GPT 5.1 API is what GPT‑5.1 Thinking 是 OpenAI 的 GPT‑5.1 家族中的高级推理变体，它优先考虑自适应、更高质量的推理，同时让开发者对延迟 / 计算之间的权衡拥有明确的控制。
基本特性
- 自适应推理：模型会根据每次请求动态调整思考深度——在常规任务上更快，在复杂任务上更持久。这降低了常见查询的延迟和令牌使用；对复杂提示会明确分配更多推理时间，并在多步问题上更持久；在困难任务上可能更慢，但会给出更深入的答案。
- 推理模式：
none/low/medium/high（GPT‑5.1 在低延迟场景下默认none；对更高要求的任务选择更高等级）。Responses API 提供reasoning参数来控制这一点。 - 默认语气与风格：针对复杂主题更清晰（更少术语）、更具解释性且更“耐心”。
- 上下文窗口（tokens / 长上下文） Thinking：更大——付费档位提供 400K 令牌上下文。
关键技术细节
- 自适应计算分配——训练与推理设计使模型在琐碎任务上消耗更少的推理令牌，而在困难任务上按比例投入更多。这并不是单独的“思考引擎”，而是推理管线中的动态分配。
- Responses API 中的推理参数——客户端传入一个
reasoning对象（例如reasoning: { "effort": "high" }）以请求更深的内部推理；设置reasoning: { "effort": "none" }可有效禁用扩展的内部推理以获得更低延迟。Responses API 还会返回推理/令牌元数据（有助于成本和调试）。 ) - 工具与并行工具调用——GPT‑5.1 改进了并行工具调用，并包含具名工具（如
apply_patch），以降低程序化编辑的失败模式；并行化提升了工具密集型工作流的端到端吞吐量。 - 提示缓存与持久化——
prompt_cache_retention='24h'在 Responses 与 Chat Completions 端点上均受支持，可在多轮会话中保留上下文（降低重复令牌编码）。
基准表现
**延迟 / 令牌效率示例（厂商提供）：**在常规查询上，OpenAI 报告了令牌与时间的显著下降（示例：在其代表性测试中，一个 npm 列表命令在 GPT‑5 上耗时约 ~10s / ~250 tokens，在 GPT‑5.1 上约 ~2s / ~50 tokens）。第三方早期测试者（如资产管理者、编码公司）报告在许多任务上实现了 2–3× 的加速，以及在工具密集型流程中的令牌效率提升。
OpenAI 与早期合作伙伴发布了代表性基准声明与测得的改进：
| Evaluation | GPT‑5.1 (high) | GPT‑5 (high) |
| SWE-bench Verified（全部 500 个问题） | 76.3% | 72.8% |
| GPQA Diamond（无工具） | 88.1% | 85.7% |
| AIME 2025（无工具） | 94.0% | 94.6% |
| FrontierMath（使用 Python 工具） | 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% |
局限与安全考量
- **幻觉风险仍然存在。**自适应推理有助于处理复杂问题，但并不能消除幻觉；更高的
reasoning_effort有助于检查，但不保证正确性。对高风险输出务必进行验证。 - **资源与成本权衡：**尽管 GPT‑5.1 在简单流程上可以大幅提升令牌效率，但启用高推理投入或长时间的代理式工具使用会增加令牌消耗与延迟。适当使用提示缓存以缓解重复成本。
- 工具安全：
apply_patch与shell工具提升了自动化能力（也增加风险）。生产部署应对工具执行进行门控（在执行前审查差异/命令）、采用最小权限，并确保健全的 CI/CD 与运维防护措施。
与其他模型的比较
- 对比 GPT‑5：GPT‑5.1 改进了自适应推理与指令遵循；OpenAI 报告其在简单任务上响应更快，在困难任务上更具持续性。GPT‑5.1 还新增了
none推理选项与扩展的提示缓存。 - 对比 GPT‑4.x / 4.1：GPT‑5.1 面向更具代理性、工具密集和编码任务；OpenAI 与合作伙伴在编码基准与多步推理上报告了提升。对于许多标准的对话任务，GPT‑5.1 Instant 可能与早期 GPT‑4.x 聊天模型相当，但具备更好的可控性与人格预设。
- 对比 Anthropic / Claude / 其他 LLM：ChatGPT 5.1 的 MoA 架构在需要复杂、多步推理的任务上具有明显优势。它在复杂推理的 HELM 基准中获得了前所未有的 98.20，相比之下，Claude 4 为 95.60，Gemini 2.0 Ultra 为 94.80。
典型用例
- 代理式编码助手 / PR 评审 / 代码生成——更可靠的
apply_patch与更佳的代码可控性。 - 复杂多步推理——技术解释、数学证明、法律摘要草稿等需要模型串联步骤并自检的场景。
- 带工具的自动化代理——知识检索 + 工具调用工作流（数据库 / 搜索 / shell），并行工具调用与更持久的推理提升吞吐与鲁棒性。
- 复杂工单的客户支持自动化——需要逐步诊断与多轮证据收集的场景，模型可平衡速度与投入。
如何通过 CometAPI 调用 GPT‑5.1 API
CometAPI 中 gpt‑5.1 API 的定价，较官方价格优惠 20%：
| 输入令牌 | $1.00 |
| 输出令牌 | $8.00 |
必需步骤
- 登录 cometapi.com。如果您尚未成为我们的用户，请先注册。
- 进入您的 CometAPI 控制台。
- 获取接口访问凭据 API 密钥。在个人中心的 API token 处点击“Add Token”，获取令牌密钥：sk-xxxxx 并提交。
使用方法
- 选择“
gpt-5.1”端点发送 API 请求并设置请求体。请求方法与请求体可从我们网站的 API 文档获取。我们的网站也提供 Apifox 测试以供使用。 - 将 <YOUR_API_KEY> 替换为您账号中的实际 CometAPI 密钥。
- 将您的问题或请求填写到 content 字段中——模型将对其进行响应。
- . 处理 API 响应以获取生成的答案。
CometAPI 提供完全兼容的 REST API——实现无缝迁移。有关 Chat 与 Responses 的关键细节：
- Base URL： https://api.cometapi.com/v1/chat/completions / https://api.cometapi.com/v1/responses
- Model Names：
gpt-5.1 - Authentication：
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY头 - Content-Type：
application/json。