GPT-5.1-Codex-Mini ist eine kleinere und schnellere Version von GPT-5.1-Codex
GPT-5.1-Codex-Mini ist ein Modell von OpenAI, das über OrcaRouter zugänglich ist. Es gehört zur GPT-5.1 Codex-Serie, die für codezentrierte und reasoning-basierte Aufgaben entwickelt wurde. Die…
GPT-5.1-Codex-Mini unterstützt sowohl Bild- als auch Texteingaben. Das bedeutet, dass Sie Bilder (wie Diagramme, Screenshots oder handgezeichnete Notizen) zusammen mit Textaufforderungen bereitstellen können, und das Modell wird beide Modalitäten interpretieren. Das Kontextfenster von 400000 Token umfasst die Token, die zur Darstellung von Bildern verwendet werden; jedes Bild verbraucht eine variable Anzahl von Token, abhängig von seiner Größe und Kodierung. Obwohl die genauen Token-Kosten für Bilder von OrcaRouter nicht angegeben werden, folgt es der Standardpraxis von OpenAI, bei der Bilder basierend auf der Auflösung tokenisiert werden. Das Modell kann reine Textausgaben von bis zu 128000 Token generieren. Die multimodale Fähigkeit erweitert seine Nützlichkeit über reinen Code hinaus auf Aufgaben, die visuelles Verständnis erfordern, wie das Erklären der Code-Architektur anhand eines Diagramms.
Basierend auf seiner Codex-Bezeichnung und einem Benchmark-Ergebnis von 91,7 bei AA Math zeichnet sich GPT-5.1-Codex-Mini durch mathematisches Denken und Codegenerierung aus. Der AA Math-Benchmark testet fortgeschrittenes arithmetisches und algebraisches Denken, daher ist das Modell gut geeignet für das Generieren von Beweisen, das Lösen von Gleichungen und das Durchführen logischer Schritte. In der Programmierung kann es mehrere Sprachen handhaben, debuggen, refaktorisieren und Code erklären. Das große Kontextfenster (400000 Token) ermöglicht es ihm, mit gesamten Codebasen oder langen Dokumenten zu arbeiten, was es effektiv für Aufgaben wie das Zusammenfassen eines gesamten Repositorys, das Durchführen von dateiübergreifendem Refactoring oder das Generieren von Dokumentation aus einer großen Codebasis macht. Die hohe Ausgabelimit (128000 Token) ermöglicht die Generierung umfassender Lösungen in einer einzigen Antwort.
Obwohl GPT-5.1-Codex-Mini selbst eine kosteneffiziente Version der Codex-Reihe ist, gibt es möglicherweise noch günstigere Alternativen für einfachere Aufgaben. Wenn Ihr Arbeitsaufwand keine spezialisierten Code- und Mathematik-Fähigkeiten erfordert, könnte ein Allzweckmodell wie GPT-4o mini zu einem niedrigeren Preis ausreichen. Wenn Sie zudem nicht den vollen Kontext von 400000 Token oder die Ausgabe von 128000 Token benötigen, könnte ein Modell mit kleineren Grenzen die Kosten senken. Für Aufgaben, die nur Text (keine Bilder) und kurze Kontexte umfassen, ist ein kleineres, günstigeres Modell möglicherweise besser geeignet. OrcaRouter bietet Zugang zu vielen Modellen; vergleichen Sie Preise und Fähigkeiten, um die kosteneffizienteste Option für Ihren spezifischen Anwendungsfall auszuwählen.
GPT-5.1-Codex-Mini ist eine 'Mini'-Variante, daher hat sie wahrscheinlich eine reduzierte Kapazität im Vergleich zum vollständigen GPT-5.1-Codex. Dies kann sich als weniger nuancierte Argumentation bei sehr komplexen mehrstufigen Problemen oder als etwas geringere Genauigkeit bei spezialisierten Benchmarks, die nicht von AA Math abgedeckt werden, äußern. Der Wissensstichtag des Modells wird von OpenAI festgelegt; obwohl nicht spezifiziert, ist es Teil der GPT-5.1-Serie, sodass es relativ aktuelle Daten widerspiegelt. Als codeoptimiertes Modell schneidet es bei Aufgaben, die kreatives Schreiben oder offene Dialoge erfordern, möglicherweise nicht so gut ab wie Allzweckmodelle. Zusätzlich wird Bildeingabe unterstützt, aber die Token-Kosten für Bilder können erheblich sein; Benutzer sollten die Nutzung überwachen, um unerwartete Kosten zu vermeiden. OrcaRouter bietet keine zusätzliche Verarbeitung über die Weiterleitung an OpenAI hinaus.
GPT-5.1-Codex-Mini erreichte eine Punktzahl von 91,7 im AA Math-Benchmark. AA Math (Advanced Arithmetic and Algebraic Math) bewertet die Fähigkeit eines Modells, komplexe arithmetische Operationen, algebraische Manipulationen und mehrstufiges Denken durchzuführen. Eine Punktzahl von 91,7 bedeutet, dass das Modell 91,7 % der Testaufgaben korrekt beantwortet hat. Dies ist ein starkes Ergebnis, das darauf hindeutet, dass das Modell in mathematischen Denkaufgaben sehr leistungsfähig ist. Es impliziert, dass man sich bei Programmieraufgaben, die numerische Berechnungen, algorithmische Simulationen oder mathematische Logik umfassen, auf das Modell verlassen kann, um genaue Ergebnisse zu liefern. Der Benchmark deckt nicht alle mathematischen Bereiche ab (z. B. Geometrie, Wahrscheinlichkeit im Detail), bestätigt aber seine Stärke in der Kernalgebra und Arithmetik.
OrcaRouter veröffentlicht keine Latenzmetriken für GPT-5.1-Codex-Mini. Als kleinere Variante innerhalb der Codex-Familie wird erwartet, dass sie schneller ist als ein vollwertiges GPT-5.1-Codex-Modell, aber die tatsächliche Geschwindigkeit hängt von der Komplexität der Anfrage, der Anzahl der verarbeiteten Token und der Serverauslastung sowohl bei OrcaRouter als auch bei OpenAI ab. Das Modell unterstützt Streaming-Antworten, was die wahrgenommene Latenz für Benutzer reduzieren kann. Benutzer sollten mit ihren spezifischen Arbeitslasten testen, um die Leistung zu bewerten. Faktoren wie die Größe der Bildeingabe und die Ausgabelänge beeinflussen die Antwortzeit. Da OrcaRouter ein Proxy ist, fügt die Netzwerklatenz einen kleinen Overhead hinzu. Insgesamt ist die Geschwindigkeit des Modells wahrscheinlich für die interaktive Nutzung geeignet, kann jedoch variieren.
Die Codex-Linie deutet darauf hin, dass GPT-5.1-Codex-Mini speziell für das Verständnis und die Generierung von Code optimiert wurde. Obwohl keine Benchmark-Ergebnisse für das Programmieren angegeben werden, deutet die hohe AA-Mathematik-Punktzahl auf starke Argumentationsfähigkeiten hin, die sich auf algorithmische Problemlösung übertragen lassen. Das Modell kann mehrere Programmiersprachen verarbeiten, syntaktisch korrekten Code generieren, vorhandenen Code erklären und Refaktorisierungen vorschlagen. Sein 400.000-Token-Kontextfenster ermöglicht es ihm, vollständige Code-Repositorys zu behalten, was Aufgaben wie modulübergreifende Abhängigkeitsanalyse oder die Generierung von Dokumentation für große Klassen ermöglicht. Das Ausgabelimit von 128.000 Token erlaubt es, lange Codedateien oder umfassende Erklärungen in einem Durchgang zu erstellen. Diese Funktionen machen es zu einem starken Kandidaten für Entwicklungsworkflows, die eine groß angelegte Codeverwaltung umfassen.
Obwohl GPT-5.1-Codex-Mini bei AA Math (91,7) gute Ergebnisse erzielt, ist es nicht unfehlbar. Benchmarks decken möglicherweise nicht alle Randfälle ab; die Leistung in der Praxis kann variieren. Das Modell könnte bei hochgradig nuancierten oder domänenspezifischen mathematischen Konzepten, die nicht in AA Math enthalten sind, Schwierigkeiten haben. Bei der Codegenerierung kann es gelegentlich ineffizienten oder fehlerhaften Code produzieren, insbesondere für seltene oder schlecht dokumentierte Bibliotheken. Als 'Mini'-Modell fehlt ihm möglicherweise die Tiefe der Argumentation für sehr komplexe Probleme, die ein größeres Modell bewältigen könnte. Es besteht auch die Möglichkeit von Halluzinationen oder der Erzeugung plausibler, aber falscher Antworten. Benutzer sollten kritische Ausgaben stets validieren, insbesondere in sicherheitskritischen Anwendungen. OrcaRouter ändert das Modellverhalten nicht; diese Einschränkungen sind dem Modell selbst inhärent.
OrcaRouter berechnet die Nutzung von GPT-5.1-Codex-Mini zum Anbieterpreis ohne Aufschlag. Der Preis beträgt $0.25 pro 1 Million Eingabe-Tokens und $2.00 pro 1 Million Ausgabe-Tokens. Eingabe-Tokens umfassen den Text-Prompt und alle tokenisierten Bilder. Ausgabe-Tokens sind der vom Modell generierte Text. Die Abrechnung erfolgt pro Anfrage basierend auf der Gesamtzahl der verarbeiteten Tokens. Es gibt keine zusätzlichen Gebühren, Abonnementkosten oder Mindestverpflichtungen. Benutzer zahlen nur für die Tokens, die sie verbrauchen. OrcaRouter erfordert wahrscheinlich ein Konto und einen API-Schlüssel; die Kosten werden vom Guthaben des Benutzers abgezogen. Für eine genaue Kostenverwaltung überwachen Sie die Token-Nutzung über die API-Antwort, die in der Regel Nutzungsstatistiken enthält.
Im Vergleich zu einem hypothetischen vollständigen GPT-5.1-Codex (falls es existieren würde) ist GPT-5.1-Codex-Mini aufgrund seiner geringeren Größe kosteneffizienter konzipiert. Die bekannten Preise ($0,25/$2,00 pro 1M Tokens) liegen unter denen typischer vollgroßer Modelle von OpenAI, die $10-$30 pro Million Ausgabetokens kosten können. Dadurch wird Codex-Mini attraktiv für Anwendungen mit hohem Volumen oder solche mit langen Kontexten und großen Ausgaben. Reicht die Leistung für bestimmte Aufgaben jedoch nicht aus, könnte ein größeres Modell die Mehrkosten rechtfertigen. Nutzer sollten den Kompromiss abwägen: Für Aufgaben, bei denen der Mini-Modellwert von 91,7 AA Math ausreicht, ist der niedrigere Preis vorteilhaft. OrcaRouter bietet kein Caching oder Prompt-Komprimierung, das die Token-Nutzung reduzieren würde.
OrcaRouter bewirbt kein Caching für GPT-5.1-Codex-Mini. Caching wird in den bereitgestellten Fakten zum Modell oder zur API nicht erwähnt. Im Allgemeinen ist das Caching von Prompts und Antworten aufgrund von Datenschutzüberlegungen bei Proxy-APIs nicht üblich; jede Anfrage wird in der Regel unabhängig verarbeitet. Wenn Sie reduzierte Kosten für wiederholte identische Eingaben benötigen, erwägen Sie die Implementierung von clientseitigem Caching oder verwenden Sie Batching, falls unterstützt. Die Preisgestaltung von OrcaRouter erfolgt streng nach Pay-per-Token, ohne Rabatte für wiederholten Kontext. Beachten Sie, dass die Token-Nutzung für Bilder pro Anfrage berechnet wird und nicht durch Caching reduziert werden kann. Zur Kostenoptimierung minimieren Sie redundanten Token-Verbrauch durch das Erstellen präziser Prompts.
Keine versteckten Gebühren sind mit dem Zugriff auf GPT-5.1-Codex-Mini über OrcaRouter verbunden. Die Preisgestaltung ist transparent: $0.25 pro 1M Eingabe-Token und $2.00 pro 1M Ausgabe-Token, ohne Aufschlag auf den Anbieterpreis. Es gibt keine Einrichtungsgebühren, monatliche Mindestbeträge oder Gebühren für fehlgeschlagene Anfragen (allerdings zahlen Sie für Token, die in der Anfrage/Antwort verwendet werden). OrcaRouter kann ein API-Schlüsselsystem haben, erhebt jedoch keine zusätzlichen Endpunktgebühren. Überprüfen Sie immer die offizielle Dokumentation von OrcaRouter auf etwaige Aktualisierungen ihrer Preisrichtlinien. Wie bei jeder API können Netzwerkfehler oder Timeouts zu einem teilweisen Token-Verbrauch führen; wenn eine Anfrage unterbrochen wird, werden Ihnen nur die bis zur Unterbrechung verarbeiteten Token berechnet, wie von OpenAI festgelegt.
Um GPT-5.1-Codex-Mini über OrcaRouter aufzurufen, verwenden Sie die OpenAI-kompatible API unter der Basis-URL https://api.orcarouter.ai/v1. Setzen Sie den Modellparameter auf "openai/gpt-5.1-codex-mini". Sie benötigen einen OrcaRouter-API-Schlüssel zur Authentifizierung, der normalerweise im Authorization-Header als Bearer übergeben wird. Die API unterstützt dieselben Endpunkte/Vervollständigungen wie die standardmäßige OpenAI-API, z. B. /chat/completions für chatartige Interaktionen. Da sie OpenAI-kompatibel ist, kann vorhandener Code, der das OpenAI Python- oder JavaScript-SDK verwendet, durch Ändern der Basis-URL und des API-Schlüssels angepasst werden. OrcaRouter übernimmt das Routing zu OpenAI und gibt Ergebnisse im gleichen Format zurück. Stellen Sie sicher, dass Ihr Client die Token-Limits einhält (400000 Eingabe, 128000 Ausgabe).
Die OrcaRouter-API für GPT-5.1-Codex-Mini unterstützt standardmäßige OpenAI-Parameter, einschließlich model (gesetzt auf "openai/gpt-5.1-codex-mini"), messages (Array von Nachrichtenobjekten für den Chat), max_tokens (bis zu 128000), temperature, top_p, n, stop, stream und andere. Die Funktionsaufruf- und Toolnutzungsfähigkeiten des Modells werden wie von OpenAI bereitgestellt unterstützt. Bildeingabe kann im Nachrichteninhalt unter Verwendung des multimodalen Formats (z.B. content mit type: "image_url") eingefügt werden. Parameter-Vorgaben und Verhalten folgen den OpenAI-Spezifikationen. Beachten Sie, dass das Kontextfenster des Modells insgesamt 400000 Token beträgt, sodass die Summe aller Token in Nachrichten (einschließlich Bildern) diese Grenze nicht überschreiten darf. OrcaRouter bietet keine zusätzlichen benutzerdefinierten Parameter über das hinaus, was OpenAI anbietet.
Die Migration zu OrcaRouter für GPT-5.1-Codex-Mini ist unkompliziert, wenn Sie vorhandenen Code haben, der eine OpenAI-kompatible API verwendet. Ersetzen Sie die Basis-URL durch https://api.orcarouter.ai/v1 und aktualisieren Sie Ihren API-Schlüssel auf einen OrcaRouter-Schlüssel. Ändern Sie den Modellparameter auf "openai/gpt-5.1-codex-mini". Wenn Sie eine andere Modell-ID verwendet haben, passen Sie diese entsprechend an. OrcaRouter erfordert kein spezielles SDK; jeder HTTP-Client, der mit der OpenAI-API funktioniert, ist geeignet. Testen Sie mit einer kleinen Anfrage, um Konnektivität und Abrechnung zu überprüfen. Beachten Sie, dass die Preisgestaltung identisch mit dem Provider-Tarif von OpenAI ist, sodass die Kostenmigration neutral ist. Wenn Sie einen anderen Anbieter verwendet haben, müssen Sie möglicherweise das Kontextfenster (400000) und das Ausgabelimit (128000) des Modells anpassen.
Ein Beispielanfrage mit curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer ORCAROUTER_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "openai/gpt-5.1-codex-mini", "messages": [{"role": "user", "content": "Solve: 2x + 5 = 15"}], "max_tokens": 200}'. Binden Sie ein Bild ein, indem Sie ein content-Array verwenden: "content": [{"type": "text", "text": "Explain this diagram"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,..."}}]. Die Antwort wird ein standardmäßiges OpenAI Chat Completion-Objekt sein. Stellen Sie sicher, dass die Gesamtzahl der Token (einschließlich des tokenisierten Bildes) unter 400000 bleibt. Verwenden Sie stream: true für Streaming-Antworten.
GPT-5.1-Codex-Mini und GPT-4o erfüllen unterschiedliche Hauptzwecke. GPT-4o ist ein allgemeines multimodales Modell, während Codex-Mini auf Code und Mathematik spezialisiert ist. In Benchmarks bietet ein AA-Mathe-Score von 91,7 einen spezifischen Vergleichspunkt; die Leistung von GPT-4o in diesem Benchmark wird nicht angegeben, ist aber vermutlich niedriger. Codex-Mini hat einen größeren Kontextfenster (400.000 vs. GPT-4os 128.000) und ein höheres Ausgabelimit (128.000 vs. 4096 für GPT-4o im typischen Gebrauch). Allerdings könnte GPT-4o für kreative Aufgaben vielseitiger sein. Preisgestaltung: Codex-Mini mit 0,25 $/2,00 $ pro 1 Million Token ist günstiger als GPT-4o (5 $/15 $ pro 1 Million Token), was es zu einer kosteneffektiven Wahl für Mathematik- und Codierungsaufgaben macht, bei denen seine Stärken zum Tragen kommen.
Wählen Sie GPT-5.1-Codex-Mini, wenn Ihre Hauptanforderungen Codegenerierung, mathematisches Denken oder Aufgaben sind, die einen sehr großen Kontext (bis zu 400.000 Token) und eine hohe Ausgabe (bis zu 128.000 Token) erfordern. Es ist auch eine gute Wahl für kostenempfindliche Anwendungen, die dennoch starke Mathematik- und Programmierleistungen verlangen, da der Preis im Vergleich zu vollwertigen Modellen niedriger ist. Wenn Ihre Aufgabe rein kreatives Schreiben oder die Beschreibung von visueller Kunst ist, könnte ein Allzweckmodell wie GPT-4o besser geeignet sein. Wenn Sie für einfache Aufgaben noch niedrigere Kosten benötigen, ziehen Sie kleinere Modelle wie GPT-4o mini in Betracht. OrcaRouter bietet Ihnen Zugang zu vielen Modellen; bewerten Sie die Benchmark-Relevanz und Preisgestaltung für Ihren spezifischen Arbeitsablauf.
OrcaRouter bietet Zugriff auf GPT-5.1-Codex-Mini zu denselben Anbieterpreisen (0,25 $/2,00 $ pro 1 Mio. Token) ohne Aufschlag. Es gibt keinen Kostenvorteil, OpenAI direkt zu nutzen, wenn beide dasselbe verlangen. Allerdings kann OrcaRouter vereinfachte Abrechnung, konsolidierte Nutzung für mehrere Anbieter oder zusätzliche Funktionen wie Nutzungsanalysen bieten. Die API ist vollständig mit dem Interface von OpenAI kompatibel, sodass die Migration trivial ist. Falls Sie bereits ein OrcaRouter-Konto haben, können Sie dieses Modell nutzen, ohne ein separates OpenAI-Konto einzurichten. OrcaRouter fungiert als Proxy; die Datenverarbeitung ähnelt der direkten Nutzung von OpenAI (Prompts werden an OpenAI gesendet). Entscheiden Sie sich für OrcaRouter, wenn Sie ein einheitliches API-Gateway über mehrere Modellanbieter hinweg bevorzugen.
OpenAI-kompatibel — behalte dein bisheriges SDK
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.1-codex-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Eingabe / 1M Tokens | $0.250 |
|---|---|
| Ausgabe / 1M Tokens | $2.00 |
| Cache-Lesen / 1M | $0.025 |
| Währung | USD |
Schätzung auf Basis des Listenpreises
Nur eine Schätzung — die tatsächliche Token-Anzahl hängt vom Tokenizer des Anbieters ab.
Monatliche Kosten aller Modelle im LLM-Kostenrechner vergleichen
Worüber Entwickler diese Woche sprechen
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-codex-miniÖffnen @misc{orcarouter_gpt_5_1_codex_mini,
title = {GPT-5.1-Codex-Mini API},
author = {OpenAI},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.1-codex-mini}
}OpenAI. (2025). GPT-5.1-Codex-Mini API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.1-codex-mini