GPT-5.1-Codex adalah versi khusus dari GPT-5.1 yang dioptimalkan untuk rekayasa perangkat lunak dan alur kerja pengkodean. Ini dirancang untuk sesi pengembangan interaktif dan eksekusi independen yang panjang dari tugas-tugas teknik yang kompleks....
OpenAI GPT-5.1-Codex adalah model bahasa besar yang ditawarkan oleh OpenAI, dioptimalkan untuk pembuatan kode, penalaran matematis, dan pemecahan masalah berbasis teks. Model ini menerima masukan…
GPT-5.1-Codex unggul dalam pembuatan kode, penalaran matematis, dan penanganan dokumen panjang. Skor 95,7 pada tolok ukur AA Math menunjukkan performa kuat pada soal aritmetika dan aljabar tingkat lanjut. Model ini dapat menghasilkan kode kompleks dalam banyak bahasa pemrograman, men-debug kode yang ada, menjelaskan algoritma, dan menerjemahkan antar bahasa. Model ini sangat efektif untuk tugas yang membutuhkan pemahaman kontekstual mendalam, seperti melakukan refactoring pada modul besar atau menulis unit test untuk seluruh kelas. Jendela konteks yang besar memungkinkannya mempertahankan status dalam percakapan atau dokumen yang sangat panjang. Keunggulan ini membuatnya cocok untuk pengembangan perangkat lunak profesional, penelitian akademis, dan alur kerja analisis data yang membutuhkan presisi dan kedalaman.
GPT-5.1-Codex dapat menangani berbagai tugas kode: menulis fungsi, kelas, atau seluruh aplikasi baru; mengoptimalkan kode yang sudah ada untuk kinerja atau keterbacaan; menghasilkan dokumentasi dan komentar inline; mengonversi kode antar bahasa pemrograman; dan menghasilkan rangkaian pengujian. Batas output yang besar (128K token) memungkinkan menghasilkan file yang sangat panjang dalam satu panggilan, seperti layanan backend lengkap atau skrip simulasi ilmiah. Model ini juga mendukung input multi-modal, sehingga dapat memproses gambar potongan kode (misalnya, tangkapan layar) atau diagram arsitektur. Karena ini adalah varian kode khusus, ia cenderung menghasilkan kode yang lebih benar secara sintaksis dan idiomatis daripada model tujuan umum, meskipun hasilnya tergantung pada kejelasan dan kompleksitas prompt.
GPT-5.1-Codex adalah model premium dengan biaya per token yang tinggi. Untuk tugas-tugas sederhana seperti penyelesaian teks pendek, menjawab pertanyaan dasar, atau menghasilkan beberapa baris kode, model yang lebih murah (misalnya, GPT-4o mini atau Claude Haiku) seringkali sudah cukup dan lebih hemat biaya. Demikian pula, untuk tugas-tugas yang tidak memerlukan jendela konteks yang besar — misalnya, satu fungsi dengan 500 token — kapasitas tambahan tidak diperlukan. OrcaRouter menawarkan banyak pilihan model dengan titik harga yang bervariasi. Gunakan GPT-5.1-Codex ketika tugas tersebut benar-benar mendapat manfaat dari konteks yang besar, output yang tinggi, dan kekuatan matematisnya. Untuk pekerjaan yang sederhana atau berisiko rendah, beralih ke model yang lebih murah mengurangi pengeluaran tanpa mengorbankan kualitas.
Meskipun GPT-5.1-Codex kuat dalam kode dan matematika, pelatihannya kemungkinan besar memprioritaskan domain-domain tersebut. Akibatnya, model ini mungkin tidak bisa menyamai performa model penulisan kreatif khusus saat menghasilkan fiksi, materi pemasaran, atau dialog percakapan. Batasan pengetahuan dan akurasi faktual model ini tunduk pada pelatihan model dasar OpenAI; model ini dapat berhalusinasi atau memberikan informasi yang sudah usang, terutama pada topik yang bergerak cepat seperti peristiwa terkini atau versi pustaka perangkat lunak. Selain itu, modalitas input gambar memproses gambar untuk konteks, tetapi model tidak dapat menghasilkan gambar atau diagram sebagai keluaran. Untuk tugas spesifik domain di luar kode dan matematika — seperti nasihat medis, interpretasi hukum, atau moderasi sensitif — model yang disetel secara khusus untuk domain tersebut akan lebih tepat.
Skor tolok ukur yang diberikan sebesar 95,7 pada AA Math (yang mungkin merupakan kumpulan data aritmetika atau aljabar yang menantang) menunjukkan bahwa GPT-5.1-Codex memiliki kemampuan matematika yang sangat kuat. Ini menunjukkan bahwa model ini dapat menangani aritmetika multi-langkah yang kompleks, pemecahan persamaan, dan penalaran simbolik dengan akurasi tinggi. Skor dalam kisaran ini biasanya termasuk yang terbaik untuk model bahasa tercanggih pada metrik serupa. Bagi pengguna yang membutuhkan perhitungan presisi, pembuatan bukti, atau komputasi ilmiah, model ini adalah pilihan yang andal. Namun, skor benchmark tidak menunjukkan kinerja pada semua tugas dunia nyata; skor tersebut mencerminkan kumpulan evaluasi tertentu. Pengguna harus mengevaluasi model pada data representatif mereka sendiri untuk memvalidasi keefektifannya.
Tidak ada skor benchmark tambahan yang disediakan untuk GPT-5.1-Codex selain hasil AA Math 95,7. Namun, berdasarkan penamaan dan posisi model sebagai varian yang berfokus pada kode, wajar untuk mengharapkan kinerja yang kuat pada tugas penalaran yang mendapat manfaat dari pemikiran terstruktur dan logis — seperti pembuatan kode, desain algoritma, dan pemecahan teka-teki. Pada benchmark penalaran yang lebih umum (mis., MMLU, GSM8K, HumanEval), model ini kemungkinan bersaing dengan model OpenAI besar lainnya, meskipun angka pastinya tidak dipublikasikan. Pengguna yang menginginkan gambaran yang lebih lengkap harus menguji model pada tugas mereka sendiri. OrcaRouter memungkinkan eksperimen yang mudah dengan API-nya; Anda dapat menjalankan beberapa contoh prompt untuk mengukur kualitas penalaran model di domain Anda.
Tidak ada angka latensi atau throughput spesifik yang disediakan untuk GPT-5.1-Codex. Umumnya, model dengan jendela konteks yang sangat besar (400K token) dan batas output yang tinggi (128K token) dapat memiliki latensi per‑permintaan yang lebih tinggi dibandingkan dengan model yang lebih kecil, terutama saat memproses input panjang atau menghasilkan output panjang. Waktu respons aktual tergantung pada faktor-faktor seperti ukuran permintaan, kondisi jaringan, dan beban backend pada infrastruktur OrcaRouter. Untuk aplikasi real-time yang memerlukan respons dalam subdetik, model ini mungkin terlalu lambat; penggunaan batch atau asinkron direkomendasikan. OrcaRouter mendukung respons streaming melalui parameter stream standar chat completions, yang dapat membantu mengurangi latensi yang dirasakan dengan menampilkan hasil parsial. Pengguna harus melakukan benchmarking pada beban kerja tipikal mereka untuk memahami kinerja.
Meskipun skor AA Math tinggi, skor tersebut mewakili kinerja pada kumpulan masalah yang spesifik dan terdefinisi dengan baik. Tugas di dunia nyata sering kali melibatkan ambiguitas, konteks yang tidak lengkap, atau jargon khusus domain yang tidak tertangkap oleh tolok ukur. Selain itu, model mungkin menunjukkan bias atau kesalahan pada kasus tepi — misalnya, saat menangani konteks yang sangat panjang, model mungkin kehilangan fokus pada konten sebelumnya (efek “lost in the middle”). Keluaran model harus selalu ditinjau oleh manusia ketika kebenaran sangat penting, terutama di domain yang sensitif terhadap keselamatan. Lebih jauh lagi, tidak ada tolok ukur yang mencerminkan kemampuan model untuk tetap terkini; GPT-5.1-Codex memiliki batas pengetahuan yang terkait dengan data pelatihannya, sehingga mungkin tidak mengetahui peristiwa atau rilis pustaka yang sangat baru. Pertimbangkan untuk melengkapi dengan retrieval-augmented generation jika ketepatan waktu penting.
Di OrcaRouter, GPT-5.1-Codex ditagih sesuai tarif penyedia tanpa markup. Harganya adalah $1.25 per 1 juta token input dan $10 per 1 juta token output. Token input mencakup prompt, pesan sistem, dan gambar apa pun (gambar ditokenisasi sesuai dengan biaya visi model). Token output adalah respons model. Tidak ada biaya platform tambahan. Harga transparan ini memudahkan estimasi biaya: misalnya, permintaan dengan 10,000 token input dan 2,000 token output akan dikenakan biaya sekitar $0.0125 (input) + $0.02 (output) = $0.0325. Penagihan didasarkan pada penggunaan token aktual yang dilaporkan oleh API. Pengguna dapat memantau penggunaan melalui dashboard OrcaRouter.
Token keluaran delapan kali lebih mahal daripada token masukan ($10 vs $1.25 per juta). Asimetri ini berarti bahwa untuk tugas yang memerlukan keluaran yang sangat panjang, biaya didominasi oleh generasi. Misalnya, menghasilkan keluaran 100K‑token akan memakan biaya $1.00 hanya untuk keluarannya — jauh melebihi biaya masukan pada umumnya. Sebaliknya, tugas dengan prompt yang sangat panjang tetapi respons pendek — seperti menganalisis basis kode besar dan memberikan ringkasan singkat — relatif murah di sisi keluaran. Pengguna harus menyusun prompt untuk meminimalkan panjang generasi yang tidak perlu jika memungkinkan. Jendela konteks yang besar mendorong untuk menyertakan konteks yang melimpah, tetapi konteks tersebut memiliki biaya. Menggunakan caching (jika didukung) atau mengurangi jumlah token dapat membantu mengelola pengeluaran. Selalu seimbangkan ukuran konteks dan panjang keluaran dengan anggaran.
Fakta yang diberikan tidak menyebutkan adanya program cache atau diskon untuk GPT-5.1-Codex di OrcaRouter. Biasanya, harga API bersifat bayar‑per‑token tanpa diskon volume atau paket prabayar yang disebutkan. OrcaRouter mungkin menawarkan tingkatan pengembang atau perjanjian perusahaan, tetapi hal tersebut tidak dijelaskan di sini. Untuk meminimalkan biaya, pertimbangkan strategi berikut: jaga konteks sesingkat yang diperlukan, gunakan kembali respons sebelumnya jika sesuai, dan kumpulkan permintaan dalam batch selama pengembangan. Untuk penggunaan produksi, pantau konsumsi token dan tetapkan batas pengeluaran. Jika Anda memerlukan volume yang sangat tinggi, hubungi dukungan OrcaRouter untuk menanyakan kemungkinan harga khusus — tetapi tidak ada informasi seperti itu yang diberikan saat ini.
GPT-5.1-Codex diakses melalui API yang kompatibel dengan OpenAI milik OrcaRouter. Gunakan URL dasar https://api.orcarouter.ai/v1 di pustaka klien OpenAI Anda. Atur parameter model ke ID yang persis “openai/gpt-5.1-codex”. API ini mendukung penyelesaian obrolan (chat completions) dengan array messages standar, termasuk peran system, user, dan assistant. Untuk input gambar, sertakan blok konten image_url dalam pesan user. Contoh badan permintaan: ```json { "model": "openai/gpt-5.1-codex", "messages": [ {"role": "user", "content": "Write a Python function to calculate Fibonacci numbers."} ], "max_tokens": 500, "temperature": 0.2 } ``` Autentikasi dilakukan melalui kunci API (baik dari OrcaRouter atau kunci yang kompatibel dengan OpenAI, tergantung pada pengaturan Anda). Lihat dokumentasi OrcaRouter untuk detailnya.
Saat menggunakan API OrcaRouter dengan GPT-5.1-Codex, Anda dapat mengatur semua parameter standar OpenAI: model (wajib), messages (wajib), max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop sequences, stream (boolean), dan response_format (misalnya, json_object). Parameter spesifik OrcaRouter tambahan mungkin ada tetapi tidak didokumentasikan di sini. Parameter max_tokens mengontrol panjang maksimum respons yang dihasilkan, hingga batas token model 128K. Parameter temperature (rentang 0–2) mengontrol keacakan; nilai yang lebih rendah menghasilkan keluaran yang lebih deterministik, cocok untuk pembuatan kode. Parameter stream memungkinkan streaming token parsial. Perhatikan bahwa jendela konteks 400K token mencakup baik pesan maupun respons; pastikan total jumlah token (sistem + pengguna + asisten) ditambah max_tokens tidak melebihi 400K.
Migrasi ke GPT-5.1-Codex sangat mudah karena API OrcaRouter kompatibel dengan OpenAI. Jika Anda sudah menggunakan pustaka Python OpenAI (atau SDK apa pun yang mendukung antarmuka OpenAI), cukup ubah base URL menjadi https://api.orcarouter.ai/v1 dan nama model menjadi “openai/gpt-5.1-codex”. Struktur pesan, parameter, dan metode autentikasi (API key) Anda yang sudah ada sebagian besar tetap sama. Namun, perhatikan bahwa model ini memiliki batasan konteks dan keluaran tertentu: sesuaikan max_tokens untuk memanfaatkan kapasitas keluaran 128K secara maksimal jika diperlukan, dan pastikan prompt Anda beserta responsnya muat dalam total 400K token. Tinjau kembali prompt Anda untuk memanfaatkan keunggulan model dalam kode dan matematika. Uji coba dengan sebagian beban kerja Anda sebelum melakukan migrasi penuh.
Autentikasi untuk API yang kompatibel dengan OpenAI dari OrcaRouter menggunakan kunci API yang dikirim dalam header Authorization sebagai "Bearer <your_api_key>". Anda bisa mendapatkan kunci API dari dasbor OrcaRouter. Kunci ini digunakan dengan format yang identik dengan kunci OpenAI. Semua permintaan harus menyertakan header ini; jika tidak, akan mengembalikan error 401. OrcaRouter tidak mendukung metode autentikasi lain (misalnya, OAuth) melalui endpoint ini. Demi keamanan, jaga kerahasiaan kunci API Anda dan putar secara berkala. Jika Anda sudah menggunakan pustaka Python OpenAI, Anda dapat mengatur parameter api_key atau variabel lingkungan OPENAI_API_KEY. URL dasar tetap https://api.orcarouter.ai/v1. Tidak ada bidang autentikasi tambahan yang diperlukan.
GPT-5.1-Codex adalah varian kode khusus dengan jendela konteks 400K dan output maksimal 128K, sementara GPT-4o (model tujuan umum) biasanya memiliki jendela konteks yang lebih kecil (misalnya 128K) dan batas output yang lebih rendah. Varian Codex kemungkinan dioptimalkan untuk pemrograman dan penalaran matematika, sedangkan GPT-4o dibangun untuk tugas percakapan dan multimodal yang luas. Skor benchmark untuk penalaran matematika (95.7 AA Math yang disediakan) tidak tersedia secara langsung untuk GPT-4o. Di OrcaRouter, harga untuk GPT-5.1-Codex adalah $1,25/$10 per M token (input/output), yang lebih tinggi dari tarif khas GPT-4o. Untuk beban kerja yang intensif kode dan membutuhkan konteks mendalam, GPT-5.1-Codex dapat memberikan akurasi yang unggul, tetapi untuk obrolan umum, GPT-4o tetap menjadi pilihan yang lebih hemat biaya.
Model khusus kode lainnya termasuk versi Codex awal OpenAI, GPT-4o mini, dan model khusus seperti DeepSeek Coder. GPT-5.1-Codex membedakan dirinya dengan jendela konteks yang lebih besar (400K) dan batas keluaran yang sangat tinggi (128K). Tolok ukur AA Math yang diberikan (95.7) menunjukkan penalaran matematis yang unggul, yang mungkin penting untuk komputasi ilmiah. Model Codex sebelumnya biasanya memiliki konteks yang lebih kecil (mis., 16K) dan skor yang lebih rendah. Model DeepSeek Coder menawarkan kinerja pengkodean yang kompetitif tetapi seringkali memiliki jendela konteks yang lebih kecil (mis., 32K–128K) dan harga yang lebih rendah. Di OrcaRouter, harga GPT-5.1-Codex relatif tinggi, jadi sebaiknya digunakan ketika konteks besar dan keluaran tinggi diperlukan. Untuk penyelesaian kode tipikal atau pengkodean respons pendek, spesialis kode yang lebih murah lebih ekonomis.
Kompatibel OpenAI — pakai SDK Anda yang sekarang
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Input / 1M token | $1.25 |
| Output / 1M token | $10.00 |
| Baca cache / 1M | $0.125 |
| Mata uang | USD |
Perkiraan berdasarkan harga daftar
Hanya perkiraan — jumlah token sebenarnya bergantung pada tokenizer penyedia.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-codexBuka @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