GPT-5.1 Thinking（重）与 GPT-5 Pro：基准、成本和 API

Pro用户经常比较“GPT-5.1重思考”和“GPT-5 Pro”，想知道哪个型号更强。有一个明确的答案，但这取决于任务。对于需要寻找新解决方案的抽象问题，GPT-5 Pro 表现更好。对于已知步骤的长期、复杂任务，GPT-5.1 思维（重型）是正确的工具。

本文解释了这些差异。我们分析他们的架构并显示基准数据，以帮助您选择适合您工作的模型。

这些模型是什么？

两种模型之间的混淆是可以理解的。 OpenAI 在 2025 年分两个阶段发布了高端模型，为专业用户打造了两个顶级选择。

1. 2025 年 8 月：OpenAI推出GPT-5系列。其中包括“GPT-5 Pro”（模型名称“gpt-5-pro”），这是 Pro 订阅者最喜欢的推理模型。
2. 2025 年 11 月：更新版 GPT-5.1 已向所有付费用户发布。这个新系列提供了“GPT-5.1 Instant”（用于速度）和“GPT-5.1 Thinking”（用于复杂任务）。

这给Pro用户留下了两个选择：现有的“GPT-5 Pro”和新的“GPT-5.1 Thinking”。

“GPT-5.1 Heavy Thinking”一词并不是一个单独的模型。它是在名为“Heavy”的 Pro 专属设置上运行的“GPT-5.1 Thinking”模型。此设置只是为模型提供了单个查询的最大计算量。 “GPT-5 Pro”是具有独立架构的不同型号。

型号比较（截至 2025 年 11 月）

“Juice”设置：通过计算过滤

OpenAI 使用内部指标（有时称为“Juice”）来衡量模型使用的推理工作。 《GPT-5.1 思考》中的“重”设置是该量表中的最高级别（200）。选择下面的设置以查看其详细信息。

光
标准
扩展
重的

清淡（果汁：5）

仅适用于专业版用户。此设置适用于不需要深度的非常快速、几乎即时的响应。

标准（果汁：18）

Plus 和 Business 用户的默认设置。它平衡了日常问题的速度和智能。

延长（果汁：64）

可供 Plus 和 Business 用户执行比标准设置需要更多考虑的更复杂的任务。

重（果汁：200）

仅适用于专业版用户。这是 GPT-5.1 Thinking 的最大计算设置，专为深度、持久、串行推理而设计。

架构：串行与并行

这些模型之间的主要区别在于它们的“如何”思考。 “沉重的思考”以一条长线思考。 “Pro”同时思考多条线。

• GPT-5.1思考（连载）：该模型使用“自适应推理”。它决定了要花多少努力。在“重”设置下，它会花费最大的努力（Juice：200）沿着单一路径逐步思考。如果该路径错误，则可能会失败。
• GPT-5 Pro（并行）：该模型使用“并行测试时间计算”。它不只是想“更长”；它还想“更长”。它认为“更广泛”。它同时生成多个独立的推理路径。然后它会比较这些路径并选择最佳的一条。

对于非标准问题，并行方法更有可能找到新的或正确的解决方案。下面的画布直观地展示了处理过程中的这种差异。

上下文窗口和模态

除了原始推理之外，模型的效用还取决于它一次可以处理多少信息（上下文窗口）以及它可以理解什么“种类”信息（模态）。

较新的 GPT-5.1 系列在上下文长度方面具有明显优势，具有 200 万个令牌窗口。这是旧版 GPT-5 Pro 100 万代币窗口的两倍。两种模型都是完全多模态的，但 5.1 Thinking 对于音频和视频输入有更成熟的处理。

语境和模态比较

性能：延迟与吞吐量

基准分数并不能说明全部情况。对于专业用户来说，模型的“感觉”、速度和响应能力同样重要。这两种型号具有截然不同的性能特征。

• GPT-5.1 思维（重）：该模型通常具有*低初始延迟*（首次令牌时间）。它开始快速思考和写作。然而，由于这是一个深入的、连续的过程，因此“获得完整答案的总时间”可能会很长。这是一位马拉松运动员。
• GPT-5 专业版：该模型具有*高初始延迟*。它必须设置并行计算路径，这会在任何输出出现之前导致明显的“思考”暂停。然而，如果它的众多路径之一能够快速找到解决方案，那么它的“获得完整答案的总时间”有时可能比“沉重思考”“更快”。这是一支由短跑运动员组成的队伍。

用户感知速度比较

基准：抽象推理 (ARC-AGI)

“抽象与推理语料库”（ARC-AGI）是一项衡量“流体智力”的测试。它使用新奇的视觉谜题，无法用记忆的知识来解决。该测试是您所询问的“抽象的、非规范的”推理的最佳衡量标准。

该测试的表现显示出明显的差距。 GPT-5 Pro的并行架构使其得分为70.2%，比GPT-5.1 Thinking (Heavy)高出4.5分。这量化了抽象推理的性能差异。

ARC-AGI-1 基准分数

将鼠标悬停在条形上即可查看确切的分数。

仪表板：性能和成本可视化

为了使实际差异更加清晰，我们创建了一个仪表板。这些图表直观地展示了两种模型之间在速度、成本和容量方面的权衡。

延迟概况（时间以秒为单位）

是时候进行典型的复杂查询了。将鼠标悬停以查看详细信息。

成本概况（每个查询）

复杂查询的成本可预测性。将鼠标悬停以查看详细信息。

上下文窗口比较（令牌）

一次处理的最大信息量（文本、图像）。

成本与计费：两种计算模型的故事

这两种专业级型号的计费结构根本不同。它们反映了您正在使用的计算类型。 （请参阅上图以了解视觉细分）。

计费：GPT-5.1 思考（重）

按“Juice”计算积分计费

该模型使用计量的、基于消耗的系统。选择“Heavy”（Juice：200）设置就像为单个查询设置支出上限。您授权系统使用“最多”200 个计算单元。如果仅使用 120 个单位来解决任务，则您只需支付 120 个单位的费用。这很有效，但每个查询的成本可能会有所不同。

计费：GPT-5 Pro

按“Pro Query”固定费用计费

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该模型按每次查询收取固定、可预测的费用。该费用高于典型的“繁重”查询。无论答案有多简单或多复杂，您都需要为“整个”并行搜索付费。该模型更昂贵，但为复杂的推理任务提供了成本可预测性。

API访问和工具使用

对于将模型集成到工作流程中的开发人员和专业用户来说，API 行为至关重要。两种模型都可以通过 API 获得，但它们对自动化任务的适用性有所不同。

API 用于：GPT-5.1 思维（重）

更适合可靠的工具使用

该模型的串行、逐步性质使其对于复杂的函数调用和工具使用更具可预测性。在结构化的多步骤 API 工作流程中，不太可能出现“幻觉”或失败。其更大的上下文窗口还允许它处理大量 JSON 对象或 API 响应作为输入。

API 用于：GPT-5 Pro

更适合“代理”解决问题

该模型对于结构化工具的使用不太可靠。它的优势在于更自主的“代理”框架，其目标是“找到解决方案”而不是“执行已知流程”。高初始延迟和可变输出可能使其难以集成到需要可预测响应时间的生产系统中。

安全和隐私功能

对于专业用途，尤其是专有数据，安全性是首要考虑的问题。更新的GPT-5.1系列推出，具有更成熟的业务和企业功能。

• GPT-5.1 思维（重）：该模型适用于商业层和企业层的“零数据保留”(ZDR) 策略。这意味着用户数据不会用于训练，并且日志将在 30 天后清除。
• GPT-5 专业版：作为较旧的型号，ZDR 默认情况下未启用。专业用户必须手动选择退出数据训练，并且完整的静态数据加密不太全面。因此，大多数注重合规性的组织（医疗保健、金融）更喜欢 5.1 系列。

按任务类型过滤指南：

所有任务
串行/规范任务
并行/抽象任务

您应该使用哪种模型？

这些模型是用于不同工作的工具。专业用户应根据任务所需的推理类型选择模型。

使用 GPT-5.1 思维（重设置）用于：

复杂、规范和串行任务

将此模型用于路径已知的大型任务。 “重”设置提供了正确完成任务所需的持久性。其大型上下文窗口和强大的安全功能使其成为大多数业务分析的标准。

• 根据来源撰写 50 页的技术论文。
• 分析 2 小时的视频或音频文件。
• 重构大型代码库以提高效率。
• 起草一份包含许多条款的复杂法律合同。
• 运行可靠的多步骤 API 和工具工作流程。

使用 GPT-5 Pro 可以：

复杂、非规范和并行任务

使用此模型来解决需要寻找新解决方案的问题。其并行架构更擅长“开箱即用”的思维。它是专家进行纯粹抽象推理的工具，其中上下文大小和成本是次要问题。

• 在复杂系统中寻找新的“黑天鹅”故障模式。
• 为企业产生非显而易见的战略想法。
• 解决抽象难题（如 ARC-AGI 测试）。
• 调试紧急的、不可预测的系统行为。

未来：即将推出的 GPT-5.1 Pro

虽然 OpenAI 尚未公布正式的“GPT-5.1 Pro”模型，但目前拥有两个顶级模型的情况是暂时的。根据发展模式，我们可以预测统一后继者会是什么样子。

合乎逻辑的下一步是建立一个融合两者优点的模型：

1. GPT-5 Pro的并行架构，因其卓越的抽象推理能力和寻找非规范解决方案的能力。
2. GPT-5.1 的高效内核和大背景，以减少延迟、添加安全功能并处理大量输入。

当该模型到来时（可能在 2026 年第一季度），它几乎肯定会取代“GPT-5.1 Thinking”和“GPT-5 Pro”，成为高端专业工作的单一、权威模型。