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gpt-5.1

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Input 2.6281 Credits / 1MOutput 21.0247 Credits / 1M
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gpt-5.1

面向复杂问题与图文协作的自适应推理模型

GPT-5.1 是 OpenAI 在 GPT-5 代际内推出的推理型升级,API 型号对应 GPT-5.1 Thinking。它按问题难度调整思考投入,并以更清楚、较少术语的方式解释结果。在本平台中,可用于文本与图像理解、代码分析、方案比较和多轮协作,兼顾复杂任务的推导深度与日常交流的可读性。

OpenAI模型品牌
对话模型类型
视觉理解任务能力

规格与接口特性

在选型前明确容量、输入输出与调用方式。

型号定位
GPT-5.1 Thinking 对应的 API 型号
输入与输出
文本、图像输入;文本回答
推理方式
按任务难度自适应调整思考投入
开发接口
/openai/responses、/openai/chat/completions
交互控制
开发入口提供流式响应、工具定义与输出长度设置
结构化格式
Chat Completions 提供 JSON 对象与 JSON Schema 格式配置
简化连续对话
/aichat/conversations 使用 question;stateful 与 id 延续会话

自适应推理属于模型能力,消息组织、返回格式与会话管理属于所选调用入口的功能。

核心能力

了解 gpt-5.1 能为你的工作带来什么。

难题多想一步,简单问题直接说明

GPT-5.1 的自适应推理适合难度变化较大的工作流:既要回答局部问题,也要处理多条件推导。可以把目标、约束和判断标准一起交给它,要求先识别关键依赖,再形成结论;不必把每个任务都写成冗长的逐步思考提示。

把技术推导写成读得懂的答案

相较 GPT-5 Thinking,GPT-5.1 Thinking 更重视解释清晰度,减少生僻术语与未定义概念。面对代码逻辑、业务规则或复杂指标,可要求它先给简明结论,再解释概念、依据与例外,让不同专业背景的读者更容易讨论同一问题。

图文理解融入应用工作流

文字问题可以与图片一起提交,用于理解截图、图表或界面内容,再生成文字分析。开发入口还提供结构化格式和函数工具配置,便于把结果交给应用处理;模型负责理解与生成调用信息,实际业务动作由应用按权限执行。

适用场景

从具体任务出发,找到模型发挥作用的位置。

代码排错与改动评审

输入相关代码、错误日志、预期行为和运行环境,让 GPT-5.1 梳理可能原因,提出修改建议与测试清单。适合需要解释原因而不只是补全代码的任务,交付物可包含问题定位、候选补丁和验证步骤,实际运行仍在你的开发环境中完成。

带约束的方案比较

提交候选方案、预算条件、业务目标与不能违反的规则,要求模型按统一标准比较取舍。可让它区分已知条件和假设,整理推荐理由、待补信息及实施顺序,形成便于团队评审的分析稿,而不是只给一个缺少依据的选项。

截图分析与连续答疑

将产品截图或图表配上具体问题,让模型说明可见内容、整理问题点并提出下一步检查建议。后续可围绕同一材料追问;需要轻量会话管理时,使用简化对话入口保存会话 ID,输出适合客服、培训或内部协作的文字回答。

如何选择这个模型

结合任务复杂度、输入材料与预期结果选择。

与 Instant 区分,按任务深度选择

gpt-5.1 对应 Thinking,gpt-5.1-chat-latest 对应 Instant,不是同一个调用名称。需要多条件分析、技术解释或复杂问题持续推导时,GPT-5.1 更符合任务定位;偏日常交流时可评估 Instant。两者都强调更自然的沟通,但不能把聊天名称当作可互换的参数。

从 GPT-5 Thinking 迁移,验证实际交付

GPT-5.1 Thinking 的迭代重点是更灵活地分配思考时间,以及让复杂答案更容易理解。已有 GPT-5 Thinking 工作流可用相同任务比较结论质量、解释清晰度与格式稳定性;尤其适合需要把技术分析交给非技术同事的场景,不应仅凭型号更新就跳过业务验收。

开始使用

从一次小规模任务到正式接入。

01

准备任务与材料

明确目标、必要输入与输出要求,使用真实业务样例作为起点。

02

在 API 调试区试用

打开试用页,确认此入口支持的参数,再提交小规模任务查看结果。

03

按 API 文档接入

保留完整模型 ID,使用文档规定的请求格式,并在 Pricing 页确认计费规则。

使用边界

在正式使用前,了解输出质量与能力范围。

  • 自适应推理不等于固定响应时间。复杂问题可能需要更多处理,过多无关材料也会增加阅读负担。建议明确交付目标、相关片段与输出篇幅,并检查回答是否完整,避免把被长度设置截断的结果当成最终结论。
  • 视觉理解用于分析图像,不等于生成或编辑图片,也不能替代精确测量。截图中的细小文字、模糊标记与图表数值应对照原件核验;重要字段最好同时提供文字,减少仅凭图像推断造成的偏差。
  • 工具调用不代表模型自动获得联网、代码执行或业务系统操作权限。应用需要提供可用工具、执行请求并回传结果;涉及写入数据或触发操作时,应设置授权与确认步骤。不要把生成的代码当成已经运行的验证结果。

常见问题

解答使用 gpt-5.1 时的常见疑问。

gpt-5.1 是 Thinking 还是 Instant?

它对应 GPT-5.1 Thinking 的 API 型号,侧重自适应推理与复杂任务解释。Instant 对应 gpt-5.1-chat-latest。选择 gpt-5.1 时,不应把它理解为 ChatGPT 的自动选型模式,也不要直接替换成 Instant 的名称。

GPT-5.1 怎样接收图片?

在 Chat Completions 中,可把文字与 image_url 内容放入同一消息,说明希望检查什么。它输出的是对图片的文字理解,不是绘图结果。分析截图时,最好指出目标区域,并补充关键文字或业务背景。

调用 GPT-5.1 应选哪个接口?

已有 messages 工作流可用 Chat Completions;采用 input 组织响应任务可用 Responses。只想提交问题并延续聊天,可选 /aichat/conversations。接口选择主要取决于应用的消息管理与结果处理方式。

GPT-5.1 可以返回 JSON 吗?

Chat Completions 提供 JSON 对象及 JSON Schema 格式配置,适合字段提取、分类和分析结果整理。应清楚定义字段含义、缺失值处理与允许值;应用收到结果后仍需检查内容正确性,格式约束不能代替业务校验。

怎样让 GPT-5.1 保持多轮对话?

使用 Chat Completions 时,把相关历史消息随新问题一起提交。使用简化对话入口时,设置 stateful 为 true,保存返回的 id,后续继续携带两者。持续对话中仍应明确关键约束,避免重要条件只在早期消息中出现。

模型资料 · 更新日期:2026-10-01。调用参数与计费规则请查看 API 和定价栏目。

把 gpt-5.1 用到你的下一项任务

从清晰的目标开始,在实际结果中判断它是否适合你的工作。