OpenAI 发布 GPT-5.1：为开发者打造的更智能、更高效的 API 模型

概述

2025年11月13日，OpenAI 正式在 API 平台发布了 GPT-5.1，这是 GPT-5 系列的最新模型，旨在平衡智能与速度，广泛应用于代理和编码任务。GPT-5.1 能够根据任务的复杂性动态调整思考时间，从而在简单的日常任务上显著提升速度并减少 token 消耗。此外，该模型还引入了“无推理”模式，适用于不需要深度思考的任务，同时保持 GPT-5.1 的前沿智能。 为了进一步提升效率，OpenAI 推出了扩展提示缓存功能，缓存保留时间最长可达 24 小时，从而以更低成本实现更快的后续问题响应。Priority Processing 客户在使用 GPT-5.1 时还将体验到比 GPT-5 更快的性能。 在编码方面，OpenAI 与 Cursor、Cognition、Augment Code、Factory 和 Warp 等初创公司紧密合作，改进了 GPT-5.1 的编码个性、可操控性和代码质量。总体而言，GPT-5.1 在编码时感觉更直观，并在完成任务时通过面向用户的更新消息进行更有效的沟通。 最后，OpenAI 随 GPT-5.1 推出了两个新工具：apply_patch 工具，用于更可靠地编辑代码；以及 shell 工具，允许模型运行 shell 命令。 GPT-5.1 是 GPT-5 系列的下一个进步，OpenAI 计划继续投资于更智能、更强大的模型，帮助开发者构建可靠的代理工作流。

跨任务的智能推理

自适应推理

为了提升 GPT-5.1 的速度，OpenAI 彻底改革了其训练方式。在简单任务上，GPT-5.1 使用更少的 token 进行思考，从而提供更快的产品体验并降低 token 成本。在需要额外思考的困难任务上，GPT-5.1 保持持久性，探索选项并检查其工作，以最大化可靠性。 Balyasny Asset Management 表示，GPT-5.1“在我们的完整动态评估套件中优于 GPT-4.1 和 GPT-5，同时运行速度比 GPT-5 快 2-3 倍。”他们还指出，在大量工具依赖的推理任务中，GPT-5.1“在相似或更好的质量下，使用的 token 数量始终是领先竞争对手的一半。”类似地，AI 保险 BPO 公司 Pace 也测试了该模型，并表示他们的代理“在 GPT-5.1 上运行速度快 50%，同时在评估中超过了 GPT-5 和其他领先模型的准确性。” GPT-5.1 比 GPT-5 更动态地变化其思考时间。在 ChatGPT 任务的代表性分布中，GPT-5.1 在简单任务上明显更快，即使在高度推理努力下也是如此。 例如，当被问到“显示一个列出全局安装包的 npm 命令”时，GPT-5.1 在 2 秒内回答，而 GPT-5 需要 10 秒。 GPT-5（中等） 花费约 250 个 token（约 10 秒）

npm list -g --depth=0
``` **GPT-5.1（中等）** 花费约 50 个 token（约 2 秒）
```bash
npm ls -g --depth=0

新的“无推理”模式

开发者现在可以通过将 reasoning_effort 设置为 'none' 来使用 GPT-5.1 而不进行推理。这使得模型在延迟敏感场景中表现得像非推理模型，同时保留 GPT-5.1 的高智能性和高效的工具调用性能。与使用 'minimal' 推理的 GPT-5 相比，无推理的 GPT-5.1 在并行工具调用（这本身提高了端到端任务完成速度）、编码任务、指令遵循和使用搜索工具方面表现更好，并且支持 API 平台中的网络搜索。Sierra 表示，在真实世界的评估中，GPT-5.1 的“无推理”模式“相比 GPT-5 最小推理，在低延迟工具调用性能上提升了 20%”。 通过引入 'none' 作为 reasoning_effort 的值，开发者现在在速度、成本和智能之间的平衡上拥有更大的灵活性和控制力。GPT-5.1 默认使用 'none'，这对于延迟敏感的工作负载非常理想。OpenAI 建议开发者在更高复杂性的任务中选择 'low' 或 'medium'，在智能和可靠性比速度更重要时选择 'high'。

扩展提示缓存

扩展缓存通过允许提示在缓存中保持活跃长达 24 小时（而不是当前支持的几分钟）来提高推理效率。更长的保留窗口意味着更多后续请求可以利用缓存上下文，从而降低延迟、减少成本，并为多轮对话、编码会话或知识检索工作流等长时间运行交互提供更流畅的性能。 提示缓存定价保持不变，缓存输入 token 比未缓存 token 便宜 90%，并且不额外收取缓存写入或存储费用。要使用 GPT-5.1 的扩展缓存，请在 Responses 或 Chat Completions API 中添加参数“prompt_cache_retention='24h'”。有关更多详细信息，请参阅提示缓存文档。

编码能力

GPT-5.1 在 GPT-5 的编码能力基础上进行了改进，具有更可操控的编码个性、更少的过度思考、改进的代码质量、更好的面向用户的更新消息（在工具调用序列期间的前言），以及更实用的前端设计——尤其是在低推理努力下。 在简单的编码任务（如快速代码编辑）上，GPT-5.1 的更快速度使得来回迭代更容易。GPT-5.1 在简单任务上的更快速度不会降低困难任务的性能。在 SWE-bench Verified 上，GPT-5.1 甚至比 GPT-5 工作更长时间，达到了 76.3% 的准确率。 在 SWE-bench Verified 中，模型会获得一个代码仓库和问题描述，并必须生成一个补丁来解决问题。标签指示推理努力。准确率是 500 个问题的平均值。所有模型都使用了基于 JSON 的 apply_patch 工具。 OpenAI 从一些编码公司获得了关于 GPT-5.1 的早期反馈。以下是一些印象： Augment Code 称 GPT-5.1“在编码任务上提供了显著更好的结果，特别是在需要上下文理解的问题上。”

总结

GPT-5.1 代表了 OpenAI 在 API 平台上迈出的重要一步，为开发者提供了更智能、更高效的模型，特别是在代理和编码工作流中。通过自适应推理、无推理模式、扩展提示缓存以及改进的编码能力，GPT-5.1 旨在满足从简单到复杂各种任务的需求。OpenAI 计划继续投资于更智能、更强大的模型，以帮助开发者构建可靠的代理工作流。

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