GPT-5.1-Codex es una versión especializada de GPT-5.1 optimizada para ingeniería de software y flujos de trabajo de codificación. Está diseñado tanto para sesiones de desarrollo interactivas como para la ejecución larga e independiente de tareas complejas de ingeniería....
OpenAI GPT-5.1-Codex es un modelo de lenguaje grande ofrecido por OpenAI, optimizado para generación de código, razonamiento matemático y resolución de problemas basada en texto. Acepta entradas…
GPT-5.1-Codex destaca en generación de código, razonamiento matemático y manejo de documentos largos. Su puntuación de 95.7 en el punto de referencia AA Math indica un rendimiento sólido en problemas avanzados de aritmética y álgebra. El modelo puede generar código complejo en muchos lenguajes de programación, depurar código existente, explicar algoritmos y traducir entre lenguajes. Es particularmente eficaz en tareas que requieren una comprensión contextual profunda, como refactorizar un módulo grande o escribir pruebas unitarias para una clase completa. La gran ventana de contexto le permite mantener el estado a lo largo de conversaciones o documentos muy extensos. Estas fortalezas lo hacen adecuado para el desarrollo de software profesional, la investigación académica y los flujos de trabajo de análisis de datos donde se requiere precisión y profundidad.
GPT-5.1-Codex puede manejar una amplia gama de tareas de código: escribir nuevas funciones, clases o aplicaciones completas; optimizar código existente para rendimiento o legibilidad; generar documentación y comentarios en línea; convertir código entre lenguajes de programación; y producir conjuntos de pruebas. Su gran límite de salida (128K tokens) permite generar archivos muy largos en una sola llamada, como un servicio backend completo o un script de simulación científica. El modelo también admite entradas multimodales, por lo que puede analizar imágenes de fragmentos de código (por ejemplo, capturas de pantalla) o diagramas arquitectónicos. Debido a que es una variante dedicada al código, tiende a producir código más sintácticamente correcto e idiomático que los modelos de propósito general, aunque los resultados dependen de la claridad y complejidad del prompt.
GPT-5.1-Codex es un modelo premium con un alto costo por token. Para tareas simples como la finalización de texto corto, respuestas a preguntas básicas o la generación de unas pocas líneas de código, un modelo más barato (por ejemplo, GPT-4o mini o Claude Haiku) suele ser suficiente y más rentable. Del mismo modo, para tareas que no requieren la ventana de contexto grande —por ejemplo, una función única con 500 tokens— la capacidad adicional es innecesaria. OrcaRouter ofrece muchas opciones de modelo con diferentes precios. Use GPT-5.1-Codex cuando la tarea realmente se beneficie de su gran contexto, alto rendimiento y fortaleza matemática. Para trabajos sencillos o de bajo riesgo, reducir a un modelo menos costoso disminuye el gasto sin sacrificar la calidad.
Aunque GPT-5.1-Codex es sólido en código y matemáticas, su entrenamiento probablemente prioriza esos dominios. En consecuencia, es posible que no iguale el rendimiento de modelos especializados en escritura creativa al generar ficción, textos de marketing o diálogos conversacionales. La fecha de corte de conocimiento y la precisión factual del modelo están sujetas al entrenamiento del modelo base de OpenAI; puede alucinar o proporcionar información desactualizada, especialmente en temas en rápida evolución como eventos actuales o versiones de bibliotecas de software. Además, la modalidad de entrada de imágenes procesa imágenes para contexto, pero el modelo no puede generar imágenes o diagramas como salida. Para tareas específicas de dominio fuera del código y las matemáticas —como consejo médico, interpretación legal o moderación sensible— sería más apropiado un modelo ajustado específicamente para ese dominio.
La puntuación de referencia proporcionada de 95.7 en AA Math (presumiblemente un conjunto de datos desafiante de aritmética o álgebra) demuestra que GPT-5.1-Codex tiene habilidades matemáticas muy sólidas. Esto sugiere que puede manejar aritmética compleja de múltiples pasos, resolución de ecuaciones y razonamiento simbólico con alta precisión. Las puntuaciones en este rango suelen estar entre las mejores para modelos de lenguaje de última generación en métricas similares. Para usuarios que necesitan cálculos precisos, generación de demostraciones o cálculos científicos, este modelo es una opción confiable. Sin embargo, las puntuaciones de referencia no son indicativas del rendimiento en todas las tareas del mundo real; reflejan un conjunto de evaluación específico. Los usuarios deben evaluar el modelo con sus propios datos representativos para validar su eficacia.
No se proporcionan puntuaciones de referencia adicionales para GPT-5.1-Codex más allá del resultado de 95.7 en AA Math. Sin embargo, basándose en el nombre del modelo y su posicionamiento como una variante centrada en código, es razonable esperar un buen desempeño en tareas de razonamiento que se benefician del pensamiento estructurado y lógico, como la generación de código, el diseño de algoritmos y la resolución de acertijos. En puntos de referencia de razonamiento más generales (p. ej., MMLU, GSM8K, HumanEval), es probable que el modelo compita favorablemente con otros modelos grandes de OpenAI, aunque no se conocen cifras exactas. Los usuarios que quieran una visión más completa deberían probar el modelo en sus propias tareas. OrcaRouter permite experimentar fácilmente con su API; puedes ejecutar algunas pruebas de muestra para evaluar la calidad del razonamiento del modelo en tu dominio.
No se proporcionan cifras específicas de latencia o rendimiento para GPT-5.1-Codex. En general, los modelos con ventanas de contexto muy grandes (400 mil tokens) y límites de salida altos (128 mil tokens) pueden tener una latencia por solicitud más alta en comparación con modelos más pequeños, especialmente al procesar entradas largas o generar salidas extensas. El tiempo de respuesta real depende de factores como el tamaño de la solicitud, las condiciones de la red y la carga del backend en la infraestructura de OrcaRouter. Para aplicaciones en tiempo real que requieren respuestas en menos de un segundo, este modelo puede ser demasiado lento; se recomienda su uso por lotes o asíncrono. OrcaRouter admite respuestas en streaming mediante el parámetro estándar de streaming de finalizaciones de chat, lo que puede ayudar a reducir la latencia percibida al mostrar resultados parciales. Los usuarios deben realizar pruebas comparativas con su carga de trabajo típica para comprender el rendimiento.
Aunque la puntuación de AA Math es alta, representa el rendimiento en un conjunto de problemas específico y bien definido. Las tareas del mundo real a menudo implican ambigüedad, contexto incompleto o jerga específica del dominio que los puntos de referencia no capturan. Adicionalmente, el modelo puede exhibir sesgos o errores en casos extremos — por ejemplo, al manejar contextos muy largos puede perder el foco en el contenido anterior (el efecto de “perdido en el medio”). Las salidas del modelo deben ser siempre revisadas por un humano cuando la corrección es crítica, especialmente en dominios sensibles a la seguridad. Además, ningún punto de referencia refleja la capacidad del modelo para mantenerse actualizado; GPT-5.1-Codex tiene un límite de conocimiento ligado a sus datos de entrenamiento, por lo que puede no estar al tanto de eventos muy recientes o lanzamientos de bibliotecas. Considere complementar con generación aumentada por recuperación si la actualidad es importante.
En OrcaRouter, GPT-5.1-Codex se factura a la tarifa del proveedor sin margen adicional. El precio es de $1.25 por cada 1 millón de tokens de entrada y $10 por cada 1 millón de tokens de salida. Los tokens de entrada incluyen el prompt, el mensaje del sistema y cualquier imagen (las imágenes se tokenizan según el costo de visión del modelo). Los tokens de salida son la respuesta del modelo. No hay tarifas adicionales de plataforma. Esta fijación de precios transparente facilita la estimación de costos: por ejemplo, una solicitud con 10,000 tokens de entrada y 2,000 tokens de salida costaría aproximadamente $0.0125 (entrada) + $0.02 (salida) = $0.0325. La facturación se basa en el uso real de tokens según lo reportado por la API. Los usuarios pueden monitorear el uso a través del panel de OrcaRouter.
Los tokens de salida son ocho veces más caros que los tokens de entrada ($10 vs $1.25 por millón). Esta asimetría significa que, para tareas que requieren salidas muy largas, el costo está dominado por la generación. Por ejemplo, generar una salida de 100K‑token costaría $1.00 solo por la salida — superando con creces los costos típicos de entrada. Por el contrario, las tareas con un prompt muy largo pero una respuesta corta — como analizar una base de código grande y dar un resumen breve — son relativamente baratas en el lado de la salida. Los usuarios deben estructurar los prompts para minimizar la longitud de generación innecesaria cuando sea posible. La gran ventana de contexto fomenta incluir abundante contexto, pero ese contexto tiene un costo. Usar caching (si es compatible) o reducir el conteo de tokens puede ayudar a gestionar los gastos. Siempre equilibra el tamaño del contexto y la longitud de la salida con el presupuesto.
Los hechos proporcionados no mencionan ningún programa de caché o descuento para GPT-5.1-Codex en OrcaRouter. Normalmente, los precios de la API se pagan por uso según el token, sin descuentos por volumen ni planes de prepago mencionados. OrcaRouter puede ofrecer niveles para desarrolladores o acuerdos empresariales, pero no se describen aquí. Para minimizar costos, considere las siguientes estrategias: mantenga los contextos tan cortos como sea necesario, reutilice respuestas anteriores cuando sea apropiado y agrupe solicitudes durante el desarrollo. Para uso en producción, supervise el consumo de tokens y establezca límites de gasto. Si requiere volúmenes extremadamente altos, contacte al soporte de OrcaRouter para consultar sobre precios personalizados potenciales, pero no se proporciona dicha información actualmente.
GPT-5.1-Codex se accede a través de la API compatible con OpenAI de OrcaRouter. Usa la URL base https://api.orcarouter.ai/v1 en tu biblioteca cliente de OpenAI. Establece el parámetro model con el ID exacto "openai/gpt-5.1-codex". La API admite completaciones de chat con el array de mensajes estándar, incluyendo los roles system, user y assistant. Para entradas de imagen, incluye un bloque de contenido image_url en el mensaje del usuario. Ejemplo de cuerpo de solicitud: { "model": "openai/gpt-5.1-codex", "messages": [ {"role": "user", "content": "Write a Python function to calculate Fibonacci numbers."} ], "max_tokens": 500, "temperature": 0.2 } La autenticación se realiza mediante una clave de API (ya sea de OrcaRouter o una clave compatible con OpenAI, según tu configuración). Consulta la documentación de OrcaRouter para más detalles.
Al usar la API de OrcaRouter con GPT-5.1-Codex, puede establecer todos los parámetros estándar de OpenAI: model (obligatorio), messages (obligatorio), max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, secuencias de stop, stream (booleano) y response_format (por ejemplo, json_object). Pueden existir parámetros adicionales específicos de OrcaRouter, pero no están documentados aquí. El parámetro max_tokens controla la longitud máxima de la respuesta generada, hasta el límite de 128K tokens del modelo. El parámetro temperature (rango 0–2) controla la aleatoriedad; valores más bajos producen resultados más deterministas, adecuados para generación de código. El parámetro stream habilita la transmisión de tokens parciales. Tenga en cuenta que la ventana de contexto de 400K tokens incluye tanto los mensajes como la respuesta; asegúrese de que el recuento total de tokens (system + user + assistant) más max_tokens no supere los 400K.
Migrar a GPT-5.1-Codex es sencillo porque la API de OrcaRouter es compatible con OpenAI. Si ya usas la biblioteca Python de OpenAI (o cualquier SDK compatible con la interfaz de OpenAI), simplemente cambia la URL base a https://api.orcarouter.ai/v1 y el nombre del modelo a “openai/gpt-5.1-codex”. Tus estructuras de mensajes, parámetros y método de autenticación (clave API) existentes siguen siendo prácticamente los mismos. Sin embargo, ten en cuenta que el modelo tiene límites específicos de contexto y salida: ajusta max_tokens para aprovechar al máximo la capacidad de salida de 128K si es necesario, y asegúrate de que tu prompt más la respuesta quepan dentro de los 400K tokens totales. Revisa tus prompts para aprovechar las fortalezas del modelo en código y matemáticas. Prueba con un subconjunto de tu carga de trabajo antes de la migración completa.
La autenticación para la API compatible con OpenAI de OrcaRouter utiliza una clave API enviada en el encabezado Authorization como "Bearer <su_clave_api>". Puede obtener una clave API desde el panel de control de OrcaRouter. La clave se usa de manera idéntica al formato de clave de OpenAI. Todas las solicitudes deben incluir este encabezado; de lo contrario, se devuelve un error 401. OrcaRouter no admite otros métodos de autenticación (por ejemplo, OAuth) a través de este endpoint. Por seguridad, mantenga su clave API en secreto y arrótela periódicamente. Si ya usa la biblioteca Python de OpenAI, puede configurar el parámetro api_key o la variable de entorno OPENAI_API_KEY. La URL base sigue siendo https://api.orcarouter.ai/v1. No se requieren campos de autenticación adicionales.
GPT-5.1-Codex es una variante de código especializada con una ventana de contexto de 400K y una salida máxima de 128K, mientras que GPT-4o (un modelo de propósito general) normalmente tiene una ventana de contexto más pequeña (por ejemplo, 128K) y límites de salida más bajos. La variante Codex está probablemente optimizada para programación y razonamiento matemático, mientras que GPT-4o está diseñado para tareas conversacionales amplias y multimodales. Las puntuaciones de referencia para razonamiento matemático (el 95.7 AA Math proporcionado) no están disponibles directamente para GPT-4o. En OrcaRouter, el precio de GPT-5.1-Codex es de $1.25/$10 por M tokens (entrada/salida), que es más alto que las tarifas típicas de GPT-4o. Para cargas de trabajo intensivas en código que requieren contexto profundo, GPT-5.1-Codex puede ofrecer una precisión superior, pero para chats generales, GPT-4o sigue siendo una opción más rentable.
Otros modelos específicos para código incluyen las versiones anteriores de Codex de OpenAI, GPT-4o mini y modelos especializados como DeepSeek Coder. GPT-5.1-Codex se distingue por una ventana de contexto más grande (400K) y un límite de salida muy alto (128K). El benchmark AA Math proporcionado (95.7) sugiere un razonamiento matemático superior, lo que puede ser importante para la computación científica. Los modelos Codex anteriores generalmente tenían contextos más pequeños (por ejemplo, 16K) y puntuaciones más bajas. Los modelos DeepSeek Coder ofrecen un rendimiento de codificación competitivo, pero a menudo tienen ventanas de contexto más pequeñas (por ejemplo, 32K–128K) y precios más bajos. En OrcaRouter, el precio de GPT-5.1-Codex es relativamente alto, por lo que es mejor usarlo cuando sean necesarios el contexto grande y la salida alta. Para la finalización de código típica o codificación de respuesta corta, un especialista en código más económico resulta más rentable.
Compatible con OpenAI: conserva tu SDK actual
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Entrada / 1M tokens | $1.25 |
| Salida / 1M tokens | $10.00 |
| Lectura caché / 1M | $0.125 |
| Moneda | USD |
Estimación según precio de lista
Solo una estimación: el número real de tokens depende del tokenizador del proveedor.
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