GPT-5.1-Codex هو نسخة متخصصة من GPT-5.1 محسّنة لهندسة البرمجيات وسير عمل الترميز. وهو مصمم لجلسات التطوير التفاعلية والتنفيذ الطويل المستقل للمهام الهندسية المعقدة...
OpenAI GPT-5.1-Codex هو نموذج لغوي كبير تقدمه OpenAI، محسّن لتوليد الأكواد، والاستدلال الرياضي، وحل المشكلات النصية. يقبل النصوص والصور كمدخلات، ويدعم نافذة سياقية تبلغ 400,000 توكن، ويُنتج ما يصل…
يتفوق GPT-5.1-Codex في توليد الكود، والتفكير الرياضي، ومعالجة المستندات الطويلة. تشير نتيجته البالغة 95.7 في معيار AA Math إلى أداء قوي في المسائل الحسابية والجبرية المتقدمة. يمكن للنموذج توليد كود معقد بعدة لغات برمجة، وتصحيح الكود الموجود، وشرح الخوارزميات، والترجمة بين اللغات. وهو فعال بشكل خاص في المهام التي تتطلب فهماً سياقياً عميقاً، مثل إعادة هيكلة وحدة كبيرة أو كتابة اختبارات وحدة لفئة كاملة. تسمح نافذة السياق الكبيرة له بالحفاظ على الحالة عبر المحادثات أو المستندات الطويلة جداً. هذه القوى تجعله مناسباً لتطوير البرمجيات الاحترافية، والبحث الأكاديمي، وسير عمل تحليل البيانات حيث تكون الدقة والعمق مطلوبين.
يمكن لـ GPT-5.1-Codex التعامل مع مجموعة واسعة من المهام البرمجية: كتابة دوال أو أصناف أو تطبيقات كاملة جديدة؛ تحسين الكود الحالي من حيث الأداء أو قابلية القراءة؛ إنشاء التوثيق والتعليقات المضمنة؛ تحويل الكود بين لغات البرمجة؛ وإنتاج مجموعات الاختبار. يتيح حد الإخراج الكبير (128 ألف توكن) إنشاء ملفات طويلة جدًا في استدعاء واحد، مثل خدمة خلفية كاملة أو نص محاكاة علمية. كما يدعم النموذج المدخلات متعددة الوسائط، لذا يمكنه تحليل صور مقاطع الكود (مثل لقطات الشاشة) أو الرسوم البيانية المعمارية. ولأنه نموذج متخصص في البرمجة، فإنه يميل إلى إنتاج كود أكثر صحة نحويًا والتزامًا بالاصطلاحات مقارنة بالنماذج العامة، رغم أن النتائج تعتمد على وضوح المطالبة وتعقيدها.
GPT-5.1-Codex هو نموذج متميز بتكلفة عالية لكل رمز مميز (token). بالنسبة للمهام البسيطة مثل إكمال النصوص القصيرة، أو الإجابة على الأسئلة الأساسية، أو إنشاء بضعة أسطر من التعليمات البرمجية، فإن نموذجًا أرخص (مثل GPT-4o mini أو Claude Haiku) سيكون غالبًا كافيًا وأكثر فعالية من حيث التكلفة. وبالمثل، بالنسبة للمهام التي لا تتطلب نافذة سياق كبيرة — على سبيل المثال، دالة واحدة بحجم 500 رمز — فإن السعة الإضافية غير ضرورية. يقدم OrcaRouter العديد من خيارات النماذج بأسعار متفاوتة. استخدم GPT-5.1-Codex عندما تستفيد المهمة حقًا من نافذة السياق الكبيرة، والإخراج العالي، والقوة الرياضية. بالنسبة للأعمال المباشرة أو منخفضة المخاطر، فإن الانتقال إلى نموذج أقل تكلفة يقلل الإنفاق دون التضحية بالجودة.
بينما يتمتع نموذج GPT-5.1-Codex بقدرات قوية في البرمجة والرياضيات، فمن المرجح أن تدريبه يُعطي أولوية لهذه المجالات. ونتيجةً لذلك، قد لا يضاهي أداء النماذج المتخصصة في الكتابة الإبداعية عند إنشاء القصص الخيالية، أو النصوص التسويقية، أو الحوارات التحادثية. ويخضع الحد الزمني لمعرفة النموذج ودقة معلوماته لتدريب النموذج الأساسي من OpenAI؛ فقد يُهلوس أو يُقدّم معلومات قديمة، خاصة في المواضيع سريعة التغيّر مثل الأحداث الجارية أو إصدارات المكتبات البرمجية. بالإضافة إلى ذلك، تعالج وسيلة الإدخال الصورية الصور لغرض السياق، لكن النموذج لا يمكنه إنشاء صور أو رسوم بيانية كمخرجات. بالنسبة للمهام المتخصصة خارج نطاق البرمجة والرياضيات — مثل الاستشارات الطبية، أو التفسير القانوني، أو الإشراف الحساس — فإن النموذج المضبوط بدقة خصيصًا لذلك المجال سيكون أكثر ملاءمة.
النتيجة المرجعية المقدمة البالغة 95.7 على مجموعة بيانات AA Math (والتي يُفترض أنها مجموعة صعبة من مسائل الحساب أو الجبر) تُظهر أن نموذج GPT-5.1-Codex يتمتع بقدرات رياضية قوية جدًا. وهذا يشير إلى قدرته على معالجة العمليات الحسابية المعقدة متعددة الخطوات، وحل المعادلات، والتفكير الرمزي بدقة عالية. عادةً ما تكون النتائج في هذا النطاق من بين الأفضل لنماذج اللغة المتطورة على مقاييس مماثلة. بالنسبة للمستخدمين الذين يحتاجون إلى حسابات دقيقة، أو توليد براهين، أو عمليات حسابية علمية، فإن هذا النموذج يعتبر خيارًا موثوقًا. ومع ذلك، فإن نتائج الاختبارات المرجعية لا تعكس الأداء في جميع المهام الواقعية؛ فهي تعكس مجموعة تقييم محددة. يجب على المستخدمين تقييم النموذج على بياناتهم التمثيلية الخاصة للتحقق من فعاليته.
لا توجد نتائج إضافية للمعايير المقدمة لـ GPT-5.1-Codex بخلاف نتيجة 95.7 AA Math. ومع ذلك، استنادًا إلى تسمية النموذج وتحديد موقعه كمتغير يركز على البرمجة، فمن المعقول توقع أداء قوي في مهام التفكير التي تستفيد من التفكير المنظم والمنطقي — مثل إنشاء الكود، تصميم الخوارزميات، وحل الألغاز. في معايير التفكير الأكثر عمومية (مثل MMLU وGSM8K وHumanEval)، من المحتمل أن يؤدي النموذج بشكل تنافسي مع نماذج OpenAI الكبيرة الأخرى، على الرغم من أن الأرقام الدقيقة ليست علنية. يجب على المستخدمين الذين يرغبون في الحصول على صورة أكثر اكتمالًا اختبار النموذج على مهامهم الخاصة. يتيح OrcaRouter إجراء تجارب سهلة عبر واجهة برمجة التطبيقات الخاصة به؛ يمكنك تشغيل بعض المطالبات النموذجية لتقييم جودة التفكير للنموذج في مجالك.
لا توجد أرقام محددة حول زمن الاستجابة أو معدل الإنتاجية المقدمة لـ GPT-5.1-Codex. بشكل عام، يمكن أن تكون زمن الاستجابة لكل طلب أعلى لدى النماذج ذات نوافذ السياق الكبيرة جدًا (400 ألف رمز) وحدود الإخراج العالية (128 ألف رمز) مقارنة بالنماذج الأصغر، خاصة عند معالجة مدخلات طويلة أو توليد مخرجات طويلة. يعتمد وقت الاستجابة الفعلي على عوامل مثل حجم الطلب، ظروف الشبكة، وحمولة الخادم الخلفي في بنية OrcaRouter. بالنسبة للتطبيقات في الوقت الفعلي التي تتطلب استجابات في أجزاء من الثانية، قد يكون هذا النموذج بطيئًا جدًا؛ يُوصى باستخدام المعالجة الدفعية أو غير المتزامنة. يدعم OrcaRouter الاستجابات المتدفقة عبر معلمة تدفق الإكمالات الدردشية القياسية، مما يمكن أن يساعد في تقليل زمن الاستجابة المُدرَك من خلال عرض النتائج الجزئية. يجب على المستخدمين قياس حمل العمل النموذجي الخاص بهم لفهم الأداء.
في حين أن نتيجة اختبار AA Math مرتفعة، فإنها تمثل أداءً على مجموعة مسائل محددة ومحددة جيدًا. غالبًا ما تنطوي المهام في العالم الحقيقي على غموض أو سياق غير مكتمل أو مصطلحات خاصة بالمجال لا تلتقطها المعايير القياسية. بالإضافة إلى ذلك، قد يظهر النموذج تحيزات أو أخطاء في الحالات الحدية — على سبيل المثال، عند التعامل مع سياقات طويلة جدًا قد يفقد التركيز على المحتوى السابق (تأثير "الضياع في المنتصف"). يجب دائمًا مراجعة مخرجات النموذج بواسطة إنسان عندما تكون الصحة أمرًا بالغ الأهمية، خاصة في المجالات الحساسة للسلامة. علاوة على ذلك، لا يعكس أي معيار قياسي قدرة النموذج على البقاء محدثًا؛ نموذج GPT-5.1-Codex لديه حد زمني للمعرفة مرتبط ببيانات تدريبه، لذا قد لا يكون على علم بالأحداث الحديثة جدًا أو إصدارات المكتبات. يُوصى باستخدام التوليد المعزز بالاسترجاع إذا كانت الحداثة مهمة.
في OrcaRouter، يتم محاسبة GPT-5.1-Codex بسعر المزود دون أي هامش ربح. السعر هو 1.25 دولار لكل مليون رمز مُدخل و10 دولارات لكل مليون رمز مُخرج. تشمل الرموز المُدخلة الاستفسار، رسالة النظام، وأي صور (يتم ترميز الصور وفقًا لتكلفة الرؤية للنموذج). الرموز المُخرجة هي استجابة النموذج. لا توجد رسوم إضافية على المنصة. هذه التسعيرة الشفافة تجعل من السهل تقدير التكاليف: على سبيل المثال، طلب يحتوي على 10,000 رمز مُدخل و2,000 رمز مُخرج سيكلف تقريبًا 0.0125 دولار (مدخلات) + 0.02 دولار (مخرجات) = 0.0325 دولار. تعتمد الفوترة على الاستخدام الفعلي للرموز كما ورد من API. يمكن للمستخدمين مراقبة الاستخدام عبر لوحة تحكم OrcaRouter.
تكلفة رموز الإخراج أعلى بثماني مرات من تكلفة رموز الإدخال (10 دولارات مقابل 1.25 دولار لكل مليون). يعني هذا التباين أن المهام التي تتطلب مخرجات طويلة جدًا يهيمن عليها التوليد في التكلفة. على سبيل المثال، توليد مخرج مكون من 100 ألف رمز سيكلف 1.00 دولار فقط للمخرج — وهو ما يتجاوز بكثير تكاليف الإدخال النموذجية. وعلى العكس، فإن المهام ذات الاستفسار الطويل جدًا لكن الإجابة القصيرة — مثل تحليل قاعدة تعليمات برمجية كبيرة وتقديم ملخص قصير — تكون رخيصة نسبيًا من جانب المخرج. يجب على المستخدمين هيكلة الاستفسارات لتقليل طول التوليد غير الضروري عند الإمكان. نافذة السياق الواسعة تشجع على تضمين سياق وفير، ولكن هذا السياق له ثمنه. يمكن أن يساعد استخدام التخزين المؤقت (إن كان مدعومًا) أو تقليل عدد الرموز في إدارة النفقات. وازن دائمًا بين حجم السياق وطول المخرج وفقًا للميزانية.
المعلومات المقدمة لا تذكر أي برامج تخزين مؤقت أو خصومات لـ GPT-5.1-Codex على OrcaRouter. عادةً، تكون تسعير واجهة برمجة التطبيقات (API) على أساس الدفع حسب الاستخدام لكل رمز (token) دون ذكر أي خصومات حجم أو خطط شراء مسبق. قد تقدم OrcaRouter مستويات للمطورين أو اتفاقيات مؤسسية، ولكن لم يتم وصفها هنا. لتقليل التكاليف، ضع في اعتبارك الاستراتيجيات التالية: اجعل السياقات قصيرة قدر الحاجة، وأعد استخدام الردود السابقة عند الاقتضاء، وقم بتجميع الطلبات أثناء التطوير. للإنتاج، راقب استهلاك الرموز وحدد حدود الإنفاق. إذا كنت بحاجة إلى أحجام عالية للغاية، فاتصل بدعم OrcaRouter للاستفسار عن إمكانية التسعير المخصص — ولكن لا توجد مثل هذه المعلومات متوفرة حاليًا.
يتم الوصول إلى GPT-5.1-Codex عبر واجهة برمجة التطبيقات المتوافقة مع OpenAI من OrcaRouter. استخدم عنوان URL الأساسي https://api.orcarouter.ai/v1 في مكتبة عميل OpenAI الخاصة بك. عيّن معلمة النموذج إلى المعرف الدقيق “openai/gpt-5.1-codex”. تدعم واجهة برمجة التطبيقات إكمالات الدردشة باستخدام مصفوفة الرسائل القياسية، بما في ذلك أدوار النظام والمستخدم والمساعد. لإدخال الصور، قم بتضمين كتلة محتوى image_url في رسالة المستخدم. مثال على نص الطلب: { "model": "openai/gpt-5.1-codex", "messages": [ {"role": "user", "content": "اكتب دالة بلغة بايثون لحساب أرقام فيبوناتشي."} ], "max_tokens": 500, "temperature": 0.2 } المصادقة تكون عبر مفتاح API (إما من OrcaRouter أو مفتاح متوافق مع OpenAI، حسب إعداداتك). راجع وثائق OrcaRouter للحصول على التفاصيل.
عند استخدام واجهة برمجة تطبيقات OrcaRouter مع GPT-5.1-Codex، يمكنك ضبط جميع معاملات OpenAI القياسية: model (مطلوب)، messages (مطلوب)، max_tokens، temperature، top_p، frequency_penalty، presence_penalty، stop sequences، stream (قيمة منطقية)، وresponse_format (مثل json_object). قد توجد معاملات إضافية خاصة بـ OrcaRouter لكنها غير موثقة هنا. يتحكم معامل max_tokens في الحد الأقصى لطول الاستجابة المُنشأة، حتى حد 128 ألف رمز (token) للنموذج. يتحكم معامل temperature (النطاق 0–2) في العشوائية؛ القيم المنخفضة تُنتج مخرجات أكثر حتمية، مناسبة لتوليد الأكواد البرمجية. يُفعّل معامل stream تدفق الرموز الجزئية (streaming of partial tokens). لاحظ أن نافذة السياق التي تبلغ 400 ألف رمز تشمل كلاً من الرسائل والاستجابة؛ تأكد من أن إجمالي عدد الرموز (النظام + المستخدم + المساعد) بالإضافة إلى max_tokens لا يتجاوز 400 ألف.
الترحيل إلى GPT-5.1-Codex بسيط لأن واجهة OrcaRouter API متوافقة مع OpenAI. إذا كنت تستخدم بالفعل مكتبة OpenAI Python (أو أي SDK يدعم واجهة OpenAI)، فما عليك سوى تغيير عنوان URL الأساسي إلى https://api.orcarouter.ai/v1 واسم النموذج إلى "openai/gpt-5.1-codex". ستبقى هياكل الرسائل الحالية والمعاملات وطريقة المصادقة (مفتاح API) كما هي إلى حد كبير. ومع ذلك، يجب ملاحظة أن للنموذج حدودًا محددة للسياق والإخراج: اضبط max_tokens للاستفادة الكاملة من سعة الإخراج البالغة 128K إذا لزم الأمر، وتأكد من أن الطلب والاستجابة معًا يتسعان ضمن 400K رمز إجماليًا. راجع استفساراتك (prompts) للاستفادة من نقاط قوة النموذج في البرمجة والرياضيات. اختبر مع مجموعة فرعية من عبء عملك قبل الترحيل الكامل.
المصادقة لواجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بـ OrcaRouter والمتوافقة مع OpenAI تستخدم مفتاح API يُرسل في رأس Authorization كـ "Bearer <your_api_key>". يمكنك الحصول على مفتاح API من لوحة تحكم OrcaRouter. يُستخدم المفتاح بنفس تنسيق مفتاح OpenAI. يجب أن تتضمن جميع الطلبات هذا الرأس؛ وإلا، يتم إرجاع خطأ 401. لا تدعم OrcaRouter طرق مصادقة أخرى (مثل OAuth) من خلال هذه النقطة الطرفية. للأمان، احتفظ بمفتاح API الخاص بك سريًا وقم بتدويره دوريًا. إذا كنت تستخدم بالفعل مكتبة OpenAI Python، يمكنك تعيين معامل api_key أو متغير البيئة OPENAI_API_KEY. يبقى عنوان URL الأساسي https://api.orcarouter.ai/v1. لا توجد حقول مصادقة إضافية مطلوبة.
GPT-5.1-Codex هو متغير رمزي متخصص مزود بنافذة سياق تصل إلى 400 ألف رمز وإخراج أقصى يبلغ 128 ألف رمز، بينما GPT-4o (نموذج متعدد الأغراض) عادةً ما يكون لديه نافذة سياق أصغر (على سبيل المثال 128 ألف رمز) وحدود إخراج أقل. من المحتمل أن يكون متغير Codex محسّنًا للبرمجة والاستدلال الرياضي، في حين صُمم GPT-4o للمهام الحوارية الواسعة والمتعددة الوسائط. نتائج المعايير للاستدلال الرياضي (النتيجة المقدمة 95.7 AA Math) غير متاحة مباشرة لـ GPT-4o. على منصة OrcaRouter، تسعير GPT-5.1-Codex هو 1.25 دولار/10 دولارات لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، وهو أعلى من أسعار GPT-4o النموذجية. بالنسبة للأحمال البرمجية المكثفة التي تتطلب سياقًا عميقًا، قد يُحقق GPT-5.1-Codex دقة فائقة، لكن بالنسبة للمحادثات العامة، يظل GPT-4o خيارًا أكثر فعالية من حيث التكلفة.
تتضمن النماذج الأخرى المخصصة للبرمجة إصدارات Codex السابقة من OpenAI، وGPT-4o mini، والنماذج المتخصصة مثل DeepSeek Coder. يتميز GPT-5.1-Codex بنافذة سياق أكبر (400 ألف) وحد إخراج مرتفع جداً (128 ألف). يشير معيار AA Math المقدم (95.7) إلى تفكير رياضي فائق، وقد يكون ذلك مهماً للحوسبة العلمية. عادةً ما كانت طرازات Codex السابقة تحتوي على سياقات أصغر (مثلاً 16 ألف) ونتائج أقل. تقدم نماذج DeepSeek Coder أداء برمجياً تنافسياً ولكن غالباً ما تكون نوافذ السياق أصغر (مثلاً 32 ألف–128 ألف) وأسعار أقل. على OrcaRouter، تسعير GPT-5.1-Codex مرتفع نسبياً، لذا فمن الأفضل استخدامه عندما تكون السياق الكبير والإخراج المرتفع ضروريين. بالنسبة لإكمال الكود المعتاد أو البرمجة ذات الاستجابة القصيرة، يكون النموذج المتخصص الأرخص أكثر اقتصاداً.
متوافق مع OpenAI — أبقِ على SDK الحالي
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.1-codex",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| الإدخال / 1M توكن | $1.25 |
| الإخراج / 1M توكن | $10.00 |
| قراءة الذاكرة المؤقتة / 1M | $0.125 |
| العملة | USD |
تقدير بناءً على السعر المُعلن
تقدير فقط — يعتمد العدد الفعلي للرموز على مُجزّئ الرموز الخاص بالمزوّد.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-codexفتح @misc{orcarouter_gpt_5_1_codex,
title = {GPT-5.1-Codex API},
author = {OpenAI},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.1-codex}
}OpenAI. (2025). GPT-5.1-Codex API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.1-codex