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OpenAI: GPT-5.1
openai/gpt-5.1
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
El catálogo de OpenRouter presenta openai/gpt-5.1 (slug canónico openai/gpt-5.1-20251113) como el lanzamiento de nivel frontera de OpenAI en la serie GPT-5, y afirma que ofrece razonamiento general más sólido, mejor cumplimiento de instrucciones y un estilo conversacional más natural que GPT-5 mediante razonamiento adaptativo. Las capacidades listadas incluyen entradas de texto, imagen y archivo con salida de texto, una ventana de contexto de 400.000 tokens, llamadas a herramientas, salidas estructuradas y esfuerzo de razonamiento ajustable desactivado por defecto. No había una ficha de modelo independiente en este paquete de fuentes.[1]
Puntos fuertes
- Mejoras descritas por el catálogo: la descripción de OpenRouter afirma razonamiento general más sólido, mejor seguimiento de instrucciones y un estilo conversacional más natural frente a GPT-5; es una afirmación del catálogo del proveedor, no una medición propia.[1]
- Amplias entradas y controles listados: el catálogo registra entradas de texto, imagen y archivo, salida de texto, una ventana de contexto de 400.000 tokens, llamadas a herramientas, salidas estructuradas, semillas, control de verbosidad y niveles opcionales de esfuerzo de razonamiento.[1]
- Existen algunas señales medidas: el catálogo incluye entradas de terceros en categorías de design-arena y un índice de codificación para este modelo; las cifras constan en los datos estructurados, no en este texto.[1]
Limitaciones
- La evidencia es solo de catálogo: todos los detalles proceden del listado de OpenRouter y no se incluyó una ficha de modelo independiente, por lo que las mejoras frente a GPT-5 siguen sin verificación.[1]
- La salida listada es solo texto y el corte de conocimiento no se informa; no debe asumirse generación de imágenes ni de archivos.[1]
- Las entradas de benchmarks del catálogo no han sido confirmadas de forma independiente; valide la calidad, el coste y el comportamiento con sus propias cargas de trabajo antes de adoptarlo.[1]
Dónde utilizarlo
- Candidato para aplicaciones agénticas o que usan herramientas, dado el soporte listado de herramientas, salidas estructuradas y esfuerzo de razonamiento configurable; realice primero una prueba piloto con tareas representativas.[1]
- Ajuste plausible para análisis de documentos largos o contenido mixto, ya que el catálogo lista entradas de archivo e imagen y una ventana de contexto amplia; confirme la precisión con su material.[1]
- Cargas de trabajo de asistente generalista donde la adherencia a instrucciones y la calidad conversacional afirmadas podrían ayudar; trate esas afirmaciones como provisionales hasta una prueba independiente.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-5.1Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
GPT-5.1 is the latest frontier-grade model in the GPT-5 series, offering stronger general-purpose reasoning, improved instruction adherence, and a more natural conversational style compared to GPT-5. It uses adaptive reasoning...
Especificaciones
- ID del modelo
- openai/gpt-5.1
- ID canónico
- openai/gpt-5.1-20251113
- Creador
- openai
- Añadido a OpenRouter
- 13.11.2025
- Longitud de contexto
- 400,000
- Modalidad
- text+image+file->text
- Modalidades de entrada
- image, text, file
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $1.25 / salida $10
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado medium · esfuerzos: high, medium, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | BB — siguiente 30% de la cohorte | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado medium · esfuerzos: high, medium, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análisis de documentos | Sin medición | entrada: file |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 49.4 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtasa de victoria 43.7% · posición 112 | 1,044Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttasa de victoria 48.6% · posición 58 | 1,114Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestasa de victoria 53% · posición 79 | 1,161Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 58% · posición 58 | 1,202Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtasa de victoria 55.9% · posición 67 | 1,169Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtasa de victoria 57.4% · posición 53 | 1,141Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttasa de victoria 52.9% · posición 78 | 1,157Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 54% · posición 77 | 1,180Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI | 400,000 | $0.625 | $5 | — | — | — |
| Azure | 400,000 | $1.25 | $10 | — | — | 100% |
| OpenAI | 400,000 | $1.25 | $10 | — | — | 100% |
| Azure | 400,000 | $1.38 | $11 | — | — | — |
| OpenAI | 400,000 | $2.5 | $20 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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