OpenAI

GPT-5.1 (2025-11-13)

Type
génération d'images
Contexte
272K tokens
Sortie maximale
33K
Sortie le
13 novembre 2025
Chaîne pour l'API
openai/gpt-5.1-2025-11-13

Prix par fournisseur

Fournisseur Entrée, $ par 1M Sortie, $ par 1M Dans nos données depuis
Microsoft Foundry $1,25 $10 31 juil. 2026
NanoGPT $1,25 $10 31 juil. 2026
OpenAI $1,25 $10 31 juil. 2026

Seul le tarif de base et uniquement les prix au token sont affichés. Les tarifs par lots, réduits ou mis en cache, ainsi que les prix par image ou par seconde de vidéo, n'entrent pas dans ce tableau : ils ne peuvent pas figurer dans la même colonne qu'un prix par million de tokens.

La date de la dernière colonne est le jour où ce prix est entré pour la première fois dans notre collecte. Le prix peut être plus ancien : avant ce jour, nous ne l'enregistrions tout simplement pas. Il n'a pas changé depuis — sinon une nouvelle ligne avec une nouvelle date figurerait à sa place.

Résultats des mesures

Jeu de tâches Résultat Conditions d'exécution Mesuré par
Mock AIME 2024–2025 — problèmes d'olympiade 88,6 % effort : low · avec un harnais ajusté Epoch evaluations
GPQA Diamond — questions de niveau doctorat 83,5 % effort : medium · avec un harnais ajusté Epoch evaluations
ARC-AGI — généralisation à des motifs inédits 72,8 % effort : high · avec un harnais ajusté ARC Prize Leaderboard
SWE-bench Verified — correction de bugs dans des dépôts 67,98 % effort : high · avec un harnais ajusté Epoch evaluations
WeirdML — tâches d'apprentissage automatique inhabituelles 60,77 % effort : high WeirdML Leaderboard
SimpleQA Verified — exactitude factuelle 48,9 % effort : high Epoch evaluations
Terminal-Bench — travail en ligne de commande 47,6 % · avec un harnais ajusté Terminal-Bench v2 Leaderboard
SimpleBench — questions pièges 43,84 % effort : high SimpleBench Leaderboard
DeepResearch Bench — recherche approfondie 42,79 % effort : low https://drb.futuresearch.ai/#drb auto-déclaré
Problèmes d'échecs 28,45 % effort : high Epoch evaluations
Humanity’s Last Exam — questions d'expert 19,83 %
ARC-AGI-2 17,64 % effort : high
APEX-Agents 17,5 % effort : high
GSO-Bench — optimisation de code 13,73 % https://gso-bench.github.io/index.html
CritPt — problèmes de physique 4,86 %