GPT-5.1-Codex-Mini는 GPT-5.1-Codex의 더 작고 빠른 버전입니다.
GPT-5.1-Codex-Mini는 OpenAI의 모델로, OrcaRouter를 통해 접근할 수 있습니다. 코드 중심 및 추론 작업을 위해 설계된 GPT-5.1 Codex 시리즈의 일부입니다. 'Mini' 명칭은 더 크고 완전한 GPT-5.1-Codex 모델에 비해 더 작고 효율적인 버전임을 나타냅니다. 이 모델은 400000 토큰의 컨텍스트 창과 요청당…
GPT-5.1-Codex-Mini는 이미지와 텍스트 입력을 모두 지원합니다. 즉, 다이어그램, 스크린샷, 손으로 그린 메모와 같은 이미지를 텍스트 프롬프트와 함께 제공할 수 있으며, 모델은 두 가지 양식을 모두 해석합니다. 400000 토큰의 컨텍스트 윈도우에는 이미지를 나타내는 데 사용되는 토큰도 포함됩니다. 각 이미지는 크기와 인코딩에 따라 가변적인 수의 토큰을 소비합니다. OrcaRouter가 이미지에 대한 정확한 토큰 비용을 제공하지는 않지만, OpenAI의 표준 관행을 따라 이미지가 해상도에 따라 토큰화됩니다. 모델은 최대 128000 토큰의 텍스트 전용 출력을 생성할 수 있습니다. 다중 모달 기능은 코드 아키텍처를 다이어그램으로 설명하는 등 시각적 이해가 필요한 작업으로 유용성을 확장합니다.
Codex 지정 및 AA Math 벤치마크에서 91.7점을 기록한 GPT-5.1-Codex-Mini는 수학적 추론과 코드 생성에 뛰어납니다. AA Math 벤치마크는 고급 산술 및 대수 추론을 테스트하므로, 이 모델은 증명 생성, 방정식 풀이, 논리적 단계 수행에 적합합니다. 코딩 측면에서는 여러 언어를 처리하고, 디버깅, 리팩토링, 코드 설명이 가능합니다. 큰 컨텍스트 창(400000 토큰) 덕분에 전체 코드베이스나 긴 문서를 다룰 수 있어, 전체 리포지토리 요약, 파일 간 리팩토링, 대규모 코드베이스에서 문서 생성 등의 작업에 효과적입니다. 높은 출력 제한(128000 토큰)은 단일 응답으로 포괄적인 솔루션을 생성할 수 있게 합니다.
GPT-5.1-Codex-Mini 자체가 Codex 라인의 비용 효율적인 버전이지만, 더 간단한 작업을 위해 더 저렴한 대안이 있을 수 있습니다. 워크로드에 특화된 코드 및 수학 추론이 필요하지 않다면, GPT-4o mini와 같은 범용 모델이 더 낮은 가격에 충분할 수 있습니다. 또한, 400000-토큰 컨텍스트나 128000-토큰 출력 전체가 필요하지 않다면, 더 작은 제한을 가진 모델이 비용을 절감할 수 있습니다. 텍스트만 포함하는 작업(이미지 없음)과 짧은 컨텍스트의 경우, 더 작고 저렴한 모델이 더 적합할 수 있습니다. OrcaRouter는 많은 모델에 대한 액세스를 제공합니다. 가격과 기능을 비교하여 특정 사용 사례에 가장 비용 효율적인 옵션을 선택하세요.
GPT-5.1-Codex-Mini는 'Mini' 변종이므로, 전체 GPT-5.1-Codex에 비해 용량이 축소되었을 가능성이 높습니다. 이는 매우 복잡한 다단계 문제에서 덜 정교한 추론으로 나타나거나, AA Math가 다루지 않는 특수 벤치마크에서 약간 낮은 정확성을 보일 수 있습니다. 모델의 지식 기준일은 OpenAI가 결정합니다. 명시되지는 않았지만 GPT-5.1 시리즈의 일부이므로 비교적 최신 데이터를 반영합니다. 코드 최적화 모델이기 때문에 범용 모델에 비해 창의적 글쓰기나 개방형 대화가 필요한 작업에서는 성능이 떨어질 수 있습니다. 또한 이미지 입력을 지원하지만 이미지의 토큰 비용이 상당할 수 있으므로 사용자는 예상치 못한 비용을 방지하기 위해 사용량을 모니터링해야 합니다. OrcaRouter는 OpenAI로 전달하는 것 이상의 추가 처리를 제공하지 않습니다.
GPT-5.1-Codex-Mini는 AA Math 벤치마크에서 91.7점을 기록했습니다. AA Math(Advanced Arithmetic and Algebraic Math)는 복잡한 산술 연산, 대수적 조작, 다단계 추론 능력을 평가합니다. 91.7점은 모델이 테스트 문제의 91.7%를 올바르게 답변했음을 의미합니다. 이는 강력한 결과로, 모델이 수학적 추론 작업에서 매우 뛰어난 성능을 보임을 시사합니다. 숫자 계산, 알고리즘 시뮬레이션, 수학적 논리가 포함된 코딩 작업에서 이 모델을 신뢰할 수 있음을 의미합니다. 이 벤치마크는 모든 수학 영역(예: 기하학, 확률 세부 사항)을 다루지는 않지만, 핵심 대수 및 산술 분야에서의 강점을 입증합니다.
OrcaRouter는 GPT-5.1-Codex-Mini에 대한 지연 시간 메트릭을 공개하지 않습니다. Codex 제품군 내에서 더 작은 변형으로서, 전체 크기의 GPT-5.1-Codex 모델보다 빠를 것으로 예상되지만, 실제 속도는 요청 복잡성, 처리된 토큰 수, 그리고 OrcaRouter와 OpenAI 양쪽의 서버 부하에 따라 달라집니다. 이 모델은 스트리밍 응답을 지원하므로 사용자가 인지하는 지연 시간을 줄일 수 있습니다. 사용자는 자신의 특정 워크로드로 테스트하여 성능을 측정해야 합니다. 이미지 입력 크기 및 출력 길이와 같은 요소가 응답 시간에 영향을 미칩니다. OrcaRouter는 프록시이므로 네트워크 지연 시간이 약간의 오버헤드를 추가합니다. 전반적으로 모델의 속도는 대화형 사용에 적합할 가능성이 높지만 변동될 수 있습니다.
Codex 계열은 GPT-5.1-Codex-Mini가 코드 이해 및 생성을 위해 특별히 미세 조정되었음을 나타냅니다. 코딩 벤치마크 점수는 제공되지 않지만, 높은 AA Math 점수는 알고리즘 문제 해결로 전이되는 강력한 추론 능력을 시사합니다. 이 모델은 여러 프로그래밍 언어를 처리하고, 구문적으로 올바른 코드를 생성하며, 기존 코드를 설명하고, 리팩토링을 제안할 수 있습니다. 400000 토큰 컨텍스트 윈도우를 통해 전체 코드 리포지토리를 유지할 수 있어, 모듈 간 종속성 분석이나 대규모 클래스에 대한 문서 생성과 같은 작업이 가능합니다. 128000 토큰 출력 제한 덕분에 긴 코드 파일이나 포괄적인 설명을 한 번에 생성할 수 있습니다. 이러한 기능은 대규모 코드 관리를 포함하는 개발 워크플로우에 적합한 강력한 후보로 만듭니다.
GPT-5.1-Codex-Mini는 AA Math에서 91.7%의 우수한 성능을 보이지만, 완벽하지는 않습니다. 벤치마크가 모든 엣지 케이스를 다루지 못할 수 있으며, 실제 성능은 달라질 수 있습니다. 이 모델은 AA Math에 포함되지 않은 매우 세밀하거나 도메인 특화된 수학적 개념에서 어려움을 겪을 수 있습니다. 코드 생성 시, 특히 드물거나 문서화가 부족한 라이브러리의 경우 비효율적이거나 잘못된 코드를 생성할 수 있습니다. 'Mini' 모델로서 더 큰 모델이 처리할 수 있는 매우 복잡한 문제에 대한 추론 깊이가 부족할 수 있습니다. 또한, 그럴듯하지만 잘못된 답변을 생성하는 환각 현상이 발생할 가능성도 있습니다. 사용자는 특히 안전이 중요한 애플리케이션에서 중요한 출력을 항상 검증해야 합니다. OrcaRouter는 모델 동작을 수정하지 않으며, 이러한 한계는 모델 자체에 내재된 것입니다.
OrcaRouter는 GPT-5.1-Codex-Mini 사용량을 공급자 요율로 청구하며, 마크업이 전혀 없습니다. 가격은 입력 토큰 100만 개당 $0.25, 출력 토큰 100만 개당 $2.00입니다. 입력 토큰에는 텍스트 프롬프트와 토큰화된 이미지가 포함됩니다. 출력 토큰은 모델이 생성한 텍스트입니다. 요금은 처리된 총 토큰 수를 기준으로 요청당 측정됩니다. 추가 수수료, 구독료 또는 최소 사용량 약정은 없습니다. 사용자는 소비한 토큰에 대해서만 비용을 지불합니다. OrcaRouter는 계정과 API 키가 필요할 가능성이 높으며, 비용은 사용자의 잔액에서 차감됩니다. 정확한 비용 관리를 위해 일반적으로 사용 통계를 포함하는 API 응답을 통해 토큰 사용량을 모니터링하세요.
가상의 완전한 GPT-5.1-Codex(존재한다면)와 비교했을 때, GPT-5.1-Codex-Mini는 더 작은 크기 덕분에 비용 효율적으로 설계되었습니다. 알려진 가격(1M 토큰당 $0.25/$2.00)은 OpenAI의 일반적인 전체 크기 모델(출력 토큰 100만 개당 $10~$30)보다 낮습니다. 이는 Codex-Mini를 대량 사용 애플리케이션이나 긴 컨텍스트와 큰 출력이 필요한 작업에 매력적으로 만듭니다. 그러나 특정 작업에서 성능이 충분하지 않다면 더 큰 모델이 추가 비용을 정당화할 수 있습니다. 사용자는 절충점을 평가해야 합니다. Mini 모델의 91.7 AA Math 점수로 충분한 작업에서는 낮은 비용이 유리합니다. OrcaRouter는 토큰 사용량을 줄이는 캐싱이나 프롬프트 압축을 제공하지 않습니다.
OrcaRouter는 GPT-5.1-Codex-Mini에 대해 캐싱을 제공하지 않습니다. 모델이나 API에 대한 제공된 사실에는 캐싱이 언급되어 있지 않습니다. 일반적으로 프록시 API에서 프롬프트와 응답의 캐싱은 데이터 프라이버시 고려 사항으로 인해 표준이 아닙니다. 각 요청은 일반적으로 독립적으로 처리됩니다. 반복되는 동일한 입력에 대한 비용 절감이 필요하다면 클라이언트 측 캐싱을 구현하거나 지원되는 경우 배치 사용을 고려하십시오. OrcaRouter의 가격은 반복 컨텍스트에 대한 할인 없이 엄격히 토큰당 지불 방식입니다. 이미지에 대한 토큰 사용량은 요청당 계산되며 캐싱을 통해 줄일 수 없습니다. 비용 최적화를 위해 정확한 프롬프트를 작성하여 중복 토큰 소비를 최소화하십시오.
OrcaRouter를 통해 GPT-5.1-Codex-Mini에 접근하는 데 숨은 수수료는 없습니다. 가격은 투명합니다: 공급자 요금에 마크업 없이 입력 토큰 100만 개당 $0.25, 출력 토큰 100만 개당 $2.00입니다. 설정 수수료, 월 최소 요금, 또는 실패한 요청에 대한 요금은 없습니다(단, 요청/응답에 사용된 토큰에 대해서는 비용을 지불합니다). OrcaRouter에는 API 키 시스템이 있을 수 있지만 추가 엔드포인트 요금을 부과하지 않습니다. 가격 정책 업데이트에 대해서는 항상 OrcaRouter의 공식 문서를 확인하세요. 모든 API와 마찬가지로 네트워크 오류나 시간 초과로 인해 토큰이 부분적으로 소비될 수 있습니다. 요청이 중단된 경우 OpenAI가 결정한 대로 중단 시점까지 처리된 토큰에 대해서만 요금이 부과됩니다.
OrcaRouter를 통해 GPT-5.1-Codex-Mini를 호출하려면 기본 URL https://api.orcarouter.ai/v1에서 OpenAI 호환 API를 사용하십시오. 모델 매개변수를 "openai/gpt-5.1-codex-mini"로 설정하십시오. 인증을 위해 OrcaRouter API 키가 필요하며, 일반적으로 Authorization 헤더에 Bearer로 전달됩니다. API는 표준 OpenAI API와 동일한 엔드포인트/완성(completions)을 지원합니다. 예를 들어 채팅 스타일 상호작용을 위한 /chat/completions가 있습니다. OpenAI와 호환되므로 OpenAI Python 또는 JavaScript SDK를 사용하는 기존 코드는 기본 URL과 API 키를 변경하여 적용할 수 있습니다. OrcaRouter는 OpenAI로의 라우팅을 처리하고 동일한 형식으로 결과를 반환합니다. 클라이언트가 토큰 제한(입력 400000, 출력 128000)을 준수하는지 확인하십시오.
OrcaRouter API for GPT-5.1-Codex-Mini는 표준 OpenAI 매개변수를 지원합니다. 여기에는 model("openai/gpt-5.1-codex-mini"로 설정), messages(채팅용 메시지 객체 배열), max_tokens(최대 128000), temperature, top_p, n, stop, stream 및 기타 매개변수가 포함됩니다. 모델의 함수 호출 및 도구 사용 기능은 OpenAI가 제공하는 대로 지원됩니다. 이미지 입력은 멀티모달 형식(예: "image_url" 유형의 콘텐츠)을 사용하여 메시지 콘텐츠에 포함할 수 있습니다. 매개변수 기본값 및 동작은 OpenAI의 사양을 따릅니다. 모델의 컨텍스트 창은 총 400000개의 토큰이므로 메시지(이미지 포함)의 모든 토큰 합계가 이 제한을 초과하지 않아야 합니다. OrcaRouter는 OpenAI가 제공하는 것 외에 추가 사용자 정의 매개변수를 노출하지 않습니다.
OrcaRouter로 GPT-5.1-Codex-Mini를 마이그레이션하는 것은 OpenAI 호환 API를 사용하는 기존 코드가 있다면 간단합니다. 기본 URL을 https://api.orcarouter.ai/v1로 변경하고 API 키를 OrcaRouter 키로 업데이트하세요. 모델 매개변수를 "openai/gpt-5.1-codex-mini"로 변경하세요. 다른 모델 ID를 사용하고 있었다면 그에 맞게 조정하세요. OrcaRouter는 특별한 SDK가 필요하지 않으며, OpenAI API와 작동하는 모든 HTTP 클라이언트가 작동합니다. 작은 요청으로 연결 및 요금 청구를 확인해 보세요. 가격은 OpenAI 제공업체 요금과 동일하므로 비용 마이그레이션은 중립적입니다. 다른 제공업체를 사용 중이었다면 모델의 컨텍스트 창(400000) 및 출력 제한(128000)에 맞게 조정해야 할 수도 있습니다.
curl을 사용한 요청 예시: 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}'. 이미지를 포함하려면 content 배열을 사용하세요: "content": [{"type": "text", "text": "Explain this diagram"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,..."}}]. 응답은 표준 OpenAI 채팅 완료 객체입니다. 전체 토큰 수(토큰화된 이미지 포함)가 400000 미만이 되도록 하세요. 스트리밍 응답을 위해 stream: true를 사용하세요.
GPT-5.1-Codex-Mini와 GPT-4o는 서로 다른 주요 목적을 위해 사용됩니다. GPT-4o는 범용 멀티모달 모델인 반면, Codex-Mini는 코드와 수학에 특화되어 있습니다. 벤치마크에서 AA Math 점수 91.7은 특정 비교 지점을 제공합니다. GPT-4o의 해당 벤치마크 성능은 제공되지 않았지만 아마도 낮을 것입니다. Codex-Mini는 더 큰 컨텍스트 창(400000 대 GPT-4o의 128000)과 더 높은 출력 제한(일반 사용 시 GPT-4o의 4096 대 128000)을 가지고 있습니다. 그러나 GPT-4o는 창의적인 작업에 더 다재다능할 수 있습니다. 가격: Codex-Mini는 100만 토큰당 $0.25/$2.00으로 GPT-4o(100만 토큰당 $5/$15)보다 저렴하여, 강점이 일치하는 수학 및 코딩 작업에 비용 효율적인 선택입니다.
코드 생성, 수학적 추론, 또는 매우 큰 컨텍스트(최대 400000 토큰)와 높은 출력(최대 128000 토큰)이 필요한 작업을 주로 수행해야 할 때는 GPT-5.1-Codex-Mini를 선택하세요. 또한, 전체 크기 모델에 비해 저렴한 가격 덕분에 강력한 수학 및 코딩 성능이 필요하지만 비용에 민감한 애플리케이션에도 좋은 선택입니다. 작업이 순수 창작 글쓰기나 시각 예술 설명이라면 GPT-4o와 같은 범용 모델이 더 적합할 수 있습니다. 간단한 작업에 더 낮은 비용이 필요하다면 GPT-4o mini와 같은 소형 모델을 고려하세요. OrcaRouter는 다양한 모델에 접근할 수 있게 해줍니다. 특정 작업 부하에 대한 벤치마크 관련성과 가격을 평가하세요.
OrcaRouter는 동일한 제공업체 가격($0.25/$2.00 per 1M tokens)으로 GPT-5.1-Codex-Mini에 대한 액세스를 제공하며, 마크업이 없습니다. 둘 다 동일한 요금을 부과한다면 OpenAI를 직접 사용하는 것과 OrcaRouter를 사용하는 것 사이에 비용 이점은 없습니다. 그러나 OrcaRouter는 간소화된 청구, 여러 제공업체에 대한 통합 사용량, 또는 사용 분석과 같은 추가 기능을 제공할 수 있습니다. API는 OpenAI의 인터페이스와 완전히 호환되므로 마이그레이션이 간단합니다. 이미 OrcaRouter 계정이 있다면 OpenAI 별도 계정을 설정하지 않고도 이 모델을 사용할 수 있습니다. OrcaRouter는 프록시 역할을 합니다. 데이터 처리는 OpenAI를 직접 사용하는 것과 유사합니다(프롬프트가 OpenAI로 전송됨). 여러 모델 제공업체에 걸쳐 통합된 API 게이트웨이를 선호한다면 OrcaRouter를 선택하세요.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
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| 입력 / 1M tokens | $0.250 |
|---|---|
| 출력 / 1M tokens | $2.00 |
| 캐시 읽기 / 1M | $0.025 |
| 통화 | USD |
정가 기준 추정치
추정치일 뿐입니다 — 실제 토큰 수는 제공자의 토크나이저에 따라 달라집니다.
이번 주 개발자들의 이야기
@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