GPT-5.1-Codex-Mini è una versione più piccola e più veloce di GPT-5.1-Codex
GPT-5.1-Codex-Mini è un modello di OpenAI accessibile tramite OrcaRouter. Fa parte della serie GPT-5.1 Codex, progettata per attività incentrate sul codice e di ragionamento. La designazione 'Mini'…
GPT-5.1-Codex-Mini supporta sia input di testo che di immagine. Ciò significa che puoi fornire immagini (come diagrammi, screenshot o appunti scritti a mano) insieme a prompt testuali, e il modello interpreterà entrambe le modalità. La finestra di contesto di 400000 token include i token utilizzati per rappresentare le immagini; ogni immagine consuma un numero variabile di token a seconda delle sue dimensioni e della codifica. Sebbene il costo esatto in token per le immagini non sia fornito da OrcaRouter, segue la prassi standard di OpenAI in cui le immagini vengono tokenizzate in base alla risoluzione. Il modello può generare output solo testuali fino a 128000 token. La capacità multimodale amplia la sua utilità oltre il puro codice per compiti che richiedono comprensione visiva, come spiegare l'architettura del codice da un diagramma.
Basandosi sulla sua designazione Codex e sul punteggio di benchmark di 91,7 su AA Math, GPT-5.1-Codex-Mini eccelle nel ragionamento matematico e nella generazione di codice. Il benchmark AA Math testa il ragionamento aritmetico e algebrico avanzato, quindi il modello è adatto per generare dimostrazioni, risolvere equazioni ed eseguire passaggi logici. Nella programmazione, può gestire più linguaggi, eseguire debug, refactoring e spiegare codice. La grande finestra di contesto (400000 token) gli consente di lavorare con interi codebase o documenti lunghi, rendendolo efficace per attività come riassumere un intero repository, eseguire refactoring tra file o generare documentazione da un grande codebase. L'elevato limite di output (128000 token) consente la generazione di soluzioni complete in una singola risposta.
Mentre GPT-5.1-Codex-Mini è di per sé una versione economica della linea Codex, potrebbero esistere alternative ancora più convenienti per attività semplici. Se il tuo carico di lavoro non richiede ragionamenti specializzati su codice e matematica, un modello generico come GPT-4o mini potrebbe essere sufficiente a un prezzo inferiore. Inoltre, se non hai bisogno del contesto completo di 400000 token o dell'output di 128000 token, un modello con limiti inferiori potrebbe ridurre i costi. Per attività che coinvolgono solo testo (nessuna immagine) e contesti brevi, un modello più piccolo ed economico potrebbe essere più appropriato. OrcaRouter offre accesso a molti modelli; confronta prezzi e funzionalità per selezionare l'opzione più conveniente per il tuo caso d'uso specifico.
GPT-5.1-Codex-Mini è una variante 'Mini', quindi probabilmente ha una capacità ridotta rispetto alla GPT-5.1-Codex completa. Ciò può manifestarsi come un ragionamento meno sfumato in problemi multi-step molto complessi, o una precisione leggermente inferiore su benchmark specializzati non coperti da AA Math. La data di riferimento delle conoscenze del modello è determinata da OpenAI; sebbene non specificata, fa parte della serie GPT-5.1, quindi riflette dati relativamente recenti. Essendo un modello ottimizzato per il codice, potrebbe non performare altrettanto bene in compiti che richiedono scrittura creativa o dialoghi aperti rispetto ai modelli generici. Inoltre, l'input di immagini è supportato, ma il costo in token per le immagini può essere significativo; gli utenti dovrebbero monitorare l'utilizzo per evitare costi imprevisti. OrcaRouter non fornisce alcuna elaborazione aggiuntiva oltre all'inoltro a OpenAI.
GPT-5.1-Codex-Mini ha ottenuto un punteggio di 91.7 nel benchmark AA Math. AA Math (Advanced Arithmetic and Algebraic Math) valuta la capacità di un modello di eseguire operazioni aritmetiche complesse, manipolazioni algebriche e ragionamenti multi-step. Un punteggio di 91.7 indica che il modello ha risposto correttamente al 91.7% dei problemi del test. Questo è un risultato notevole, suggerendo che il modello è estremamente capace nei compiti di ragionamento matematico. Implica che per compiti di programmazione che coinvolgono calcoli numerici, simulazioni algoritmiche o logica matematica, si può fare affidamento sul modello per produrre risultati accurati. Il benchmark non copre tutti i domini matematici (ad esempio, geometria, probabilità in dettaglio), ma convalida la sua forza nell'algebra e nell'aritmetica di base.
OrcaRouter non pubblica metriche di latenza per GPT-5.1-Codex-Mini. Essendo una variante più piccola della famiglia Codex, ci si aspetta che sia più veloce di un modello GPT-5.1-Codex a grandezza naturale, ma la velocità effettiva dipende dalla complessità della richiesta, dal numero di token elaborati e dal carico del server sia su OrcaRouter che su OpenAI. Il modello supporta risposte in streaming, che possono ridurre la latenza percepita dagli utenti. Gli utenti dovrebbero testarlo con i propri carichi di lavoro specifici per valutarne le prestazioni. Fattori come la dimensione dell'input immagine e la lunghezza dell'output influenzeranno il tempo di risposta. Poiché OrcaRouter è un proxy, la latenza di rete aggiunge un piccolo overhead. In generale, la velocità del modello è probabilmente adatta per un uso interattivo, ma può variare.
Il lineaggio Codex indica che GPT-5.1-Codex-Mini è ottimizzato specificamente per la comprensione e generazione del codice. Sebbene non vengano forniti punteggi di benchmark di codifica, l'alto punteggio AA Math suggerisce forti capacità di ragionamento che si trasferiscono alla risoluzione di problemi algoritmici. Il modello può gestire molteplici linguaggi di programmazione, generare codice sintatticamente corretto, spiegare codice esistente e suggerire refactoring. La sua finestra di contesto di 400000 token consente di mantenere interi repository di codice, abilitando attività come l'analisi delle dipendenze tra moduli o la generazione di documentazione per classi grandi. Il limite di output di 128000 token permette di produrre file di codice lunghi o spiegazioni esaustive in un'unica soluzione. Queste caratteristiche lo rendono un forte candidato per flussi di lavoro di sviluppo che implicano la gestione del codice su larga scala.
Mentre GPT-5.1-Codex-Mini ottiene buoni risultati in AA Math (91.7), non è infallibile. I benchmark potrebbero non coprire tutti i casi limite; le prestazioni nel mondo reale possono variare. Il modello potrebbe avere difficoltà con concetti matematici altamente sfumati o specifici di dominio non inclusi in AA Math. Nella generazione di codice, potrebbe occasionalmente produrre codice inefficiente o errato, specialmente per librerie rare o scarsamente documentate. Come modello 'Mini', potrebbe mancare della profondità di ragionamento per problemi molto complessi che un modello più grande potrebbe gestire. Esiste anche la possibilità di allucinazioni o generazione di risposte plausibili ma errate. Gli utenti dovrebbero sempre convalidare gli output critici, specialmente nelle applicazioni sensibili alla sicurezza. OrcaRouter non modifica il comportamento del modello; queste limitazioni sono intrinseche al modello stesso.
OrcaRouter fattura l'utilizzo di GPT-5.1-Codex-Mini alla tariffa del fornitore con zero ricarico. Il prezzo è $0.25 per 1 milione di token di input e $2.00 per 1 milione di token di output. I token di input includono il prompt di testo e qualsiasi immagine tokenizzata. I token di output sono il testo generato dal modello. La fatturazione è misurata per richiesta in base al numero totale di token elaborati. Non ci sono commissioni extra, costi di abbonamento o impegni minimi. Gli utenti pagano solo per i token che consumano. OrcaRouter probabilmente richiede un account e una chiave API; il costo viene dedotto dal saldo dell'utente. Per una gestione accurata dei costi, monitora l'utilizzo dei token tramite la risposta dell'API, che di solito include le statistiche di utilizzo.
Rispetto a un ipotetico GPT-5.1-Codex completo (se esistesse), GPT-5.1-Codex-Mini è progettato per essere più conveniente grazie alle sue dimensioni ridotte. I prezzi noti ($0,25/$2,00 per 1 milione di token) sono inferiori a quelli dei modelli full-size tipici di OpenAI, che possono costare dai 10 ai 30 dollari per milione di token in output. Ciò rende Codex-Mini interessante per applicazioni ad alto volume o per quelle con contesti lunghi e output estesi. Tuttavia, se le prestazioni su compiti specifici sono insufficienti, potrebbe essere giustificato il costo aggiuntivo di un modello più grande. Gli utenti dovrebbero valutare il compromesso: per compiti in cui il punteggio del 91,7% in AA Math del modello Mini è sufficiente, il suo costo inferiore è vantaggioso. OrcaRouter non offre caching o compressione dei prompt che ridurrebbero l'uso di token.
OrcaRouter non pubblicizza la cache per GPT-5.1-Codex-Mini. La cache non è menzionata nei fatti forniti sul modello o sull'API. In generale, la memorizzazione nella cache di prompt e risposte non è standard tra le API proxy a causa di considerazioni sulla privacy dei dati; ogni richiesta viene tipicamente elaborata in modo indipendente. Se hai bisogno di costi ridotti per input identici ripetuti, considera l'implementazione di una cache lato client o utilizza il batching, se supportato. Il prezzo di OrcaRouter è strettamente pay-per-token senza sconti per contesti ripetuti. Nota che l'utilizzo di token per le immagini viene calcolato per richiesta e non può essere ridotto tramite cache. Per ottimizzare i costi, minimizza il consumo ridondante di token creando prompt precisi.
Non ci sono commissioni nascoste associate all'accesso a GPT-5.1-Codex-Mini tramite OrcaRouter. I prezzi sono trasparenti: $0.25 per 1M di token in input e $2.00 per 1M di token in output, con zero markup rispetto alla tariffa del fornitore. Non ci sono costi di configurazione, minimi mensili o addebiti per richieste fallite (anche se si pagano i token utilizzati nella richiesta/risposta). OrcaRouter potrebbe avere un sistema di chiavi API ma non impone costi aggiuntivi per gli endpoint. Controlla sempre la documentazione ufficiale di OrcaRouter per eventuali aggiornamenti alla loro politica dei prezzi. Come per qualsiasi API, errori di rete o timeout possono comportare un consumo parziale di token; se una richiesta viene interrotta, ti viene addebitato solo per i token elaborati fino all'interruzione, come determinato da OpenAI.
Per chiamare GPT-5.1-Codex-Mini tramite OrcaRouter, utilizza l'API compatibile con OpenAI all'URL di base https://api.orcarouter.ai/v1. Imposta il parametro model su "openai/gpt-5.1-codex-mini". Avrai bisogno di una chiave API OrcaRouter per l'autenticazione, che viene tipicamente passata nell'header Authorization come Bearer. L'API supporta gli stessi endpoint/completions dell'API standard di OpenAI, come /chat/completions per interazioni in stile chat. Essendo compatibile con OpenAI, il codice esistente che utilizza gli SDK Python o JavaScript di OpenAI può essere adattato modificando l'URL di base e la chiave API. OrcaRouter gestisce il routing verso OpenAI e restituisce i risultati nello stesso formato. Assicurati che il tuo client rispetti i limiti di token (400000 in input, 128000 in output).
L'API OrcaRouter per GPT-5.1-Codex-Mini supporta i parametri standard di OpenAI, inclusi model (impostato su "openai/gpt-5.1-codex-mini"), messages (array di oggetti messaggio per chat), max_tokens (fino a 128000), temperature, top_p, n, stop, stream e altri. La funzionalità di chiamata di funzioni e utilizzo di strumenti del modello è supportata come fornita da OpenAI. L'input di immagini può essere incluso nel contenuto del messaggio utilizzando il formato multimodale (ad esempio, contenuto con type: "image_url"). I valori predefiniti e i comportamenti dei parametri seguono le specifiche di OpenAI. Nota che la finestra di contesto del modello è di 400000 token in totale, quindi la somma di tutti i token nei messaggi (incluse le immagini) non deve superare questo limite. OrcaRouter non espone alcun parametro personalizzato aggiuntivo oltre a quelli offerti da OpenAI.
Migrare a OrcaRouter per GPT-5.1-Codex-Mini è semplice se hai codice esistente che utilizza un'API compatibile con OpenAI. Sostituisci l'URL di base con https://api.orcarouter.ai/v1 e aggiorna la tua chiave API con una chiave OrcaRouter. Cambia il parametro del modello in "openai/gpt-5.1-codex-mini". Se stavi usando un ID modello diverso, adattalo di conseguenza. OrcaRouter non richiede SDK speciali; qualsiasi client HTTP che funzioni con l'API di OpenAI funzionerà. Esegui un test con una piccola richiesta per verificare la connettività e la fatturazione. Nota che i prezzi sono identici alla tariffa del provider OpenAI, quindi la migrazione dei costi è neutrale. Se stavi usando un altro provider, potresti dover regolare la finestra di contesto del modello (400000) e il limite di output (128000).
Un esempio di richiesta usando 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}'. Includi un'immagine utilizzando l'array content: "content": [{"type": "text", "text": "Spiega questo diagramma"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,..."}}]. La risposta sarà un oggetto standard di completamento chat di OpenAI. Assicurati che il conteggio totale dei token (inclusa l'immagine tokenizzata) rimanga sotto 400000. Usa stream: true per le risposte in streaming.
GPT-5.1-Codex-Mini e GPT-4o soddisfano scopi primari diversi. GPT-4o è un modello multimodale generico, mentre Codex-Mini è specializzato per codice e matematica. Nei benchmark, un punteggio AA Math di 91,7 fornisce un punto di confronto specifico; le prestazioni di GPT-4o su quel benchmark non sono fornite, ma presumibilmente inferiori. Codex-Mini ha una finestra di contesto più ampia (400000 rispetto ai 128000 di GPT-4o) e un limite di output più alto (128000 contro 4096 per GPT-4o nell'uso tipico). Tuttavia, GPT-4o potrebbe essere più versatile per compiti creativi. Prezzi: Codex-Mini a $0,25/$2,00 per 1 milione di token è meno costoso di GPT-4o ($5/$15 per 1 milione di token), rendendolo una scelta economicamente vantaggiosa per compiti di matematica e codifica dove i suoi punti di forza si allineano.
Scegli GPT-5.1-Codex-Mini quando le tue esigenze principali sono la generazione di codice, il ragionamento matematico o attività che richiedono un contesto molto ampio (fino a 400000 token) e un output elevato (fino a 128000 token). È anche una buona scelta per applicazioni sensibili ai costi che richiedono comunque solide prestazioni in matematica e programmazione, dato il suo prezzo inferiore rispetto ai modelli full-size. Se il tuo compito è puramente scrittura creativa o descrizione artistica visiva, un modello generico come GPT-4o potrebbe essere più adatto. Se hai bisogno di un costo ancora più basso per attività semplici, considera modelli più piccoli come GPT-4o mini. OrcaRouter ti dà accesso a molti modelli; valuta la rilevanza dei benchmark e i prezzi per il tuo carico di lavoro specifico.
OrcaRouter fornisce accesso a GPT-5.1-Codex-Mini allo stesso prezzo del provider ($0.25/$2.00 per 1 milione di token) con margine zero. Non c'è alcun vantaggio economico nell'usare OpenAI direttamente rispetto a OrcaRouter se entrambi applicano lo stesso prezzo. Tuttavia, OrcaRouter può offrire fatturazione semplificata, utilizzo consolidato per più provider o funzionalità aggiuntive come l'analisi di utilizzo. L'API è pienamente compatibile con l'interfaccia di OpenAI, quindi la migrazione è semplice. Se hai già un account OrcaRouter, puoi utilizzare questo modello senza dover configurare un account OpenAI separato. OrcaRouter funge da proxy; la gestione dei dati è simile all'uso diretto di OpenAI (i prompt vengono inviati a OpenAI). Scegli OrcaRouter se preferisci un gateway API unificato tra più provider di modelli.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
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 |
| Lettura cache / 1M | $0.025 |
| Valuta | USD |
Stima basata sul prezzo di listino
Solo una stima — il numero effettivo di token dipende dal tokenizzatore del provider.
Confronta i costi mensuali dei modelli nel calcolatore dei costi LLM
Di cosa parlano gli sviluppatori questa settimana
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-codex-miniApri @misc{orcarouter_gpt_5_1_codex_mini,
title = {GPT-5.1-Codex-Mini API},
author = {OpenAI},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
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}OpenAI. (2025). GPT-5.1-Codex-Mini API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.1-codex-mini