OpenAI

OGPT-5.1 (batch)API

GPT-5.1 est le dernier modèle de pointe de la série GPT-5, offrant un raisonnement général plus fort, une meilleure adhérence aux instructions et un style de conversation plus naturel par rapport à GPT-5.

Fenêtre de contexte
400K
tokens
Prix d'entrée
$0.63
par M tokens
Prix de sortie
$5
par M tokens
Fournisseur
OpenAI

Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés toutes les heures par rapport aux prix de la liste des fournisseurs.

Voir les alternatives open-source → Comparer tous les prix des modèles

Benchmarks & performance

Scores de référence indépendants pour GPT-5.1 (batch), mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est. Mode de mesure : high.

Intelligence index36.9
Coding index49.4
Math index94
GPQA87.3%
MMLU-Pro87%
Humanity's Last Exam26.5%
Long Context Reasoning75%
LiveCodeBench86.8%
SciCode43.3%
AIME 202594%
IFBench72.9%
τ²-Bench81.9%
τ-Bench Banking14%
Terminal-Bench52.4%
Terminal-Bench Hard45.5%
💰 Blended price$3.438 / 1M tokens
📈 Value10.7 intelligence points per $
Données de benchmark par Artificial Analysis

À propos de ce modèle

GPT-5.1 (batch) est un modèle d'IA commercial d'OpenAI. Les spécifications ci-dessous sont suivies automatiquement : les prix sont actualisés toutes les heures à partir des prix publics, donc les chiffres sur cette page reflètent le coût actuel d'utilisation du modèle via son API.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que GPT-5.1 (batch) ?

GPT-5.1 (batch) est un modèle de langage IA de OpenAI. C'est un modèle propriétaire, disponible via une API. Il obtient un score de 36.9 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.

GPT-5.1 (batch) est-il gratuit ?

GPT-5.1 (batch) n'est pas gratuit : il coûte 0,63 $ par million de tokens d'entrée et 5 $ par million de tokens de sortie. Des alternatives à poids ouvert peuvent être auto-hébergées sans coût par token.

À quoi sert GPT-5.1 (batch) ?

Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 87.3%, MMLU-Pro 87%, Humanity's Last Exam 26.5%, Long Context Reasoning 75%, LiveCodeBench 86.8%, SciCode 43.3%, AIME 2025 94%, IFBench 72.9%, τ²-Bench 81.9%, τ-Bench Banking 14%, Terminal-Bench 52.4%, Terminal-Bench Hard 45.5%. Il est particulièrement utilisé pour génération de code.

Modèles associés

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