responses API — Clients übergeben ein reasoning‑Objekt (zum Beispiel reasoning: { "effort": "high" }), um tieferes internes Reasoning anzufordern; mit reasoning: { "effort": "none" } wird der erweiterte interne Reasoning‑Durchlauf für geringere Latenz effektiv deaktiviert. Die Responses API gibt außerdem Reasoning/Token‑Metadaten zurück (nützlich für Kosten und Debugging). )
  • Tools & parallele Tool‑Aufrufe — GPT‑5.1 verbessert parallele Tool‑Aufrufe und enthält benannte Tools (z. B. apply_patch), die Fehlermodi bei programmatischen Änderungen reduzieren; Parallelisierung erhöht den End‑to‑End‑Durchsatz in tool‑intensiven Workflows.
  • Prompt‑Cache und Persistenz — prompt_cache_retention='24h' wird auf den Endpunkten Responses und Chat Completions unterstützt, um Kontext über mehrstufige Sitzungen hinweg beizubehalten (reduziert wiederholtes Token‑Encoding).

Benchmark‑Leistung

Beispiele für Latenz/Token‑Effizienz (vom Anbieter bereitgestellt): Bei Routineanfragen berichtet OpenAI von deutlichen Reduzierungen bei Tokens/Zeit (Beispiel: ein npm‑Listing‑Befehl, der auf GPT‑5 ~10s / ~250 Tokens benötigte, braucht in ihrem repräsentativen Test auf GPT‑5.1 nun ~2s / ~50 Tokens). Externe Frühtester (z. B. Asset‑Manager, Coding‑Firmen) meldeten 2–3× Geschwindigkeitszuwächse bei vielen Aufgaben sowie Effizienzgewinne beim Token‑Verbrauch in tool‑intensiven Abläufen.

OpenAI und frühe Partner veröffentlichten repräsentative Benchmark‑Angaben und gemessene Verbesserungen:

EvaluationGPT‑5.1 (high)GPT‑5 (high)
SWE-bench Verified (alle 500 Aufgaben)76.3%72.8%
GPQA Diamond (ohne Tools)88.1%85.7%
AIME 2025 (ohne Tools)94.0%94.6%
FrontierMath (mit Python-Tool)26.7%26.3%
MMMU85.4%84.2%
Tau2-bench Airline67.0%62.6%
Tau2-bench Telecom*95.6%96.7%
Tau2-bench Retail77.9%81.1%
BrowseComp Long Context 128k90.0%90.0%

Einschränkungen & Sicherheitsaspekte

  • Halluzinationsrisiko bleibt bestehen. Adaptive Reasoning hilft bei komplexen Problemen, eliminiert Halluzinationen jedoch nicht; höheres reasoning_effort verbessert Prüfungen, garantiert aber keine Korrektheit. Hochkritische Ausgaben stets validieren.
  • Ressourcen‑ und Kosten‑Trade‑offs: Während GPT‑5.1 in einfachen Flows deutlich token‑effizienter sein kann, führen hoher Reasoning‑Aufwand oder lange agentische Tool‑Nutzung zu höherem Tokenverbrauch und Latenz. Prompt‑Caching nutzen, um wiederholte Kosten zu mindern.
  • Tool‑Sicherheit: apply_patch und shell Tools erhöhen die Automatisierungs‑Power (und das Risiko). In Produktionsumgebungen Tool‑Ausführung begrenzen (Diffs/Befehle vor Ausführung prüfen), Least‑Privilege anwenden und robuste CI/CD‑ sowie Betriebs‑Guardrails sicherstellen.

Vergleich mit anderen Modellen

  • vs GPT‑5: GPT‑5.1 verbessert adaptives Reasoning und Befolgung von Anweisungen; OpenAI berichtet von schnelleren Antwortzeiten bei leichten Aufgaben und besserer Ausdauer bei schwierigen. GPT‑5.1 fügt außerdem die none‑Reasoning‑Option und erweitertes Prompt‑Caching hinzu.
  • vs GPT‑4.x / 4.1: GPT‑5.1 ist für stärker agentische, tool‑intensive und Coding‑Aufgaben ausgelegt; OpenAI und Partner berichten von Zugewinnen in Coding‑Benchmarks und mehrstufigem Reasoning. Für viele Standard‑Konversationen kann GPT‑5.1 Instant mit früheren GPT‑4.x‑Chatmodellen vergleichbar sein, jedoch mit verbesserter Steuerbarkeit und Personality‑Presets.
  • vs Anthropic / Claude / andere LLMs: Die MoA‑Architektur von ChatGPT 5.1 verschafft ihm einen deutlichen Vorteil bei Aufgaben, die komplexes, mehrstufiges Reasoning erfordern. Es erzielte einen beispiellosen Wert von 98.20 im HELM‑Benchmark für komplexes Reasoning, verglichen mit 95.60 bei Claude 4 und 94.80 bei Gemini 2.0 Ultra.

Funktionen für GPT-5.1

Entdecken Sie die wichtigsten Funktionen von GPT-5.1, die darauf ausgelegt sind, Leistung und Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. Erfahren Sie, wie diese Fähigkeiten Ihren Projekten zugutekommen und die Benutzererfahrung verbessern können.

Preise für GPT-5.1

Entdecken Sie wettbewerbsfähige Preise für GPT-5.1, die für verschiedene Budgets und Nutzungsanforderungen konzipiert sind. Unsere flexiblen Tarife stellen sicher, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen, und erleichtern die Skalierung entsprechend Ihren wachsenden Anforderungen. Erfahren Sie, wie GPT-5.1 Ihre Projekte verbessern kann, während die Kosten überschaubar bleiben.
Comet-Preis (USD / M Tokens)Offizieller Preis (USD / M Tokens)Rabatt
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-20%

Beispielcode und API für GPT-5.1

GPT 5.1 API ist das, was GPT-5.1 Thinking ist: die fortgeschrittene Reasoning-Variante der GPT-5.1-Familie von OpenAI; GPT-5.1 Thinking priorisiert adaptives, hochwertigeres Reasoning und gibt Entwicklern zugleich explizite Kontrolle über den Trade-off zwischen Latenz und Rechenaufwand.
POST
/v1/responses
POST
/v1/chat/completions
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)
response = client.responses.create(
    model="gpt-5.1", input="Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn."
)

print(response)

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)
response = client.responses.create(
    model="gpt-5.1", input="Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn."
)

print(response)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY;
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-5.1",
  input: "Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn.",
});

console.log(response);

Curl Code Example

curl https://api.cometapi.com/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.1",
    "input": "Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn."
  }'

Weitere Modelle

A

Claude Opus 4.6

Eingabe:$4/M
Ausgabe:$20/M
Claude Opus 4.6 ist das Großsprachmodell der „Opus“-Klasse von Anthropic, veröffentlicht im Februar 2026. Es ist als Arbeitstier für Wissensarbeit und Forschungs-Workflows positioniert — mit Verbesserungen beim langkontextuellen Denken, bei der mehrstufigen Planung, bei der Tool-Nutzung (einschließlich agentenbasierter Software-Workflows) sowie bei computerbezogenen Aufgaben wie der automatisierten Erstellung von Folien und Tabellen.
A

Claude Sonnet 4.6

Eingabe:$2.4/M
Ausgabe:$12/M
Claude Sonnet 4.6 ist unser bisher leistungsfähigstes Sonnet-Modell. Es ist ein umfassendes Upgrade der Fähigkeiten des Modells in den Bereichen Programmierung, Computernutzung, Schlussfolgern mit langem Kontext, Agentenplanung, Wissensarbeit und Design. Sonnet 4.6 bietet außerdem ein 1M-Token-Kontextfenster in Beta.
O

GPT-5.4 nano

Eingabe:$0.16/M
Ausgabe:$1/M
GPT-5.4 nano ist für Aufgaben konzipiert, bei denen Geschwindigkeit und Kosten am wichtigsten sind, wie Klassifizierung, Datenextraktion, Ranking und Sub-Agenten.
O

GPT-5.4 mini

Eingabe:$0.6/M
Ausgabe:$3.6/M
GPT-5.4 mini bringt die Stärken von GPT-5.4 in ein schnelleres, effizienteres Modell, das für hochvolumige Workloads konzipiert ist.
A

Claude Mythos Preview

A

Claude Mythos Preview

Demnächst verfügbar
Eingabe:$60/M
Ausgabe:$240/M
Claude Mythos Preview ist unser bisher leistungsfähigstes Frontier-Modell und zeigt einen bemerkenswerten Sprung bei den Ergebnissen in vielen Evaluations-Benchmarks im Vergleich zu unserem vorherigen Frontier-Modell, Claude Opus 4.6.
X

mimo-v2-pro

Eingabe:$0.8/M
Ausgabe:$2.4/M
MiMo-V2-Pro ist Xiaomis Flaggschiff unter den Foundation-Modellen und verfügt über insgesamt mehr als 1T Parameter sowie eine Kontextlänge von 1M. Es ist umfassend für agentische Szenarien optimiert. Es ist in hohem Maße an allgemeine Agent-Frameworks wie OpenClaw anpassbar. In den Standard-Benchmarks PinchBench und ClawBench zählt es weltweit zur Spitzengruppe, wobei die wahrgenommene Leistung an die von Opus 4.6 heranreicht. MiMo-V2-Pro wurde als Gehirn von Agentensystemen konzipiert, um komplexe Workflows zu orchestrieren, produktionsnahe Engineering-Aufgaben voranzutreiben und zuverlässig Ergebnisse zu liefern.

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