GPT-5.1 Thinking er den avanserte resonneringsvarianten i OpenAIs GPT-5.1-familie; den prioriterer adaptiv, mer høyverdig resonnering og gir utviklere eksplisitt kontroll over avveiingen mellom latens og beregning.
Grunnleggende funksjoner
- Adaptiv resonnering: modellen justerer tenkedybden dynamisk per forespørsel — raskere på rutineoppgaver, mer utholdende på komplekse. Dette reduserer latens og token-bruk for vanlige spørsmål, allokerer eksplisitt mer resonnementstid for komplekse prompt, og er mer utholdende på flerstegsproblemer; kan være tregere på vanskelige oppgaver men gir dypere svar.
- Resonneringsmoduser:
none/low/medium/high(GPT-5.1 bruker som standardnonefor lav-latens-tilfeller; velg høyere nivåer for mer krevende oppgaver). Responses API eksponerer enreasoning-parameter for å kontrollere dette. - Standard tone og stil: skrevet for å være tydeligere om komplekse temaer (mindre sjargong), mer forklarende og “tålmodig”.
- Kontekstvindu (tokens / lang kontekst) Thinking: mye større — 400K token-kontekst for betalende nivåer.
Viktige tekniske detaljer
- Adaptiv beregningsallokering — trenings- og inferensdesignet gjør at modellen bruker færre resonneringstoken på trivielle oppgaver og proporsjonalt flere på vanskelige oppgaver. Dette er ikke en separat “tenkemotor”, men en dynamisk allokering innenfor resonnementspipelinen.
- Reasoning-parameter i Responses API — klienter sender inn et
reasoning-objekt (for eksempelreasoning: { "effort": "high" }) for å be om dypere intern resonnering; ved å settereasoning: { "effort": "none" }deaktiveres den utvidede interne resonnementspassasjen for lavere latens. Responses API returnerer også metadata om resonnement/token (nyttig for kostnad og feilsøking). ) - Verktøy og parallelle verktøykall — GPT-5.1 forbedrer parallelle verktøykall og inkluderer navngitte verktøy (som
apply_patch) som reduserer feilmønstre ved programmatisk redigering; parallelisering øker ende-til-ende-gjennomstrømningen for arbeidsflyter som er tunge på verktøy. - Prompt-cache og persistens —
prompt_cache_retention='24h'støttes på Responses- og Chat Completions-endepunktene for å beholde kontekst på tvers av flerstegssamtaler (reduserer gjentatt token-koding).
Benchmark-ytelse
Eksempler på latens / tokeneffektivitet (leverandør-oppgitt): for rutineforespørsler rapporterer OpenAI dramatiske reduksjoner i tid og tokens (eksempel: en npm listing-kommando som tok ~10s / ~250 tokens på GPT-5 tar nå ~2s / ~50 tokens på GPT-5.1 i deres representative test). Uavhengige tidlige testere (f.eks. kapitalforvaltere, kodefirmaer) rapporterte 2–3× hastighetsøkning på mange oppgaver og gevinster i tokeneffektivitet i verktøytunge flyter.
OpenAI og tidlige partnere publiserte representative benchmark-påstander og målte forbedringer:
| Evaluering | GPT‑5.1 (high) | GPT‑5 (high) |
|---|---|---|
| SWE-bench Verified (all 500 problems) | 76.3% | 72.8% |
| GPQA Diamond (no tools) | 88.1% | 85.7% |
| AIME 2025 (no tools) | 94.0% | 94.6% |
| FrontierMath (with Python tool) | 26.7% | 26.3% |
| MMMU | 85.4% | 84.2% |
| Tau2-bench Airline | 67.0% | 62.6% |
| Tau2-bench Telecom* | 95.6% | 96.7% |
| Tau2-bench Retail | 77.9% | 81.1% |
| BrowseComp Long Context 128k | 90.0% | 90.0% |
Begrensninger og sikkerhetshensyn
- Hallusinasjonsrisiko består. Adaptiv resonnering hjelper ved komplekse problemer, men eliminerer ikke hallusinasjoner; høyere
reasoning_effortforbedrer kontrollene, men garanterer ikke korrekthet. Valider alltid utdata i høyrisikosammenhenger. - Ressurs- og kostnadsavveiinger: selv om GPT-5.1 kan være langt mer token-effektiv i enkle flyter, kan høy resonneringsinnsats eller langvarig agentisk verktøybruk øke token-forbruk og latens. Bruk prompt-caching for å dempe gjentatte kostnader der det er hensiktsmessig.
- Verktøysikkerhet:
apply_patch- ogshell-verktøy øker automasjonskraften (og risikoen). Produksjonsutrullinger bør styre verktøyeksekvering (gjennomgå diff’er/kommandoer før kjøring), bruke minste privilegium og sikre robuste CI/CD- og operasjonelle sikringsmekanismer.
Sammenligning med andre modeller
- vs GPT-5: GPT-5.1 forbedrer adaptiv resonnering og instruksjonsfølging; OpenAI rapporterer raskere svartider på enkle oppgaver og bedre utholdenhet på vanskelige oppgaver. GPT-5.1 legger også til
none-resonneringsalternativet og utvidet prompt-caching. - vs GPT-4.x / 4.1: GPT-5.1 er designet for mer agentiske, verktøytunge og kodingstunge oppgaver; OpenAI og partnere rapporterer gevinster på kodebenchmarker og flerstegsresonnering. For mange standard samtaleoppgaver kan GPT-5.1 Instant være sammenlignbar med tidligere GPT-4.x chat-modeller, men med bedre styrbarhet og personlighetspresets.
- vs Anthropic / Claude / andre LLM-er: ChatGPT 5.1s MoA-arkitektur gir en tydelig fordel i oppgaver som krever kompleks, flerstegsresonnering. Den oppnådde en enestående 98.20 på HELM-benchmarket for kompleks resonnering, sammenlignet med Claude 4s 95.60 og Gemini 2.0 Ultras 94.80.