400K 長上下文
在單次對話中容納更大輸入與更長曆史，適合審閱代碼庫、長文檔或多步研究，減少手工分塊。
GPT-5.1
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GPT-5.1：可靠聊天、長上下文與生產級工作流
面向穩定對話與可擴展長上下文：400K 上下文窗口、最高 128K 輸出，支援 none / low / medium / high 推理檔位，並在 LimaxAI 中與 GPT-5.2、GPT-5.4 等模型共用同一工作臺。
- 400K 上下文
- 128K 最大輸出
- 提示詞緩存
- 可調推理
- 工具調用
> 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（聊天場景）
參考公開 GPT-5.1 產品資料；流式、結構化輸出與緩存等行為以 LimaxAI 實際接入為準。
128K 最大輸出
一次響應可生成更長報告、實現說明或結構化結果，保持任務連貫性。
提示詞緩存（支援時）
對穩定前綴（系統提示、政策、少樣本示例）複用緩存，降低重複處理成本；具體以平台是否開啟為準。
可調推理強度
在 none、low、medium、high 之間權衡速度、成本與深度，適配規劃、編程輔助與決策支援。
函數 / 工具調用
將結構化工具調用路由到你的系統，適合 Agent 與自動化工作流（以聊天內實際能力為準）。
流式輸出
逐段返回內容，便於構建響應式對話界面與長回覆體驗。
GPT 家族
GPT-5.1 與家族型號（定性）
GPT-5.1 偏經濟穩定與長上下文聊天；更高階 Agent 能力請對比 GPT-5.4 / GPT-5.5。
公開資料中的上下文與能力隨版本更新；LimaxAI 可用型號以模型列表為準。
| 維度 | GPT-5.1 | GPT-5.2 | GPT-5.4 |
|---|---|---|---|
| 上下文窗口 | 400K | 公開資料更高檔 | 約 1.05M |
| 最大輸出 | 128K | 128K 級 | 128K |
| 推理檔位 | none–high | 隨版本 | none–xhigh |
| 定位 | 穩定聊天 · 長上下文 | 能力升級 | Agent · Computer Use |
| 選型建議 | 成本敏感 · 長對話 | 平衡升級 | 前沿 Agent |
應用場景
GPT-5.1 能實現什麼
下列場景與公開 GPT-5.1 敘事一致；LimaxAI 以對話產品形態呈現。
海量上下文分析
審查代碼庫、分析長文檔或運行多步研究，在更寬的上下文內保持連貫，減少過度手工分塊。
高級推理與規劃
面向多步思考任務，用可配置推理強度在速度、成本與深度之間做權衡。
提示詞緩存友好工作流
將穩定指令與示例放在提示詞前部、動態使用者資料放在後部，提高前綴複用與吞吐（平台支援時）。
選型參考
GPT-5.1 vs GPT-5.2（定性）
同家族內快速對照；精確計費以 LimaxAI 價格頁為準。
| 維度 | GPT-5.1 | GPT-5.2 |
|---|---|---|
| 主推場景 | 穩定生產聊天 · 400K 上下文 | 更高難任務與公開基準敘事 |
| 上下文 | 400K | 公開資料通常更大 |
| 成本定位 | 家族內偏經濟 | 能力更強 · 通常更高 |
| 工具 / 流式 | 支援（以接入為準） | 支援（以接入為準） |
| 何時優先 5.1 | 長對話 · 預算敏感 | 需要更強 frontier 表現時 |
平台價值
為什麼在 LimaxAI 裡用
無需單獨 API 控制檯，與站內 GPT 家族及其他前沿模型同一聊天體驗。
模型系列一站式切換
在 GPT-5.1、GPT-5.2、GPT-5.4 等條目間切換，用真實任務對比表現與積分消耗。
積分計費透明
按 LimaxAI 公示的聊天積分規則扣減，便於團隊內成本對比。
流式對話體驗
沿用 LimaxAI 聊天流式管線，適合長回覆與迭代調試。
接入步驟
如何開始
三步在 LimaxAI 試用 GPT-5.1。
登入 LimaxAI
註冊並打開對話頁，在模型列表中選擇 GPT-5.1 或名稱相近的條目。
發送測試對話
先從小任務開始，再嘗試長上下文、工具說明或更高推理檔位（若產品內提供）。
迭代並推廣
結合價格頁與用量記錄控制成本，滿意後分享給團隊。
常見問答
常見問題
GPT-5.1 的上下文窗口有多大？
公開資料為 400,000 token 上下文與最高 128,000 輸出 token。LimaxAI 實際可用上限以模型列表與請求限制為準。
提示詞緩存如何工作？
在支援緩存的 API 場景中，通常對 ≥1,024 token 且前綴完全匹配的提示詞自動啟用。LimaxAI 聊天是否暴露緩存字段取決於後端接入，請以實際響應與文檔為準。
推理強度（Reasoning Effort）有哪些檔位？
公開資料為 none（預設）、low、medium、high。延遲敏感任務用較低檔位，多步深度推理用較高檔位。
是否支援流式輸出與工具調用？
GPT-5.1 在 OpenAI 生態中支援流式、函數調用與結構化輸出。LimaxAI 聊天內是否全部開放以目前產品能力為準。
如何提高緩存命中率？
保持前綴完全一致：靜態指令與示例放前、動態使用者資料放後，工具定義保持穩定。API 場景還可使用 prompt_cache_key 等參數（若供應商支援）。
在 LimaxAI 如何計費？
按所選聊天模型與 LimaxAI 公示的積分規則計費，請以價格頁與個人消費明細為準，而非第三方 API 價目表。
在 LimaxAI 對話中試用
用真實任務試一條 GPT-5.1
打開聊天，選擇 GPT-5.1，從長文檔問答或穩定多輪對話開始驗證。