GPT-5.1-Codex ist eine spezialisierte Version von GPT-5.1, optimiert für Softwareentwicklung und Programmier-Workflows. Es ist sowohl für interaktive Entwicklungssitzungen als auch für die langfristige, eigenständige Ausführung komplexer Ingenieuraufgaben konzipiert....
OpenAI GPT-5.1-Codex ist ein großes Sprachmodell von OpenAI, optimiert für Codegenerierung, mathematisches Denken und textbasiertes Problemlösen. Es akzeptiert sowohl Text- als auch Bildeingaben und…
GPT-5.1-Codex zeichnet sich durch Code-Generierung, mathematisches Denken und die Verarbeitung langer Dokumente aus. Sein 95,7 AA Math Benchmark-Ergebnis weist auf eine starke Leistung bei fortgeschrittenen arithmetischen und algebraischen Problemen hin. Das Modell kann komplexen Code in vielen Programmiersprachen generieren, vorhandenen Code debuggen, Algorithmen erklären und zwischen Sprachen übersetzen. Es ist besonders effektiv bei Aufgaben, die ein tiefes kontextuelles Verständnis erfordern, wie das Refactoring eines großen Moduls oder das Schreiben von Unit-Tests für eine ganze Klasse. Das große Kontextfenster ermöglicht es, den Zustand über sehr lange Gespräche oder Dokumente hinweg aufrechtzuerhalten. Diese Stärken machen es geeignet für professionelle Softwareentwicklung, akademische Forschung und Datenanalyse-Workflows, bei denen Präzision und Tiefe erforderlich sind.
GPT-5.1-Codex kann eine breite Palette von Code-Aufgaben bewältigen: neue Funktionen, Klassen oder ganze Anwendungen schreiben; bestehenden Code für Leistung oder Lesbarkeit optimieren; Dokumentation und Inline-Kommentare generieren; Code zwischen Programmiersprachen konvertieren; und Testsuiten erstellen. Sein großes Ausgabelimit (128.000 Token) ermöglicht das Erzeugen sehr langer Dateien in einem einzigen Aufruf, wie etwa eines kompletten Backend-Dienstes oder eines wissenschaftlichen Simulationsskripts. Das Modell unterstützt auch multimodale Eingaben, sodass es Bilder von Code-Ausschnitten (z. B. Screenshots) oder Architekturdiagramme analysieren kann. Da es sich um eine dedizierte Code-Variante handelt, neigt es dazu, syntaktisch korrekteren und idiomatischeren Code zu produzieren als Allzweckmodelle, wobei die Ergebnisse von der Klarheit und Komplexität der Eingabeaufforderung abhängen.
GPT-5.1-Codex ist ein Premium-Modell mit hohen Kosten pro Token. Für einfache Aufgaben wie kurze Textergänzungen, einfache Fragenbeantwortung oder das Generieren weniger Codezeilen ist ein günstigeres Modell (z. B. GPT-4o mini oder Claude Haiku) oft ausreichend und kosteneffizienter. Ebenso ist für Aufgaben, die keinen großen Kontextfenster benötigen – z. B. eine einzelne Funktion mit 500 Token – die zusätzliche Kapazität unnötig. OrcaRouter bietet viele Modelloptionen mit unterschiedlichen Preisstufen. Verwenden Sie GPT-5.1-Codex, wenn die Aufgabe tatsächlich von seinem großen Kontext, hohen Output und mathematischen Stärken profitiert. Bei einfachen oder risikoarmen Arbeiten senkt die Umstellung auf ein günstigeres Modell die Ausgaben, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.
Während GPT-5.1-Codex in den Bereichen Code und Mathematik stark ist, priorisiert sein Training wahrscheinlich diese Domänen. Folglich könnte es bei der Erstellung von Belletristik, Werbetexten oder Gesprächsdialogen nicht die Leistung spezialisierter kreativer Schreibmodelle erreichen. Der Wissensstichtag des Modells und seine faktische Genauigkeit unterliegen dem Training des Basismodells von OpenAI; es kann halluzinieren oder veraltete Informationen liefern, insbesondere bei sich schnell entwickelnden Themen wie aktuellen Ereignissen oder Softwarebibliotheksversionen. Darüber hinaus verarbeitet die Bildeingabemodalität Bilder für den Kontext, aber das Modell kann keine Bilder oder Diagramme als Ausgabe generieren. Für domänenspezifische Aufgaben außerhalb von Code und Mathematik – wie medizinische Ratschläge, rechtliche Auslegung oder sensible Moderation – wäre ein speziell für diese Domäne feinabgestimmtes Modell besser geeignet.
Der angegebene Benchmark-Wert von 95.7 auf AA Math (vermutlich einem anspruchsvollen Arithmetik- oder Algebra-Datensatz) zeigt, dass GPT-5.1-Codex über sehr starke mathematische Fähigkeiten verfügt. Dies deutet darauf hin, dass das Modell komplexe mehrstufige Arithmetik, Gleichungslösungen und symbolisches Denken mit hoher Genauigkeit bewältigen kann. Werte in diesem Bereich gehören typischerweise zu den Besten unter den modernsten Sprachmodellen bei ähnlichen Metriken. Für Nutzer, die präzise Berechnungen, Beweiserstellung oder wissenschaftliche Berechnungen benötigen, ist dieses Modell eine zuverlässige Wahl. Allerdings sind Benchmark-Werte nicht aussagekräftig für die Leistung bei allen realen Aufgaben; sie spiegeln nur einen spezifischen Evaluierungssatz wider. Nutzer sollten das Modell anhand ihrer eigenen repräsentativen Daten bewerten, um seine Effektivität zu validieren.
Für GPT-5.1-Codex werden keine zusätzlichen Benchmark-Ergebnisse über das AA-Mathematik-Ergebnis von 95,7 hinaus bereitgestellt. Aufgrund der Benennung und Positionierung des Modells als code‑fokussierte Variante ist es jedoch vernünftig, starke Leistungen bei Reasoning-Aufgaben zu erwarten, die von strukturiertem, logischem Denken profitieren – wie Code-Generierung, Algorithmen-Design und Rätsel lösen. Bei allgemeineren Reasoning-Benchmarks (z. B. MMLU, GSM8K, HumanEval) schneidet das Modell wahrscheinlich konkurrenzfähig mit anderen großen OpenAI-Modellen ab, obwohl genaue Zahlen nicht öffentlich sind. Benutzer, die ein vollständigeres Bild wünschen, sollten das Modell mit ihren eigenen Aufgaben testen. OrcaRouter ermöglicht einfache Experimente mit seiner API; Sie können einige Beispiel-Prompts ausführen, um die Reasoning-Qualität des Modells in Ihrer Domäne zu bewerten.
Für GPT-5.1-Codex werden keine spezifischen Latenz- oder Durchsatzwerte angegeben. Im Allgemeinen können Modelle mit sehr großen Kontextfenstern (400K Token) und hohen Ausgabelimits (128K Token) eine höhere Latenz pro Anfrage aufweisen als kleinere Modelle, insbesondere bei der Verarbeitung langer Eingaben oder der Generierung langer Ausgaben. Die tatsächliche Antwortzeit hängt von Faktoren wie der Größe der Anfrage, den Netzwerkbedingungen und der Backend-Auslastung der OrcaRouter-Infrastruktur ab. Für Echtzeitanwendungen, die Antworten in unter einer Sekunde erfordern, könnte dieses Modell zu langsam sein; die Verwendung von Batch- oder asynchronen Aufrufen wird empfohlen. OrcaRouter unterstützt Streaming-Antworten über den Standardparameter `stream` für Chat-Vervollständigungen, was die gefühlte Latenz reduzieren kann, indem Teilergebnisse angezeigt werden. Benutzer sollten ihre typische Arbeitslast benchmarken, um die Leistung zu verstehen.
Obwohl der AA-Math-Score hoch ist, repräsentiert er die Leistung bei einem spezifischen, klar definierten Aufgabensatz. Reale Aufgaben beinhalten oft Mehrdeutigkeiten, unvollständige Kontexte oder domänenspezifischen Jargon, den Benchmarks nicht erfassen. Darüber hinaus kann das Modell bei Randfällen Verzerrungen oder Fehler aufweisen – zum Beispiel, wenn es bei sehr langen Kontexten den Fokus auf frühere Inhalte verliert (der „Lost in the Middle“-Effekt). Die Ausgaben des Modells sollten immer von einem Menschen überprüft werden, wenn Korrektheit entscheidend ist, insbesondere in sicherheitsrelevanten Bereichen. Darüber hinaus spiegelt kein Benchmark die Fähigkeit des Modells wider, auf dem neuesten Stand zu bleiben; GPT-5.1-Codex hat einen Wissensstichtag, der an seine Trainingsdaten gebunden ist, sodass es möglicherweise keine Kenntnis von sehr aktuellen Ereignissen oder Bibliotheksveröffentlichungen hat. Erwägen Sie die Ergänzung durch Retrieval-Augmented Generation, wenn Aktualität wichtig ist.
Bei OrcaRouter wird GPT-5.1-Codex zum Anbietertarif ohne Aufschlag abgerechnet. Der Preis beträgt $1.25 pro 1 Million Eingabe-Token und $10 pro 1 Million Ausgabe-Token. Eingabe-Token umfassen den Prompt, die Systemnachricht und etwaige Bilder (Bilder werden gemäß den Vision-Kosten des Modells tokenisiert). Ausgabe-Token sind die Antwort des Modells. Es fallen keine zusätzlichen Plattformgebühren an. Diese transparente Preisgestaltung erleichtert die Kostenschätzung: Beispielsweise würde eine Anfrage mit 10,000 Eingabe-Token und 2,000 Ausgabe-Token ungefähr $0.0125 (Eingabe) + $0.02 (Ausgabe) = $0.0325 kosten. Die Abrechnung basiert auf dem tatsächlichen Token-Verbrauch, wie von der API gemeldet. Benutzer können die Nutzung über das OrcaRouter-Dashboard überwachen.
Ausgabetoken sind achtmal teurer als Eingabetoken (10 $ vs. 1,25 $ pro Million). Diese Asymmetrie bedeutet, dass bei Aufgaben, die sehr lange Ausgaben erfordern, die Kosten von der Generierung dominiert werden. Beispielsweise würde die Erzeugung einer Ausgabe mit 100.000 Token allein für die Ausgabe 1,00 $ kosten – weit mehr als die typischen Eingabekosten. Umgekehrt sind Aufgaben mit einer sehr langen Eingabeaufforderung, aber kurzer Antwort – wie die Analyse einer großen Codebasis mit einer kurzen Zusammenfassung – auf der Ausgabeseite relativ günstig. Benutzer sollten Eingabeaufforderungen so strukturieren, dass unnötige Generierungslängen nach Möglichkeit minimiert werden. Das große Kontextfenster ermutigt dazu, reichlich Kontext einzubeziehen, aber dieser Kontext hat seinen Preis. Die Verwendung von Caching (falls unterstützt) oder die Reduzierung der Tokenanzahl kann helfen, die Kosten zu kontrollieren. Halten Sie stets die Balance zwischen Kontextgröße und Ausgabelänge im Verhältnis zum Budget.
Die bereitgestellten Fakten erwähnen keine Caching- oder Rabattprogramme für GPT-5.1-Codex auf OrcaRouter. Typischerweise erfolgt die API-Abrechnung als Pay‑as‑you‑go pro Token ohne erwähnte Mengenrabatte oder Vorabkaufpläne. OrcaRouter bietet möglicherweise Entwicklerstufen oder Unternehmensvereinbarungen an, diese werden hier jedoch nicht beschrieben. Um Kosten zu minimieren, sollten Sie folgende Strategien in Betracht ziehen: Kontexte so kurz wie möglich halten, frühere Antworten bei Bedarf wiederverwenden und Anfragen während der Entwicklung bündeln. Für den Produktionseinsatz überwachen Sie den Tokenverbrauch und legen Sie Ausgabengrenzen fest. Falls Sie extrem hohe Volumina benötigen, kontaktieren Sie den OrcaRouter-Support, um nach möglichen individuellen Preisen zu fragen – solche Informationen werden derzeit jedoch nicht bereitgestellt.
GPT-5.1-Codex wird über die OpenAI-kompatible API von OrcaRouter genutzt. Verwende die Basis-URL https://api.orcarouter.ai/v1 in deiner OpenAI-Client-Bibliothek. Setze den Modellparameter auf die exakte ID „openai/gpt-5.1-codex“. Die API unterstützt Chat-Vervollständigungen mit dem standardmäßigen Nachrichten-Array, einschließlich der Rollen system, user und assistant. Für Bildeingaben füge einen image_url-Inhaltsblock in die user-Nachricht ein. Beispiel-Request-Body: { "model": "openai/gpt-5.1-codex", "messages": [ {"role": "user", "content": "Write a Python function to calculate Fibonacci numbers."} ], "max_tokens": 500, "temperature": 0.2 } Die Authentifizierung erfolgt über einen API-Schlüssel (entweder von OrcaRouter oder einem OpenAI-kompatiblen Schlüssel, je nach Einrichtung). Weitere Informationen findest du in der Dokumentation von OrcaRouter.
Bei Verwendung der OrcaRouter-API mit GPT-5.1-Codex können Sie alle Standard-OpenAI-Parameter festlegen: model (erforderlich), messages (erforderlich), max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop sequences, stream (boolesch) und response_format (z. B. json_object). Zusätzliche OrcaRouter-spezifische Parameter sind möglich, werden hier aber nicht dokumentiert. Der Parameter max_tokens steuert die maximale Länge der generierten Antwort, bis zur Grenze von 128K Token des Modells. Der Parameter temperature (Bereich 0–2) beeinflusst die Zufälligkeit; niedrigere Werte erzeugen deterministischere Ausgaben, geeignet für die Codegenerierung. Der Parameter stream aktiviert das Streaming von Teil-Token. Beachten Sie, dass das Kontextfenster von 400K Token sowohl die Nachrichten als auch die Antwort umfasst; stellen Sie sicher, dass die Gesamtzahl der Token (System + Benutzer + Assistent) plus max_tokens 400K nicht überschreitet.
Die Migration zu GPT-5.1-Codex ist unkompliziert, da die API von OrcaRouter OpenAI-kompatibel ist. Wenn Sie bereits die OpenAI Python-Bibliothek (oder ein SDK, das das OpenAI-Interface unterstützt) verwenden, ändern Sie einfach die Basis-URL auf https://api.orcarouter.ai/v1 und den Modellnamen auf „openai/gpt-5.1-codex“. Ihre bestehenden Nachrichtenstrukturen, Parameter und Authentifizierungsmethode (API-Schlüssel) bleiben weitgehend gleich. Beachten Sie jedoch, dass das Modell bestimmte Kontext- und Ausgabelimits hat: Passen Sie max_tokens an, um bei Bedarf die volle 128K-Ausgabekapazität zu nutzen, und stellen Sie sicher, dass Ihr Prompt plus Antwort innerhalb von insgesamt 400K Tokens liegt. Überprüfen Sie Ihre Prompts, um die Code- und Mathematikstärken des Modells zu nutzen. Testen Sie vor der vollständigen Migration mit einer Teilmenge Ihres Workloads.
Die Authentifizierung für die OpenAI-kompatible API von OrcaRouter erfolgt über einen API-Schlüssel, der im Authorization-Header als "Bearer <your_api_key>" gesendet wird. Sie können einen API-Schlüssel aus dem OrcaRouter-Dashboard abrufen. Der Schlüssel wird identisch zum OpenAI-Schlüsselformat verwendet. Alle Anfragen müssen diesen Header enthalten; andernfalls wird ein 401-Fehler zurückgegeben. OrcaRouter unterstützt keine anderen Authentifizierungsmethoden (z. B. OAuth) über diesen Endpunkt. Aus Sicherheitsgründen sollten Sie Ihren API-Schlüssel geheim halten und regelmäßig rotieren. Wenn Sie bereits die OpenAI-Python-Bibliothek verwenden, können Sie den Parameter api_key oder die Umgebungsvariable OPENAI_API_KEY setzen. Die Basis-URL bleibt https://api.orcarouter.ai/v1. Es sind keine zusätzlichen Authentifizierungsfelder erforderlich.
GPT-5.1-Codex ist eine spezialisierte Codevariante mit einem 400K-Kontextfenster und max. 128K Ausgabe, während GPT-4o (ein universelles Modell) typischerweise ein kleineres Kontextfenster (z. B. 128K) und niedrigere Ausgabelimits aufweist. Die Codex-Variante ist wahrscheinlich für Programmierung und mathematisches Denken optimiert, während GPT-4o für breite Konversations- und multimodale Aufgaben entwickelt wurde. Benchmark-Werte für mathematisches Denken (die angegebenen 95,7 AA Math) sind für GPT-4o nicht direkt verfügbar. Auf OrcaRouter liegen die Preise für GPT-5.1-Codex bei 1,25 $/10 $ pro Mio. Tokens (Eingabe/Ausgabe), was höher ist als die typischen Tarife von GPT-4o. Für codeintensive Arbeitslasten mit tiefem Kontext könnte GPT-5.1-Codex eine überlegene Genauigkeit liefern, aber für allgemeinen Chat bleibt GPT-4o die kosteneffizientere Wahl.
Zu den weiteren codespezifischen Modellen gehören OpenAIs frühere Codex-Versionen, GPT-4o mini und spezialisierte Modelle wie DeepSeek Coder. GPT-5.1-Codex zeichnet sich durch einen größeren Kontextfenster (400K) und eine sehr hohe Ausgabelimit (128K) aus. Der angegebene AA Math-Benchmark (95,7) deutet auf eine überlegene mathematische Argumentation hin, was für wissenschaftliches Rechnen wichtig sein kann. Frühere Codex-Modelle hatten typischerweise kleinere Kontexte (z. B. 16K) und niedrigere Punktzahlen. DeepSeek-Coder-Modelle bieten konkurrenzfähige Codierungsleistung, haben aber oft kleinere Kontextfenster (z. B. 32K–128K) und niedrigere Preise. Bei OrcaRouter ist GPT-5.1-Codex relativ teuer, daher sollte es nur eingesetzt werden, wenn der große Kontext und die hohe Ausgabe erforderlich sind. Für typische Code-Vervollständigung oder kurze Codierungsaufgaben ist ein günstigerer Code-Spezialist wirtschaftlicher.
OpenAI-kompatibel — behalte dein bisheriges SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
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response = client.chat.completions.create(
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messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
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print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Eingabe / 1M Tokens | $1.25 |
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| Währung | USD |
Schätzung auf Basis des Listenpreises
Nur eine Schätzung — die tatsächliche Token-Anzahl hängt vom Tokenizer des Anbieters ab.
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