GPT-5.1-Codex-Mini is een kleinere en snellere versie van GPT-5.1-Codex
GPT-5.1-Codex-Mini is een model van OpenAI dat toegankelijk is via OrcaRouter. Het maakt deel uit van de GPT-5.1 Codex-serie, ontworpen voor codegerichte en redeneertaken. De aanduiding 'Mini' duidt…
GPT-5.1-Codex-Mini ondersteunt zowel tekst- als afbeeldingsinvoer. Dit betekent dat u afbeeldingen (zoals diagrammen, schermafbeeldingen of handgeschreven notities) samen met tekstprompts kunt aanleveren, en het model interpreteert beide modaliteiten. De contextvenster van 400000 tokens omvat de tokens die worden gebruikt om afbeeldingen weer te geven; elke afbeelding verbruikt een variabel aantal tokens, afhankelijk van de grootte en codering. Hoewel de exacte tokenkosten voor afbeeldingen niet worden verstrekt door OrcaRouter, volgt het de standaardpraktijk van OpenAI waarbij afbeeldingen worden getokeniseerd op basis van resolutie. Het model kan alleen-tekstuitvoer genereren van maximaal 128000 tokens. De multimodale capaciteit vergroot de bruikbaarheid verder dan pure code, naar taken die visueel begrip vereisen, zoals het uitleggen van codearchitectuur aan de hand van een diagram.
Op basis van zijn Codex-aanduiding en benchmark score van 91.7 op AA Math, blinkt GPT-5.1-Codex-Mini uit in wiskundig redeneren en codegeneratie. De AA Math benchmark test geavanceerd rekenkundig en algebraïsch redeneren, dus het model is zeer geschikt voor het genereren van bewijzen, het oplossen van vergelijkingen en het uitvoeren van logische stappen. Op het gebied van coderen kan het meerdere talen aan, debuggen, refactoren en code uitleggen. Het grote contextvenster (400000 tokens) stelt het in staat om te werken met volledige codebases of lange documenten, waardoor het effectief is voor taken zoals het samenvatten van een hele repository, het uitvoeren van cross-file refactoring, of het genereren van documentatie vanuit een grote codebase. De hoge uitvoerlimiet (128000 tokens) maakt het mogelijk om uitgebreide oplossingen in één enkele reactie te genereren.
Hoewel GPT-5.1-Codex-Mini zelf een kosteneffectieve versie is van de Codex-lijn, zijn er mogelijk nog goedkopere alternatieven voor eenvoudigere taken. Als je werklast geen gespecialiseerd code- en wiskundig redeneren vereist, kan een algemeen model zoals GPT-4o mini volstaan tegen een lagere prijs. Bovendien, als je niet de volledige context van 400000 tokens of uitvoer van 128000 tokens nodig hebt, kan een model met kleinere limieten de kosten verlagen. Voor taken die alleen tekst omvatten (geen afbeeldingen) en korte contexten, is een kleiner, goedkoper model wellicht geschikter. OrcaRouter biedt toegang tot vele modellen; vergelijk prijzen en mogelijkheden om de meest kosteneffectieve optie voor jouw specifieke use case te selecteren.
GPT-5.1-Codex-Mini is een 'Mini'-variant, dus heeft het waarschijnlijk een verminderde capaciteit vergeleken met de volledige GPT-5.1-Codex. Dit kan zich uiten in minder genuanceerde redenering bij zeer complexe meerstapsproblemen, of iets lagere nauwkeurigheid op gespecialiseerde benchmarks die niet worden gedekt door AA Math. De kennisafsluitdatum van het model wordt bepaald door OpenAI; hoewel niet gespecificeerd, maakt het deel uit van de GPT-5.1-serie, dus weerspiegelt het relatief recente gegevens. Omdat het een code-geoptimaliseerd model is, presteert het mogelijk niet zo goed bij taken die creatief schrijven of open dialoog vereisen in vergelijking met algemene modellen. Daarnaast wordt invoer van afbeeldingen ondersteund, maar de tokenkosten voor afbeeldingen kunnen aanzienlijk zijn; gebruikers moeten het gebruik controleren om onverwachte kosten te voorkomen. OrcaRouter biedt geen extra verwerking naast het doorsturen naar OpenAI.
GPT-5.1-Codex-Mini behaalde een score van 91,7 op de AA Math-benchmark. AA Math (Advanced Arithmetic and Algebraic Math) beoordeelt het vermogen van een model om complexe rekenkundige bewerkingen, algebraïsche manipulaties en meerstapsredeneringen uit te voeren. Een score van 91,7 geeft aan dat het model 91,7% van de testproblemen correct heeft beantwoord. Dit is een sterk resultaat, wat suggereert dat het model zeer bekwaam is in wiskundige redeneertaken. Het impliceert dat voor codeertaken met numerieke berekeningen, algoritmische simulaties of wiskundige logica op het model kan worden vertrouwd om nauwkeurige resultaten te produceren. De benchmark dekt niet alle wiskundige domeinen (bv. meetkunde, kansrekening in detail), maar bevestigt de sterkte in kernalgebra en rekenkunde.
OrcaRouter publiceert geen latentiemetingen voor GPT-5.1-Codex-Mini. Als een kleinere variant binnen de Codex-familie wordt verwacht dat deze sneller is dan een volledig model van GPT-5.1-Codex, maar de daadwerkelijke snelheid hangt af van de complexiteit van de aanvraag, het aantal verwerkte tokens en de serverbelasting bij zowel OrcaRouter als OpenAI. Het model ondersteunt streamingreacties, wat de waargenomen latentie voor gebruikers kan verminderen. Gebruikers moeten testen met hun specifieke workloads om de prestaties te beoordelen. Factoren zoals de grootte van de invoerafbeelding en de uitvoerlengte beïnvloeden de responstijd. Omdat OrcaRouter een proxy is, voegt netwerklatentie een kleine overhead toe. Over het algemeen is de snelheid van het model waarschijnlijk geschikt voor interactief gebruik, maar kan variëren.
De Codex-afstamming geeft aan dat GPT-5.1-Codex-Mini specifiek is verfijnd voor codebegrip en -generatie. Hoewel er geen codebenchmarkscores worden verstrekt, suggereert de hoge AA Math-score sterke redeneervaardigheden die overdraagbaar zijn naar algoritmische probleemoplossing. Het model kan meerdere programmeertalen aan, syntactisch correcte code genereren, bestaande code uitleggen en refactorings voorstellen. Het contextvenster van 400.000 tokens stelt het in staat om volledige coderepositories te onthouden, waardoor taken zoals cross-module-afhankelijkheidsanalyse of het genereren van documentatie voor grote klassen mogelijk worden. De uitvoerlimiet van 128.000 tokens stelt het in staat om in één keer lange codebestanden of uitgebreide uitleg te produceren. Deze functies maken het een sterke kandidaat voor ontwikkelworkflows die grootschalig codemanagement omvatten.
Hoewel GPT-5.1-Codex-Mini goed presteert op AA Math (91,7), is het niet onfeilbaar. Benchmarktests dekken mogelijk niet alle randgevallen; de prestaties in de praktijk kunnen variëren. Het model kan moeite hebben met zeer genuanceerde of domeinspecifieke wiskundige concepten die niet in AA Math zijn opgenomen. Bij het genereren van code kan het af en toe inefficiënte of incorrecte code produceren, vooral voor zeldzame of slecht gedocumenteerde bibliotheken. Als 'Mini'-model kan het de diepgang van redeneren missen voor zeer complexe problemen die een groter model wel aankan. Er is ook de mogelijkheid van hallucinaties of het genereren van plausibele maar incorrecte antwoorden. Gebruikers moeten altijd kritische uitvoer valideren, vooral in veiligheidsgevoelige toepassingen. OrcaRouter wijzigt het modelgedrag niet; deze beperkingen zijn inherent aan het model zelf.
OrcaRouter factureert het gebruik van GPT-5.1-Codex-Mini tegen het provider-tarief zonder opslag. De prijs is $0.25 per 1 miljoen invoertokens en $2.00 per 1 miljoen uitvoertokens. Invoertokens omvatten de tekstprompt en eventuele getokeniseerde afbeeldingen. Uitvoertokens zijn de tekst die door het model wordt gegenereerd. Facturatie wordt per verzoek gemeten op basis van het totale aantal verwerkte tokens. Er zijn geen extra kosten, abonnementskosten of minimale verplichtingen. Gebruikers betalen alleen voor de tokens die ze verbruiken. OrcaRouter vereist waarschijnlijk een account en API-sleutel; de kosten worden afgetrokken van het saldo van de gebruiker. Voor nauwkeurig kostenbeheer moet u het tokenverbruik controleren via de API-reactie, die doorgaans gebruiksstatistieken bevat.
Vergeleken met een hypothetische volledige GPT-5.1-Codex (als die zou bestaan), is GPT-5.1-Codex-Mini ontworpen om kosteneffectiever te zijn vanwege zijn kleinere omvang. De bekende prijzen ($0.25/$2.00 per 1M tokens) zijn lager dan typische modellen van volledige grootte van OpenAI, die $10-$30 per miljoen uitvoertokens kunnen kosten. Dit maakt Codex-Mini aantrekkelijk voor toepassingen met hoge volumes of met lange contexten en grote uitvoer. Als de prestaties voor specifieke taken echter onvoldoende zijn, kan een groter model de extra kosten rechtvaardigen. Gebruikers moeten de afweging maken: voor taken waar de 91.7 AA Math-score van het Mini-model voldoende is, zijn de lagere kosten voordelig. OrcaRouter biedt geen caching of promptcompressie die het tokenverbruik zou verminderen.
OrcaRouter adverteert geen caching voor GPT-5.1-Codex-Mini. Caching wordt niet genoemd in de verstrekte feiten over het model of de API. Over het algemeen is caching van prompts en antwoorden niet standaard bij proxy-API's vanwege overwegingen rond gegevensprivacy; elke aanvraag wordt doorgaans onafhankelijk verwerkt. Als u lagere kosten nodig heeft voor herhaalde identieke invoer, overweeg dan om client-side caching te implementeren of batching te gebruiken indien ondersteund. De prijzen van OrcaRouter zijn strikt pay-per-token, zonder kortingen voor herhaalde context. Merk op dat tokenverbruik voor afbeeldingen per verzoek wordt berekend en niet kan worden verminderd via caching. Voor kostenoptimalisatie minimaliseert u overbodig tokenverbruik door precieze prompts op te stellen.
Er zijn geen verborgen kosten verbonden aan de toegang tot GPT-5.1-Codex-Mini via OrcaRouter. De prijzen zijn transparant: $0.25 per 1M invoertokens en $2.00 per 1M uitvoertokens, met een nulopslag ten opzichte van het provider-tarief. Er zijn geen opstartkosten, maandelijkse minimumbedragen of kosten voor mislukte verzoeken (hoewel u betaalt voor tokens die worden gebruikt in het verzoek/antwoord). OrcaRouter heeft mogelijk een API-sleutelsysteem, maar brengt geen extra eindpuntkosten in rekening. Controleer altijd de officiële documentatie van OrcaRouter voor eventuele updates van hun prijsbeleid. Net als bij elke API kunnen netwerkfouten of time-outs leiden tot gedeeltelijk tokenverbruik; als een verzoek wordt onderbroken, betaalt u alleen voor tokens die tot aan de onderbreking zijn verwerkt, zoals vastgesteld door OpenAI.
Om GPT-5.1-Codex-Mini via OrcaRouter aan te roepen, gebruikt u de OpenAI-compatibele API op basis-URL https://api.orcarouter.ai/v1. Stel de modelparameter in op "openai/gpt-5.1-codex-mini". U heeft een OrcaRouter API-sleutel nodig voor authenticatie, die doorgaans wordt doorgegeven in de Authorization-header als Bearer. De API ondersteunt dezelfde endpoints/completions als de standaard OpenAI API, zoals /chat/completions voor chat-achtige interacties. Omdat het OpenAI-compatibel is, kan bestaande code die de OpenAI Python- of JavaScript-SDK gebruikt, worden aangepast door de basis-URL en API-sleutel te wijzigen. OrcaRouter verzorgt de routering naar OpenAI en retourneert resultaten in hetzelfde formaat. Zorg ervoor dat uw client de tokenlimieten respecteert (400000 invoer, 128000 uitvoer).
De OrcaRouter API voor GPT-5.1-Codex-Mini ondersteunt standaard OpenAI-parameters, waaronder model (ingesteld op "openai/gpt-5.1-codex-mini"), messages (array van message-objecten voor chat), max_tokens (tot 128000), temperature, top_p, n, stop, stream en andere. De mogelijkheden voor function calling en tool use van het model worden ondersteund zoals aangeboden door OpenAI. Afbeeldingen kunnen worden opgenomen in de berichtinhoud met behulp van het multimodale formaat (bijv. content met type: "image_url"). Parameterstandaarden en -gedrag volgen de specificaties van OpenAI. Let op: het contextvenster van het model is in totaal 400000 tokens, dus de som van alle tokens in berichten (inclusief afbeeldingen) mag deze limiet niet overschrijden. OrcaRouter biedt geen extra aangepaste parameters naast wat OpenAI biedt.
Migreren naar OrcaRouter voor GPT-5.1-Codex-Mini is eenvoudig als je bestaande code hebt die een OpenAI-compatibele API gebruikt. Vervang de basis-URL door https://api.orcarouter.ai/v1 en werk je API-sleutel bij naar een OrcaRouter-sleutel. Wijzig de modelparameter naar "openai/gpt-5.1-codex-mini". Als je een andere model-ID gebruikte, pas deze dienovereenkomstig aan. OrcaRouter vereist geen speciale SDK; elke HTTP-client die werkt met OpenAI's API volstaat. Test met een klein verzoek om connectiviteit en facturatie te controleren. Merk op dat de prijzen identiek zijn aan het tarief van OpenAI's provider, dus de migratie van kosten is neutraal. Als je een andere provider gebruikte, moet je mogelijk aanpassen voor het contextvenster (400000) en de uitvoerlimiet (128000) van het model.
Een voorbeeldverzoek met curl: 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}'. Voeg een afbeelding toe door de content-array te gebruiken: "content": [{"type": "text", "text": "Explain this diagram"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,..."}}]. De respons is een standaard OpenAI chat completion-object. Zorg dat het totale aantal tokens (inclusief getokeniseerde afbeelding) onder 400000 blijft. Gebruik stream: true voor streaming-responses.
GPT-5.1-Codex-Mini en GPT-4o hebben verschillende primaire doeleinden. GPT-4o is een algemeen multimodaal model, terwijl Codex-Mini gespecialiseerd is in code en wiskunde. In benchmarks biedt een AA Math-score van 91,7 een specifiek vergelijkingspunt; de prestaties van GPT-4o op die benchmark zijn niet gegeven, maar vermoedelijk lager. Codex-Mini heeft een groter contextvenster (400.000 vs. 128.000 van GPT-4o) en een hogere uitvoerlimiet (128.000 vs. 4096 voor GPT-4o bij normaal gebruik). GPT-4o is echter mogelijk veelzijdiger voor creatieve taken. Prijzen: Codex-Mini voor $0,25/$2,00 per 1M tokens is goedkoper dan GPT-4o ($5/$15 per 1M tokens), waardoor het een kosteneffectieve keuze is voor wiskunde- en codeertaken waar de sterke punten van het model aansluiten.
Kies voor GPT-5.1-Codex-Mini wanneer uw primaire behoeften bestaan uit codegeneratie, wiskundig redeneren of taken die een zeer grote context (tot 400000 tokens) en een hoge uitvoer (tot 128000 tokens) vereisen. Het is ook een goede keuze voor kostenbewuste toepassingen die nog steeds sterke wiskunde- en codeerprestaties vereisen, gezien de lagere prijs ten opzichte van volledige modellen. Als uw taak puur creatief schrijven of het beschrijven van beeldende kunst is, dan is een algemeen model zoals GPT-4o wellicht geschikter. Als u nog lagere kosten nodig hebt voor eenvoudige taken, overweeg dan kleinere modellen zoals GPT-4o mini. OrcaRouter geeft u toegang tot vele modellen; evalueer de relevantie van benchmarks en prijzen voor uw specifieke werklast.
OrcaRouter biedt toegang tot GPT-5.1-Codex-Mini tegen dezelfde aanbiedersprijzen ($0.25/$2.00 per 1M tokens) zonder toeslag. Er is geen kostenvoordeel om OpenAI rechtstreeks te gebruiken ten opzichte van OrcaRouter als beide hetzelfde in rekening brengen. OrcaRouter kan echter een vereenvoudigde facturering, geconsolideerd gebruik voor meerdere aanbieders of extra functies zoals gebruiksanalyses bieden. De API is volledig compatibel met de interface van OpenAI, waardoor migratie eenvoudig is. Als u al een OrcaRouter-account heeft, kunt u dit model gebruiken zonder een apart OpenAI-account aan te maken. OrcaRouter fungeert als een proxy; gegevensverwerking is vergelijkbaar met het rechtstreeks gebruiken van OpenAI (prompts worden naar OpenAI gestuurd). Kies OrcaRouter als u de voorkeur geeft aan een uniforme API-gateway voor meerdere modelaanbieders.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
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| Invoer / 1M tokens | $0.250 |
|---|---|
| Uitvoer / 1M tokens | $2.00 |
| Cache lezen / 1M | $0.025 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
Vergelijk maandelijkse kosten van modellen in de LLM-kostencalculator
Waar ontwikkelaars het deze week over hebben
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-codex-miniOpenen @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