GPT-5.1-Codex היא גרסה ייעודית של GPT-5.1 המותאמת לעבודה בהנדסת תוכנה ותהליכי קידוד. היא נועדה הן עבור הפעלות פיתוח אינטראקטיביות והן לביצוע עצמאי ממושך של משימות הנדסיות מורכבות...
OpenAI GPT-5.1-Codex הוא מודל שפה גדול המוצע על ידי OpenAI, המותאם ליצירת קוד, חשיבה מתמטית ופתרון בעיות מבוסס טקסט. הוא מקבל קלט טקסט ותמונה, תומך בחלון הקשר של 400,000 טוקנים ומייצר עד 128,000…
GPT-5.1-Codex מצטיין ביצירת קוד, חשיבה מתמטית וטיפול במסמכים ארוכים. הציון 95.7 במבחן AA Math benchmark מעיד על ביצועים חזקים בבעיות חשבון ואלגברה מתקדמות. המודל יכול ליצור קוד מורכב בשפות תכנות רבות, לנפות באגים בקוד קיים, להסביר אלגוריתמים ולתרגם בין שפות. הוא יעיל במיוחד במשימות הדורשות הבנה הקשרית עמוקה, כמו רפקטורינג של מודול גדול או כתיבת בדיקות יחידה עבור מחלקה שלמה. חלון ההקשר הגדול מאפשר לו לשמור מצב לאורך שיחות או מסמכים ארוכים מאוד. חוזקות אלו הופכות אותו למתאים לפיתוח תוכנה מקצועי, מחקר אקדמי וזרימות עבודה של ניתוח נתונים שבהן נדרשים דיוק ועומק.
GPT-5.1-Codex יכול להתמודד עם מגוון רחב של משימות קוד: כתיבת פונקציות חדשות, מחלקות או יישומים שלמים; אופטימיזציה של קוד קיים מבחינת ביצועים או קריאות; יצירת תיעוד והערות מוטבעות; המרת קוד בין שפות תכנות; והפקת ערכות בדיקות. מגבלת הפלט הגדולה שלו (128K אסימונים) מאפשרת יצירת קבצים ארוכים מאוד בקריאה בודדת, כגון שירות backend שלם או סקריפט סימולציה מדעית. המודל תומך גם בקלט מולטי‑מודלי, כך שהוא יכול לנתח תמונות של קטעי קוד (למשל צילומי מסך) או דיאגרמות ארכיטקטורה. מכיוון שמדובר בגרסת קוד ייעודית, הוא נוטה להפיק קוד נכון תחבירית ואידיומטי יותר ממודלים לשימוש כללי, אף שהתוצאות תלויות בבהירות ההנחיה ובמורכבותה.
GPT-5.1-Codex הוא דגם פרימיום בעל עלות גבוהה לכל טוקן. עבור משימות פשוטות כמו השלמת טקסט קצר, מענה על שאלות בסיסיות או יצירת מספר שורות קוד, דגם זול יותר (למשל, GPT-4o mini או Claude Haiku) יספיק לרוב ויהיה חסכוני יותר. באופן דומה, עבור משימות שאינן דורשות חלון הקשר גדול — למשל, פונקציה בודדת עם 500 טוקנים — הקיבולת הנוספת מיותרת. OrcaRouter מציעה אפשרויות דגם רבות במחירים משתנים. השתמשו ב-GPT-5.1-Codex כאשר המשימה באמת נהנית מחלון ההקשר הגדול שלו, התפוקה הגבוהה והחוזק המתמטי שלו. עבור עבודה פשוטה או בסיכון נמוך, מעבר לדגם זול יותר חוסך בהוצאות מבלי לפגוע באיכות.
למרות ש-GPT-5.1-Codex חזק בקוד ובמתמטיקה, ההכשרה שלו ככל הנראה נותנת עדיפות לתחומים אלה. כתוצאה מכך, ייתכן שהוא לא יתאים לביצועים של מודלים ייעודיים לכתיבה יצירתית בעת יצירת פרוזה, טקסטים שיווקיים או דיאלוגים שיחתיים. מגבלת הידע של המודל והדיוק העובדתי כפופים לאימון מודל הבסיס של OpenAI; הוא עלול להזות או לספק מידע מיושן, במיוחד בנושאים המתפתחים במהירות כמו אירועים אקטואליים או גרסאות ספריות תוכנה. בנוסף, חישת הקלט של תמונות מעבדת תמונות להקשר, אך המודל אינו יכול ליצור תמונות או דיאגרמות כפלט. עבור משימות ספציפיות לתחום מחוץ לקוד ומתמטיקה – כגון ייעוץ רפואי, פרשנות משפטית או ניהול תוכן רגיש – מודל שכוונן במיוחד לאותו תחום יהיה מתאים יותר.
ציון הביצועים שסופק, 95.7 ב‑AA Math (ככל הנראה מערך נתונים מאתגר של חשבון או אלגברה), מדגים כי GPT‑5.1‑Codex בעל יכולות מתמטיות חזקות מאוד. הדבר מצביע על יכולתו להתמודד עם פעולות חשבון רב‑שלביות מורכבות, פתרון משוואות וחשיבה סימבולית בדיוק גבוה. ציונים בטווח זה הם בדרך כלל מהטובים ביותר עבור מודלי שפה מתקדמים במדדים דומים. עבור משתמשים הזקוקים לחישובים מדויקים, יצירת הוכחות או חישובים מדעיים, מודל זה הוא בחירה אמינה. עם זאת, ציוני ביצועים אינם מעידים על ביצועים בכל משימות העולם האמיתי; הם משקפים קבוצת הערכה ספציפית. משתמשים צריכים להעריך את המודל על נתונים מייצגים משלהם כדי לאמת את יעילותו.
לא מסופקים ציוני מדד ביצוע נוספים ל-GPT-5.1-Codex מעבר לתוצאת 95.7 AA Math. עם זאת, בהתבסס על השם והמיצוב של המודל כווריאנט ממוקד קוד, סביר לצפות לביצועים חזקים במשימות היגיון שנהנות מחשיבה מובנית והגיונית — כגון יצירת קוד, תכנון אלגוריתמים ופתרון חידות. במדדי ביצוע היגיון כלליים יותר (למשל, MMLU, GSM8K, HumanEval), המודל כנראה מתפקד בתחרותיות עם מודלים גדולים אחרים של OpenAI, אם כי מספרים מדויקים אינם פומביים. משתמשים שרוצים תמונה מלאה יותר צריכים לבדוק את המודל על המשימות שלהם. OrcaRouter מאפשר ניסויים קלים באמצעות ה-API שלו; ניתן להריץ כמה הנחיות לדוגמה כדי לאמוד את איכות ההיגיון של המודל בתחום שלך.
לא מסופקים מספרי השהייה או תפוקה ספציפיים עבור GPT-5.1-Codex. באופן כללי, מודלים עם חלונות הקשר גדולים מאוד (400K טוקנים) ומגבלות פלט גבוהות (128K טוקנים) יכולים להיות בעלי השהייה גבוהה יותר לבקשה בהשוואה למודלים קטנים יותר, במיוחד בעת עיבוד קלטים ארוכים או יצירת פלטים ארוכים. זמן התגובה בפועל תלוי בגורמים כמו גודל הבקשה, תנאי הרשת ועומס השרתים של תשתית OrcaRouter. ליישומי זמן אמת הדורשים תגובות תת‑שניות, מודל זה עשוי להיות איטי מדי; מומלץ שימוש בקבוצות (batch) או באופן אסינכרוני. OrcaRouter תומך בתגובות הזרמה באמצעות פרמטר ה‑stream הסטנדרטי של השלמות צ'אט, מה שיכול לסייע בהפחתת ההשהיה הנתפסת על ידי הצגת תוצאות חלקיות. על המשתמשים לבצע בדיקות ביצועים (benchmark) של עומס העבודה האופייני שלהם כדי להבין את הביצועים.
בעוד שציוני ה-AA Math גבוהים, הם מייצגים ביצועים על מערך בעיות מוגדר היטב וספציפי. משימות בעולם האמיתי כרוכות לעיתים קרובות בעמימות, הקשר חלקי, או סלנג תחום-ספציפי שמדדים סטנדרטיים אינם לוכדים. בנוסף, המודל עלול להפגין הטיות או שגיאות במקרי קצה — למשל, בטיפול בהקשרים ארוכים מאוד הוא עלול לאבד מיקוד בתכנים מוקדמים (אפקט "אבוד באמצע"). יש לבחון תמיד את תפוקות המודל על ידי אדם כאשר הדיוק הוא קריטי, במיוחד בתחומים רגישים לבטיחות. זאת ועוד, שום מדד אינו משקף את יכולת המודל להישאר מעודכן; ל-GPT-5.1-Codex יש גבול ידע הקשור לנתוני האימון שלו, ולכן ייתכן שהוא אינו מודע לאירועים עדכניים מאוד או למהדורות ספריות חדשות. מומלץ לשקול השלמה באמצעות יצירה מחוזרת בשליפה-אחזור (retrieval-augmented generation) אם עדכניות חשובה.
ב-OrcaRouter, GPT-5.1-Codex מחויב בתעריף הספק ללא תוספת מחיר. המחיר הוא $1.25 למיליון טוקנים בקלט ו-$10 למיליון טוקנים בפלט. טוקני קלט כוללים את ההנחיה (prompt), הודעת המערכת, וכל תמונה (תמונות עוברות טוקניזציה לפי עלות הראייה של המודל). טוקני פלט הם תגובת המודל. אין עמלות פלטפורמה נוספות. תמחור שקוף זה מקל על הערכת עלויות: לדוגמה, בקשה עם 10,000 טוקני קלט ו-2,000 טוקני פלט תעלה כ-$0.0125 (קלט) + $0.02 (פלט) = $0.0325. החיוב מבוסס על צריכת טוקנים בפועל כפי שדווח על ידי ה-API. משתמשים יכולים לעקוב אחרי השימוש דרך לוח המחוונים של OrcaRouter.
טוקני פלט יקרים פי שמונה מטוקני קלט ($10 לעומת $1.25 למיליון). משמעות האסימטריה הזו היא שבמשימות הדורשות פלטים ארוכים מאוד, העלות נשלטת על ידי יצירת הפלט. לדוגמה, יצירת פלט של 100K טוקנים תעלה $1.00 רק עבור הפלט — הרבה מעבר לעלויות קלט אופייניות. לעומת זאת, משימות עם הנחיה ארוכה מאוד אך תגובה קצרה — כמו ניתוח מאגר קוד גדול ומתן סיכום קצר — הן זולות יחסית בצד הפלט. על המשתמשים לבנות הנחיות כך שיצמצמו את אורך היצירה המיותר ככל האפשר. חלון ההקשר הגדול מעודד הכללת הקשר רב, אך ההקשר הזה כרוך בעלות. שימוש בשמירה במטמון (אם נתמך) או הפחתת מספר הטוקנים יכול לעזור בניהול ההוצאות. תמיד יש לאזן בין גודל ההקשר ואורך הפלט לבין התקציב.
הנתונים שסופקו אינם מזכירים תוכניות שמירה במטמון או הנחה עבור GPT-5.1-Codex ב-OrcaRouter. בדרך כלל, תמחור ה-API הוא תשלום לפי שימוש (pay‑as‑you‑go) לכל טוקן, ללא הנחות כמות או תוכניות רכישה מראש שהוזכרו. OrcaRouter עשויה להציע רמות מפתחים או הסכמים ארגוניים, אך אלה אינם מתוארים כאן. כדי למזער עלויות, שקול את האסטרטגיות הבאות: שמור על הקשרים קצרים ככל הנדרש, עשה שימוש חוזר בתגובות קודמות כשמתאים, ובצע קבוצות של בקשות (batch) במהלך הפיתוח. לשימוש בייצור, עקוב אחר צריכת הטוקנים וקבע מגבלות הוצאה. אם אתה דורש נפחים גבוהים במיוחד, פנה לתמיכה של OrcaRouter כדי לברר על תמחור מותאם אישית אפשרי — אך אין מידע כזה שסופק כרגע.
GPT-5.1-Codex נגיש דרך ה‑API התואם ל‑OpenAI של OrcaRouter. השתמשו בכתובת הבסיס https://api.orcarouter.ai/v1 בספריית הלקוח של OpenAI. הגדירו את הפרמטר model לזהות המדויקת “openai/gpt-5.1-codex”. ה‑API תומך בהשלמות צ’אט עם מערך ההודעות הסטנדרטי, הכולל תפקידי system, user ו‑assistant. עבור קלטי תמונה, כללו בלוק תוכן image_url בהודעת המשתמש. דוגמה לגוף הבקשה: { "model": "openai/gpt-5.1-codex", "messages": [ {"role": "user", "content": "Write a Python function to calculate Fibonacci numbers."} ], "max_tokens": 500, "temperature": 0.2 } האימות מתבצע באמצעות מפתח API (מ‑OrcaRouter או מפתח תואם ל‑OpenAI, בהתאם לתצורה שלכם). עיינו בתיעוד של OrcaRouter לפרטים נוספים.
בעת שימוש ב-API של OrcaRouter עם GPT-5.1-Codex, ניתן להגדיר את כל הפרמטרים הסטנדרטיים של OpenAI: model (חובה), messages (חובה), max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop sequences, stream (בוליאני), ו-response_format (למשל, json_object). ייתכנו פרמטרים נוספים ספציפיים ל-OrcaRouter, אך הם אינם מתועדים כאן. הפרמטר max_tokens שולט באורך המקסימלי של התגובה שנוצרת, עד למגבלת 128K tokens של המודל. הפרמטר temperature (טווח 0–2) שולט באקראיות; ערכים נמוכים יותר מייצרים פלטים דטרמיניסטיים יותר, המתאימים ליצירת קוד. הפרמטר stream מאפשר הזרמה של tokens חלקיים. שים לב שחלון ההקשר של 400K tokens כולל גם את ההודעות וגם את התגובה; יש לוודא שסך ה-tokens (system + user + assistant) בתוספת max_tokens אינו עולה על 400K.
המעבר ל-GPT-5.1-Codex הוא פשוט מכיוון שה-API של OrcaRouter תואם ל-OpenAI. אם אתה כבר משתמש בספריית Python של OpenAI (או בכל SDK התומך בממשק OpenAI), פשוט שנה את כתובת ה-base URL ל-https://api.orcarouter.ai/v1 ואת שם המודל ל-"openai/gpt-5.1-codex". מבני ההודעות, הפרמטרים ושיטת האימות (מפתח API) שלך נשארים ברובם זהים. עם זאת, שים לב שלמודל יש מגבלות ספציפיות של הקשר ופלט: התאם את max_tokens כדי לנצל את מלוא קיבולת הפלט של 128K במידת הצורך, וודא שהפרומפט加上תגובה מתאימים ל-400K טוקנים בסך הכל. סקור את הפרומפטים שלך כדי לנצל את חוזקות המודל בקוד ובמתמטיקה. בצע בדיקה על תת-קבוצה של עומס העבודה שלך לפני המעבר המלא.
אימות עבור ממשק ה-API התואם ל-OpenAI של OrcaRouter משתמש במפתח API הנשלח בכותרת Authorization כ-"Bearer <your_api_key>". ניתן להשיג מפתח API מלוח הבקרה של OrcaRouter. המפתח משמש באופן זהה לפורמט המפתח של OpenAI. כל הבקשות חייבות לכלול כותרת זו; אחרת, תוחזר שגיאה 401. OrcaRouter אינו תומך בשיטות אימות אחרות (למשל, OAuth) דרך נקודת קצה זו. לאבטחה, שמור את מפתח ה-API בסוד ובצע סיבוב תקופתי שלו. אם אתה כבר משתמש בספריית Python של OpenAI, תוכל להגדיר את הפרמטר api_key או את משתנה הסביבה OPENAI_API_KEY. כתובת ה-URL הבסיסית נשארת https://api.orcarouter.ai/v1. אין צורך בשדות אימות נוספים.
GPT-5.1-Codex הוא גרסת קוד ייעודית עם חלון הקשר של 400K ותפוקה מקסימלית של 128K, בעוד של-GPT-4o (מודל לשימוש כללי) יש בדרך כלל חלון הקשר קטן יותר (למשל 128K) ומגבלות תפוקה נמוכות יותר. גרסת Codex מותאמת ככל הנראה לתכנות וחשיבה מתמטית, בעוד ש-GPT-4o בנוי למשימות שיחה רחבות ורב-מודליות. ציוני מבחן לחשיבה מתמטית (95.7 AA Math שצוין) אינם זמינים ישירות עבור GPT-4o. ב-OrcaRouter, התמחור עבור GPT-5.1-Codex הוא $1.25/$10 למיליון טוקנים (קלט/פלט), שהוא גבוה יותר מהתעריפים האופייניים של GPT-4o. עבור עומסי עבודה אינטנסיביים בקוד הדורשים הקשר עמוק, GPT-5.1-Codex עשוי לספק דיוק מעולה, אך לצ'אט כללי, GPT-4o נותר בחירה חסכונית יותר.
דגמים נוספים המיועדים לקוד כוללים את הגרסאות המוקדמות של Codex של OpenAI, GPT-4o mini, ודגמים מתמחים כמו DeepSeek Coder. GPT-5.1-Codex מתבלט עם חלון הקשר גדול יותר (400K) ומגבלת פלט גבוהה מאוד (128K). מדד AA Math המסופק (95.7) מצביע על יכולת חשיבה מתמטית מעולה, שעשויה להיות חשובה לחישובים מדעיים. דגמי Codex מוקדמים היו בדרך כלל בעלי הקשרים קטנים יותר (למשל, 16K) וציונים נמוכים יותר. דגמי DeepSeek Coder מציעים ביצועי קוד תחרותיים אך לעתים קרובות יש להם חלונות הקשר קטנים יותר (למשל, 32K–128K) ותמחור נמוך יותר. ב-OrcaRouter, התמחור של GPT-5.1-Codex גבוה יחסית, ולכן עדיף להשתמש בו כאשר יש צורך בהקשר גדול ובפלט גבוה. לקוד השלמה טיפוסי או קידוד בתגובה קצרה, מומחה קוד זול יותר הוא חסכוני יותר.
תואם OpenAI — המשיכו להשתמש ב-SDK שכבר יש לכם
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| קלט / 1M טוקנים | $1.25 |
| פלט / 1M tokens | $10.00 |
| קריאת מטמון / 1M | $0.125 |
| מטבע | USD |
הערכה מבוססת מחיר מחירון
הערכה בלבד — ספירת הטוקנים בפועל תלויה בטוקנייזר של הספק.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-codexפתיחה @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