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Tier B — Production
Fonctionne en :USCréé en :United States
OpenAI

gpt-5.1-2025-11-13

Tier B — Production

Équipe éditoriale Tokonomix·Relu par Mes Kalkan··

GPT-5.1-2025-11-13 est un grand modèle de langage développé par OpenAI, publié en novembre 2025 dans le cadre de la série GPT-5. Ce modèle représente une mise à jour itérative de la gamme phare de modèles de langage d'OpenAI, intégrant des améliorations architecturales et un entraînement sur des données plus récentes par rapport à ses prédécesseurs. Il est conçu pour des tâches de génération de texte à usage général, notamment la compréhension du langage naturel, la création de contenu, les réponses aux questions, la génération de code et les applications conversationnelles. Le modèle dispose de capacités standard de génération de texte avec prise en charge du raisonnement complexe, du dialogue multi-tours et du suivi d'instructions. Bien que la taille exacte de la fenêtre de contexte n'ait pas été divulguée publiquement, il devrait gérer des longueurs d'entrée substantielles conformément aux grands modèles de langage modernes. GPT-5.1 s'appuie sur les fondations établies par la série GPT-5, offrant des performances améliorées sur les benchmarks de raisonnement et une précision factuelle accrue grâce aux mises à jour de la date limite de ses données d'entraînement. Au sein de la gamme de modèles d'OpenAI, GPT-5.1-2025-11-13 se positionne comme une offre de génération actuelle dans la famille GPT-5. L'identifiant de version horodaté indique qu'il s'agit d'un instantané spécifique publié en novembre 2025, reflétant la pratique d'OpenAI de fournir des versions datées pour garantir cohérence et reproductibilité. Ce modèle sert les utilisateurs nécessitant des capacités fiables de modèle de langage à usage général pour des applications de production, la recherche et le développement dans divers domaines.

GPT-5.1-2025-11-13 représente l'évolution naturelle de la série GPT-5 d'OpenAI, avec un accent renforcé sur le raisonnement complexe et la précision factuelle grâce à des données d'entraînement actualisées jusqu'en novembre 2025.

Analyse Tokonomix, décembre 2025
Section 01

Analyse de vitesse

Latence mesurée sur toutes les exécutions de benchmark. P50 (médiane) et P95 (95e percentile) donnent une image réaliste de la vitesse de réponse en charge normale et de pointe.

Latence P50 (médiane)Latence P9597 runs
435228141265972781708-2209-15ms
Section 02

Scores de qualité

Comment ce modèle se situe par rapport au reste du champ sur chaque catégorie de prompts, à partir d'un ajustement par paires sur les mêmes prompts. La note brute du juge figure sous chaque nombre.

75%
Génération de code
moyenne du juge 99
73%
Créatif
moyenne du juge 87
59%
Factuel
moyenne du juge 80
64%
Multilingue
moyenne du juge 99
74%
Raisonnement
moyenne du juge 99

Taux de victoire par catégorie : la fréquence à laquelle ce modèle bat un modèle moyen sur un prompt de cette catégorie. 50% est la moyenne, pas un échec. Ce n'est pas un pourcentage de bonnes réponses.

Section 03

Tarifs

Ce que vous payez par million de tokens en utilisant ce modèle sur Tokonomix, avec une estimation pour une conversation type.

💰
Tarifs API — gpt-5.1-2025-11-13
$1.63 par 1M de tokens d'entrée
$13.00 par 1M de tokens de sortie
≈ $0.0036 par conversation typique (800 tokens)
Prix entrée vs sortie (par 1M de tokens)
par 1M de tokens d'entrée$1.63
par 1M de tokens de sortie$13.00
Section 04

Tokens par seconde

Débit en tokens par seconde, dérivé de la latence P50 mesurée. Plus haut est mieux ; les fluctuations reflètent la charge côté fournisseur.

Débit (tokens / s)341 / avg 292
45574

Estimé à partir de la latence P50 × 200 tokens de sortie — le chiffre absolu dépend de cette hypothèse ; c'est la tendance qui compte.

Section 05

Forces & faiblesses

Basé sur les résultats de benchmarks et les retours communautaires agrégés sur des cas d'usage réels.

Forces

Raisonnement complexe amélioréDialogue multi-tours naturelGénération de contenu polyvalenteGénération de code performantePrécision factuelle accrueSuivi d'instructions précisVersionnage stable pour productionDonnées d'entraînement récentes

Faiblesses

Date limite de connaissances fixéeFenêtre de contexte non divulguéeModalités texte uniquementNiveau tarifaire non transparent
Section 06

Capacités

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputreasoningjson schemaparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 128000
Section 07

Questions fréquentes

OpenAI n'a pas publié officiellement la taille exacte de la fenêtre de contexte pour cette version. Cependant, les modèles de génération GPT-5 sont conçus pour traiter des longueurs d'entrée substantielles conformes aux standards modernes, généralement suffisantes pour la plupart des applications de production.

Pour les équipes recherchant un modèle généraliste fiable avec de solides capacités de raisonnement et une compréhension contextuelle étendue, GPT-5.1 constitue un choix robuste dans l'écosystème actuel des grands modèles de langage.

Évaluation éditoriale Tokonomix
Section 08

Disponibilité

Disponibilité

Pas encore de données

Nous n'avons pas encore enregistré suffisamment d'appels API pour afficher les statistiques de disponibilité de ce modèle. Les données apparaîtront dès que le modèle reçoit du trafic en direct.

Section 09

Verdicts benchmark Tokonomix

⚖️
Endorsed by 2 judges
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
cohere/command-a100/100 · 1 runs
1 correct0 partial0 wrong100% accuracy
claude-sonnet-4-594/100 · 55 runs
51 correct2 partial2 wrong93% accuracy
2026-09-13

Quality dip and major latency regression offset by perfect code performance

This benchmark window reveals a mixed performance profile for GPT-5.1. The model demonstrates exceptional coding capabilities with a perfect 100 score, maintaining the strong performance from the previous window. Reasoning also achieved a perfect 100, suggesting robust logical processing abilities. However, the overall quality score declined from 85.1 to 83.8, driven primarily by a significant drop in factual accuracy to just 52 points. This represents a concerning regression in knowledge retrieval and factual correctness that users should be aware of when deploying the model for information-intensive tasks. The most notable change is a 72% increase in latency, with the median response time jumping from 1779ms to 3054ms. This substantial slowdown may impact user experience in latency-sensitive applications. The previous window showed strong creative and multilingual performance, but these categories were not evaluated in the current testing cycle, making direct comparison impossible. Users should expect excellent performance for programming and logical reasoning tasks, but exercise caution with factual queries and be prepared for slower response times compared to the previous release.

Qualité

83.8

Latence p50

3,054 ms

Exécutions de test

5

Perfect coding score achieved Reasoning capabilities at maximum Factual accuracy dropped to 52 Latency increased 72 percent
Section 10

Profil complet du modèle

gpt-5.1-2025-11-13 — illustration 1
gpt-5.1-2025-11-13 : le gel GPT-5.1 de novembre 2025

gpt-5.1-2025-11-13 est l'instantané daté de novembre 2025 de la gamme GPT-5.1 d'OpenAI. Il s'agit du gel de l'alias glissant gpt-5.1 dans son état à la date de sortie de la 5.1, figé pour les déploiements en production qui souhaitent s'aligner sur un comportement spécifique.

Pour les équipes qui ont mené l'évaluation 5.1, validé leurs charges de production contre le comportement du jour du lancement, et qui veulent conserver ce comportement exact pendant qu'OpenAI continue de livrer des affinements via l'alias glissant — c'est l'instantané à épingler.

Ce que représente cet instantané

La version de novembre 2025 constitue le gel initial de GPT-5.1. À cette date, le modèle disposait de :

  • L'ensemble complet des affinements 5.1 par rapport à 5.0 — meilleure conformité aux schémas JSON, comportement d'utilisation d'outils plus rigoureux, variance réduite sur les prompts de cas limites, posture de refus affinée.
  • La fenêtre de contexte et le profil d'attention de la gamme 5.1 tels qu'ils étaient au lancement.
  • Le comportement d'entrée visuelle calibré selon les standards de la gamme 5.1.

Ce qu'il ne possède pas, par rapport à ce qui s'est accumulé dans l'alias glissant gpt-5.1 depuis :

  • Les affinements intra-version qu'OpenAI a livrés depuis le lancement — petites améliorations de précision, ajustements supplémentaires des refus, optimisations de latence.
  • La compatibilité avec les fonctionnalités d'API plus récentes qui ont pu être ajoutées après la date de l'instantané.

Pour un déploiement en production qui a été validé contre le comportement de lancement de novembre 2025, ces mises à jour intra-version sont précisément les changements contre lesquels l'épinglage vous protège. Ce sont des améliorations en moyenne ; elles peuvent constituer des régressions sur les cas limites spécifiques autour desquels votre évaluation a été calibrée.

Pourquoi épingler une version 5.1 datée a du sens

L'argument en faveur de l'épinglage de l'instantané daté GPT-5.1 plutôt que de l'exécution sur l'alias glissant est l'argument classique de stabilité en production :

  • Les changements de comportement entre les mises à jour intra-version peuvent casser des modèles de prompts qui ont été calibrés selon des particularités spécifiques.
  • Les évolutions de conformité aux schémas peuvent modifier les résultats de parsing en aval même lorsque le comportement principal reste inchangé.
  • Les évolutions de la posture de refus peuvent produire des messages de refus dans des scénarios qui fonctionnaient auparavant, et inversement.
  • Les audits de conformité exigent souvent un épinglage explicite à l'instantané plutôt qu'un usage d'alias glissant.

Le coût, c'est de renoncer aux améliorations intra-version. Le bénéfice, c'est un comportement de production prévisible. Pour les produits livrés disposant d'utilisateurs établis, l'arbitrage vaut généralement la peine d'être pris.

La question de la migration

Pour les instantanés datés de gammes de modèles matures, la question de la migration se divise en deux directions : vers l'avant à l'intérieur de la version (vers ce que l'alias glissant a accumulé) et vers l'avant à travers les versions (vers GPT-5.2 ou ce qu'OpenAI a publié ensuite).

La migration intra-version est généralement la voie la moins risquée. La même gamme de modèles, le même comportement général, avec les affinements intra-version accumulés. Revalidez votre suite d'évaluation, migrez lorsque les mises à jour intra-version l'emportent de manière démontrable.

La migration inter-versions constitue le changement plus important. GPT-5.2 possède son propre comportement caractéristique qui diffère de 5.1 d'une manière qui va au-delà de la dérive intra-version. La revalidation est plus lourde et la cible de migration est mouvante tant que la gamme 5.2 elle-même ne dispose pas d'instantanés datés à épingler.

Là où il pèche

Mêmes contraintes que le reste de la gamme GPT-5.

Niveau de coût. Les déclinaisons mini et nano sont le bon choix pour les charges où le dimensionnement frontière est surdimensionné.

Latence. La latence de niveau frontière est plus élevée que celle des déclinaisons plus petites.

Pas d'audio, de voix temps réel ni de vidéo. Utilisez les endpoints spécialisés.

Déploiement auto-hébergé indisponible.

Charges à forte génération de code où les variantes codex constituent le meilleur choix.

Quand épingler exactement cet instantané

Choisissez gpt-5.1-2025-11-13 lorsque :

  • Vous avez livré un produit en production sur le comportement de lancement GPT-5.1 de novembre 2025 et devez le maintenir stable.
  • Une exigence de conformité impose l'épinglage de la version du modèle au niveau de l'instantané.
  • Vous êtes en pleine évaluation de mises à jour intra-version ou de GPT-5.2 et avez besoin d'une base de production stable pendant l'évaluation.

Évitez-le lorsque :

  • Vous démarrez à zéro — l'alias glissant gpt-5.1 ou gpt-5.1-chat-latest constitue le défaut plus pragmatique pour le développement actif.
  • Les mises à jour intra-version l'ont emporté de manière démontrable lors de votre évaluation.
  • La version 5.2 a remporté l'évaluation face à 5.1 sur les dimensions qui comptent pour votre produit.
  • Un autre modèle du catalogue est mieux adapté à la charge — mini/nano pour le niveau de coût, codex pour le code, déclinaisons audio pour la voix.

Alternatives à comparer

L'alias glissant gpt-5.1 lorsque vous voulez les mises à jour intra-version sans gérer la migration. gpt-5.1-chat-latest pour les cas d'usage conversationnels optimisés contre l'étiquette glissante. gpt-5.2 lorsque l'évaluation de la version plus récente l'a emporté. Les déclinaisons mini et nano pour les charges sensibles au coût. Les variantes codex pour les travaux à forte composante de code.

Notes de déploiement

API Chat Completions standard. L'épinglage de l'instantané est purement un choix de nom de modèle ; la surface d'API, le comportement d'entrée visuelle, la gestion des sorties structurées et l'ergonomie d'utilisation des outils sont inchangés par rapport à leur état le jour du lancement de la 5.1.

Facturation des tokens aux tarifs de niveau frontière GPT-5. L'épinglage de l'instantané ne modifie pas la structure de coût par rapport à l'alias glissant.

La lecture pragmatique. Il s'agit du gel de novembre 2025 de GPT-5.1. Épinglez-le lorsque votre produit en production a été validé contre le comportement de lancement et que la stabilité au niveau de l'instantané importe. Migrez intra-version ou inter-versions lorsque votre propre évaluation indique que l'étape suivante constitue le bon mouvement. Comparez face aux alternatives sur /live-test avant de vous engager.

Dernière revue technique : 2026-05-22 — Tokonomix.ai

gpt-5.1-2025-11-13 — illustration 2gpt-5.1-2025-11-13 — illustration 3
Dernier test automatisé
15 sept. 2026 · 02:05 UTC · Benchmark de vitesse
Latence P50
587 ms
Latence P95
715 ms
Erreurs
0 / 6 exécutions
Dernière revue par Équipe Tokonomix·26 mai 2026