400K 长上下文
在单次对话中容纳更大输入与更长历史，适合审阅代码库、长文档或多步研究，减少手工分块。
GPT-5.1
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GPT-5.1：可靠聊天、长上下文与生产级工作流
面向稳定对话与可扩展长上下文：400K 上下文窗口、最高 128K 输出，支持 none / low / medium / high 推理档位，并在 LimaxAI 中与 GPT-5.2、GPT-5.4 等模型共用同一工作台。
- 400K 上下文
- 128K 最大输出
- 提示词缓存
- 可调推理
- 工具调用
> context: 400K · output: 128K
// reasoning.effort: medium · stream: on
> cache: prefix hit · cached_tokens: 12.4K
// tools: 3 registered · structured_output: json
核心能力
核心 API 能力（聊天场景）
参考公开 GPT-5.1 产品资料；流式、结构化输出与缓存等行为以 LimaxAI 实际接入为准。
128K 最大输出
一次响应可生成更长报告、实现说明或结构化结果，保持任务连贯性。
提示词缓存（支持时）
对稳定前缀（系统提示、政策、少样本示例）复用缓存，降低重复处理成本；具体以平台是否开启为准。
可调推理强度
在 none、low、medium、high 之间权衡速度、成本与深度，适配规划、编程辅助与决策支持。
函数 / 工具调用
将结构化工具调用路由到你的系统，适合 Agent 与自动化工作流（以聊天内实际能力为准）。
流式输出
逐段返回内容，便于构建响应式对话界面与长回复体验。
GPT 家族
GPT-5.1 与家族型号（定性）
GPT-5.1 偏经济稳定与长上下文聊天；更高阶 Agent 能力请对比 GPT-5.4 / GPT-5.5。
公开资料中的上下文与能力随版本更新；LimaxAI 可用型号以模型列表为准。
| 维度 | GPT-5.1 | GPT-5.2 | GPT-5.4 |
|---|---|---|---|
| 上下文窗口 | 400K | 公开资料更高档 | 约 1.05M |
| 最大输出 | 128K | 128K 级 | 128K |
| 推理档位 | none–high | 随版本 | none–xhigh |
| 定位 | 稳定聊天 · 长上下文 | 能力升级 | Agent · Computer Use |
| 选型建议 | 成本敏感 · 长对话 | 平衡升级 | 前沿 Agent |
应用场景
GPT-5.1 能实现什么
下列场景与公开 GPT-5.1 叙事一致；LimaxAI 以对话产品形态呈现。
海量上下文分析
审查代码库、分析长文档或运行多步研究，在更宽的上下文内保持连贯，减少过度手工分块。
高级推理与规划
面向多步思考任务，用可配置推理强度在速度、成本与深度之间做权衡。
提示词缓存友好工作流
将稳定指令与示例放在提示词前部、动态用户数据放在后部，提高前缀复用与吞吐（平台支持时）。
选型参考
GPT-5.1 vs GPT-5.2（定性）
同家族内快速对照；精确计费以 LimaxAI 价格页为准。
| 维度 | GPT-5.1 | GPT-5.2 |
|---|---|---|
| 主推场景 | 稳定生产聊天 · 400K 上下文 | 更高难任务与公开基准叙事 |
| 上下文 | 400K | 公开资料通常更大 |
| 成本定位 | 家族内偏经济 | 能力更强 · 通常更高 |
| 工具 / 流式 | 支持（以接入为准） | 支持（以接入为准） |
| 何时优先 5.1 | 长对话 · 预算敏感 | 需要更强 frontier 表现时 |
平台价值
为什么在 LimaxAI 里用
无需单独 API 控制台，与站内 GPT 家族及其他前沿模型同一聊天体验。
模型系列一站式切换
在 GPT-5.1、GPT-5.2、GPT-5.4 等条目间切换，用真实任务对比表现与积分消耗。
积分计费透明
按 LimaxAI 公示的聊天积分规则扣减，便于团队内成本对比。
流式对话体验
沿用 LimaxAI 聊天流式管线，适合长回复与迭代调试。
接入步骤
如何开始
三步在 LimaxAI 试用 GPT-5.1。
登录 LimaxAI
注册并打开对话页，在模型列表中选择 GPT-5.1 或名称相近的条目。
发送测试对话
先从小任务开始，再尝试长上下文、工具说明或更高推理档位（若产品内提供）。
迭代并推广
结合价格页与用量记录控制成本，满意后分享给团队。
常见问答
常见问题
GPT-5.1 的上下文窗口有多大？
公开资料为 400,000 token 上下文与最高 128,000 输出 token。LimaxAI 实际可用上限以模型列表与请求限制为准。
提示词缓存如何工作？
在支持缓存的 API 场景中，通常对 ≥1,024 token 且前缀完全匹配的提示词自动启用。LimaxAI 聊天是否暴露缓存字段取决于后端接入，请以实际响应与文档为准。
推理强度（Reasoning Effort）有哪些档位？
公开资料为 none（默认）、low、medium、high。延迟敏感任务用较低档位，多步深度推理用较高档位。
是否支持流式输出与工具调用？
GPT-5.1 在 OpenAI 生态中支持流式、函数调用与结构化输出。LimaxAI 聊天内是否全部开放以当前产品能力为准。
如何提高缓存命中率？
保持前缀完全一致：静态指令与示例放前、动态用户数据放后，工具定义保持稳定。API 场景还可使用 prompt_cache_key 等参数（若供应商支持）。
在 LimaxAI 如何计费？
按所选聊天模型与 LimaxAI 公示的积分规则计费，请以价格页与个人消费明细为准，而非第三方 API 价目表。
在 LimaxAI 对话中试用
用真实任务试一条 GPT-5.1
打开聊天，选择 GPT-5.1，从长文档问答或稳定多轮对话开始验证。