GPT-5.1-Codex-Miniは、GPT-5.1-Codexのより小型で高速なバージョンです。
GPT-5.1-Codex-MiniはOpenAIのモデルで、OrcaRouterを通じてアクセスできます。GPT-5.1 Codexシリーズの一部であり、コード中心および推論タスク向けに設計されています。'Mini'の名称は、フルサイズのGPT-5.1-Codexモデルと比較して、より小型で効率的なバージョンであることを示しています。コンテキストウィンドウは400,000トークン、リクエストあた…
GPT-5.1-Codex-Miniは画像とテキストの両方の入力に対応しています。つまり、テキストプロンプトと一緒に画像（図、スクリーンショット、手書きのメモなど）を提供でき、モデルは両方のモダリティを解釈します。400,000トークンのコンテキストウィンドウには、画像を表現するために使用されるトークンが含まれます。各画像はサイズとエンコーディングに応じて可変のトークン数を消費します。画像の正確なトークンコストはOrcaRouterから提供されていませんが、OpenAIの標準的な慣行に従い、画像は解像度に基づいてトークン化されます。モデルは最大128,000トークンのテキストのみの出力を生成できます。マルチモーダル機能により、純粋なコードを超えて、図からコードアーキテクチャを説明するなど、視覚的理解を必要とするタスクにも有用性が広がります。
Codex指定とAA Mathでのベンチマークスコア91.7に基づき、GPT-5.1-Codex-Miniは数学的推論とコード生成に優れています。AA Mathベンチマークは高度な算術および代数推論をテストするため、このモデルは証明の生成、方程式の解決、論理的手順の実行に適しています。コーディングにおいては、複数の言語を扱い、デバッグ、リファクタリング、コードの説明が可能です。大きなコンテキストウィンドウ（400000トークン）により、コードベース全体や長いドキュメントを扱うことができ、リポジトリ全体の要約、ファイル間のリファクタリング、大規模なコードベースからのドキュメント生成などのタスクに効果的です。高い出力制限（128000トークン）により、単一の応答で包括的なソリューションを生成できます。
GPT-5.1-Codex-Mini自体はCodexラインのコスト効率の良いバージョンですが、より単純なタスクにはさらに安価な代替手段が存在する場合があります。ワークロードに特殊なコードや数学的な推論が必要でなければ、GPT-4o miniのような汎用モデルで低価格で十分かもしれません。また、400000トークンのコンテキストや128000トークンの出力が不要であれば、より小さい制限を持つモデルでコストを削減できます。テキストのみ（画像なし）で短いコンテキストのタスクには、より小型で安価なモデルが適しているでしょう。OrcaRouterでは多くのモデルにアクセス可能です。価格と機能を比較し、特定のユースケースに最もコスト効率の高いオプションを選択してください。
GPT-5.1-Codex-Miniは「Mini」バリアントであるため、フルサイズのGPT-5.1-Codexと比較して容量が削減されている可能性があります。これは、非常に複雑なマルチステップの問題における推論の微妙さが低下したり、AA Mathでカバーされていない専門的なベンチマークでの精度がやや低くなるという形で現れるかもしれません。モデルの知識カットオフはOpenAIによって決定されます。明記されていませんが、GPT-5.1シリーズの一部であるため、比較的新しいデータを反映しています。コード最適化モデルであるため、汎用モデルと比較して、クリエイティブな文章作成やオープンエンドな対話を必要とするタスクでは性能が劣る可能性があります。さらに、画像入力はサポートされていますが、画像のトークンコストは高額になる可能性があるため、予期しないコストを避けるためにユーザーは使用量を監視する必要があります。OrcaRouterはOpenAIへの転送以外の追加処理は行いません。
GPT-5.1-Codex-Mini は AA Math ベンチマークでスコア 91.7 を達成しました。AA Math (Advanced Arithmetic and Algebraic Math) は、複雑な算術演算、代数操作、および多段階推論を実行するモデルの能力を評価します。スコア 91.7 は、モデルがテスト問題の 91.7% に正しく回答したことを示しています。これは強力な結果であり、モデルが数学的推論タスクにおいて非常に高い能力を持っていることを示唆しています。これは、数値計算、アルゴリズムシミュレーション、または数学的論理を含むコーディングタスクにおいて、モデルが正確な結果を生成するために信頼できることを意味します。このベンチマークはすべての数学分野（例えば、幾何学、確率論の詳細）をカバーしているわけではありませんが、中核となる代数と算術におけるその強みを検証しています。
OrcaRouterはGPT-5.1-Codex-Miniのレイテンシメトリクスを公開していません。Codexファミリーの中の小型バリアントとして、フルサイズのGPT-5.1-Codexモデルより高速であると予想されますが、実際の速度はリクエストの複雑さ、処理されるトークン数、OrcaRouterとOpenAIの両方のサーバー負荷に依存します。このモデルはストリーミングレスポンスをサポートしており、ユーザーの知覚レイテンシを低減できます。ユーザーは特定のワークロードでテストし、パフォーマンスを評価する必要があります。画像入力サイズや出力長などの要素が応答時間に影響します。OrcaRouterはプロキシであるため、ネットワークレイテンシによるわずかなオーバーヘッドが生じます。全体として、このモデルの速度はインタラクティブな使用に適している可能性がありますが、変動する場合があります。
Codex系統は、GPT-5.1-Codex-Miniがコードの理解と生成に特化して微調整されていることを示しています。コーディングベンチマークスコアは提供されていませんが、高いAA Mathスコアは、アルゴリズム問題解決に転用できる強力な推論能力を示唆しています。このモデルは複数のプログラミング言語を扱い、構文的に正しいコードを生成し、既存のコードを説明し、リファクタリングを提案できます。400,000トークンのコンテキストウィンドウにより、コードリポジトリ全体を保持できるため、モジュール間の依存関係分析や大規模クラスのドキュメント生成などのタスクが可能です。128,000トークンの出力制限により、長いコードファイルや包括的な説明を一度に生成できます。これらの機能により、大規模なコード管理を伴う開発ワークフローに適したモデルとなっています。
GPT-5.1-Codex-MiniはAA Math（91.7）で良好なパフォーマンスを示しますが、完璧ではありません。ベンチマークはすべてのエッジケースをカバーしているわけではなく、実際のパフォーマンスは異なる可能性があります。このモデルは、AA Mathに含まれていない高度に微妙な、またはドメイン固有の数学的概念に対して苦戦する可能性があります。コード生成では、特に稀な、またはドキュメントが不十分なライブラリに対して、非効率的または不正確なコードを生成することがあります。「Mini」モデルとして、より大きなモデルが処理できる非常に複雑な問題に対して、推論の深さが不足する可能性があります。また、幻覚（hallucinations）やもっともらしいが不正確な回答を生成する可能性もあります。ユーザーは常に重要な出力を検証する必要があります。特に安全性が重要なアプリケーションではそうです。OrcaRouterはモデルの動作を変更しません。これらの制限はモデル自体に固有のものです。
OrcaRouterは、GPT-5.1-Codex-Miniの使用量をプロバイダーレートで請求し、マークアップは一切かかりません。価格は入力トークン100万個あたり0.25ドル、出力トークン100万個あたり2.00ドルです。入力トークンにはテキストプロンプトとトークン化された画像が含まれます。出力トークンはモデルが生成したテキストです。課金は、処理されたトークンの総数に基づいてリクエストごとに測定されます。追加料金、サブスクリプション料金、最低利用額はありません。ユーザーは消費したトークンに対してのみ支払います。OrcaRouterはアカウントとAPIキーを必要とする可能性が高く、コストはユーザーの残高から差し引かれます。正確なコスト管理のためには、APIレスポンス（通常は使用統計を含む）を介してトークンの使用量を監視してください。
仮想的なフルサイズのGPT-5.1-Codex（存在するとしたら）と比較して、GPT-5.1-Codex-Miniはサイズが小さいため、よりコスト効率が良くなるように設計されています。既知の価格（$0.25/$2.00 per 1M tokens）は、OpenAIの典型的なフルサイズモデル（出力トークン100万あたり$10～$30）よりも低くなっています。これにより、Codex-Miniは大量のアプリケーションや、長いコンテキスト・大量の出力を必要とするものに魅力的です。ただし、特定のタスクでのパフォーマンスが不十分な場合は、より大きなモデルが追加コストを正当化する可能性があります。ユーザーはトレードオフを評価すべきです：Miniモデルの91.7 AA Mathスコアが十分であるタスクでは、低コストが有利です。OrcaRouterは、トークン使用量を削減するキャッシュやプロンプト圧縮を提供していません。
OrcaRouterはGPT-5.1-Codex-Miniのキャッシュを宣伝していません。キャッシュについてはモデルやAPIに関する提供された事実に記載されていません。一般に、プロキシAPIではデータプライバシーの考慮により、プロンプトやレスポンスのキャッシュは標準的ではなく、各リクエストは通常独立して処理されます。同一入力の繰り返しによるコスト削減が必要な場合は、クライアント側のキャッシュの実装を検討するか、バッチ処理がサポートされている場合はそれを利用してください。OrcaRouterの価格設定は厳密にトークン単位の従量課金であり、繰り返しのコンテキストに対する割引はありません。画像のトークン使用量はリクエストごとに計算され、キャッシュによって削減することはできません。コスト最適化のためには、正確なプロンプトを作成することで冗長なトークン消費を最小限に抑えてください。
OrcaRouterを介したGPT-5.1-Codex-Miniへのアクセスには、隠れた料金は一切かかりません。価格は透明です：$0.25 per 1M input tokens、$2.00 per 1M output tokens、プロバイダーレートに対するマークアップはゼロです。セットアップ料金や月額最低料金、失敗したリクエストに対する請求はありません（ただし、リクエスト/レスポンスで使用されたトークンに対しては支払いが発生します）。OrcaRouterにはAPIキーシステムがある場合がありますが、追加のエンドポイント料金はかかりません。価格ポリシーの更新については、必ずOrcaRouterの公式ドキュメントをご確認ください。他のAPIと同様に、ネットワークエラーやタイムアウトによりトークンが部分的に消費される場合があります。リクエストが中断された場合、OpenAIが決定した中断時点まで処理されたトークンのみが課金されます。
OrcaRouter 経由で GPT-5.1-Codex-Mini を呼び出すには、ベース URL https://api.orcarouter.ai/v1 の OpenAI 互換 API を使用します。モデルパラメータを "openai/gpt-5.1-codex-mini" に設定します。認証には OrcaRouter API キーが必要です。これは通常、Authorization ヘッダーに Bearer として渡されます。この API は、標準の OpenAI API と同じエンドポイント/補完をサポートしており、例えばチャット形式のやり取りには /chat/completions を使用します。OpenAI 互換であるため、OpenAI Python または JavaScript SDK を使用した既存のコードは、ベース URL と API キーを変更することで適応できます。OrcaRouter は OpenAI へのルーティングを処理し、同じ形式で結果を返します。クライアントがトークン制限（入力 400000、出力 128000）を遵守していることを確認してください。
OrcaRouter API for GPT-5.1-Codex-Miniは、標準のOpenAIパラメータをサポートしています。model（"openai/gpt-5.1-codex-mini"に設定）、messages（チャット用のメッセージオブジェクトの配列）、max_tokens（最大128000）、temperature、top_p、n、stop、stream、その他を含みます。モデルの関数呼び出しおよびツール使用機能は、OpenAIが提供する通りにサポートされています。画像入力は、マルチモーダル形式（例：type: "image_url"を含むcontent）でメッセージコンテンツに含めることができます。パラメータのデフォルト値と動作はOpenAIの仕様に従います。モデルのコンテキストウィンドウは合計400000トークンであるため、メッセージ内のすべてのトークン（画像を含む）の合計がこの制限を超えないようにしてください。OrcaRouterは、OpenAIが提供するもの以外の追加のカスタムパラメータを公開しません。
GPT-5.1-Codex-Mini 用の OrcaRouter への移行は、OpenAI 互換の API を使用する既存のコードがあれば簡単です。ベース URL を https://api.orcarouter.ai/v1 に変更し、API キーを OrcaRouter のキーに更新してください。モデルパラメータを "openai/gpt-5.1-codex-mini" に変更します。別のモデル ID を使用していた場合は、それに応じて調整してください。OrcaRouter は特別な SDK を必要としません。OpenAI の API で動作する HTTP クライアントならどれでも動作します。接続と課金を確認するために、小さなリクエストでテストしてください。価格は OpenAI のプロバイダーレートと同じであるため、コスト移行はニュートラルです。別のプロバイダーを使用していた場合は、モデルのコンテキストウィンドウ（400000）と出力制限（128000）に合わせて調整が必要になる場合があります。
curlを使用したリクエスト例：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}'. content配列を使用して画像を含める： "content": [{"type": "text", "text": "Explain this diagram"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,..."}}]。レスポンスは標準のOpenAIチャット完了オブジェクトになります。トークン総数（画像のトークン化を含む）が400000未満であることを確認してください。ストリーミング応答にはstream: trueを使用します。
GPT-5.1-Codex-MiniとGPT-4oは異なる主要目的を持っています。GPT-4oは汎用マルチモーダルモデルであり、Codex-Miniはコードと数学に特化しています。ベンチマークでは、AA Mathスコア91.7が比較の具体的なポイントを提供します。GPT-4oのそのベンチマークでの性能は提供されていませんが、おそらく低いでしょう。Codex-Miniはより大きなコンテキストウィンドウ（400000対GPT-4oの128000）とより高い出力制限（典型的な使用では128000対GPT-4oの4096）を持っています。ただし、GPT-4oはクリエイティブなタスクにおいてより多用途かもしれません。価格：Codex-Miniは1Mトークンあたり$0.25/$2.00で、GPT-4o（1Mトークンあたり$5/$15）よりも安価であり、その強みが合致する数学およびコーディングタスクにおいてコスト効率の良い選択肢となります。
コード生成、数学的推論、または非常に大きなコンテキスト（最大400000トークン）と高い出力（最大128000トークン）を必要とするタスクが主なニーズである場合は、GPT-5.1-Codex-Miniを選択してください。フルサイズのモデルと比較して価格が低いため、強力な数学とコーディングのパフォーマンスを必要としながらもコスト重視のアプリケーションにも良い選択肢です。タスクが純粋にクリエイティブライティングやビジュアルアートの説明である場合は、GPT-4oのような汎用モデルの方が適しているかもしれません。単純なタスクのためにさらに低コストが必要な場合は、GPT-4o miniのような小規模モデルを検討してください。OrcaRouterを使用すると多くのモデルにアクセスできます。特定のワークロードに対してベンチマークの関連性と価格を評価してください。
OrcaRouterは、GPT-5.1-Codex-Miniへのアクセスを同一プロバイダー価格（1Mトークンあたり$0.25/$2.00）で、マークアップなしで提供します。両者が同じ料金であれば、OpenAIを直接使用する場合とOrcaRouterを使用する場合にコスト面での利点はありません。ただし、OrcaRouterは簡素化された請求、複数プロバイダーの統合利用実績、または利用分析のような追加機能を提供する可能性があります。APIはOpenAIのインターフェースと完全互換であるため、移行は簡単です。すでにOrcaRouterアカウントをお持ちの場合は、OpenAIの個別アカウントを設定せずにこのモデルを使用できます。OrcaRouterはプロキシとして機能し、データ処理はOpenAIを直接使用する場合と同様です（プロンプトはOpenAIに送信されます）。複数のモデルプロバイダーにわたる統一APIゲートウェイを希望する場合は、OrcaRouterをお選びください。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
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| 入力 / 1M tokens | $0.250 |
|---|---|
| 出力 / 1M tokens | $2.00 |
| キャッシュ読み取り / 1M | $0.025 |
| 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。
今週の開発者の声
@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