GPT-5.1-Codex è una versione specializzata di GPT-5.1 ottimizzata per l'ingegneria del software e i flussi di lavoro di codifica. È progettato sia per sessioni di sviluppo interattive che per l'esecuzione lunga e indipendente di complessi compiti di ingegneria...
OpenAI GPT-5.1-Codex è un modello linguistico di grandi dimensioni offerto da OpenAI, ottimizzato per la generazione di codice, il ragionamento matematico e la risoluzione di problemi basati su…
GPT-5.1-Codex eccelle nella generazione di codice, nel ragionamento matematico e nella gestione di documenti lunghi. Il suo punteggio del 95,7% nel benchmark AA Math indica una forte performance in problemi avanzati di aritmetica e algebra. Il modello è in grado di generare codice complesso in molti linguaggi di programmazione, eseguire il debug di codice esistente, spiegare algoritmi e tradurre tra linguaggi. È particolarmente efficace in compiti che richiedono una profonda comprensione contestuale, come il refactoring di un modulo di grandi dimensioni o la scrittura di test unitari per un'intera classe. L'ampia finestra di contesto gli consente di mantenere lo stato durante conversazioni o documenti molto lunghi. Questi punti di forza lo rendono adatto per lo sviluppo software professionale, la ricerca accademica e i flussi di lavoro di analisi dei dati dove sono richieste precisione e profondità.
GPT-5.1-Codex può gestire un'ampia gamma di compiti di codice: scrivere nuove funzioni, classi o intere applicazioni; ottimizzare il codice esistente per prestazioni o leggibilità; generare documentazione e commenti inline; convertire codice tra linguaggi di programmazione; e produrre suite di test. Il suo ampio limite di output (128K token) consente di generare file molto lunghi in una singola chiamata, come un intero servizio backend o uno script di simulazione scientifica. Il modello supporta anche input multimodali, quindi può analizzare immagini di snippet di codice (ad esempio screenshot) o diagrammi architetturali. Poiché è una variante dedicata al codice, tende a produrre codice più sintatticamente corretto e idiomatico rispetto ai modelli generici, sebbene i risultati dipendano dalla chiarezza e complessità del prompt.
GPT-5.1-Codex è un modello premium con un costo elevato per token. Per attività semplici come completamento di brevi testi, risposta a domande basilari o generazione di poche righe di codice, un modello più economico (ad esempio, GPT-4o mini o Claude Haiku) sarà spesso sufficiente e più conveniente. Allo stesso modo, per attività che non richiedono un'ampia finestra di contesto — ad esempio, una singola funzione con 500 token — la capacità extra è superflua. OrcaRouter offre molte opzioni di modello con prezzi variabili. Usa GPT-5.1-Codex quando il compito trae effettivamente beneficio dal suo ampio contesto, dall'elevata capacità di output e dalla forza matematica. Per lavori semplici o a basso rischio, ridimensionare a un modello meno costoso riduce la spesa senza sacrificare la qualità.
Mentre GPT-5.1-Codex è forte nella programmazione e nella matematica, il suo addestramento probabilmente privilegia questi ambiti. Di conseguenza, potrebbe non eguagliare le prestazioni di modelli specializzati nella scrittura creativa quando si tratta di generare narrativa, testi pubblicitari o dialoghi conversazionali. La data di cutoff delle conoscenze e l'accuratezza fattuale del modello dipendono dall'addestramento del modello base di OpenAI; potrebbe allucinare o fornire informazioni obsolete, specialmente su argomenti in rapida evoluzione come notizie attuali o versioni di librerie software. Inoltre, la modalità di input delle immagini elabora le immagini per il contesto, ma il modello non può generare immagini o diagrammi come output. Per attività specifiche di dominio al di fuori del codice e della matematica – come consulenza medica, interpretazione legale o moderazione sensibile – sarebbe più appropriato un modello specificamente ottimizzato per quel dominio.
Il punteggio benchmark di 95.7 su AA Math (presumibilmente un dataset impegnativo di aritmetica o algebra) dimostra che GPT-5.1-Codex ha capacità matematiche molto forti. Ciò suggerisce che può gestire aritmetica complessa a più passaggi, risoluzione di equazioni e ragionamento simbolico con alta precisione. Punteggi in questo intervallo sono tipicamente tra i migliori per modelli linguistici all'avanguardia su metriche simili. Per utenti che necessitano di calcoli precisi, generazione di dimostrazioni o calcoli scientifici, questo modello è una scelta affidabile. Tuttavia, i punteggi benchmark non sono indicativi delle prestazioni su tutti i compiti del mondo reale; riflettono un insieme di valutazione specifico. Gli utenti dovrebbero valutare il modello sui propri dati rappresentativi per convalidarne l'efficacia.
Non sono forniti punteggi benchmark aggiuntivi per GPT-5.1-Codex oltre al risultato del 95,7% su AA Math. Tuttavia, in base alla denominazione e al posizionamento del modello come variante focalizzata sul codice, è ragionevole aspettarsi buone prestazioni in compiti di ragionamento che beneficiano di un pensiero strutturato e logico — come generazione di codice, progettazione di algoritmi e risoluzione di enigmi. Su benchmark di ragionamento più generali (es. MMLU, GSM8K, HumanEval), è probabile che il modello sia competitivo con altri grandi modelli OpenAI, anche se i numeri esatti non sono pubblici. Gli utenti che desiderano un quadro più completo dovrebbero testare il modello sui propri compiti. OrcaRouter consente una facile sperimentazione con la sua API; puoi eseguire alcuni prompt di esempio per valutare la qualità del ragionamento del modello nel tuo dominio.
Non vengono forniti dati specifici di latenza o throughput per GPT-5.1-Codex. In generale, i modelli con finestre di contesto molto ampie (400K token) e limiti di output elevati (128K token) possono avere una latenza per richiesta maggiore rispetto a modelli più piccoli, specialmente quando elaborano input lunghi o generano output lunghi. Il tempo di risposta effettivo dipende da fattori come la dimensione della richiesta, le condizioni di rete e il carico del backend sull'infrastruttura di OrcaRouter. Per applicazioni in tempo reale che richiedono risposte in meno di un secondo, questo modello potrebbe essere troppo lento; si consiglia l'uso batch o asincrono. OrcaRouter supporta risposte in streaming tramite il parametro stream standard delle chat completions, che può aiutare a ridurre la latenza percepita visualizzando risultati parziali. Gli utenti dovrebbero eseguire benchmark del loro carico di lavoro tipico per comprendere le prestazioni.
Mentre il punteggio AA Math è alto, rappresenta le prestazioni su un insieme di problemi specifico e ben definito. I compiti del mondo reale spesso implicano ambiguità, contesto incompleto o gergo di dominio che i benchmark non catturano. Inoltre, il modello può presentare bias o errori in casi limite — ad esempio, quando gestisce contesti molto lunghi potrebbe perdere la concentrazione sui contenuti precedenti (effetto "lost in the middle"). Gli output del modello dovrebbero sempre essere revisionati da un umano quando la correttezza è critica, specialmente in domini sensibili alla sicurezza. Inoltre, nessun benchmark riflette la capacità del modello di rimanere aggiornato; GPT-5.1-Codex ha un cutoff di conoscenza legato ai suoi dati di addestramento, quindi potrebbe non essere a conoscenza di eventi molto recenti o rilasci di librerie. Si consiglia di integrare con retrieval‑augmented generation se la tempestività è importante.
Su OrcaRouter, GPT-5.1-Codex viene fatturato alla tariffa del fornitore senza markup. Il prezzo è di $1.25 per 1 milione di token di input e $10 per 1 milione di token di output. I token di input includono il prompt, il messaggio di sistema e le eventuali immagini (le immagini vengono tokenizzate in base al costo di visione del modello). I token di output sono la risposta del modello. Non ci sono commissioni aggiuntive sulla piattaforma. Questa tariffazione trasparente facilita la stima dei costi: ad esempio, una richiesta con 10,000 token di input e 2,000 token di output costerebbe circa $0.0125 (input) + $0.02 (output) = $0.0325. La fatturazione si basa sull'effettivo utilizzo dei token segnalato dall'API. Gli utenti possono monitorare l'utilizzo tramite il dashboard di OrcaRouter.
I token di output costano otto volte di più dei token di input ($10 vs $1.25 per milione). Questa asimmetria significa che per attività che richiedono output molto lunghi, il costo è dominato dalla generazione. Ad esempio, generare un output di 100K‑token costerebbe $1.00 solo per l'output — superando di gran lunga i tipici costi di input. Al contrario, attività con un prompt molto lungo ma una risposta breve — come analizzare un grande codice sorgente e fornire un breve riassunto — sono relativamente economiche dal lato dell'output. Gli utenti dovrebbero strutturare i prompt per ridurre al minimo la lunghezza di generazione non necessaria quando possibile. L'ampia finestra di contesto incoraggia a includere contesto abbondante, ma quel contesto ha un costo. L'uso della cache (se supportato) o la riduzione del numero di token può aiutare a gestire le spese. Bilanciare sempre la dimensione del contesto e la lunghezza dell'output con il budget.
I fatti forniti non menzionano alcun programma di caching o sconti per GPT-5.1-Codex su OrcaRouter. Di solito, il prezzo dell'API è basato sul consumo per token, senza sconti per volume o piani di pre‑acquisto menzionati. OrcaRouter potrebbe offrire livelli per sviluppatori o accordi enterprise, ma non sono descritti qui. Per ridurre al minimo i costi, considera le seguenti strategie: mantieni i contesti quanto più brevi possibile, riutilizza le risposte precedenti quando appropriato e raggruppa le richieste durante lo sviluppo. Per l'uso in produzione, monitora il consumo di token e imposta limiti di spesa. Se hai bisogno di volumi estremamente elevati, contatta il supporto di OrcaRouter per informarti su eventuali prezzi personalizzati — ma al momento non sono fornite tali informazioni.
GPT-5.1-Codex è accessibile tramite l'API compatibile con OpenAI di OrcaRouter. Utilizza l'URL di base https://api.orcarouter.ai/v1 nella tua libreria client OpenAI. Imposta il parametro model sull'ID esatto “openai/gpt-5.1-codex”. L'API supporta le chat completions con l'array standard di messaggi, inclusi i ruoli system, user e assistant. Per input di immagini, includi un blocco di contenuto image_url nel messaggio user. Esempio di corpo della richiesta: { "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'autenticazione avviene tramite una chiave API (proveniente da OrcaRouter o una chiave compatibile con OpenAI, a seconda della configurazione). Fai riferimento alla documentazione di OrcaRouter per i dettagli.
Quando si utilizza l'API di OrcaRouter con GPT-5.1-Codex, è possibile impostare tutti i parametri standard di OpenAI: model (obbligatorio), messages (obbligatorio), max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop sequences, stream (booleano) e response_format (ad es. json_object). Possono esistere parametri aggiuntivi specifici di OrcaRouter, ma non sono documentati qui. Il parametro max_tokens controlla la lunghezza massima della risposta generata, fino al limite di 128K token del modello. Il parametro temperature (intervallo 0–2) controlla la casualità; valori più bassi producono output più deterministici, adatti per la generazione di codice. Il parametro stream abilita lo streaming di token parziali. Si noti che la finestra di contesto di 400K token include sia i messaggi che la risposta; assicurarsi che il conteggio totale dei token (sistema + utente + assistente) più max_tokens non superi 400K.
Migrare a GPT-5.1-Codex è semplice perché l'API di OrcaRouter è compatibile con OpenAI. Se utilizzi già la libreria Python di OpenAI (o qualsiasi SDK che supporti l'interfaccia OpenAI), basta cambiare l'URL di base in https://api.orcarouter.ai/v1 e il nome del modello in “openai/gpt-5.1-codex”. Le tue strutture di messaggi esistenti, i parametri e il metodo di autenticazione (chiave API) rimangono in gran parte invariati. Tuttavia, nota che il modello ha limiti specifici di contesto e output: regola max_tokens per sfruttare appieno la capacità di output di 128K se necessario, e assicurati che il tuo prompt più la risposta rientrino nei 400K token totali. Rivedi i tuoi prompt per sfruttare i punti di forza del modello nel codice e nella matematica. Esegui test su un sottoinsieme del tuo carico di lavoro prima della migrazione completa.
L'autenticazione per l'API compatibile con OpenAI di OrcaRouter utilizza una chiave API inviata nell'intestazione Authorization come "Bearer <your_api_key>". Puoi ottenere una chiave API dal dashboard di OrcaRouter. La chiave viene utilizzata in modo identico al formato della chiave di OpenAI. Tutte le richieste devono includere questa intestazione; in caso contrario, viene restituito un errore 401. OrcaRouter non supporta altri metodi di autenticazione (ad esempio OAuth) tramite questo endpoint. Per sicurezza, mantieni segreta la tua chiave API e ruotala periodicamente. Se utilizzi già la libreria Python di OpenAI, puoi impostare il parametro api_key o la variabile d'ambiente OPENAI_API_KEY. L'URL di base rimane https://api.orcarouter.ai/v1. Non sono richiesti campi di autenticazione aggiuntivi.
GPT-5.1-Codex è una variante specializzata per codice con una finestra di contesto di 400K e un output massimo di 128K, mentre GPT-4o (un modello general‑purpose) ha in genere una finestra di contesto più piccola (es. 128K) e limiti di output inferiori. La variante Codex è probabilmente ottimizzata per programmazione e ragionamento matematico, mentre GPT-4o è progettato per attività conversazionali e multimodali ampie. I punteggi di benchmark per il ragionamento matematico (il 95.7 AA Math fornito) non sono direttamente disponibili per GPT-4o. Su OrcaRouter, il prezzo per GPT-5.1-Codex è $1.25/$10 per M token (input/output), superiore alle tariffe tipiche di GPT-4o. Per carichi di lavoro intensivi di codice che richiedono contesto profondo, GPT-5.1-Codex può offrire una precisione superiore, ma per chat generali, GPT-4o rimane una scelta più economica.
Altri modelli specifici per codice includono le precedenti versioni di Codex di OpenAI, GPT-4o mini e modelli specializzati come DeepSeek Coder. GPT-5.1-Codex si distingue per una finestra di contesto più ampia (400K) e un limite di output molto alto (128K). Il benchmark AA Math fornito (95.7) suggerisce un ragionamento matematico superiore, che può essere importante per il calcolo scientifico. I precedenti modelli Codex avevano tipicamente contesti più piccoli (es., 16K) e punteggi inferiori. I modelli DeepSeek Coder offrono prestazioni di codifica competitive ma spesso hanno finestre di contesto più piccole (es., 32K–128K) e prezzi più bassi. Su OrcaRouter, il prezzo di GPT-5.1-Codex è relativamente alto, quindi è meglio usarlo quando sono necessari un contesto ampio e un output elevato. Per il completamento tipico di codice o la codifica a risposta breve, uno specialista di codice più economico è più conveniente.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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 |
| Lettura cache / 1M | $0.125 |
| Valuta | USD |
Stima basata sul prezzo di listino
Solo una stima — il numero effettivo di token dipende dal tokenizzatore del provider.
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