gpt 5.1 chat latestの主な機能

このgptモデルはSystem 2推論をネイティブに統合しています。最終出力を生成する前に、内部の「Chain of Thought」を使用して論理を検証します。これにより、以前のモデルと比較して、物理および数学における誤謬を40%削減できます。reasoning_effortパラメータを使用して、タスクの複雑さやレイテンシ要件に応じて、low、medium、highのいずれかに設定できます。

gpt 5.1 chat latestモデルは、画像と動画のネイティブ取り込みに対応しています。1回のリクエストにつき、最大512MBのファイルまたは1,500枚の個別画像をアップロードできます。動画については、時間的分析のために最大5分間の映像に対応しています。モデルは、PNG、JPEG、WEBP、アニメーションなしのGIF形式を処理できます。精密なタスクでは、高忠実度の視覚理解を維持するため、「original」詳細レベルの使用をおすすめします。

コードベース規模のリファクタリングでは、256kのコンテキストウィンドウを活用してください。このgptモデルは、深い継承関係やファイル間の依存関係に最適化されています。アーキテクチャに関するタスクでは、mediumまたはhighのreasoning_effortを使用することをおすすめします。HumanEvalで94.8%を達成しており、ソフトウェアエンジニアリングにおける現在のSOTAです。大規模なコード生成時の思考フェーズのレイテンシを管理するため、ストリーミング機能を使用してください。

Reasoning_effortはgpt 5.1 chat latest向けの新しいパラメータで、モデルが内部検証に費やす計算量を決定します。「High」にすると難しい論理問題の精度が向上しますが、レイテンシが増加します。速度が優先される一般的な会話には、「Low」の方が適しています。これにより、開発者は推論トークンの高いコストと、即時応答の必要性とのバランスを取ることができます。

はい、最大5分間の動画クリップのネイティブ取り込みに対応しています。モデルは、フレームを個別の画像に前処理することなく、モーショントラッキング、シーンの説明、時間的分析を実行できます。セキュリティ映像の分析やインタラクティブな動画チュートリアルに最適です。ただし、動画処理はトークン化中に生成されるパッチ数に基づいて従量課金されます。

gpt 5.1 chat latestへの移行は簡単です。API呼び出しで既存のモデル文字列を「gpt-5.1-chat-latest」に置き換えてください。ほとんどのパラメータはGPT-4oと後方互換性があります。ただし、新しいreasoning_effort設定でプロンプトをテストし、複雑な複数ステップの計画中も推論の安定性を維持できるよう、temperatureを0.0～0.5に下げることを強くおすすめします。