GPT-5.1-Codex는 소프트웨어 엔지니어링 및 코딩 워크플로에 최적화된 GPT-5.1의 특수화된 버전입니다. 대화형 개발 세션과 복잡한 엔지니어링 작업의 긴 독립적 실행 모두를 위해 설계되었습니다....
OpenAI GPT-5.1-Codex는 OpenAI에서 제공하는 대규모 언어 모델로, 코드 생성, 수학적 추론 및 텍스트 기반 문제 해결에 최적화되어 있습니다. 텍스트와 이미지 입력을 모두 받아들여 400,000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하며 요청당 최대 128,000 토큰을 생성합니다. 이는 전체 소프트웨어 저장소나 광범위한 수학적 증명과 같이 매우…
GPT-5.1-Codex는 코드 생성, 수학적 추론, 긴 문서 처리에 탁월합니다. 95.7 AA Math 벤치마크 점수는 고급 산술 및 대수 문제에 대한 강력한 성능을 나타냅니다. 이 모델은 여러 프로그래밍 언어로 복잡한 코드를 생성하고, 기존 코드를 디버깅하며, 알고리즘을 설명하고, 언어 간 번역을 수행할 수 있습니다. 대규모 모듈 리팩토링이나 전체 클래스에 대한 단위 테스트 작성과 같이 깊은 맥락 이해가 필요한 작업에 특히 효과적입니다. 큰 컨텍스트 창을 통해 매우 긴 대화나 문서에서 상태를 유지할 수 있습니다. 이러한 강점 덕분에 정밀성과 깊이가 요구되는 전문 소프트웨어 개발, 학술 연구, 데이터 분석 워크플로우에 적합합니다.
GPT-5.1-Codex는 다양한 코드 작업을 처리할 수 있습니다: 새로운 함수, 클래스 또는 전체 애플리케이션 작성; 기존 코드의 성능 또는 가독성 최적화; 문서 및 인라인 주석 생성; 프로그래밍 언어 간 코드 변환; 테스트 스위트 생성. 대용량 출력 제한(128K 토큰) 덕분에 단일 호출로 전체 백엔드 서비스나 과학 시뮬레이션 스크립트와 같은 매우 긴 파일을 생성할 수 있습니다. 이 모델은 멀티모달 입력도 지원하므로 코드 스니펫(예: 스크린샷)이나 아키텍처 다이어그램의 이미지를 분석할 수 있습니다. 전용 코드 변종이기 때문에 일반 목적 모델보다 구문적으로 더 올바르고 관용적인 코드를 생성하는 경향이 있지만, 결과는 프롬프트의 명확성과 복잡성에 따라 달라집니다.
GPT-5.1-Codex는 토큰당 비용이 높은 프리미엄 모델입니다. 짧은 텍스트 완성, 기본 질문 응답, 또는 몇 줄의 코드 생성과 같은 간단한 작업의 경우 더 저렴한 모델(예: GPT-4o mini 또는 Claude Haiku)로도 충분하며 비용 효율적입니다. 또한 큰 컨텍스트 창이 필요하지 않은 작업(예: 500토큰짜리 단일 함수)에는 추가 용량이 불필요합니다. OrcaRouter는 다양한 가격대의 여러 모델 옵션을 제공합니다. GPT-5.1-Codex는 그 큰 컨텍스트, 높은 출력, 수학적 강점이 실제로 작업에 도움이 될 때 사용하십시오. 간단하거나 위험 부담이 적은 작업의 경우 더 저렴한 모델로 다운사이징하면 품질 저하 없이 비용을 줄일 수 있습니다.
GPT-5.1-Codex는 코드와 수학에서 강력하지만, 훈련 과정에서 해당 도메인에 우선순위를 두었을 가능성이 높습니다. 결과적으로, 소설, 마케팅 카피, 대화형 대화를 생성할 때 특화된 창의적 글쓰기 모델의 성능에는 미치지 못할 수 있습니다. 이 모델의 지식 마감 시점과 사실적 정확성은 OpenAI의 기본 모델 훈련에 따라 달라지며, 특히 시사 문제나 소프트웨어 라이브러리 버전처럼 빠르게 변화하는 주제에서는 환각 현상을 일으키거나 구식 정보를 제공할 수 있습니다. 또한, 이미지 입력 방식은 맥락을 위해 이미지를 처리하지만 모델은 출력으로 이미지나 다이어그램을 생성할 수 없습니다. 코드와 수학 외의 도메인 특화 작업(예: 의료 조언, 법률 해석, 민감한 중재)의 경우, 해당 도메인에 특별히 미세 조정된 모델이 더 적합합니다.
제공된 AA Math (아마도 도전적인 산술 또는 대수 데이터셋)에서의 벤치마크 점수 95.7은 GPT-5.1-Codex가 매우 강력한 수학 능력을 가지고 있음을 보여줍니다. 이는 복잡한 다단계 산술, 방정식 풀이, 기호 추론을 높은 정확도로 처리할 수 있음을 시사합니다. 이러한 범위의 점수는 일반적으로 유사한 지표에서 최첨단 언어 모델 중 최고 수준에 속합니다. 정확한 계산, 증명 생성 또는 과학적 계산이 필요한 사용자에게 이 모델은 신뢰할 수 있는 선택입니다. 그러나 벤치마크 점수가 모든 실제 작업에서의 성능을 나타내는 것은 아닙니다. 이는 특정 평가 세트를 반영합니다. 사용자는 모델의 효과를 검증하기 위해 자신의 대표 데이터에 대해 모델을 평가해야 합니다.
GPT-5.1-Codex에 대해 95.7 AA Math 결과 외에 추가적인 벤치마크 점수는 제공되지 않습니다. 그러나 코드에 특화된 변형 모델이라는 이름과 포지셔닝에 기반하여, 구조화되고 논리적인 사고의 이점을 활용하는 추론 작업(예: 코드 생성, 알고리즘 설계, 퍼즐 풀이)에서 강력한 성능을 기대하는 것이 합리적입니다. 보다 일반적인 추론 벤치마크(예: MMLU, GSM8K, HumanEval)에서 이 모델은 다른 대형 OpenAI 모델과 경쟁력 있는 성능을 보일 가능성이 높지만, 정확한 수치는 공개되지 않았습니다. 더 포괄적인 정보를 원하는 사용자는 자신의 작업에서 모델을 직접 테스트해 보아야 합니다. OrcaRouter는 API를 통해 쉽게 실험할 수 있도록 해줍니다. 몇 가지 샘플 프롬프트를 실행하여 귀하의 도메인에서 모델의 추론 품질을 평가할 수 있습니다.
GPT-5.1-Codex에 대한 특정 지연 시간이나 처리량 수치는 제공되지 않습니다. 일반적으로 매우 큰 컨텍스트 창(400K 토큰)과 높은 출력 한도(128K 토큰)를 가진 모델은 작은 모델에 비해 요청당 지연 시간이 더 길어질 수 있으며, 특히 긴 입력을 처리하거나 긴 출력을 생성할 때 그렇습니다. 실제 응답 시간은 요청 크기, 네트워크 상태, OrcaRouter 인프라의 백엔드 부하와 같은 요소에 따라 달라집니다. 1초 미만의 응답이 필요한 실시간 애플리케이션의 경우 이 모델이 너무 느릴 수 있으므로 배치 또는 비동기 사용을 권장합니다. OrcaRouter는 표준 채팅 완료 스트림 매개변수를 통해 스트리밍 응답을 지원하며, 이를 통해 부분 결과를 표시하여 인지된 지연 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다. 사용자는 성능을 이해하기 위해 일반적인 작업 부하를 벤치마킹해야 합니다.
AA Math 점수가 높지만, 이는 특정하고 명확히 정의된 문제 세트에 대한 성능을 나타냅니다. 실제 작업은 종종 모호함, 불완전한 맥락 또는 벤치마크가 포착하지 못하는 도메인 특화 용어를 포함합니다. 또한, 모델은 에지 케이스에서 편향이나 오류를 보일 수 있습니다. 예를 들어, 매우 긴 맥락을 처리할 때 이전 내용에 대한 집중력을 잃을 수 있습니다(“lost in the middle” 효과). 모델의 출력은 정확성이 중요한 경우, 특히 안전에 민감한 도메인에서는 항상 인간이 검토해야 합니다. 또한, 어떤 벤치마크도 모델의 최신 정보 유지 능력을 반영하지 않습니다. GPT-5.1-Codex는 훈련 데이터에 연결된 지식 컷오프가 있어 매우 최근의 사건이나 라이브러리 릴리스를 인지하지 못할 수 있습니다. 시의성이 중요하다면 검색 증강 생성으로 보충하는 것을 고려하세요.
OrcaRouter에서는 GPT-5.1-Codex가 공급자 요율에 따라 청구되며, 마크업이 없습니다. 가격은 입력 토큰 100만 개당 $1.25, 출력 토큰 100만 개당 $10입니다. 입력 토큰에는 프롬프트, 시스템 메시지, 이미지가 포함됩니다(이미지는 모델의 vision cost에 따라 토큰화됩니다). 출력 토큰은 모델의 응답입니다. 추가 플랫폼 수수료는 없습니다. 이 투명한 가격 책정으로 비용을 쉽게 추정할 수 있습니다. 예를 들어, 입력 토큰 10,000개와 출력 토큰 2,000개를 사용하는 요청의 경우 약 $0.0125(입력) + $0.02(출력) = $0.0325의 비용이 발생합니다. 청구는 API에서 보고된 실제 토큰 사용량을 기준으로 합니다. 사용자는 OrcaRouter 대시보드에서 사용량을 모니터링할 수 있습니다.
출력 토큰은 입력 토큰보다 8배 비쌉니다 (백만 개당 $10 vs $1.25). 이러한 비대칭성은 매우 긴 출력이 필요한 작업에서 비용이 생성에 의해 지배된다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 100K‑토큰 출력을 생성하면 출력만으로 $1.00이 들며, 이는 일반적인 입력 비용을 훨씬 초과합니다. 반대로, 매우 긴 프롬프트지만 짧은 응답이 필요한 작업(예: 대규모 코드베이스를 분석하고 짧은 요약 제공)은 출력 측면에서 상대적으로 저렴합니다. 사용자는 가능한 경우 불필요한 생성 길이를 최소화하도록 프롬프트를 구성해야 합니다. 큰 컨텍스트 윈도우는 풍부한 컨텍스트를 포함하도록 장려하지만, 그 컨텍스트에는 비용이 따릅니다. 캐싱(지원되는 경우)을 사용하거나 토큰 수를 줄이면 비용을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 항상 컨텍스트 크기와 출력 길이를 예산과 균형을 맞추세요.
제공된 정보에는 OrcaRouter에서 GPT-5.1-Codex에 대한 캐싱이나 할인 프로그램이 언급되지 않았습니다. 일반적으로 API 가격은 토큰당 사용량에 따라 지불하는 방식이며, 볼륨 할인이나 선구매 계획은 언급되지 않았습니다. OrcaRouter는 개발자 등급이나 기업 계약을 제공할 수 있으나, 여기서는 설명되지 않았습니다. 비용을 최소화하려면 다음 전략을 고려하세요: 컨텍스트를 필요한 만큼 짧게 유지하고, 적절할 때 이전 응답을 재사용하며, 개발 중에는 요청을 배치 처리하세요. 프로덕션 사용 시에는 토큰 소비를 모니터링하고 지출 한도를 설정하세요. 매우 높은 볼륨이 필요한 경우 OrcaRouter 지원팀에 문의하여 맞춤 가격 가능성을 알아보세요 — 단, 현재 그러한 정보는 제공되지 않습니다.
GPT-5.1-Codex는 OrcaRouter의 OpenAI 호환 API를 통해 액세스됩니다. OpenAI 클라이언트 라이브러리에서 기본 URL https://api.orcarouter.ai/v1을 사용하세요. 모델 매개변수를 정확한 ID "openai/gpt-5.1-codex"로 설정하세요. API는 시스템, 사용자 및 어시스턴트 역할을 포함한 표준 메시지 배열로 채팅 완성을 지원합니다. 이미지 입력의 경우 사용자 메시지에 image_url 콘텐츠 블록을 포함하세요. 예시 요청 본문: { "model": "openai/gpt-5.1-codex", "messages": [ {"role": "user", "content": "Write a Python function to calculate Fibonacci numbers."} ], "max_tokens": 500, "temperature": 0.2 } 인증은 API 키를 통해 이루어집니다(설정에 따라 OrcaRouter 또는 OpenAI 호환 키). 자세한 내용은 OrcaRouter의 문서를 참조하세요.
OrcaRouter의 API를 GPT-5.1-Codex와 함께 사용할 때, 모든 표준 OpenAI 매개변수를 설정할 수 있습니다: model (필수), messages (필수), max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop sequences, stream (boolean), response_format (예: json_object). 추가적인 OrcaRouter‑특정 매개변수가 있을 수 있지만 여기서는 문서화되지 않았습니다. max_tokens 매개변수는 생성된 응답의 최대 길이를 제어하며, 모델의 128K 토큰 제한까지 가능합니다. temperature 매개변수 (범위 0–2)는 무작위성을 제어합니다. 낮은 값은 더 결정론적인 출력을 생성하며, 코드 생성에 적합합니다. stream 매개변수는 부분 토큰의 스트리밍을 활성화합니다. 400K 토큰의 컨텍스트 윈도우에는 메시지와 응답이 모두 포함됩니다. 시스템 + 사용자 + 어시스턴트 메시지의 총 토큰 수와 max_tokens의 합이 400K를 초과하지 않도록 하십시오.
GPT-5.1-Codex로의 마이그레이션은 OrcaRouter의 API가 OpenAI와 호환되므로 간단합니다. 이미 OpenAI Python 라이브러리(또는 OpenAI 인터페이스를 지원하는 모든 SDK)를 사용 중이라면 base URL을 https://api.orcarouter.ai/v1로, 모델 이름을 "openai/gpt-5.1-codex"로 변경하기만 하면 됩니다. 기존의 메시지 구조, 매개변수, 인증 방식(API 키)은 대부분 그대로 유지됩니다. 다만 이 모델은 특정 컨텍스트 및 출력 제한이 있으므로 필요에 따라 max_tokens을 조정하여 128K 출력 용량을 최대한 활용하고, 프롬프트와 응답이 총 400K 토큰을 초과하지 않도록 하십시오. 프롬프트를 검토하여 모델의 코드 및 수학적 강점을 활용하십시오. 전체 마이그레이션 전에 작업량의 일부로 테스트해 보십시오.
OrcaRouter의 OpenAI 호환 API에 대한 인증은 Authorization 헤더에 "Bearer <your_api_key>" 형태로 전송되는 API 키를 사용합니다. OrcaRouter 대시보드에서 API 키를 얻을 수 있습니다. 이 키는 OpenAI의 키 형식과 동일하게 사용됩니다. 모든 요청에는 이 헤더가 포함되어야 하며, 그렇지 않으면 401 오류가 반환됩니다. OrcaRouter는 이 엔드포인트를 통해 다른 인증 방법(예: OAuth)을 지원하지 않습니다. 보안을 위해 API 키를 비밀로 유지하고 주기적으로 교체하세요. 이미 OpenAI Python 라이브러리를 사용 중인 경우 api_key 매개변수 또는 환경 변수 OPENAI_API_KEY를 설정할 수 있습니다. 기본 URL은 https://api.orcarouter.ai/v1로 유지됩니다. 추가 인증 필드는 필요하지 않습니다.
GPT-5.1-Codex는 400K 컨텍스트 윈도우와 128K 최대 출력을 갖춘 특화된 코드 변형 모델이며, GPT-4o(범용 모델)는 일반적으로 더 작은 컨텍스트 윈도우(예: 128K)와 낮은 출력 제한을 가집니다. Codex 변형은 프로그래밍 및 수학적 추론에 최적화된 반면, GPT-4o는 광범위한 대화 및 멀티모달 작업을 위해 구축되었습니다. 수학적 추론에 대한 벤치마크 점수(제공된 95.7 AA Math)는 GPT-4o에 대해 직접 제공되지 않습니다. OrcaRouter에서 GPT-5.1-Codex의 가격은 입력/출력 각각 백만 토큰당 $1.25/$10로, GPT-4o의 일반 요금보다 높습니다. 깊은 컨텍스트가 필요한 코드 집약적 작업에서는 GPT-5.1-Codex가 더 높은 정확도를 제공할 수 있지만, 일반 대화의 경우 GPT-4o가 여전히 비용 효율적인 선택입니다.
다른 코드 특화 모델로는 OpenAI의 이전 Codex 버전, GPT-4o mini, 그리고 DeepSeek Coder 같은 전문화된 모델이 있다. GPT-5.1-Codex는 더 큰 컨텍스트 창(400K)과 매우 높은 출력 제한(128K)으로 차별화된다. 제공된 AA Math 벤치마크(95.7)는 과학적 컴퓨팅에 중요한 수학적 추론 능력이 우수함을 시사한다. 이전 Codex 모델은 일반적으로 더 작은 컨텍스트(예: 16K)와 낮은 점수를 가졌다. DeepSeek Coder 모델은 경쟁력 있는 코딩 성능을 제공하지만, 종종 더 작은 컨텍스트 창(예: 32K–128K)과 더 낮은 가격을 가진다. OrcaRouter에서 GPT-5.1-Codex의 가격은 상대적으로 높으므로, 대용량 컨텍스트와 높은 출력이 필요할 때 가장 적합하게 사용된다. 일반적인 코드 완성이나 짧은 응답 코딩의 경우 더 저렴한 코드 전문가 모델이 더 경제적이다.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| 입력 / 1M tokens | $1.25 |
| 출력 / 1M tokens | $10.00 |
| 캐시 읽기 / 1M | $0.125 |
| 통화 | USD |
정가 기준 추정치
추정치일 뿐입니다 — 실제 토큰 수는 제공자의 토크나이저에 따라 달라집니다.
@misc{orcarouter_gpt_5_1_codex,
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