GPT-5.1-Codex is een gespecialiseerde versie van GPT-5.1, geoptimaliseerd voor software-engineering en codeerworkflows. Het is ontworpen voor zowel interactieve ontwikkelsessies als langdurige, onafhankelijke uitvoering van complexe engineeringtaken....
OpenAI GPT-5.1-Codex is een groot taalmodel aangeboden door OpenAI, geoptimaliseerd voor codegeneratie, wiskundig redeneren en tekstgebaseerd probleemoplossen. Het accepteert zowel tekst- als…
GPT-5.1-Codex blinkt uit in codegeneratie, wiskundig redeneren en het verwerken van lange documenten. De benchmarkscore van 95,7 AA Math wijst op sterke prestaties bij geavanceerde reken- en algebraïsche problemen. Het model kan complexe code genereren in vele programmeertalen, bestaande code debuggen, algoritmen uitleggen en tussen talen vertalen. Het is bijzonder effectief bij taken die een diep contextueel begrip vereisen, zoals het refactoren van een grote module of het schrijven van unittesten voor een volledige klasse. Het grote contextvenster stelt het in staat om de toestand over zeer lange gesprekken of documenten heen te behouden. Deze sterke punten maken het geschikt voor professionele softwareontwikkeling, academisch onderzoek en data-analyseworkflows waar precisie en diepgang vereist zijn.
GPT-5.1-Codex kan een breed scala aan codetaken aan: het schrijven van nieuwe functies, klassen of volledige applicaties; het optimaliseren van bestaande code voor prestaties of leesbaarheid; het genereren van documentatie en inline-opmerkingen; het converteren van code tussen programmeertalen; en het produceren van testsuites. De grote uitvoerlimiet (128K tokens) maakt het mogelijk om in één aanroep zeer lange bestanden te genereren, zoals een complete backend-service of een wetenschappelijk simulatiescript. Het model ondersteunt ook multimodale invoer, zodat het afbeeldingen van codefragmenten (bijv. schermafbeeldingen) of architectuurdiagrammen kan parseren. Omdat het een speciale codevariant is, produceert het doorgaans syntactisch correctere en idiomatischere code dan algemene modellen, hoewel de resultaten afhangen van de duidelijkheid en complexiteit van de prompt.
GPT-5.1-Codex is een premiummodel met hoge kosten per token. Voor eenvoudige taken zoals het voltooien van korte teksten, het beantwoorden van basisvragen of het genereren van een paar regels code, is een goedkoper model (bijv. GPT-4o mini of Claude Haiku) vaak voldoende en kosteneffectiever. Evenzo is voor taken die geen groot contextvenster vereisen — bijvoorbeeld een enkele functie met 500 tokens — de extra capaciteit onnodig. OrcaRouter biedt veel modelopties met uiteenlopende prijspunten. Gebruik GPT-5.1-Codex wanneer de taak daadwerkelijk profiteert van zijn grote context, hoge output en wiskundige sterkte. Voor eenvoudig of laagrisicowerk is het verkleinen naar een minder duur model om de uitgaven te verminderen zonder kwaliteitsverlies.
Hoewel GPT-5.1-Codex sterk is in code en wiskunde, richt de training zich waarschijnlijk op die domeinen. Bijgevolg presteert het mogelijk niet gelijk aan gespecialiseerde creatieve schrijfmodellen bij het genereren van fictie, marketingteksten of conversatiedialogen. De kennisafsluiting en feitelijke nauwkeurigheid van het model zijn onderhevig aan de training van OpenAI's basismodel; het kan hallucineren of verouderde informatie geven, vooral over snel veranderende onderwerpen zoals actuele gebeurtenissen of softwarebibliotheekversies. Daarnaast verwerkt de beeldinvoermodaliteit afbeeldingen voor context, maar het model kan geen afbeeldingen of diagrammen als output genereren. Voor domeinspecifieke taken buiten code en wiskunde — zoals medisch advies, juridische interpretatie of gevoelige moderatie — is een model dat specifiek is afgestemd op dat domein geschikter.
De behaalde benchmark score van 95,7 op AA Math (vermoedelijk een uitdagende rekenkundige of algebraïsche dataset) toont aan dat GPT-5.1-Codex zeer sterke wiskundige vaardigheden heeft. Dit suggereert dat het complexe meerstapsberekeningen, het oplossen van vergelijkingen en symbolisch redeneren met hoge nauwkeurigheid aankan. Scores in dit bereik behoren doorgaans tot de beste voor state‑of‑the‑art taalmodellen op vergelijkbare metrieken. Voor gebruikers die nauwkeurige berekeningen, bewijsgeneratie of wetenschappelijke berekeningen nodig hebben, is dit model een betrouwbare keuze. Echter, benchmarkscores zijn niet indicatief voor prestaties op alle real-world taken; ze weerspiegelen een specifieke evaluatieset. Gebruikers dienen het model op hun eigen representatieve data te evalueren om de effectiviteit te valideren.
Er worden geen extra benchmarkresultaten verstrekt voor GPT-5.1-Codex naast het 95.7 AA Math resultaat. Echter, op basis van de naam en positionering van het model als een code‑gerichte variant, is het redelijk om sterke prestaties te verwachten op redeneertaken die baat hebben bij gestructureerd, logisch denken — zoals codegeneratie, algoritmeontwerp en puzzeloplossing. Op meer algemene redeneerbenchmarks (bijv. MMLU, GSM8K, HumanEval) presteert het model waarschijnlijk concurrerend met andere grote OpenAI‑modellen, hoewel exacte cijfers niet openbaar zijn. Gebruikers die een vollediger beeld willen, moeten het model testen op hun eigen taken. OrcaRouter maakt eenvoudig experimenteren met zijn API mogelijk; u kunt een paar voorbeeldprompts uitvoeren om de redeneerkwaliteit van het model in uw domein te beoordelen.
Er worden geen specifieke latentie- of doorvoercijfers gegeven voor GPT-5.1-Codex. Over het algemeen kunnen modellen met zeer grote contextvensters (400K tokens) en hoge uitvoerlimieten (128K tokens) een hogere latentie per aanvraag hebben in vergelijking met kleinere modellen, vooral bij het verwerken van lange invoeren of het genereren van lange uitvoeren. De daadwerkelijke responstijd hangt af van factoren zoals de grootte van de aanvraag, netwerkomstandigheden en de backend-belasting van de infrastructuur van OrcaRouter. Voor realtime toepassingen die respons in minder dan een seconde vereisen, kan dit model te traag zijn; batch- of asynchroon gebruik wordt aanbevolen. OrcaRouter ondersteunt streamingreacties via de standaard chat completions stream-parameter, wat kan helpen om de waargenomen latentie te verminderen door gedeeltelijke resultaten weer te geven. Gebruikers moeten hun typische werklast benchmarken om de prestaties te begrijpen.
Hoewel de AA-wiskundescore hoog is, geeft deze prestaties weer op een specifieke, goed gedefinieerde set problemen. In de praktijk gaan taken vaak gepaard met dubbelzinnigheid, onvolledige context of domeinspecifiek jargon dat benchmarks niet vastleggen. Bovendien kan het model vooringenomenheid of fouten vertonen bij randgevallen — bijvoorbeeld bij het verwerken van zeer lange contexten kan het de focus verliezen op eerdere inhoud (het “verloren in het midden”-effect). De uitvoer van het model moet altijd door een mens worden beoordeeld wanneer correctheid cruciaal is, vooral in veiligheidsgevoelige domeinen. Bovendien weerspiegelt geen benchmark het vermogen van het model om actueel te blijven; GPT-5.1-Codex heeft een kennisafsluiting die gekoppeld is aan zijn trainingsdata, dus het is mogelijk niet op de hoogte van zeer recente gebeurtenissen of bibliotheekreleases. Overweeg aan te vullen met retrieval-augmented generation als actualiteit van belang is.
Op OrcaRouter wordt GPT-5.1-Codex gefactureerd tegen het providerstarief zonder opslag. De prijs is $1,25 per 1 miljoen invoertokens en $10 per 1 miljoen uitvoertokens. Invoertokens omvatten de prompt, het systeembericht en eventuele afbeeldingen (afbeeldingen worden getokeniseerd volgens de visiekosten van het model). Uitvoertokens zijn de reactie van het model. Er zijn geen extra platformkosten. Deze transparante prijsstelling maakt het eenvoudig om kosten te schatten: bijvoorbeeld een verzoek met 10.000 invoertokens en 2.000 uitvoertokens kost ongeveer $0,0125 (invoer) + $0,02 (uitvoer) = $0,0325. Facturatie is gebaseerd op het daadwerkelijke tokenverbruik zoals gerapporteerd door de API. Gebruikers kunnen het verbruik monitoren via het OrcaRouter-dashboard.
Uitvoertokens zijn acht keer duurder dan invoertokens ($10 vs $1.25 per miljoen). Deze asymmetrie betekent dat voor taken die zeer lange uitvoer vereisen, de kosten worden gedomineerd door de generatie. Het genereren van een uitvoer van 100K‑token zou bijvoorbeeld $1.00 alleen al voor de uitvoer kosten — ver boven de typische invoerkosten. Omgekeerd zijn taken met een zeer lange prompt maar een korte reactie — zoals het analyseren van een grote codebase en het geven van een korte samenvatting — relatief goedkoop aan de uitvoerkant. Gebruikers moeten prompts zo structureren dat onnodige generatielengte zoveel mogelijk wordt geminimaliseerd. Het grote contextvenster moedigt aan om overvloedige context op te nemen, maar die context brengt kosten met zich mee. Het gebruik van caching (indien ondersteund) of het verminderen van het aantal tokens kan helpen om de kosten te beheren. Houd altijd de contextgrootte en uitvoerlengte in evenwicht met het budget.
De verstrekte feiten vermelden geen caching- of kortingsprogramma's voor GPT-5.1-Codex op OrcaRouter. Normaal gesproken is API-prijzen pay-as-you-go per token, zonder dat er volumekortingen of prepaid-abonnementen worden genoemd. OrcaRouter biedt mogelijk ontwikkelaarsniveaus of bedrijfsovereenkomsten aan, maar die worden hier niet beschreven. Om kosten te minimaliseren, kunt u de volgende strategieën overwegen: houd contexten zo kort als nodig, hergebruik eerdere antwoorden wanneer van toepassing, en batch-verzoeken tijdens de ontwikkeling. Voor productieomgevingen, monitor het tokenverbruik en stel bestedingslimieten in. Als u extreem hoge volumes nodig heeft, neem dan contact op met de ondersteuning van OrcaRouter om te informeren naar mogelijke aangepaste prijzen — maar dergelijke informatie wordt momenteel niet verstrekt.
GPT-5.1-Codex wordt benaderd via de OpenAI‑compatibele API van OrcaRouter. Gebruik de basis-URL https://api.orcarouter.ai/v1 in je OpenAI-clientbibliotheek. Stel de modelparameter in op de exacte ID “openai/gpt-5.1-codex”. De API ondersteunt chatvoltooiingen met de standaard messages-array, inclusief system-, user- en assistant-rollen. Voor afbeeldingsinvoer voeg je een image_url-inhoudsblok toe in de user message. Voorbeeld van een request body: { "model": "openai/gpt-5.1-codex", "messages": [ {"role": "user", "content": "Write a Python function to calculate Fibonacci numbers."} ], "max_tokens": 500, "temperature": 0.2 } Authenticatie verloopt via een API-sleutel (ofwel van OrcaRouter of een OpenAI‑compatibele sleutel, afhankelijk van je instellingen). Raadpleeg de documentatie van OrcaRouter voor details.
Bij gebruik van de OrcaRouter API met GPT-5.1-Codex kunt u alle standaard OpenAI-parameters instellen: model (vereist), messages (vereist), max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop-reeksen, stream (boolean) en response_format (bijv. json_object). Aanvullende OrcaRouter-specifieke parameters kunnen bestaan, maar worden hier niet gedocumenteerd. De parameter max_tokens regelt de maximale lengte van de gegenereerde respons, tot aan de 128K tokenlimiet van het model. De parameter temperature (bereik 0–2) regelt de willekeur; lagere waarden geven meer deterministische uitvoer, geschikt voor codegeneratie. De parameter stream maakt het streamen van gedeeltelijke tokens mogelijk. Merk op dat het contextvenster van 400K tokens zowel de berichten als de respons omvat; zorg ervoor dat het totale aantal tokens (system + user + assistant) plus max_tokens niet meer dan 400K bedraagt.
Overstappen naar GPT-5.1-Codex is eenvoudig omdat de API van OrcaRouter compatibel is met OpenAI. Als je al de OpenAI Python-bibliotheek (of een andere SDK die de OpenAI-interface ondersteunt) gebruikt, wijzig dan eenvoudigweg de basis-URL naar https://api.orcarouter.ai/v1 en de modelnaam naar “openai/gpt-5.1-codex”. Je bestaande berichtstructuren, parameters en authenticatiemethode (API-sleutel) blijven grotendeels hetzelfde. Houd er echter rekening mee dat het model specifieke context- en uitvoerlimieten heeft: pas max_tokens aan om volledig gebruik te maken van de 128K uitvoercapaciteit indien nodig, en zorg dat je prompt plus respons binnen de 400K totale tokens past. Bekijk je prompts om de code- en wiskundesterktes van het model te benutten. Test met een subset van je workload voordat je volledig migreert.
Authenticatie voor de OpenAI-compatibele API van OrcaRouter gebruikt een API-sleutel die in de Authorization-header wordt verzonden als "Bearer <your_api_key>". U kunt een API-sleutel verkrijgen via het OrcaRouter-dashboard. De sleutel wordt op dezelfde manier gebruikt als de sleutelindeling van OpenAI. Alle verzoeken moeten deze header bevatten; anders wordt een 401-fout geretourneerd. OrcaRouter ondersteunt geen andere authenticatiemethoden (bijv. OAuth) via dit eindpunt. Houd uw API-sleutel geheim en roteer deze periodiek voor de veiligheid. Als u al de OpenAI Python-bibliotheek gebruikt, kunt u de parameter api_key of de omgevingsvariabele OPENAI_API_KEY instellen. De basis-URL blijft https://api.orcarouter.ai/v1. Er zijn geen extra authenticatievelden vereist.
GPT-5.1-Codex is een gespecialiseerde codevariant met een contextvenster van 400K en een maximale output van 128K, terwijl GPT-4o (een algemeen model) doorgaans een kleiner contextvenster (bijv. 128K) en lagere outputlimieten heeft. De Codex-variant is waarschijnlijk geoptimaliseerd voor programmeren en wiskundig redeneren, terwijl GPT-4o is gebouwd voor brede conversationele en multimodale taken. Benchmark-scores voor wiskundig redeneren (de gegeven 95.7 AA Math) zijn niet direct beschikbaar voor GPT-4o. Op OrcaRouter liggen de prijzen voor GPT-5.1-Codex op $1,25/$10 per M tokens (input/output), wat hoger is dan de typische tarieven van GPT-4o. Voor code-intensieve workloads die diepe context vereisen, kan GPT-5.1-Codex superieure nauwkeurigheid bieden, maar voor algemene chat blijft GPT-4o een kosteneffectievere keuze.
Andere code-specifieke modellen zijn OpenAI's eerdere Codex-versies, GPT-4o mini, en gespecialiseerde modellen zoals DeepSeek Coder. GPT-5.1-Codex onderscheidt zich door een groter contextvenster (400K) en een zeer hoge uitvoerlimiet (128K). De meegeleverde AA Math-benchmark (95.7) duidt op superieur wiskundig redeneren, wat belangrijk kan zijn voor wetenschappelijk computergebruik. Eerdere Codex-modellen hadden doorgaans kleinere contexten (bijv. 16K) en lagere scores. DeepSeek Coder-modellen bieden concurrerende codeerprestaties, maar hebben vaak kleinere contextvensters (bijv. 32K–128K) en lagere prijzen. Op OrcaRouter is de prijs van GPT-5.1-Codex relatief hoog, dus het kan het beste worden gebruikt wanneer het grote context en hoge uitvoer nodig zijn. Voor typische code-aanvulling of kort-antwoord coderen is een goedkopere code-specialist zuiniger.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Invoer / 1M tokens | $1.25 |
| Uitvoer / 1M tokens | $10.00 |
| Cache lezen / 1M | $0.125 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-codexOpenen @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