GPT-5.1 知识库文档

文档版本: 1.0 创建日期: 2025-11-17 数据来源: OpenAI 官方发布稿、API 文档、行业评测 适用场景: 技术文章撰写、产品对比分析、用户指南编写

📋 目录

概述
发布信息
模型变体
核心功能特性
API 功能
性能评测
定价与可用性
应用场景
技术优势
使用建议

概述

产品定位

GPT-5.1 是 OpenAI 于 2025 年 11 月发布的 GPT-5 系列迭代升级版本,主打智能与速度的平衡,专为 AI 智能体 (Agentic) 和编程任务优化。

核心价值主张

动态自适应推理: 根据任务复杂度自动调整思考时间
更快的响应速度: 简单任务速度提升 2-5 倍
更低的 Token 成本: 简单任务 Token 消耗降低 70-88%
更强的编程能力: SWE-bench Verified 达到 76.3%
更自然的对话风格: 更温暖、更具对话性的交互体验

版本命名说明

OpenAI 表示,GPT-5.1 代表在 GPT-5 代际内的有意义的改进 (meaningful improvements),未来 GPT-5 系列的迭代升级将遵循相同的命名模式(如可能的 GPT-5.2、GPT-5.3 等)。

发布信息

发布时间线

日期	事件	覆盖范围
2025-11-12	ChatGPT 产品端发布	付费用户优先,然后逐步向免费用户推出
2025-11-13	API 平台发布	所有付费 API 层级开发者
2025-11-13	GitHub Copilot 集成	Copilot Pro/Pro+/Business/Enterprise 用户

发布形式

ChatGPT 端:

GPT-5.1 Instant (对话模式)
GPT-5.1 Thinking (推理模式)
GPT-5.1 Auto (自动路由)
企业和教育用户有 7 天提前访问开关

API 端:

gpt-5.1 (标准模型)
gpt-5.1-chat-latest (对话优化)
gpt-5.1-codex (长时编程任务)
gpt-5.1-codex-mini (轻量编程任务)

模型变体

GPT-5.1 Instant (即时模式)

定位: ChatGPT 最常用模型,日常对话和快速任务 核心特性:

更温暖的默认语调: 更友好、更具对话性
改进的指令遵循: 更准确地回答用户实际提出的问题
自适应推理: 首次在 Instant 模式引入,自动判断是否需要深度思考
显著性能提升: AIME 2025 和 Codeforces 等数学/编程评测显著改进

上下文窗口: 最高 128K tokens (取决于订阅计划) 使用场景:

日常对话和咨询
快速代码编辑
简单的数据分析
内容创作和修改

GPT-5.1 Thinking (思考模式)

定位: 高级推理模型,处理复杂问题 核心改进:

动态思考时间调整: 简单任务响应速度提升 2 倍,复杂任务思考时间延长 2 倍
更清晰的回答: 减少专业术语,减少未定义术语
更温暖和共情的默认语调: 保持智能的同时更易于理解
Token 效率优化: 在代表性 ChatGPT 任务分布中,10th 百分位任务 Token 减少 88%

上下文窗口: 最高 196K tokens (取决于订阅计划) 使用场景:

复杂的技术问题解答
多步骤逻辑推理
深度代码审查和重构
研究辅助和数据分析

性能对比 (相对 GPT-5 Medium):

任务复杂度百分位	GPT-5.1 (Medium) Token 节省	GPT-5.1 (High) Token 节省
10th (最简单)	-88%	-70%
30th	-79%	-50%
50th	-70%	-28%
70th	-60%	-7%
90th (最复杂)	持平或略增	持平或略增

GPT-5.1 Codex (编程专用模型)

定位: 针对长时运行的 AI 智能体编程任务优化 核心特性:

更审慎的决策: 减少无效操作,推理更高效
更好的任务聚焦: 专注于核心编程目标
更精准的代码变更: 减少不必要的修改
更流畅的 PR 生成: 多文件项目迭代更快

适用场景:

大型代码库重构
复杂的 bug 修复
多文件协同编辑
企业级自动化工作流

性能表现:

SWE-bench Verified (High reasoning): 76.3% (GPT-5: 72.8%)
比 GPT-5 思考时间更长,但准确率更高

GPT-5.1 Codex-Mini (轻量编程模型)

定位: 成本优化的编程模型,性能略有妥协 核心特性:

成本效益: 约为 Codex 的 1/4 价格
使用量倍增: 允许约 4 倍于 Codex 的使用量
性能接近 SOTA: 保持接近最先进的性能水平
相同安全栈: 与 Codex 共享工具访问和安全机制

适用场景:

重复性自动化任务
简单的代码生成
接近速率限制时的备选方案
成本敏感的开发场景

智能降级机制: 当使用量达到 Codex 限制的 90% 时,系统会建议切换到 Codex-Mini

GPT-5.1 Auto (自动路由)

定位: 智能模型选择器,自动为每个查询选择最佳模型 工作原理:

自动分析任务复杂度
在 Instant、Thinking、Codex 间动态路由
用户无需手动选择模型
优化成本和性能平衡

推荐使用: 大多数用户在 ChatGPT 中使用 Auto 模式即可

核心功能特性

1. 自适应推理 (Adaptive Reasoning)

技术原理:

GPT-5.1 重新训练了”如何思考”的方式
简单任务减少思考 Token,直接给出答案
复杂任务增加探索和验证步骤

实际效果:

Balyasny Asset Management: “GPT-5.1 在完整动态评测套件中超越 GPT-4.1 和 GPT-5,同时速度快 2-3 倍”
Pace (AI 保险 BPO): “智能体在 GPT-5.1 上运行速度快 50%,同时在评测中超越 GPT-5 和其他领先模型的准确率”

示例对比:

任务	GPT-5 (Medium)	GPT-5.1 (Medium)
“显示 npm 命令列出全局安装包”	~250 tokens (~10 秒)	~50 tokens (~2 秒)

2. “无推理” 模式 (No Reasoning Mode)

API 参数: reasoning_effort: 'none' 核心价值:

行为类似非推理模型,延迟敏感场景适用
保持 GPT-5.1 的高智能水平
性能提升: 相比 GPT-5 ‘minimal’ 推理模式:
- 并行工具调用更好 (提升端到端任务完成速度)
- 编程任务表现更好
- 指令遵循更准确
- 搜索工具使用更高效
- 支持 Web 搜索 (API 平台)

Sierra 实测: “GPT-5.1 ‘无推理’模式在实际评测中,低延迟工具调用性能比 GPT-5 最小推理模式提升 20%“

3. 推理力度控制 (Reasoning Effort)

可选参数值:

'none': 无推理,最快速度 (GPT-5.1 默认)
'low': 低推理,中等复杂度任务
'medium': 中等推理,平衡性能
'high': 高推理,最高智能和可靠性

使用建议:

延迟敏感工作负载: 使用 'none'
中等复杂度任务: 选择 'low' 或 'medium'
智能和可靠性优先: 使用 'high'

4. 扩展提示缓存 (Extended Prompt Caching)

核心改进:

缓存保留时间: 从几分钟延长至 24 小时
缓存折扣: 缓存输入 Token 价格降低 90%
无额外费用: 缓存写入和存储不收费

API 使用:

{
  "prompt_cache_retention": "24h"
}

适用场景:

多轮对话
长时间编程会话
知识检索工作流
重复查询场景

性能收益:

降低延迟
减少成本
更流畅的长对话体验

5. 个性化定制

基础风格预设 (6 种):

Default (默认): 平衡的风格和语调
Professional (专业): 精炼和专业
Friendly (友好): 温暖和聊天式 (原 Listener)
Candid (坦率): 直接和鼓励性
Quirky (古怪): 好玩和富有想象力
Efficient (高效): 简洁和直白 (原 Robot)

保留预设 (2 种):

Cynical (愤世嫉俗,原 Cynic)
Nerdy (书呆子,原 Nerd)

高级定制选项 (实验性功能):

简洁程度控制
温暖程度调节
可扫描性设置
Emoji 使用频率

实时生效: 设置更改立即应用于所有对话,包括正在进行的会话 主动建议: ChatGPT 可以在对话中主动建议更新偏好设置

API 功能

1. Apply_Patch 工具

功能描述:

自由格式的代码补丁工具
支持创建、更新、删除文件
使用结构化 diff 格式
无需 JSON 转义

工作流程:

模型生成 apply_patch_call 项
开发者应用补丁到文件系统
反馈执行结果
模型迭代优化

API 集成:

{
  "tools": [{"type": "apply_patch"}]
}

优势:

更可靠的代码编辑
支持多步骤编辑工作流
减少 JSON 格式问题
更适合大型代码库操作

2. Shell 工具

功能描述:

允许模型与本地计算机交互
通过受控命令行界面执行命令
开发者控制执行环境

工作流程:

模型生成 shell_call 项(包含 shell 命令)
开发者在本地环境执行命令
通过 shell_call_output 返回执行结果
模型根据结果继续任务

API 集成:

{
  "tools": [{"type": "shell"}]
}

应用价值:

系统检查和诊断
运行实用工具
数据收集和分析
创建简单的计划-执行循环

安全考虑:

开发者完全控制执行
可自定义沙箱环境
审查每个命令后再执行

3. 优先处理 (Priority Processing)

功能: 为 API 客户提供更快的响应速度 性能提升:

GPT-5.1 相比 GPT-5 响应明显更快
优先处理客户体验更佳

适用对象: 所有付费 API 层级

性能评测

编程能力评测

SWE-bench Verified

测试说明: 给定代码仓库和问题描述,模型需生成补丁解决问题

模型	推理力度	思考 Tokens	准确率
GPT-5	minimal	~1,000	62.5%
GPT-5	low	~2,500	66.8%
GPT-5	medium	~7,000	69.7%
GPT-5	high	~12,000	72.8%
GPT-5.1	none	~500	63.2%
GPT-5.1	low	~1,200	68.8%
GPT-5.1	medium	~4,000	71.9%
GPT-5.1	high	~18,000	76.3%

关键洞察:

GPT-5.1 (high) 比 GPT-5 (high) 准确率提升 +3.5%
GPT-5.1 在复杂任务上投入更多思考时间,换取更高准确性
在相同推理力度下,GPT-5.1 Token 使用更高效

推理和数学能力

评测项	GPT-5.1 (high)	GPT-5 (high)	提升
GPQA Diamond (无工具)	88.1%	85.7%	+2.4%
AIME 2025 (无工具)	94.0%	94.6%	-0.6%
FrontierMath (Python 工具)	26.7%	26.3%	+0.4%
MMMU (多模态理解)	85.4%	84.2%	+1.2%

智能体任务评测 (Tau²-bench)

测试说明: 模拟真实客服场景,评估多轮对话和工具使用能力

场景	GPT-5.1 (high)	GPT-5 (high)	提升
Airline (航空客服)	67.0%	62.6%	+4.4%
Telecom* (电信客服)	95.6%	96.7%	-1.1%
Retail (零售客服)	77.9%	81.1%	-3.2%

*注: Telecom 测试中,GPT-5.1 使用了通用提示优化

长上下文能力

评测项	GPT-5.1 (high)	GPT-5 (high)
BrowseComp Long Context 128k	90.0%	90.0%

结论: 长上下文性能保持一致

行业伙伴实测反馈

编程工具公司评价

Augment Code:

“GPT-5.1 在差异编辑基准测试中达到 SOTA,准确率提升 7%,在复杂编程任务中展现卓越可靠性。”

CodeRabbit:

“GPT-5.1 是我们 PR 审查的首选模型。”

Cognition:

“GPT-5.1 在理解你的需求和协作完成任务方面明显更好。”

Factory:

“GPT-5.1 响应明显更快,根据任务调整推理深度,减少过度思考,改善整体开发者体验。”

Warp:

“我们将 GPT-5.1 设为新用户默认模型,它在 GPT-5 系列引入的智能提升基础上,响应速度远超前代。”

JetBrains (Denis Shiryaev, AI DevTools 生态系统负责人):

“GPT-5.1 不只是另一个 LLM,它是真正的智能体化模型,是我测试过的最自然自主的模型。它像你一样写作、编程,轻松遵循复杂指令,在前端任务中表现出色,完美融入现有代码库。你可以在 Responses API 中完全释放其潜力,我们很高兴在 IDE 中提供它。“

企业客户评价

Balyasny Asset Management (资产管理):

“GPT-5.1 在我们完整的动态评测套件中超越 GPT-4.1 和 GPT-5,同时运行速度快 2-3 倍。在重工具使用的推理任务中,GPT-5.1 持续使用约一半的 Token,质量相当或更好。”

Pace (AI 保险 BPO):

“智能体在 GPT-5.1 上运行速度快 50%,同时在评测中准确率超越 GPT-5 和其他领先模型。”

Sierra (客服 AI):

“GPT-5.1 ‘无推理’模式在实际评测中,低延迟工具调用性能比 GPT-5 最小推理提升 20%。“

定价与可用性

API 定价

基础定价 (与 GPT-5 相同):

输入 Token: $1.25 / 百万 tokens
输出 Token: $10 / 百万 tokens
缓存输入 Token: $0.125 / 百万 tokens (90% 折扣)
缓存写入/存储: 免费

Codex 变体定价: 未公开披露,预计略高于基础定价

速率限制 (Rate Limits)

GPT-5 系列速率限制 (已提升):

层级	TPM (Tokens Per Minute)	Batch TPM
Tier 1	500K (原 30K)	1.5M
Tier 2	1M (原 450K)	3M
Tier 3	2M (原 800K)	-
Tier 4	4M (原 2M)	-

Azure OpenAI 限制:

GPT-5 推理模型: 20K TPM, 200 RPM
GPT-5-chat: 50K TPM, 50 RPM

可用性时间表

平台/用户群	可用时间	备注
API 所有付费层级	2025-11-13	立即可用
ChatGPT 付费用户 (Plus/Pro/Go/Business)	2025-11-12 起逐步推出	优先访问
ChatGPT 企业和教育用户	2025-11-12 起 7 天提前访问	默认关闭,可选开启
ChatGPT 免费和未登录用户	付费用户推出后	逐步推出
GitHub Copilot	2025-11-13 公开预览	Pro/Pro+/Business/Enterprise

模型切换期:

GPT-5 (Instant 和 Thinking) 在 ChatGPT 中保留 3 个月
付费订阅用户可在”旧版模型”下拉菜单中访问
3 个月后 GPT-5.1 成为唯一默认模型

API 弃用计划:

OpenAI 暂无弃用 GPT-5 API 的计划
如果决定弃用,会提前通知开发者

APIYI 平台接入

上线时间: 2025-11-14 可用模型:

gpt-5.1 (标准模型)
gpt-5.1-2025-11-13 (时间日期版本)
gpt-5.1-chat-latest (对话优化版)
gpt-5.1-codex (长时编程任务)
gpt-5.1-codex-mini (轻量编程任务)

定价策略:

基础定价: 与 OpenAI 官方价格相同
- 输入 Token: $1.25 / 百万 tokens
- 输出 Token: $10 / 百万 tokens
- 缓存输入 Token: $0.125 / 百万 tokens (90% 折扣)
充值加赠活动: 实际可达 8 折优惠
有效成本:
- 输入 Token: 约 $1.00 / 百万 tokens (加赠后)
- 输出 Token: 约 $8.00 / 百万 tokens (加赠后)
- 缓存输入 Token: 约 $0.10 / 百万 tokens (加赠后)

平台优势:

同步官方: 第一时间上线最新模型,与 OpenAI 官方同步
价格优惠: 充值加赠活动实现 8 折成本
统一接口: OpenAI 兼容接口,无缝迁移
稳定服务: 企业级 API 中转服务,高可用保障
灵活计费: 按需使用,无月费,无最低消费

推荐使用场景:

需要成本优化的开发者和企业
批量调用 GPT-5.1 的 AI 应用
预算有限的创业团队
需要稳定 API 服务的生产环境

技术支持:

完整的模型参数支持 (reasoning_effort, prompt_cache_retention 等)
支持所有 GPT-5.1 新工具 (apply_patch, shell)
兼容 OpenAI SDK 和主流 AI 框架

访问方式:

官网: api.apiyi.com
帮助文档: help.apiyi.com

应用场景

1. AI 编程助手

推荐模型: GPT-5.1 Codex / Codex-Mini 应用方式:

IDE 集成 (如 Cursor、Warp、JetBrains)
GitHub Copilot
代码审查工具 (如 CodeRabbit)
自动化 PR 生成

典型工作流:

使用 Shell 工具检查项目结构
使用 Apply_Patch 工具生成代码变更
多轮迭代优化代码
自动生成测试和文档

成本优化建议:

简单任务使用 Codex-Mini
复杂重构使用 Codex (High reasoning)
使用扩展缓存减少重复上下文成本

2. 智能客服系统

推荐模型: GPT-5.1 Instant (reasoning_effort=‘none’ 或 ‘low’) 应用价值:

低延迟响应,用户体验更好
工具调用性能提升 20% (Sierra 实测)
支持 Web 搜索获取实时信息
个性化语调设置 (Friendly/Professional)

适用行业:

航空客服 (67% 准确率,Tau²-bench)
电信客服 (95.6% 准确率)
零售客服 (77.9% 准确率)
保险理赔 (Pace 案例: 速度提升 50%)

3. 金融和资产管理

推荐模型: GPT-5.1 (Medium/High reasoning) 应用场景:

市场数据分析
投资报告生成
风险评估模型
客户咨询自动化

案例参考: Balyasny Asset Management

速度提升 2-3 倍
Token 使用减少约 50%
准确率超越 GPT-4.1 和 GPT-5

4. 教育和研究

推荐模型: GPT-5.1 Thinking (High reasoning) 应用方向:

复杂问题解答 (GPQA Diamond 88.1%)
数学竞赛辅导 (AIME 2025 94%)
前沿数学研究 (FrontierMath 26.7%)
多模态内容理解 (MMMU 85.4%)

优势:

更清晰的解释,减少专业术语
更温暖和共情的语调
动态调整思考深度

5. 内容创作

推荐模型: GPT-5.1 Instant (reasoning_effort=‘low’) 应用类型:

营销文案撰写
社交媒体内容
博客文章生成
创意头脑风暴

个性化设置建议:

营销: Professional 或 Candid
社交媒体: Quirky 或 Friendly
技术博客: Default 或 Efficient

6. 企业自动化

推荐模型: GPT-5.1 Codex (针对编程流程) / GPT-5.1 Instant (针对业务流程) 应用场景:

RPA (机器人流程自动化)
数据管道构建
报表自动生成
多系统集成

工具组合:

Shell 工具: 系统交互和数据采集
Apply_Patch 工具: 自动化脚本生成和维护
扩展缓存: 降低重复工作流成本

技术优势

相比 GPT-5 的改进

维度	GPT-5	GPT-5.1	提升幅度
简单任务速度	基准	2-5 倍更快	Token 减少 70-88%
复杂任务准确率	SWE-bench 72.8%	SWE-bench 76.3%	+3.5%
对话自然度	标准	更温暖、更自然	主观改进显著
指令遵循	良好	更可靠	定性改进
工具调用	支持	性能提升 20%	Sierra 实测
缓存时长	几分钟	24 小时	300-1400 倍
推理控制	4 档 (minimal/low/medium/high)	5 档 (新增 none)	更灵活

相比其他模型的优势

vs Claude 3.5 Sonnet:

更强的编程能力 (SWE-bench 76.3% vs ~49%)
更丰富的 API 工具 (Shell, Apply_Patch)
更长的缓存时长 (24h vs 5 分钟)

vs Gemini 1.5 Pro:

更高的推理准确率 (GPQA Diamond 88.1%)
更好的智能体工作流支持
更成熟的生态系统 (Cursor, Copilot 集成)

vs GPT-4 Turbo:

代际飞跃,全面性能提升
自适应推理,成本效益更高
更自然的对话风格

使用建议

开发者最佳实践

1. 推理力度选择策略

if (任务类型 == "简单查询" || 需要低延迟):
    使用 reasoning_effort='none'
elif (任务复杂度 == "中等"):
    使用 reasoning_effort='low' 或 'medium'
elif (任务需要高可靠性):
    使用 reasoning_effort='high'

示例:

客服快速响应: 'none'
代码生成: 'low'
代码审查: 'medium'
复杂重构: 'high'

2. 模型变体选择策略

任务类型	推荐模型	理由
日常对话	gpt-5.1-chat-latest	对话优化
快速编程	gpt-5.1 (reasoning_effort=‘low’)	平衡速度和质量
复杂编程项目	gpt-5.1-codex (reasoning_effort=‘high’)	最高准确率
批量自动化	gpt-5.1-codex-mini	成本优化
接近速率限制	自动降级到 codex-mini	系统建议

3. 成本优化技巧

使用扩展缓存:

{
  "model": "gpt-5.1",
  "prompt_cache_retention": "24h",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "长系统提示..."},
    {"role": "user", "content": "用户问题"}
  ]
}

成本节省计算:

缓存命中时输入 Token 成本降低 90%
24 小时内重复查询显著降低成本

多轮对话示例:

第 1 轮: 1000 input tokens × $1.25 =$ 0.00125
第 2-N 轮 (缓存命中): 1000 input tokens × $0.125 =$ 0.000125
节省 90%

4. 工具使用建议

Apply_Patch 工具:

适用于多文件编辑
适用于大型重构
减少 JSON 转义问题

Shell 工具:

适用于系统诊断
适用于数据采集
注意安全沙箱设置

组合使用:

Shell 工具检查项目状态
Apply_Patch 工具生成代码变更
Shell 工具运行测试验证
迭代优化

ChatGPT 用户最佳实践

1. 模型选择建议

大多数用户: 使用 GPT-5.1 Auto,无需手动切换 特定场景:

需要快速响应: 手动选择 GPT-5.1 Instant
复杂推理任务: 手动选择 GPT-5.1 Thinking
编程任务: Auto 会自动路由到合适模型

2. 个性化设置建议

工作场景:

技术文档: Professional 或 Efficient
团队协作: Friendly 或 Default
创意讨论: Quirky 或 Candid

个人场景:

学习辅导: Friendly 或 Default
快速查询: Efficient
情感支持: Friendly 或 Candid

高级定制 (实验性功能):

调整简洁程度: 根据个人阅读习惯
调整 Emoji 使用: 正式场景关闭,轻松场景开启

3. 提示词优化建议

利用改进的指令遵循:

更精确地描述需求
使用明确的格式要求
GPT-5.1 更能准确回答你实际问的问题

示例:

❌ 旧方式: “帮我写个 Python 脚本”
✅ 新方式: “写一个 Python 脚本,读取 CSV 文件,计算每列平均值,输出为 JSON 格式”

API 集成建议

1. 错误处理

try:
    response = openai.chat.completions.create(
        model="gpt-5.1",
        reasoning_effort="low",
        prompt_cache_retention="24h",
        messages=[...]
    )
except openai.RateLimitError:
    # 降级到 codex-mini 或等待
    pass
except openai.APIError as e:
    # 记录错误并重试
    pass

2. 性能监控

关键指标:

延迟 (latency)
Token 使用量 (input/output/cached)
缓存命中率
任务准确率

优化循环:

监控性能指标
调整 reasoning_effort
优化提示词和缓存策略
迭代改进

3. 安全考虑

使用 Shell 工具时:

设置沙箱环境
审查每个命令
限制文件系统访问
记录所有执行历史

使用 Apply_Patch 工具时:

代码审查机制
自动化测试
版本控制集成

技术限制和注意事项

已知限制

AIME 2025 性能轻微下降: 从 94.6% 降至 94.0%,可能需要针对性优化
部分 Tau²-bench 场景下降: Telecom 和 Retail 场景有轻微下降
长上下文性能持平: 128K 上下文测试中未见明显提升
Codex 定价未公开: 成本预估存在不确定性

使用注意事项

逐步推出: 并非所有用户立即可用,需等待推出完成
旧模型保留 3 个月: 如有兼容性问题,可临时切回 GPT-5
API 弃用政策: 虽然暂无弃用计划,但需关注官方公告
速率限制: 高并发场景需注意 TPM 限制,考虑 Tier 升级
缓存策略: 24 小时缓存适合长会话,短时高频场景可能需调整

未来展望

官方路线图提示

迭代升级模式:

GPT-5.1 命名表明后续可能有 GPT-5.2、GPT-5.3 等
增量改进而非代际跨越
保持向后兼容

持续改进方向:

更高的智能和可靠性
更快的响应速度
更好的成本效益
更丰富的工具生态

行业影响预测

AI 编程助手:

IDE 深度集成成为标配
代码审查自动化普及
智能体辅助编程成为主流

企业应用:

RPA 和业务流程自动化加速
客服系统智能化升级
知识管理和检索革新

开发者生态:

更多基于 GPT-5.1 的垂直应用
Agent 框架和工具链成熟
多模型协同工作流兴起

参考资料

官方文档

GPT-5.1: A smarter, more conversational ChatGPT - 产品发布稿
Introducing GPT-5.1 for developers - API 发布稿
GPT-5.1 System Card Addendum - 安全评估
OpenAI API Documentation - API 文档

第三方评测和分析

The Decoder: OpenAI launches GPT-5.1 API with improved coding capabilities
GitHub Blog: GPT-5.1 for GitHub Copilot
Daring Fireball: OpenAI Releases GPT-5.1 with Renamed Personalities

行业评论

Balyasny Asset Management 评测报告
Pace (AI Insurance BPO) 案例研究
Sierra 低延迟工具调用评测
Augment Code 差异编辑基准测试
JetBrains AI DevTools 生态系统评估

版本历史

版本	日期	变更说明
1.0	2025-11-17	初始版本,基于 OpenAI 官方发布稿和网络搜索资料
1.1	2025-11-17	新增 APIYI 平台接入信息,包含模型名称、定价和优惠详情

文档维护说明

更新频率: 每当 OpenAI 发布重大更新时同步更新 数据来源:

OpenAI 官方博客和文档
API 平台更新日志
行业合作伙伴评测报告
第三方技术分析

使用许可: 本知识库文档供 APIYI-Blog 项目内部使用,用于技术文章创作和产品分析

文档结束

产品基础

基础 API

视频 API

图片 API

多模态理解 API

文本 API

​GPT-5.1 知识库文档

​📋 目录

​概述

​产品定位

​核心价值主张

​版本命名说明

​发布信息

​发布时间线

​发布形式

​模型变体

​GPT-5.1 Instant (即时模式)

​GPT-5.1 Thinking (思考模式)

​GPT-5.1 Codex (编程专用模型)

​GPT-5.1 Codex-Mini (轻量编程模型)

​GPT-5.1 Auto (自动路由)

​核心功能特性

​1. 自适应推理 (Adaptive Reasoning)

​2. “无推理” 模式 (No Reasoning Mode)

​3. 推理力度控制 (Reasoning Effort)

​4. 扩展提示缓存 (Extended Prompt Caching)

​5. 个性化定制

​API 功能

​1. Apply_Patch 工具

​2. Shell 工具

​3. 优先处理 (Priority Processing)

​性能评测

​编程能力评测

​SWE-bench Verified

​推理和数学能力

​智能体任务评测 (Tau²-bench)

​长上下文能力

​行业伙伴实测反馈

​编程工具公司评价

​企业客户评价

​定价与可用性

​API 定价

​速率限制 (Rate Limits)

​可用性时间表

​APIYI 平台接入

​应用场景

​1. AI 编程助手

​2. 智能客服系统

​3. 金融和资产管理

​4. 教育和研究

​5. 内容创作

​6. 企业自动化

​技术优势

​相比 GPT-5 的改进

​相比其他模型的优势

​使用建议

​开发者最佳实践

​1. 推理力度选择策略

​2. 模型变体选择策略

​3. 成本优化技巧

​4. 工具使用建议

​ChatGPT 用户最佳实践

​1. 模型选择建议

​2. 个性化设置建议

​3. 提示词优化建议

​API 集成建议

​1. 错误处理

​2. 性能监控

​3. 安全考虑

​技术限制和注意事项

​已知限制

​使用注意事项

​未来展望

​官方路线图提示

​行业影响预测

​参考资料

​官方文档

​第三方评测和分析

​行业评论

​版本历史

GPT-5.1 知识库文档

📋 目录

概述

产品定位

核心价值主张

版本命名说明

发布信息

发布时间线

发布形式

模型变体

GPT-5.1 Instant (即时模式)

GPT-5.1 Thinking (思考模式)

GPT-5.1 Codex (编程专用模型)

GPT-5.1 Codex-Mini (轻量编程模型)

GPT-5.1 Auto (自动路由)

核心功能特性

1. 自适应推理 (Adaptive Reasoning)

2. “无推理” 模式 (No Reasoning Mode)

3. 推理力度控制 (Reasoning Effort)

4. 扩展提示缓存 (Extended Prompt Caching)

5. 个性化定制

API 功能

1. Apply_Patch 工具

2. Shell 工具

3. 优先处理 (Priority Processing)

性能评测

编程能力评测

SWE-bench Verified

推理和数学能力

智能体任务评测 (Tau²-bench)

长上下文能力

行业伙伴实测反馈

编程工具公司评价

企业客户评价

定价与可用性

API 定价

速率限制 (Rate Limits)

可用性时间表

APIYI 平台接入

应用场景

1. AI 编程助手

2. 智能客服系统

3. 金融和资产管理

4. 教育和研究

5. 内容创作

6. 企业自动化

技术优势

相比 GPT-5 的改进

相比其他模型的优势

使用建议

开发者最佳实践

1. 推理力度选择策略

2. 模型变体选择策略

3. 成本优化技巧

4. 工具使用建议

ChatGPT 用户最佳实践

1. 模型选择建议

2. 个性化设置建议

3. 提示词优化建议

API 集成建议

1. 错误处理

2. 性能监控

3. 安全考虑

技术限制和注意事项

已知限制

使用注意事项

未来展望

官方路线图提示

行业影响预测

参考资料

官方文档

第三方评测和分析

行业评论

版本历史

文档维护说明