GPT-5.1-Codex は、ソフトウェアエンジニアリングとコーディングワークフロー向けに最適化された GPT-5.1 の特別版です。インタラクティブな開発セッションと、複雑なエンジニアリングタスクの長時間にわたる独立した実行の両方のために設計されています。
OpenAI GPT-5.1-Codex は、OpenAI が提供する大規模言語モデルであり、コード生成、数学的推論、テキストベースの問題解決に最適化されています。テキストと画像の両方の入力を受け付け、40万トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、リクエストあたり最大12万8000トークンを生成します。これにより、ソフトウェアリポジトリ全体や大規模な数学的証明など、非常に長いシーケンスの読み…
GPT-5.1-Codexは、コード生成、数学的推論、長文書の処理に優れています。95.7のAA Mathベンチマークスコアは、高度な算術および代数問題での強力なパフォーマンスを示しています。このモデルは、多くのプログラミング言語で複雑なコードを生成し、既存のコードをデバッグし、アルゴリズムを説明し、言語間の翻訳を行うことができます。深い文脈理解を必要とするタスク、例えば大規模なモジュールのリファクタリングやクラス全体の単体テストの作成に特に効果的です。大きなコンテキストウィンドウにより、非常に長い会話や文書にわたって状態を維持できます。これらの強みにより、精度と深さが求められる専門的なソフトウェア開発、学術研究、データ分析ワークフローに適しています。
GPT-5.1-Codexは、新しい関数、クラス、アプリケーション全体の作成、既存コードのパフォーマンスや可読性の最適化、ドキュメントやインラインコメントの生成、プログラミング言語間のコード変換、テストスイートの作成など、幅広いコードタスクを処理できます。その大規模な出力制限（128Kトークン）により、完全なバックエンドサービスや科学シミュレーションスクリプトなど、非常に長いファイルを1回の呼び出しで生成できます。また、マルチモーダル入力をサポートしており、コードスニペット（例：スクリーンショット）やアーキテクチャ図の画像も解析できます。専用のコードバリアントであるため、汎用モデルよりも構文的に正しく慣用的なコードを生成する傾向がありますが、結果はプロンプトの明確さと複雑さに依存します。
GPT-5.1-Codexは、トークンあたりのコストが高いプレミアムモデルです。短いテキストの補完、基本的な質問応答、数行のコード生成などの単純なタスクには、より安価なモデル（例：GPT-4o miniやClaude Haiku）で十分かつコスト効率が良い場合がほとんどです。同様に、大きなコンテキストウィンドウを必要としないタスク（例：500トークンの単一関数）では、余分な容量は不要です。OrcaRouterは、さまざまな価格帯の多数のモデルオプションを提供しています。GPT-5.1-Codexは、その大きなコンテキスト、高い出力、数学的な強みが真に役立つタスクに使用してください。単純またはリスクの低い作業には、より安価なモデルにダウンサイジングすることで、品質を損なうことなく支出を削減できます。
GPT-5.1-Codexはコードや数学において優れていますが、そのトレーニングはおそらくこれらの領域を優先しています。その結果、フィクション、マーケティングコピー、会話ダイアログを生成する際に、専門のクリエイティブライティングモデルのパフォーマンスに及ばない可能性があります。モデルの知識のカットオフと事実の正確性は、OpenAIのベースモデルのトレーニングに依存しており、特に最新のニュースやソフトウェアライブラリのバージョンなど急速に変化するトピックについて、誤った情報や古い情報を生成する可能性があります。さらに、画像入力モダリティはコンテキストのために画像を処理しますが、モデルは画像や図を出力として生成することはできません。コードや数学以外のドメイン固有タスク（医療アドバイス、法的解釈、センシティブなモデレーションなど）では、そのドメイン向けに特別にファインチューニングされたモデルがより適切です。
提供されたAA Math（おそらく難しい算数または代数のデータセット）でのベンチマークスコア95.7は、GPT-5.1-Codexが非常に強力な数学的能力を持っていることを示しています。これは、複雑な多段階演算、方程式解法、記号推論を高い精度で処理できることを示唆しています。この範囲のスコアは、通常、類似の指標における最先端の言語モデルの中でも最高クラスです。正確な計算、証明生成、科学計算を必要とするユーザーにとって、このモデルは信頼できる選択肢です。ただし、ベンチマークスコアはすべての現実世界のタスクにおけるパフォーマンスを示すものではなく、特定の評価セットを反映したものです。ユーザーはモデルの有効性を検証するために、独自の代表的なデータで評価する必要があります。
GPT-5.1-Codexについては、95.7 AA Mathの結果以外に追加のベンチマークスコアは提供されていません。しかし、モデルの命名とコード重視のバリアントとしての位置づけに基づけば、構造化された論理的思考を活かす推論タスク（コード生成、アルゴリズム設計、パズル解決など）において強いパフォーマンスを発揮することが期待できます。より一般的な推論ベンチマーク（例：MMLU、GSM8K、HumanEval）では、正確な数値は公開されていないものの、他の大規模なOpenAIモデルと競争力のある性能を示す可能性が高いです。より全体像を把握したいユーザーは、自身のタスクでモデルをテストすべきです。OrcaRouterはAPIでの簡単な実験を可能にしており、いくつかのサンプルプロンプトを実行して、お使いのドメインにおけるモデルの推論品質を評価できます。
GPT-5.1-Codex に関する具体的なレイテンシーやスループットの数値は提供されていません。一般的に、非常に大きなコンテキストウィンドウ（400Kトークン）と高い出力制限（128Kトークン）を持つモデルは、小規模なモデルと比較して、特に長い入力の処理や長い出力の生成時に、リクエストごとのレイテンシーが高くなる可能性があります。実際の応答時間は、リクエストサイズ、ネットワーク状況、OrcaRouter のインフラストラクチャ上のバックエンド負荷などの要因に依存します。サブ秒の応答が求められるリアルタイムアプリケーションには、このモデルは遅すぎる可能性があります。バッチ処理または非同期での使用をお勧めします。OrcaRouter は、標準的なチャット補完の stream パラメータを介したストリーミング応答をサポートしており、部分的な結果を表示することで認識上のレイテンシーを低減するのに役立ちます。ユーザーは、パフォーマンスを理解するために、自身の典型的なワークロードをベンチマークする必要があります。
AA Math スコアが高いとはいえ、それは特定の明確に定義された問題セットにおける性能を示すものです。現実世界のタスクでは、しばしば曖昧さ、不完全なコンテキスト、またはベンチマークでは捉えられないドメイン固有の専門用語が存在します。また、モデルはエッジケースにおいてバイアスや誤りを示す可能性があります。例えば、非常に長いコンテキストを処理する際に、以前の内容に注意が向かなくなる（「lost in the middle」効果）ことがあります。正確性が重要な場合、特に安全性が重視される領域では、モデルの出力は常に人間がレビューする必要があります。さらに、いかなるベンチマークもモデルの最新性を反映するものではなく、GPT-5.1-Codex はトレーニングデータに紐づいた知識の cutoff があるため、ごく最近の出来事やライブラリのリリースを認識できない可能性があります。タイムリーさが重要であれば、検索拡張生成（RAG）による補完を検討してください。
OrcaRouterでは、GPT-5.1-Codexはプロバイダー料金で請求され、マークアップはゼロです。価格は、入力トークン100万個あたり1.25ドル、出力トークン100万個あたり10ドルです。入力トークンには、プロンプト、システムメッセージ、および画像（画像はモデルのビジョンコストに従ってトークン化されます）が含まれます。出力トークンはモデルの応答です。追加のプラットフォーム手数料はありません。この透明な価格設定により、コストの見積もりが容易になります。例えば、10,000入力トークンと2,000出力トークンのリクエストでは、約0.0125ドル（入力）+ 0.02ドル（出力）= 0.0325ドルになります。請求は、APIが報告する実際のトークン使用量に基づきます。ユーザーはOrcaRouterダッシュボードから使用状況を監視できます。
出力トークンは入力トークンの8倍高価です（$10 vs $1.25 per million）。この非対称性は、非常に長い出力を必要とするタスクでは、コストが生成によって支配されることを意味します。例えば、100K‑tokenの出力を生成する場合、出力だけで1.00ドルかかり、典型的な入力コストをはるかに上回ります。逆に、非常に長いプロンプトだが短い応答のタスク（例えば、大規模なコードベースを分析して短い要約を提供するなど）は、出力側では比較的安価です。ユーザーは、可能な限り不要な生成長を最小限に抑えるようにプロンプトを構成する必要があります。大きなコンテキストウィンドウは豊富なコンテキストを含めることを促進しますが、そのコンテキストにはコストがかかります。キャッシュ（サポートされている場合）を使用するか、トークン数を減らすことで費用を管理できます。常にコンテキストサイズと出力長を予算と比較してバランスを取ってください。
提供された事実には、OrcaRouter上でのGPT-5.1-Codexのキャッシュや割引プログラムについては言及されていません。通常、APIの価格設定はトークン単位の従量課金制であり、ボリュームディスカウントや事前購入プランは記載されていません。OrcaRouterはデベロッパー向けのティアやエンタープライズ契約を提供している可能性がありますが、それらについてはここでは説明されていません。コストを最小限に抑えるには、以下の戦略を検討してください。コンテキストを必要最低限に保つ、適切な場合は以前のレスポンスを再利用する、開発時にはリクエストをバッチ処理する。本番環境では、トークン消費量を監視し、支出制限を設定してください。非常に高いボリュームが必要な場合は、OrcaRouterのサポートに連絡してカスタム価格の可能性を問い合わせてください。ただし、現時点ではそのような情報は提供されていません。
GPT-5.1-Codex には、OrcaRouter の OpenAI 互換 API を通じてアクセスします。OpenAI クライアントライブラリではベース URL として https://api.orcarouter.ai/v1 を使用し、モデルパラメータには正確な ID「openai/gpt-5.1-codex」を設定してください。この API は標準のメッセージ配列（system、user、assistant ロールを含む）によるチャット補完をサポートしています。画像入力の場合は、ユーザーメッセージ内に image_url コンテンツブロックを含めてください。リクエストボディの例： { "model": "openai/gpt-5.1-codex", "messages": [ {"role": "user", "content": "フィボナッチ数列を計算するPython関数を書いてください。"} ], "max_tokens": 500, "temperature": 0.2 } 認証は API キー（セットアップに応じて OrcaRouter または OpenAI 互換キー）を使用します。詳細は OrcaRouter のドキュメントを参照してください。
OrcaRouterのAPIをGPT-5.1-Codexで使用する際、すべての標準OpenAIパラメータを設定できます：model（必須）、messages（必須）、max_tokens、temperature、top_p、frequency_penalty、presence_penalty、ストップシーケンス、stream（ブール値）、response_format（例：json_object）。追加のOrcaRouter固有パラメータが存在する可能性がありますが、ここでは文書化されていません。max_tokensパラメータは生成される応答の最大長を制御し、モデルの128Kトークン制限まで設定可能です。temperatureパラメータ（範囲0～2）はランダム性を制御し、低い値ほど決定論的な出力を生成するため、コード生成に適しています。streamパラメータは部分的なトークンのストリーミングを有効にします。なお、400Kトークンのコンテキストウィンドウには、メッセージと応答の両方が含まれます。システム＋ユーザー＋アシスタントの総トークン数にmax_tokensを加えた値が400Kを超えないようにしてください。
GPT-5.1-Codexへの移行は簡単です。OrcaRouterのAPIはOpenAI互換だからです。OpenAI Pythonライブラリ（またはOpenAIインターフェースに対応したSDK）を既に使用している場合は、ベースURLをhttps://api.orcarouter.ai/v1に変更し、モデル名を"openai/gpt-5.1-codex"にするだけです。既存のメッセージ構造、パラメータ、認証方法（APIキー）はほとんど同じままです。ただし、このモデルには特定のコンテキストと出力制限があることに注意してください。必要に応じてmax_tokensを調整して128Kの出力容量を最大限に活用し、プロンプトとレスポンスの合計が400Kトークン以内に収まるようにしてください。モデルのコードと数学の強みを活用するためにプロンプトを見直してください。完全移行前に、ワークロードのサブセットでテストしてください。
OrcaRouterのOpenAI互換APIの認証には、Authorizationヘッダーに「Bearer <your_api_key>」として送信されるAPIキーを使用します。APIキーはOrcaRouterダッシュボードから取得できます。このキーはOpenAIのキーフォーマットと同一に使用されます。すべてのリクエストにこのヘッダーを含める必要があります。含めない場合、401エラーが返されます。OrcaRouterはこのエンドポイントでは他の認証方法（例：OAuth）をサポートしていません。セキュリティのため、APIキーは秘密に保ち、定期的にローテーションしてください。既にOpenAI Pythonライブラリを使用している場合は、api_keyパラメータまたは環境変数OPENAI_API_KEYを設定できます。ベースURLはhttps://api.orcarouter.ai/v1のままです。追加の認証フィールドは必要ありません。
GPT-5.1-Codexは、400Kのコンテキストウィンドウと128Kの最大出力を持つ特殊なコードバリアントであり、一方、GPT-4o（汎用モデル）は通常、より小さいコンテキストウィンドウ（例：128K）と低い出力制限を持つ。Codexバリアントはプログラミングや数学的推論向けに最適化されているのに対し、GPT-4oは幅広い対話型およびマルチモーダルタスク向けに構築されている。数学的推論のベンチマークスコア（提供された95.7 AA Math）は、GPT-4oでは直接利用できない。OrcaRouterでは、GPT-5.1-Codexの価格は$1.25/$10 per M tokens（入力/出力）で、これはGPT-4oの標準料金よりも高い。深いコンテキストを必要とするコード集約型ワークロードでは、GPT-5.1-Codexの方が優れた精度を発揮する可能性があるが、一般的なチャットではGPT-4oの方が依然としてコスト効率に優れた選択肢である。
他のコード特化型モデルには、OpenAIの初期のCodexバージョン、GPT-4o mini、そしてDeepSeek Coderのような専門モデルが含まれます。GPT-5.1-Codexは、より大きなコンテキストウィンドウ（400K）と非常に高い出力制限（128K）で際立っています。提供されたAA Mathベンチマーク（95.7）は、優れた数学的推論を示唆しており、これは科学計算にとって重要かもしれません。初期のCodexモデルは通常、より小さなコンテキスト（例：16K）と低いスコアを持っていました。DeepSeek Coderモデルは競争力のあるコーディング性能を提供しますが、多くの場合、より小さなコンテキストウィンドウ（例：32K～128K）と低い価格設定です。OrcaRouterでは、GPT-5.1-Codexの価格は比較的高いため、大きなコンテキストと高い出力が必要な場合に最適に使用されます。一般的なコード補完や短い応答のコーディングには、より安価なコード専門家の方が経済的です。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| 入力 / 1M tokens | $1.25 |
| 出力 / 1M tokens | $10.00 |
| キャッシュ読み取り / 1M | $0.125 |
| 通貨 | USD |
表示価格に基づく概算
見積もりのみ — 実際のトークン数はプロバイダーのトークナイザーに依存します。
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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