GPT-5.1-Codex-Mini adalah versi yang lebih kecil dan lebih cepat dari GPT-5.1-Codex
GPT-5.1-Codex-Mini adalah model dari OpenAI yang dapat diakses melalui OrcaRouter. Model ini merupakan bagian dari seri GPT-5.1 Codex, dirancang untuk tugas-tugas yang berpusat pada kode dan…
GPT-5.1-Codex-Mini mendukung input gambar dan teks. Ini berarti Anda dapat memberikan gambar (seperti diagram, tangkapan layar, atau catatan tulisan tangan) bersama dengan perintah teks, dan model akan menafsirkan kedua modalitas tersebut. Jendela konteks sebesar 400000 token mencakup token yang digunakan untuk merepresentasikan gambar; setiap gambar mengkonsumsi jumlah token yang bervariasi tergantung pada ukuran dan pengkodeannya. Meskipun biaya token yang tepat untuk gambar tidak diberikan oleh OrcaRouter, hal ini mengikuti praktik standar OpenAI di mana gambar ditokenisasi berdasarkan resolusi. Model dapat menghasilkan keluaran teks saja hingga 128000 token. Kemampuan multimodal ini memperluas kegunaannya di luar kode murni ke tugas-tugas yang memerlukan pemahaman visual, seperti menjelaskan arsitektur kode dari diagram.
Berdasarkan sebutan Codex dan skor tolok ukur 91.7 pada AA Math, GPT-5.1-Codex-Mini unggul dalam penalaran matematis dan pembuatan kode. Tolok ukur AA Math menguji penalaran aritmetika dan aljabar tingkat lanjut, sehingga model ini sangat cocok untuk menghasilkan bukti, menyelesaikan persamaan, dan melakukan langkah-langkah logis. Dalam pengkodean, ia dapat menangani berbagai bahasa, melakukan debug, refaktor, dan menjelaskan kode. Jendela konteks yang besar (400000 token) memungkinkannya bekerja dengan seluruh basis kode atau dokumen panjang, sehingga efektif untuk tugas-tugas seperti merangkum seluruh repositori, melakukan refaktor lintas file, atau menghasilkan dokumentasi dari basis kode yang besar. Batas keluaran yang tinggi (128000 token) memungkinkan pembuatan solusi komprehensif dalam satu respons.
Meskipun GPT-5.1-Codex-Mini sendiri merupakan versi hemat biaya dari lini Codex, mungkin ada alternatif yang lebih murah untuk tugas yang lebih sederhana. Jika beban kerja Anda tidak memerlukan penalaran kode dan matematika khusus, model serbaguna seperti GPT-4o mini mungkin sudah memadai dengan titik harga yang lebih rendah. Selain itu, jika Anda tidak membutuhkan konteks 400000-token penuh atau output 128000-token, model dengan batasan yang lebih kecil dapat mengurangi biaya. Untuk tugas yang hanya melibatkan teks (tanpa gambar) dan konteks pendek, model yang lebih kecil dan lebih murah mungkin lebih cocok. OrcaRouter menawarkan akses ke banyak model; bandingkan harga dan kemampuan untuk memilih opsi yang paling hemat biaya untuk kasus penggunaan spesifik Anda.
GPT-5.1-Codex-Mini adalah varian 'Mini', sehingga kemungkinan memiliki kapasitas yang lebih rendah dibandingkan dengan GPT-5.1-Codex versi penuh. Hal ini dapat terlihat pada penalaran yang kurang mendalam dalam masalah multi-langkah yang sangat kompleks, atau akurasi yang sedikit lebih rendah pada benchmark khusus yang tidak tercakup oleh AA Math. Batas pengetahuan model ditentukan oleh OpenAI; meskipun tidak disebutkan secara spesifik, model ini adalah bagian dari seri GPT-5.1, sehingga mencerminkan data yang relatif terkini. Sebagai model yang dioptimalkan untuk kode, model ini mungkin tidak berkinerja sebaik model serba guna dalam tugas-tugas yang memerlukan penulisan kreatif atau dialog terbuka. Selain itu, input gambar didukung tetapi biaya token untuk gambar bisa signifikan; pengguna harus memantau penggunaan untuk menghindari biaya tak terduga. OrcaRouter tidak melakukan pemrosesan tambahan selain meneruskan ke OpenAI.
GPT-5.1-Codex-Mini mencapai skor 91,7 pada tolok ukur AA Math. AA Math (Advanced Arithmetic and Algebraic Math) mengevaluasi kemampuan model dalam melakukan operasi aritmatika kompleks, manipulasi aljabar, dan penalaran multi-langkah. Skor 91,7 menunjukkan bahwa model tersebut menjawab dengan benar 91,7% dari soal uji. Ini adalah hasil yang kuat, menunjukkan bahwa model sangat mumpuni dalam tugas penalaran matematika. Hal ini berarti untuk tugas pengodean yang melibatkan komputasi numerik, simulasi algoritmik, atau logika matematika, model dapat diandalkan untuk menghasilkan hasil yang akurat. Tolok ukur ini tidak mencakup semua domain matematika (misalnya, geometri, probabilitas secara mendetail), tetapi memvalidasi kekuatannya dalam aljabar dan aritmatika inti.
OrcaRouter tidak mempublikasikan metrik latensi untuk GPT-5.1-Codex-Mini. Sebagai varian yang lebih kecil dalam keluarga Codex, model ini diperkirakan lebih cepat daripada model GPT-5.1-Codex berukuran penuh, tetapi kecepatan sebenarnya bergantung pada kompleksitas permintaan, jumlah token yang diproses, serta beban server di OrcaRouter dan OpenAI. Model ini mendukung respons streaming, yang dapat mengurangi latensi yang dirasakan oleh pengguna. Pengguna disarankan untuk menguji dengan beban kerja spesifik mereka guna mengukur performa. Faktor-faktor seperti ukuran input gambar dan panjang output akan memengaruhi waktu respons. Karena OrcaRouter adalah sebuah proksi, latensi jaringan menambah sedikit overhead. Secara keseluruhan, kecepatan model ini kemungkinan cocok untuk penggunaan interaktif, tetapi dapat bervariasi.
Garis keturunan Codex menunjukkan bahwa GPT-5.1-Codex-Mini disempurnakan secara khusus untuk pemahaman dan pembuatan kode. Meskipun tidak ada skor tolok ukur pengkodean yang disediakan, skor AA Math yang tinggi menunjukkan kemampuan penalaran yang kuat yang dapat ditransfer ke pemecahan masalah algoritmik. Model ini dapat menangani berbagai bahasa pemrograman, menghasilkan kode yang benar secara sintaksis, menjelaskan kode yang ada, dan menyarankan refaktorisasi. Jendela konteks 400000 token memungkinkannya untuk menyimpan seluruh repositori kode, memungkinkan tugas-tugas seperti analisis dependensi antar modul atau pembuatan dokumentasi untuk kelas besar. Batas keluaran 128000 token memungkinkannya menghasilkan file kode panjang atau penjelasan komprehensif dalam satu langkah. Fitur-fitur ini menjadikannya kandidat kuat untuk alur kerja pengembangan yang melibatkan manajemen kode berskala besar.
Meskipun GPT-5.1-Codex-Mini berkinerja baik pada AA Math (91,7), ia tidak sempurna. Tolok ukur mungkin tidak mencakup semua kasus tepi; kinerja dunia nyata dapat bervariasi. Model mungkin kesulitan dengan konsep matematika yang sangat bernuansa atau spesifik domain yang tidak termasuk dalam AA Math. Dalam pembuatan kode, model kadang-kadang dapat menghasilkan kode yang tidak efisien atau salah, terutama untuk pustaka yang jarang atau tidak terdokumentasi dengan baik. Sebagai model 'Mini', model ini mungkin kurang dalam kedalaman penalaran untuk masalah yang sangat kompleks yang dapat ditangani oleh model yang lebih besar. Ada juga potensi halusinasi atau pembuatan jawaban yang masuk akal namun salah. Pengguna harus selalu memvalidasi keluaran penting, terutama dalam aplikasi yang sensitif terhadap keselamatan. OrcaRouter tidak mengubah perilaku model; keterbatasan ini melekat pada model itu sendiri.
OrcaRouter menagih penggunaan GPT-5.1-Codex-Mini dengan tarif penyedia tanpa markup. Harganya adalah $0,25 per 1 juta token masukan dan $2,00 per 1 juta token keluaran. Token masukan mencakup teks prompt dan gambar yang telah di-tokenisasi. Token keluaran adalah teks yang dihasilkan oleh model. Penagihan diukur per permintaan berdasarkan jumlah total token yang diproses. Tidak ada biaya tambahan, biaya berlangganan, atau komitmen minimum. Pengguna hanya membayar untuk token yang mereka konsumsi. OrcaRouter kemungkinan memerlukan akun dan kunci API; biaya dipotong dari saldo pengguna. Untuk manajemen biaya yang akurat, pantau penggunaan token melalui respons API, yang biasanya menyertakan statistik penggunaan.
Dibandingkan dengan GPT-5.1-Codex hipotetis (jika ada), GPT-5.1-Codex-Mini dirancang lebih hemat biaya karena ukurannya yang lebih kecil. Harga yang diketahui ($0.25/$2.00 per 1M token) lebih rendah dibandingkan model ukuran penuh dari OpenAI, yang dapat mencapai $10-$30 per juta token keluaran. Hal ini membuat Codex-Mini menarik untuk aplikasi dengan volume tinggi atau yang membutuhkan konteks panjang dan keluaran besar. Namun, jika performa pada tugas tertentu tidak memadai, model yang lebih besar mungkin sebanding dengan biaya tambahan. Pengguna harus mengevaluasi kompromi: untuk tugas di mana skor AA Math 91.7 dari model Mini sudah memadai, biaya yang lebih rendah menjadi keuntungan. OrcaRouter tidak menawarkan caching atau kompresi prompt yang dapat mengurangi penggunaan token.
OrcaRouter tidak mengiklankan caching untuk GPT-5.1-Codex-Mini. Caching tidak disebutkan dalam fakta yang disediakan tentang model atau API. Umumnya, caching dari prompt dan respons tidak standar di seluruh API proxy karena pertimbangan privasi data; setiap permintaan biasanya diproses secara independen. Jika Anda memerlukan biaya yang lebih rendah untuk input identik yang berulang, pertimbangkan untuk menerapkan caching sisi klien atau gunakan batching jika didukung. Harga OrcaRouter adalah ketat bayar-per-token tanpa diskon untuk konteks berulang. Perhatikan bahwa penggunaan token untuk gambar dihitung per permintaan dan tidak dapat dikurangi melalui caching. Untuk optimasi biaya, minimalkan konsumsi token yang berlebihan dengan menyusun prompt yang tepat.
Tidak ada biaya tersembunyi yang terkait dengan mengakses GPT-5.1-Codex-Mini melalui OrcaRouter. Harganya transparan: $0.25 per 1M token masukan dan $2.00 per 1M token keluaran, tanpa markup dari tarif penyedia. Tidak ada biaya pengaturan, minimum bulanan, atau biaya untuk permintaan gagal (meskipun Anda membayar untuk token yang digunakan dalam permintaan/respons). OrcaRouter mungkin memiliki sistem kunci API tetapi tidak mengenakan biaya endpoint tambahan. Selalu periksa dokumentasi resmi OrcaRouter untuk pembaruan kebijakan harga mereka. Seperti API lainnya, kesalahan jaringan atau waktu habis dapat mengakibatkan konsumsi token sebagian; jika permintaan terputus, Anda hanya dikenakan biaya untuk token yang diproses hingga titik putus, sebagaimana ditentukan oleh OpenAI.
Untuk memanggil GPT-5.1-Codex-Mini melalui OrcaRouter, gunakan API yang kompatibel dengan OpenAI di URL dasar https://api.orcarouter.ai/v1. Setel parameter model ke "openai/gpt-5.1-codex-mini". Anda memerlukan kunci API OrcaRouter untuk autentikasi, yang biasanya dilewatkan di header Authorization sebagai Bearer. API ini mendukung titik akhir/penyelesaian yang sama seperti API OpenAI standar, misalnya /chat/completions untuk interaksi gaya obrolan. Karena kompatibel dengan OpenAI, kode yang ada yang menggunakan SDK Python atau JavaScript OpenAI dapat diadaptasi dengan mengubah URL dasar dan kunci API. OrcaRouter menangani perutean ke OpenAI dan mengembalikan hasil dalam format yang sama. Pastikan klien Anda menghormati batas token (400000 input, 128000 output).
API OrcaRouter untuk GPT-5.1-Codex-Mini mendukung parameter standar OpenAI, termasuk model (diatur ke "openai/gpt-5.1-codex-mini"), messages (array objek pesan untuk obrolan), max_tokens (hingga 128000), temperature, top_p, n, stop, stream, dan lainnya. Kemampuan pemanggilan fungsi dan penggunaan alat dari model ini didukung seperti yang disediakan oleh OpenAI. Input gambar dapat disertakan dalam konten pesan menggunakan format multimodal (misalnya, konten dengan tipe: "image_url"). Default parameter dan perilaku mengikuti spesifikasi OpenAI. Perhatikan bahwa jendela konteks model adalah total 400000 token, sehingga jumlah semua token dalam pesan (termasuk gambar) tidak boleh melebihi batas ini. OrcaRouter tidak mengekspos parameter kustom tambahan di luar yang ditawarkan OpenAI.
Migrasi ke OrcaRouter untuk GPT-5.1-Codex-Mini cukup mudah jika Anda memiliki kode yang sudah menggunakan API yang kompatibel dengan OpenAI. Ganti base URL menjadi https://api.orcarouter.ai/v1 dan perbarui kunci API Anda dengan kunci OrcaRouter. Ubah parameter model menjadi "openai/gpt-5.1-codex-mini". Jika sebelumnya Anda menggunakan ID model yang berbeda, sesuaikan. OrcaRouter tidak memerlukan SDK khusus; klien HTTP apa pun yang berfungsi dengan API OpenAI akan tetap berfungsi. Uji dengan permintaan kecil untuk memverifikasi konektivitas dan penagihan. Perhatikan bahwa harga sama dengan tarif penyedia OpenAI, sehingga biaya migrasi netral. Jika sebelumnya Anda menggunakan penyedia lain, Anda mungkin perlu menyesuaikan jendela konteks model (400000) dan batas output (128000).
Contoh permintaan menggunakan 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}'. Sertakan gambar dengan menggunakan array konten: "content": [{"type": "text", "text": "Explain this diagram"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,..."}}]. Respons akan berupa objek penyelesaian obrolan OpenAI standar. Pastikan total jumlah token (termasuk gambar yang telah di-token) tetap di bawah 400000. Gunakan stream: true untuk respons streaming.
GPT-5.1-Codex-Mini dan GPT-4o memiliki tujuan utama yang berbeda. GPT-4o adalah model multimodal tujuan umum, sementara Codex-Mini dikhususkan untuk kode dan matematika. Dalam tolok ukur, skor AA Math sebesar 91,7 memberikan titik perbandingan yang spesifik; kinerja GPT-4o pada tolok ukur tersebut tidak diberikan tetapi kemungkinan lebih rendah. Codex-Mini memiliki jendela konteks yang lebih besar (400.000 vs. 128.000 milik GPT-4o) dan batas keluaran yang lebih tinggi (128.000 vs. 4096 untuk GPT-4o dalam penggunaan tipikal). Namun, GPT-4o mungkin lebih serbaguna untuk tugas-tugas kreatif. Harga: Codex-Mini sebesar $0,25/$2,00 per 1M token lebih murah daripada GPT-4o ($5/$15 per 1M token), menjadikannya pilihan yang hemat biaya untuk tugas-tugas matematika dan pengkodean di mana keunggulannya sesuai.
Pilih GPT-5.1-Codex-Mini ketika kebutuhan utama Anda adalah pembuatan kode, penalaran matematis, atau tugas yang memerlukan konteks yang sangat besar (hingga 400000 token) dan output yang tinggi (hingga 128000 token). Ini juga merupakan pilihan yang baik untuk aplikasi yang sensitif terhadap biaya namun tetap memerlukan performa matematika dan pengkodean yang kuat, mengingat harganya yang lebih rendah dibandingkan model ukuran penuh. Jika tugas Anda murni menulis kreatif atau deskripsi seni visual, model tujuan umum seperti GPT-4o mungkin lebih sesuai. Jika Anda memerlukan biaya yang lebih rendah untuk tugas sederhana, pertimbangkan model yang lebih kecil seperti GPT-4o mini. OrcaRouter memberi Anda akses ke banyak model; evaluasi relevansi tolok ukur dan harga untuk beban kerja spesifik Anda.
OrcaRouter menyediakan akses ke GPT-5.1-Codex-Mini dengan harga penyedia yang sama ($0.25/$2.00 per 1M token) tanpa markup. Tidak ada keuntungan biaya menggunakan OpenAI secara langsung dibandingkan OrcaRouter jika keduanya mengenakan harga yang sama. Namun, OrcaRouter mungkin menawarkan penagihan yang disederhanakan, penggunaan yang terkonsolidasi untuk banyak penyedia, atau fitur tambahan seperti analitik penggunaan. API sepenuhnya kompatibel dengan antarmuka OpenAI, sehingga migrasi sangat mudah. Jika Anda sudah memiliki akun OrcaRouter, Anda dapat menggunakan model ini tanpa perlu menyiapkan akun terpisah OpenAI. OrcaRouter bertindak sebagai proxy; penanganan data mirip dengan menggunakan OpenAI secara langsung (prompt dikirim ke OpenAI). Pilih OrcaRouter jika Anda lebih suka gerbang API terpadu di berbagai penyedia model.
Kompatibel OpenAI — pakai SDK Anda yang sekarang
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| Input / 1M token | $0.250 |
|---|---|
| Output / 1M token | $2.00 |
| Baca cache / 1M | $0.025 |
| Mata uang | USD |
Perkiraan berdasarkan harga daftar
Hanya perkiraan — jumlah token sebenarnya bergantung pada tokenizer penyedia.
Yang dibicarakan developer minggu ini
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-codex-miniBuka @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