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GPT-5.1

GPT-5.1 ist das fortschrittliche reasoning-flagship von OpenAI mit adaptivem Denken, nativer Multimodalität und state-of-the-art Leistung in Mathematik und...

openai logoopenaiGPT-512. November 2025
Kontext
400KToken
Max. Ausgabe
128KToken
Eingabepreis
$1.25/ 1M
Ausgabepreis
$10.00/ 1M
Modalität:TextImage
Fähigkeiten:VisionToolsStreamingLogik
Benchmarks
GPQA
88.1%
GPQA: Wissenschafts-Q&A auf Hochschulniveau. Ein anspruchsvoller Benchmark mit 448 Multiple-Choice-Fragen in Biologie, Physik und Chemie, erstellt von Fachexperten. Doktoranden erreichen nur 65-74% Genauigkeit, während Laien selbst mit unbegrenztem Webzugang nur 34% schaffen (daher 'Google-sicher'). GPT-5.1 erreichte 88.1% bei diesem Benchmark.
HLE
32.5%
HLE: Expertenwissen-Reasoning. Testet die Fähigkeit eines Modells, Expertenwissen in spezialisierten Bereichen zu demonstrieren. Bewertet tiefes Verständnis komplexer Themen, die professionelles Wissen erfordern. GPT-5.1 erreichte 32.5% bei diesem Benchmark.
MMLU
90.2%
MMLU: Massives Multitask-Sprachverständnis. Ein umfassender Benchmark mit 16.000 Multiple-Choice-Fragen zu 57 akademischen Fächern wie Mathematik, Philosophie, Jura und Medizin. Testet breites Wissen und Reasoning-Fähigkeiten. GPT-5.1 erreichte 90.2% bei diesem Benchmark.
MMLU Pro
81%
MMLU Pro: MMLU Professional Edition. Eine erweiterte Version von MMLU mit 12.032 Fragen im schwereren 10-Optionen-Format. Umfasst Mathematik, Physik, Chemie, Jura, Ingenieurwesen, Wirtschaft, Gesundheit, Psychologie, Business, Biologie, Philosophie und Informatik. GPT-5.1 erreichte 81% bei diesem Benchmark.
SimpleQA
52%
SimpleQA: Faktische Genauigkeits-Benchmark. Testet die Fähigkeit eines Modells, akkurate, faktische Antworten auf einfache Fragen zu geben. Misst Zuverlässigkeit und reduziert Halluzinationen bei Wissensabruf. GPT-5.1 erreichte 52% bei diesem Benchmark.
IFEval
91%
IFEval: Anweisungsbefolgungs-Evaluation. Misst, wie gut ein Modell spezifische Anweisungen und Einschränkungen befolgt. Testet die Fähigkeit, Formatierungsregeln, Längenbegrenzungen und andere explizite Anforderungen einzuhalten. GPT-5.1 erreichte 91% bei diesem Benchmark.
AIME 2025
94%
AIME 2025: Amerikanische Mathematik-Olympiade. Wettbewerbsmathematik-Aufgaben aus der renommierten AIME-Prüfung für talentierte Oberstufenschüler. Testet fortgeschrittenes mathematisches Problemlösen, das abstraktes Denken erfordert. GPT-5.1 erreichte 94% bei diesem Benchmark.
MATH
91%
MATH: Mathematisches Problemlösen. Ein umfassender Mathematik-Benchmark für Problemlösung in Algebra, Geometrie, Analysis und anderen mathematischen Bereichen. Erfordert mehrstufiges Reasoning und formales mathematisches Wissen. GPT-5.1 erreichte 91% bei diesem Benchmark.
GSM8k
98.5%
GSM8k: Grundschul-Mathematik 8K. 8.500 Mathematik-Textaufgaben auf Grundschulniveau, die mehrstufiges Reasoning erfordern. Testet grundlegende Arithmetik und logisches Denken durch Alltagsszenarien. GPT-5.1 erreichte 98.5% bei diesem Benchmark.
MGSM
95%
MGSM: Mehrsprachige Grundschul-Mathematik. Der GSM8k-Benchmark übersetzt in 10 Sprachen inkl. Spanisch, Französisch, Deutsch, Russisch, Chinesisch und Japanisch. Testet mathematisches Reasoning in verschiedenen Sprachen. GPT-5.1 erreichte 95% bei diesem Benchmark.
MathVista
75%
MathVista: Mathematisches visuelles Reasoning. Testet die Fähigkeit, mathematische Probleme mit visuellen Elementen wie Diagrammen, Graphen, Geometriefiguren und wissenschaftlichen Abbildungen zu lösen. GPT-5.1 erreichte 75% bei diesem Benchmark.
SWE-Bench
76.3%
SWE-Bench: Software-Engineering-Benchmark. KI-Modelle versuchen, echte GitHub-Issues in Open-Source-Python-Projekten zu lösen, mit menschlicher Verifizierung. Testet praktische Software-Engineering-Fähigkeiten. Top-Modelle stiegen von 4,4% (2023) auf über 70% (2024). GPT-5.1 erreichte 76.3% bei diesem Benchmark.
HumanEval
92.5%
HumanEval: Python-Programmieraufgaben. 164 handgeschriebene Programmieraufgaben, bei denen Modelle korrekte Python-Funktionsimplementierungen generieren müssen. Jede Lösung wird durch Unit-Tests verifiziert. Top-Modelle erreichen heute 90%+. GPT-5.1 erreichte 92.5% bei diesem Benchmark.
LiveCodeBench
74%
LiveCodeBench: Live-Coding-Benchmark. Testet Programmierfähigkeiten mit kontinuierlich aktualisierten, realen Programmieraufgaben. Anders als statische Benchmarks verwendet er frische Aufgaben, um Datenkontamination zu verhindern. GPT-5.1 erreichte 74% bei diesem Benchmark.
MMMU
85.4%
MMMU: Multimodales Verständnis. Massive Multi-Disziplin Multimodales Verständnis Benchmark, der Vision-Sprach-Modelle bei Hochschulaufgaben in 30 Fächern testet, die sowohl Bildverständnis als auch Expertenwissen erfordern. GPT-5.1 erreichte 85.4% bei diesem Benchmark.
MMMU Pro
62%
MMMU Pro: MMMU Professional Edition. Erweiterte Version von MMMU mit anspruchsvolleren Fragen und strengerer Bewertung. Testet fortgeschrittenes multimodales Reasoning auf professionellem und Expertenniveau. GPT-5.1 erreichte 62% bei diesem Benchmark.
ChartQA
89%
ChartQA: Diagramm-Fragebeantwortung. Testet die Fähigkeit, Informationen in Diagrammen und Graphen zu verstehen und zu analysieren. Erfordert Datenextraktion, Wertevergleiche und Berechnungen aus visuellen Darstellungen. GPT-5.1 erreichte 89% bei diesem Benchmark.
DocVQA
93%
DocVQA: Dokument-Visuelle Q&A. Dokument Visual Question Answering Benchmark, der die Fähigkeit testet, Informationen aus Dokumentbildern inkl. Formularen, Berichten und gescanntem Text zu extrahieren und zu analysieren. GPT-5.1 erreichte 93% bei diesem Benchmark.
Terminal-Bench
58%
Terminal-Bench: Terminal/CLI-Aufgaben. Testet die Fähigkeit, Kommandozeilen-Operationen auszuführen, Shell-Skripte zu schreiben und in Terminal-Umgebungen zu navigieren. Misst praktische Systemadministrations- und Entwickler-Workflow-Fähigkeiten. GPT-5.1 erreichte 58% bei diesem Benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstraktion & Reasoning. Abstraction and Reasoning Corpus für AGI - testet fluide Intelligenz durch neuartige Mustererkennungs-Puzzles. Jede Aufgabe erfordert das Entdecken der zugrundeliegenden Regel aus Beispielen und misst allgemeine Reasoning-Fähigkeit statt Auswendiglernen. GPT-5.1 erreichte 12% bei diesem Benchmark.

Über GPT-5.1

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von GPT-5.1.

Reasoning-Architektur

GPT-5.1 verfügt über eine System 2-Thinking-Architektur. Dies ermöglicht es dem model, seine Verarbeitungszeit an die Komplexität der Abfrage anzupassen. Bei mathematischen Beweisen wendet es tiefe logische Schlussfolgerungen an, während bei einfachen Konversationsaufgaben eine geringe latency beibehalten wird. Das adaptive reasoning-System stellt sicher, dass Rechenleistung dort eingesetzt wird, wo sie den größten Mehrwert bietet.

Multimodale Leistung

Das model nutzt ein Omni-multimodal-Framework für Text- und vision-Inputs. Es bietet eine um 84 % geringere latency bei Aufgaben zur Dokumentenextraktion in Unternehmen im Vergleich zu seinem Vorgänger. Eine verbesserte Speicherfähigkeit stellt sicher, dass der Kontext über lange agentic Workflows hinweg erhalten bleibt, was es für groß angelegte Software-Engineering-Projekte geeignet macht.

Personalisierungssysteme

Eine neue Engine ermöglicht die Steuerung von Tonfall und Merkmalen. Nutzer können das model so konfigurieren, dass es durch explizite Systemanweisungen professionell, zwanglos oder ausdrucksstark ist. Diese Eigenschaften ermöglichen es Entwicklern, Bots einzusetzen, die besser zu spezifischen Markenidentitäten und Nutzerpräferenzen passen, ohne umfangreiches few-shot-prompting.

GPT-5.1

Anwendungsfälle für GPT-5.1

Entdecken Sie die verschiedenen Möglichkeiten, GPT-5.1 für großartige Ergebnisse zu nutzen.

Agentic Software Engineering

Das model automatisiert komplexe Refactorings in großen Codebasen mithilfe von hochpräzisem reasoning.

Forschung auf PhD-Niveau

Es löst komplizierte Probleme in Biologie und Physik, die verifizierte, mehrstufige Schlussfolgerungen erfordern.

Unternehmensdokumentenanalyse

Das System extrahiert strukturierte Daten aus riesigen Mengen tabellarischer Dokumente mit hoher visueller Präzision.

Personalisierter Kundensupport

Entwickler setzen Bots mit spezifischen Markenattributen ein, z. B. skurril oder professionell, um der Stimmung der Nutzer zu entsprechen.

Mathematische Problemlösung

Das model nutzt seine AIME-Ergebnisse von 99,6 %, um Beweise zu verifizieren und Studenten in fortgeschrittener Mathematik zu unterrichten.

Vision-basierte Business Intelligence

Es analysiert komplexe Diagramme und Finanzberichte, um Zusammenfassungen für Führungskräfte mit visuellem Kontext zu erstellen.

Stärken

Einschränkungen

Elite mathematisches Reasoning: Das model erreichte 99,6 % bei AIME 2025 und übertrifft damit fast alle bisherigen wettbewerbsfähigen models.
Hohe Output-Latency: Aufwendiges reasoning kann die Antwortzeiten bei komplexen Abfragen auf über 20 Sekunden verlängern.
Adaptive Verarbeitung: Die dynamische Skalierung der Rechenleistung reduziert die latency bei einfachen Unternehmensdokument-Aufgaben um 84 %.
Kein natives Audio: Es fehlen die eingebauten Speech-to-Speech-Funktionen, die bei Konkurrenten wie Gemini 2.0 zu finden sind.
Verbesserte Persönlichkeitskontrolle: Die native Tonfall-Steuerung lässt Interaktionen wärmer und menschlicher wirken als beim ursprünglichen GPT-5.
Output-Preise: Bei 10 $ pro Million tokens sind die Kosten für langformige reasoning-Outputs deutlich höher als bei Sofort-models.
Großskaliger Kontext: Ein 400.000 token window in Kombination mit 24-Stunden-Caching ermöglicht massive agentic Workflows.
Anhaltende stilistische Eigenheiten: Nutzer berichten, dass das model trotz expliziter Gedächtnisanweisungen immer noch Schwierigkeiten hat, bestimmte Zeichensetzungsmuster zu vermeiden.

API-Schnellstart

openai/gpt-5.1

Dokumentation anzeigen
openai SDK
import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI();

const response = await openai.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.1",
  messages: [{ role: "user", content: "Analyze the security of this smart contract." }],
  reasoning_effort: "high",
});

console.log(response.choices[0].message.content);

Installieren Sie das SDK und beginnen Sie in wenigen Minuten mit API-Aufrufen.

Was die Leute über GPT-5.1 sagen

Sehen Sie, was die Community über GPT-5.1 denkt

GPT-5.1 etc. in Codex ist immer noch der beste Reviewer für Planungs- und Code-Review-Aufgaben.
darrenjr
twitter
Unsere Auswertungen ergaben, dass GPT-5 bei komplexem reasoning bis zu 190 % besser abschnitt als andere führende models.
CodeRabbit
twitter
GPT-5.1 ist besser auf die Schwierigkeit von prompts abgestimmt und verbraucht bei einfachen Inputs viel weniger tokens.
Tech Titans
facebook
Bei diesem Release dreht sich alles um die Persönlichkeit und darum, ChatGPT weniger klinisch und steril wirken zu lassen.
Theo
youtube
Das 400k context window ist ein Lebensretter für unsere gesamte Repo-Analyse.
RedditUser99
reddit
Dass es immer noch kein natives Audio gibt, ist schade, aber die Fortschritte beim reasoning sind real.
HackerNewsGuy
hackernews

Videos über GPT-5.1

Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über GPT-5.1

GPT 5.1 ist da. Es ist schneller. Es ist genauer. Es ist gesprächiger.

Zum ersten Mal kann GPT 5.1 Instant adaptives reasoning nutzen, um zu entscheiden, wann es nachdenken muss.

Die Logik hier ist deutlich besser als beim Standard-GPT 5-model.

Es schafft es, einen wärmeren Ton beizubehalten, als wir es in den vorherigen Preview-Versionen gesehen haben.

Wenn Sie Entwickler sind, wird Ihnen das erweiterte Prompt Caching eine Menge Geld sparen.

Es ist noch personalisierbarer als je zuvor.

Der Ton klingt viel natürlicher... 5.1 ist viel besser für Energie.

Mir ist aufgefallen, dass es bei komplexen Workflow-Schritten nicht mehr so oft halluziniert.

Die Geschwindigkeit des Instant-Modus ist fast äquivalent zu GPT 4o mini, aber mit mehr Intelligenz.

Personalisierungsfunktionen bedeuten, dass man ihm tatsächlich sagen kann, es soll aufhören, so formell zu sein.

Dies ist wahrscheinlich eines der entspanntesten iterativen Updates für ein Frontier-model.

Es produzierte ein erfolgreiches Ergebnis für ein Autoscooter-Spiel im Vergleich zum Denken von GPT-5.

Die vision-Verarbeitung bei handschriftlichen Dokumenten ist merklich schärfer.

Ich denke, der Toggle für den reasoning effort ist das beste Feature zur Verwaltung der API-Kosten.

Es fühlt sich endlich wie ein model an, mit dem man sprechen kann, ohne dass es wie ein Lehrbuch klingt.

Mehr als nur Prompts

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Pro-Tipps für GPT-5.1

Expertentipps, um das Beste aus GPT-5.1 herauszuholen.

Reasoning Effort anpassen

Verwenden Sie den reasoning_effort-parameter, um den Thinking-Level für Mathematik auf 'high' zu setzen, aber für einfache Chats auf 'none', um latency zu sparen.

Großes Context Window nutzen

Nutzen Sie das 400k context window für komplette Projektordner, da das model Informationen in langen prompts gut behält.

Tonfall-Steuerung

Aktivieren Sie Tonfall-Merkmale in Ihren Systemanweisungen, damit das model weniger klinisch und eher wie ein Teamkollege klingt.

Prompt Caching

Nutzen Sie das 24-Stunden-Prompt-Caching, um Kosten zu senken, wenn wiederkehrende agentic Loops auf derselben Codebasis ausgeführt werden.

Erfahrungsberichte

Was Unsere Nutzer Sagen

Schliessen Sie sich Tausenden zufriedener Nutzer an, die ihren Workflow transformiert haben

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

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Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

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Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

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Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

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Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

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Sarah Chen

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David Park

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Häufig gestellte Fragen zu GPT-5.1

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