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gpt-5.1 API 国内调用与价格(2026)

云雾API 运营团队 · 数据来自站内实时价目 · 更新于 2026-08-25
模型类型对话 · 识图 · 工具
计费方式按量(tokens)
官方基准(输入)$1.25/1M
本站最低参考(输入)$0.0529/1M
相当于官方约 0.4 折
可选渠道档位15 档
站内累计调用78 万 次

参考价按当前渠道倍率折算、含服务费,实际以定价页实时显示为准;不同档位的渠道来源与稳定性不同,高稳定需求建议选官转档位(逆向与官转的区别)。数据更新于 2026-08-25。

2025 年 11 月,OpenAI 发布了 gpt-5.1。这次升级与其说是能力堆料,不如说是一次「体验修复」:GPT-5 发布后被吐槽最多的两件事——说话生硬、简单问题也要长考——在 5.1 上都有针对性调整。

最核心的改动是自适应推理(adaptive reasoning)。GPT-5 时代,推理深度更多依赖调用方手动指定;gpt-5.1 会自己判断:简单问题几乎不花思考 token,直接给答案;真正的难题才自动加深推理。对开发者来说,这意味着混合难度的业务不用再自己写路由逻辑,延迟和成本自动跟着问题难度走。

第二个改动是对话风格。5.1 的回答明显更自然、更有温度,少了 GPT-5 那种公文腔,做面向终端用户的对话产品时区别尤其明显。

在云雾API 上,gpt-5.1 同时提供 openai(chat/completions)与 openai-response 两种端点,新老客户端都能接;15 个渠道档位,多档渠道可选,详见下方价格表。站内累计调用量已超过 78 万次。

上下文窗口400K tokens(输入 272K / 输出 128K)

价格详情

价目输入 /1M tokens输出 /1M tokens相当于官方
官方基准价$1.25$10.00—
本站最低参考价$0.0529$0.423约 0.4 折

该模型支持提示词缓存,缓存命中部分按输入价约 10% 计费,长系统提示词场景可显著降本。

同系列模型价格对比

模型本站最低参考(输入)相当于官方
gpt-4o$0.296/1M约 1.2 折
gpt-4o-mini$0.0178/1M约 1.2 折
gpt-4.1$0.237/1M约 1.2 折
gpt-4.1-mini$0.0474/1M约 1.2 折
gpt-5$0.0529/1M约 0.4 折
gpt-5-mini$0.0106/1M约 0.4 折
gpt-5-nano$0.0025/1M约 0.5 折
gpt-5.2$0.074/1M约 0.4 折

适用场景

gpt-5.1 适合的场景,基本都和「混合难度」或「用户体验」相关:

接入代码(OpenAI 兼容)

任何 OpenAI SDK 只改 base_url 一行即可切换到中转接口,模型名填 gpt-5.1:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-你的令牌",
    base_url="https://v2.cloudmist.cloud/v1"
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.1",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)
print(resp.choices[0].message.content)

curl、Node.js 及更多客户端写法见 base_url 配置详解。

选型与接入建议

在 GPT-5 全家桶里给 gpt-5.1 定位:

接入方面:OpenAI 兼容 SDK 的 base_url 填 https://v2.cloudmist.cloud/v1;Cursor、NextChat、沉浸式翻译等客户端均可接入。双端点的好处是不挑接入方式——只支持 chat/completions 的旧客户端也能直接用,不必等适配。

常见问题

国内如何调用 gpt-5.1?

在本站注册并创建 API Key,OpenAI 兼容 SDK 把 base_url 改为 https://v2.cloudmist.cloud/v1(Claude Code 填 https://v2.cloudmist.cloud,不带 /v1),模型名填 gpt-5.1 即可,国内网络直连,支持支付宝/微信人民币充值。

gpt-5.1 通过中转站调用什么价格?

本站参考价输入 $0.0529/1M tokens、输出 $0.423/1M tokens 起(约 0.4 折),提供 15 个渠道档位,价格与稳定性各有侧重,实际以站内定价页实时显示为准。

自适应推理需要我配置什么参数吗?

默认不需要,模型自动按问题难度分配推理量。想强控制时仍可通过 reasoning 参数指定档位:对延迟极敏感的场景固定低推理,复杂分析任务固定深推理。建议先用默认策略跑一轮,看延迟和质量分布后再决定是否手动干预。

gpt-5.1 和 gpt-5 的差异,一句话怎么讲?

能力底座同源,调度和质感升级:简单问题响应更快(不再无脑长考),对话语气更自然。日常使用的体感差异集中在延迟和文风上,复杂任务的能力上限差异不大,所以迁移决策主要看你是否受这两点困扰。

放在 Cursor 里当主力模型合适吗?

合适。工具调用与识图齐全,日常编码、改 bug、读报错截图都能胜任;配置时 base_url 指向本站、模型名填 gpt-5.1 即可。大型重构这类重活,可以临时调高推理档位,或与更新的主线版本对比后择优。

长文档处理表现如何?

延续 GPT-5 一代的大上下文规格,几百页合同、代码库级检索问答都在正常工作范围。但超长输入建议配合分段与检索策略——尾部信息利用率低于开头是所有长上下文模型的通病,关键内容尽量前置。

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