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OpenAI: GPT-5.1 (batch)
openai/gpt-5.1:batch
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:batch como una variante por lotes de OpenAI GPT-5.1, asociada al modelo canónico openai/gpt-5.1-20251113. La ficha reporta entradas de texto, imagen y archivos con salida de texto, un contexto de 400.000 tokens, controles opcionales de razonamiento y parámetros de API para herramientas, respuestas estructuradas, semillas, límites de tokens y nivel de detalle. También incluye resultados medidos en categorías de diseño y un índice de programación, mientras que faltan los índices agéntico y de inteligencia. En este paquete de fuentes no había una ficha independiente del modelo.[1]
Puntos fuertes
- La ficha reporta entradas de texto, imágenes y archivos, una combinación amplia para producir respuestas en texto.[1]
- El contexto de 400.000 tokens podría ayudar con documentos largos o prompts con varios archivos; los límites prácticos deben comprobarse con la carga real.[1]
- Los parámetros admitidos incluyen razonamiento opcional y controles de esfuerzo, nivel de detalle, herramientas, salidas estructuradas, formato de respuesta, semillas y límites de tokens.[1]
Limitaciones
- Solo se proporcionó evidencia del catálogo de OpenRouter; no había una ficha independiente, por lo que conviene revisar documentación del proveedor y validar cargas de trabajo antes de usarlo en producción.[1]
- El razonamiento no es obligatorio y aparece desactivado por defecto; el esfuerzo predeterminado listado es medio, por lo que la conducta debe verificarse y no suponerse.[1]
- La evidencia de rendimiento es limitada: OpenRouter informa resultados de Design Arena en varias categorías y un índice de programación, mientras que los campos de índice agéntico e inteligencia están vacíos.[1]
Dónde utilizarlo
- Potencialmente adecuado para trabajos por lotes que convierten colecciones grandes de texto, imágenes o archivos en texto, tras confirmar la semántica del procesamiento y la latencia requerida.[1]
- Candidato para revisión de documentos largos o análisis con varios archivos por el contexto reportado; hay que validar la calidad con entradas representativas.[1]
- Candidato para flujos que requieran llamadas a herramientas o respuestas estructuradas en texto; conviene verificar el comportamiento real del endpoint.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-5.1 (batch)Fuentes 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:batch
- 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 $0.625 / salida $5
- 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 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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