GPT-5.1-Codex est une version spécialisée de GPT-5.1 optimisée pour l'ingénierie logicielle et les flux de travail de codage. Elle est conçue pour les sessions de développement interactives et l'exécution longue et indépendante de tâches d'ingénierie complexes....
OpenAI GPT-5.1-Codex est un grand modèle de langage proposé par OpenAI, optimisé pour la génération de code, le raisonnement mathématique et la résolution de problèmes textuels. Il accepte à la fois…
GPT-5.1-Codex excelle dans la génération de code, le raisonnement mathématique et le traitement de longs documents. Son score de 95,7 au benchmark AA Math indique une performance solide sur des problèmes avancés d'arithmétique et d'algèbre. Le modèle peut générer du code complexe dans de nombreux langages de programmation, déboguer du code existant, expliquer des algorithmes et traduire entre langages. Il est particulièrement efficace pour les tâches nécessitant une compréhension contextuelle approfondie, comme la refactorisation d'un grand module ou la rédaction de tests unitaires pour une classe entière. La grande fenêtre de contexte lui permet de maintenir l'état lors de très longues conversations ou documents. Ces atouts le rendent adapté aux workflows de développement logiciel professionnel, de recherche académique et d'analyse de données où la précision et la profondeur sont requises.
GPT-5.1-Codex peut gérer une large gamme de tâches de code : écrire de nouvelles fonctions, classes ou applications entières ; optimiser du code existant pour les performances ou la lisibilité ; générer de la documentation et des commentaires en ligne ; convertir du code entre langages de programmation ; et produire des suites de tests. Sa grande limite de sortie (128K tokens) permet de générer des fichiers très longs en un seul appel, comme un service backend complet ou un script de simulation scientifique. Le modèle prend également en charge les entrées multimodales, il peut donc analyser des images d'extraits de code (par exemple, des captures d'écran) ou des diagrammes architecturaux. Comme il s'agit d'une variante dédiée au code, il a tendance à produire un code plus syntaxiquement correct et idiomatique que les modèles généralistes, bien que les résultats dépendent de la clarté et de la complexité de la requête.
GPT-5.1-Codex est un modèle premium avec un coût élevé par token. Pour des tâches simples comme la complétion de texte court, la réponse à des questions basiques ou la génération de quelques lignes de code, un modèle moins cher (par exemple GPT-4o mini ou Claude Haiku) sera souvent suffisant et plus rentable. De même, pour les tâches qui ne nécessitent pas une grande fenêtre de contexte — par exemple une fonction unique de 500 tokens — la capacité supplémentaire est superflue. OrcaRouter propose de nombreuses options de modèles avec différents niveaux de prix. Utilisez GPT-5.1-Codex lorsque la tâche bénéficie véritablement de sa grande fenêtre de contexte, de son haut volume de sortie et de sa puissance mathématique. Pour un travail simple ou à faible enjeu, choisir un modèle moins cher réduit les dépenses sans sacrifier la qualité.
Bien que GPT-5.1-Codex soit performant en code et en mathématiques, son entraînement privilégie probablement ces domaines. Par conséquent, il pourrait ne pas égaler les performances de modèles spécialisés dans l’écriture créative lorsqu’il s’agit de générer de la fiction, des textes marketing ou des dialogues conversationnels. La date de coupure des connaissances du modèle et sa précision factuelle dépendent de l’entraînement du modèle de base d’OpenAI ; il peut halluciner ou fournir des informations obsolètes, surtout sur des sujets en évolution rapide comme l’actualité ou les versions de bibliothèques logicielles. De plus, la modalité d’entrée d’image traite les images pour le contexte, mais le modèle ne peut pas générer d’images ou de diagrammes en sortie. Pour des tâches spécifiques à un domaine en dehors du code et des mathématiques — comme les conseils médicaux, l’interprétation juridique ou la modération sensible — un modèle spécifiquement ajusté pour ce domaine serait plus approprié.
Le score de référence fourni de 95,7 sur AA Math (vraisemblablement un ensemble de données exigeant d’arithmétique ou d’algèbre) démontre que GPT-5.1-Codex possède des capacités mathématiques très solides. Cela suggère qu’il peut gérer des calculs complexes en plusieurs étapes, la résolution d’équations et le raisonnement symbolique avec une grande précision. Des scores dans cette plage figurent généralement parmi les meilleurs pour les modèles de langage de pointe sur des mesures similaires. Pour les utilisateurs ayant besoin de calculs précis, de génération de preuves ou de calculs scientifiques, ce modèle constitue un choix fiable. Cependant, les scores de référence ne sont pas représentatifs des performances sur toutes les tâches du monde réel ; ils reflètent un ensemble d’évaluation spécifique. Les utilisateurs doivent évaluer le modèle sur leurs propres données représentatives pour valider son efficacité.
Aucun autre score de référence n'est fourni pour GPT-5.1-Codex au-delà du résultat de 95.7 AA Math. Cependant, basé sur le nom et le positionnement du modèle en tant que variante axée sur le code, il est raisonnable de s'attendre à de bonnes performances sur les tâches de raisonnement qui bénéficient d'une pensée structurée et logique — telles que la génération de code, la conception d'algorithmes et la résolution d'énigmes. Sur des benchmarks de raisonnement plus généraux (par exemple, MMLU, GSM8K, HumanEval), le modèle est probablement compétitif par rapport aux autres grands modèles OpenAI, bien que les chiffres exacts ne soient pas publics. Les utilisateurs qui souhaitent une image plus complète devraient tester le modèle sur leurs propres tâches. OrcaRouter permet une expérimentation facile avec son API ; vous pouvez exécuter quelques exemples de prompts pour évaluer la qualité du raisonnement du modèle dans votre domaine.
Aucun chiffre spécifique de latence ou de débit n’est fourni pour GPT‑5.1‑Codex. En général, les modèles dotés de très grandes fenêtres de contexte (400 K tokens) et de limites de sortie élevées (128 K tokens) peuvent avoir une latence par requête plus élevée que les modèles plus petits, surtout lorsqu’ils traitent de longues entrées ou génèrent de longues sorties. Le temps de réponse réel dépend de facteurs tels que la taille de la requête, les conditions réseau et la charge back-end de l’infrastructure d’OrcaRouter. Pour des applications temps réel nécessitant des réponses inférieures à la seconde, ce modèle peut être trop lent ; il est recommandé de l’utiliser par lots ou de manière asynchrone. OrcaRouter prend en charge les réponses en streaming via le paramètre stream standard des complétions de chat, ce qui peut aider à réduire la latence perçue en affichant des résultats partiels. Les utilisateurs doivent évaluer leur charge de travail type pour comprendre les performances.
Bien que le score AA Math soit élevé, il représente la performance sur un ensemble de problèmes spécifique et bien défini. Les tâches du monde réel impliquent souvent de l'ambiguïté, un contexte incomplet ou un jargon spécifique à un domaine que les benchmarks ne capturent pas. De plus, le modèle peut présenter des biais ou des erreurs sur des cas particuliers — par exemple, lors du traitement de contextes très longs, il peut perdre le focus sur le contenu antérieur (l'effet « perdu au milieu »). Les sorties du modèle doivent toujours être revues par un humain lorsque l'exactitude est critique, en particulier dans les domaines sensibles à la sécurité. De plus, aucun benchmark ne reflète la capacité du modèle à rester à jour ; GPT-5.1-Codex a une date limite de connaissances liée à ses données d'entraînement, il peut donc ne pas être au courant des événements ou des versions de bibliothèques très récents. Envisagez de compléter avec une génération augmentée par récupération si l'actualité est importante.
Sur OrcaRouter, GPT-5.1-Codex est facturé au tarif du fournisseur sans aucune majoration. Le prix est de 1,25 $ par million de tokens d'entrée et de 10 $ par million de tokens de sortie. Les tokens d'entrée incluent le prompt, le message système et toute image (les images sont tokenisées selon le coût de vision du modèle). Les tokens de sortie sont la réponse du modèle. Il n'y a pas de frais de plateforme supplémentaires. Cette tarification transparente facilite l'estimation des coûts : par exemple, une requête avec 10,000 tokens d'entrée et 2,000 tokens de sortie coûterait environ 0,0125 $ (entrée) + 0,02 $ (sortie) = 0,0325 $. La facturation est basée sur l'utilisation réelle des tokens telle que rapportée par l'API. Les utilisateurs peuvent surveiller leur utilisation via le tableau de bord OrcaRouter.
Les tokens de sortie sont huit fois plus chers que les tokens d'entrée (10 $ contre 1,25 $ par million). Cette asymétrie signifie que pour les tâches nécessitant des sorties très longues, le coût est dominé par la génération. Par exemple, générer une sortie de 100K tokens coûterait 1,00 $ rien que pour la sortie — dépassant de loin les coûts d'entrée typiques. À l'inverse, les tâches avec un prompt très long mais une réponse courte — comme analyser une grande base de code et donner un résumé succinct — sont relativement peu coûteuses côté sortie. Les utilisateurs devraient structurer leurs prompts pour minimiser la longueur de génération inutile lorsque cela est possible. La grande fenêtre de contexte encourage à inclure un contexte abondant, mais ce contexte a un coût. Utiliser la mise en cache (si prise en charge) ou réduire le nombre de tokens peut aider à gérer les dépenses. Toujours équilibrer la taille du contexte et la longueur de la sortie par rapport au budget.
Les faits fournis ne mentionnent aucun programme de mise en cache ou de réduction pour GPT-5.1-Codex sur OrcaRouter. En général, la tarification des API est en mode paiement à l'utilisation par jeton, sans mention de remises sur volume ou de plans de pré-achat. OrcaRouter peut proposer des niveaux développeur ou des contrats d'entreprise, mais ceux-ci ne sont pas décrits ici. Pour minimiser les coûts, envisagez les stratégies suivantes : gardez les contextes aussi courts que nécessaire, réutilisez les réponses précédentes lorsque cela est approprié, et regroupez les requêtes pendant le développement. Pour une utilisation en production, surveillez la consommation de jetons et définissez des limites de dépenses. Si vous avez besoin de volumes extrêmement élevés, contactez le support d'OrcaRouter pour vous renseigner sur d'éventuels tarifs personnalisés — mais aucune information de ce type n'est actuellement fournie.
GPT-5.1-Codex est accessible via l'API compatible OpenAI d'OrcaRouter. Utilisez l'URL de base https://api.orcarouter.ai/v1 dans votre bibliothèque client OpenAI. Définissez le paramètre model sur l'ID exact "openai/gpt-5.1-codex". L'API prend en charge les complétions de chat avec le tableau standard messages, comprenant les rôles système, utilisateur et assistant. Pour les entrées d'image, incluez un bloc de contenu image_url dans le message de l'utilisateur. Exemple de corps de requête : { "model": "openai/gpt-5.1-codex", "messages": [ {"role": "user", "content": "Write a Python function to calculate Fibonacci numbers."} ], "max_tokens": 500, "temperature": 0.2 } L'authentification se fait via une clé API (soit d'OrcaRouter, soit une clé compatible OpenAI, selon votre configuration). Consultez la documentation d'OrcaRouter pour plus de détails.
Lorsque vous utilisez l'API d'OrcaRouter avec GPT-5.1-Codex, vous pouvez définir tous les paramètres standard d'OpenAI : model (obligatoire), messages (obligatoire), max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop sequences, stream (booléen) et response_format (par exemple, json_object). Des paramètres supplémentaires propres à OrcaRouter peuvent exister mais ne sont pas documentés ici. Le paramètre max_tokens contrôle la longueur maximale de la réponse générée, jusqu'à la limite de 128K tokens du modèle. Le paramètre temperature (plage 0-2) contrôle l'aléatoire ; des valeurs plus faibles produisent des résultats plus déterministes, adaptés à la génération de code. Le paramètre stream active le streaming de tokens partiels. Notez que la fenêtre de contexte de 400K tokens inclut à la fois les messages et la réponse ; assurez-vous que le nombre total de tokens (system + user + assistant) plus max_tokens ne dépasse pas 400K.
Migrer vers GPT-5.1-Codex est simple car l'API d'OrcaRouter est compatible avec OpenAI. Si vous utilisez déjà la bibliothèque Python d'OpenAI (ou tout SDK prenant en charge l'interface OpenAI), il suffit de modifier l'URL de base en https://api.orcarouter.ai/v1 et le nom du modèle en « openai/gpt-5.1-codex ». Vos structures de messages, paramètres et méthode d'authentification (clé API) existants restent largement identiques. Cependant, notez que le modèle a des limites de contexte et de sortie spécifiques : ajustez max_tokens pour utiliser pleinement la capacité de sortie de 128K si nécessaire, et assurez-vous que votre prompt plus la réponse tiennent dans 400K tokens au total. Révisez vos prompts pour tirer parti des atouts du modèle en code et en mathématiques. Testez avec un sous-ensemble de votre charge de travail avant une migration complète.
L’authentification pour l’API compatible OpenAI d’OrcaRouter utilise une clé API envoyée dans l’en-tête Authorization sous la forme « Bearer <votre_clé_api> ». Vous pouvez obtenir une clé API depuis le tableau de bord OrcaRouter. Cette clé s’utilise exactement comme une clé OpenAI. Toutes les requêtes doivent inclure cet en‑tête ; dans le cas contraire, une erreur 401 est renvoyée. OrcaRouter ne prend pas en charge d’autres méthodes d’authentification (par ex., OAuth) via ce point de terminaison. Pour des raisons de sécurité, gardez votre clé API secrète et renouvelez‑la périodiquement. Si vous utilisez déjà la bibliothèque Python d’OpenAI, vous pouvez définir le paramètre api_key ou la variable d’environnement OPENAI_API_KEY. L’URL de base reste https://api.orcarouter.ai/v1. Aucun champ d’authentification supplémentaire n’est requis.
GPT-5.1-Codex est une variante de code spécialisée avec une fenêtre de contexte de 400K et une sortie maximale de 128K, tandis que GPT-4o (un modèle polyvalent) dispose généralement d'une fenêtre de contexte plus petite (par exemple, 128K) et de limites de sortie plus faibles. La variante Codex est probablement optimisée pour la programmation et le raisonnement mathématique, alors que GPT-4o est conçu pour des tâches conversationnelles et multimodales étendues. Les scores de référence pour le raisonnement mathématique (le 95,7 % AA Math fourni) ne sont pas directement disponibles pour GPT-4o. Sur OrcaRouter, la tarification de GPT-5.1-Codex est de 1,25 $/10 $ par million de tokens (entrée/sortie), ce qui est plus élevé que les tarifs typiques de GPT-4o. Pour les charges de travail intensives en code nécessitant un contexte profond, GPT-5.1-Codex peut offrir une précision supérieure, mais pour les discussions générales, GPT-4o reste un choix plus économique.
Les autres modèles spécifiques au code incluent les versions antérieures de Codex d'OpenAI, GPT-4o mini, et des modèles spécialisés comme DeepSeek Coder. GPT-5.1-Codex se distingue par une fenêtre de contexte plus grande (400K) et une limite de sortie très élevée (128K). Le benchmark AA Math fourni (95.7) suggère un raisonnement mathématique supérieur, ce qui peut être important pour le calcul scientifique. Les modèles Codex antérieurs avaient généralement des contextes plus petits (p. ex., 16K) et des scores plus bas. Les modèles DeepSeek Coder offrent des performances de codage compétitives mais ont souvent des fenêtres de contexte plus petites (p. ex., 32K–128K) et des prix plus bas. Sur OrcaRouter, le prix du GPT-5.1-Codex est relativement élevé, il est donc préférable de l'utiliser lorsque le grand contexte et la sortie élevée sont nécessaires. Pour la complétion de code typique ou le codage à réponse courte, un spécialiste du code moins cher est plus économique.
Compatible OpenAI — gardez votre SDK actuel
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| Entrée / 1M tokens | $1.25 |
| Sortie / 1M tokens | $10.00 |
| Lecture cache / 1M | $0.125 |
| Devise | USD |
Estimation basée sur le tarif public
Estimation seulement — le nombre réel de tokens dépend du tokeniseur du fournisseur.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-codexOuvrir @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