GPT-5.1-Codex to specjalna wersja GPT-5.1 zoptymalizowana pod kątem inżynierii oprogramowania i przepływów pracy związanych z kodowaniem. Jest zaprojektowana zarówno do interaktywnych sesji programistycznych, jak i długotrwałego, niezależnego wykonywania złożonych zadań inżynieryjnych...
OpenAI GPT-5.1-Codex to duży model językowy oferowany przez OpenAI, zoptymalizowany do generowania kodu, rozumowania matematycznego i rozwiązywania problemów tekstowych. Akceptuje zarówno dane…
GPT-5.1-Codex doskonale radzi sobie z generowaniem kodu, rozumowaniem matematycznym i obsługą długich dokumentów. Wynik 95.7 AA Math benchmark wskazuje na wysoką wydajność w zaawansowanych zadaniach arytmetycznych i algebraicznych. Model potrafi generować złożony kod w wielu językach programowania, debugować istniejący kod, wyjaśniać algorytmy i tłumaczyć między językami. Jest szczególnie skuteczny w zadaniach wymagających głębokiego rozumienia kontekstu, takich jak refaktoryzacja dużego modułu czy pisanie testów jednostkowych dla całej klasy. Duże okno kontekstowe pozwala mu utrzymywać stan przez bardzo długie rozmowy lub dokumenty. Te zalety sprawiają, że nadaje się do profesjonalnego rozwoju oprogramowania, badań akademickich i przepływów pracy związanych z analizą danych, gdzie wymagana jest precyzja i głębia.
GPT-5.1-Codex radzi sobie z szerokim zakresem zadań kodowych: pisaniem nowych funkcji, klas czy całych aplikacji; optymalizacją istniejącego kodu pod kątem wydajności lub czytelności; generowaniem dokumentacji i komentarzy inline; konwersją kodu między językami programowania; oraz tworzeniem zestawów testów. Duży limit wyjściowy (128 tys. tokenów) umożliwia generowanie bardzo długich plików w jednym wywołaniu, takich jak kompletny backend lub skrypt symulacji naukowej. Model obsługuje również wejścia multimodalne, więc może analizować obrazy fragmentów kodu (np. zrzuty ekranu) lub diagramy architektoniczne. Ponieważ jest to dedykowany wariant do kodu, zwykle generuje bardziej składniowo poprawny i idiomatyczny kod niż modele ogólnego przeznaczenia, choć wyniki zależą od przejrzystości i złożoności promptów.
GPT-5.1-Codex to model premium o wysokim koszcie na token. W przypadku prostych zadań, takich jak krótkie uzupełnianie tekstu, podstawowe odpowiadanie na pytania czy generowanie kilku linii kodu, tańszy model (np. GPT-4o mini lub Claude Haiku) będzie często wystarczający i bardziej opłacalny. Podobnie, w przypadku zadań, które nie wymagają dużego okna kontekstowego – na przykład pojedynczej funkcji z 500 tokenami – dodatkowa pojemność jest niepotrzebna. OrcaRouter oferuje wiele opcji modeli o różnych punktach cenowych. Używaj GPT-5.1-Codex, gdy zadanie naprawdę korzysta z dużego kontekstu, wysokiej wydajności i siły matematycznej. W przypadku prostych lub mało ryzykownych zadań przejście na tańszy model zmniejsza wydatki bez utraty jakości.
Podczas gdy GPT-5.1-Codex jest silny w kodzie i matematyce, jego trening prawdopodobnie priorytetyzuje te dziedziny. W związku z tym może nie dorównywać wydajnością wyspecjalizowanym modelom pisania kreatywnego przy generowaniu fikcji, tekstów marketingowych czy dialogów konwersacyjnych. Granica wiedzy modelu oraz jego dokładność faktograficzna podlegają treningowi bazowego modelu OpenAI; może on halucynować lub podawać nieaktualne informacje, zwłaszcza w szybko zmieniających się tematach, takich jak bieżące wydarzenia czy wersje bibliotek oprogramowania. Dodatkowo, modalność wejściowa obrazu przetwarza obrazy dla kontekstu, ale model nie może generować obrazów ani diagramów jako wynik. W przypadku zadań specyficznych dla domeny, wykraczających poza kod i matematykę – takich jak porady medyczne, interpretacja prawna czy wrażliwa moderacja – bardziej odpowiedni byłby model specjalnie dostrojony do tej domeny.
Podany wynik benchmarku 95.7 w teście AA Math (prawdopodobnie wymagający zestaw zadań arytmetycznych lub algebraicznych) pokazuje, że GPT-5.1-Codex ma bardzo silne zdolności matematyczne. Sugeruje to, że model potrafi z dużą dokładnością radzić sobie ze złożoną, wieloetapową arytmetyką, rozwiązywaniem równań i rozumowaniem symbolicznym. Wyniki w tym zakresie należą zazwyczaj do najlepszych wśród najnowocześniejszych modeli językowych w podobnych pomiarach. Dla użytkowników potrzebujących precyzyjnych obliczeń, generowania dowodów lub obliczeń naukowych model ten jest niezawodnym wyborem. Należy jednak pamiętać, że wyniki benchmarków nie odzwierciedlają wydajności we wszystkich rzeczywistych zadaniach – odnoszą się do konkretnego zestawu oceniającego. Użytkownicy powinni przetestować model na własnych reprezentatywnych danych, aby potwierdzić jego skuteczność.
Nie podano dodatkowych wyników testów porównawczych dla GPT-5.1-Codex poza wynikiem 95.7 AA Math. Niemniej jednak, na podstawie nazewnictwa i pozycjonowania modelu jako wariantu skoncentrowanego na kodzie, można zasadnie oczekiwać silnych wyników w zadaniach wymagających wnioskowania, które korzystają z ustrukturyzowanego, logicznego myślenia – takich jak generowanie kodu, projektowanie algorytmów i rozwiązywanie łamigłówek. W bardziej ogólnych testach porównawczych wnioskowania (np. MMLU, GSM8K, HumanEval) model prawdopodobnie osiąga wyniki konkurencyjne w porównaniu z innymi dużymi modelami OpenAI, choć dokładne liczby nie są publicznie dostępne. Użytkownicy, którzy chcą uzyskać pełniejszy obraz, powinni przetestować model na własnych zadaniach. OrcaRouter umożliwia łatwe eksperymentowanie za pomocą swojego API; możesz uruchomić kilka przykładowych zapytań, aby ocenić jakość wnioskowania modelu w swojej dziedzinie.
Nie podano konkretnych wartości opóźnienia ani przepustowości dla GPT-5.1-Codex. Ogólnie rzecz biorąc, modele z bardzo dużymi oknami kontekstu (400 tys. tokenów) i wysokimi limitami wyjściowymi (128 tys. tokenów) mogą charakteryzować się wyższym opóźnieniem na żądanie w porównaniu z mniejszymi modelami, zwłaszcza podczas przetwarzania długich wejść lub generowania długich wyjść. Rzeczywisty czas odpowiedzi zależy od takich czynników, jak rozmiar żądania, warunki sieciowe i obciążenie zaplecza infrastruktury OrcaRouter. W przypadku aplikacji czasu rzeczywistego wymagających odpowiedzi poniżej sekundy model ten może być zbyt wolny; zaleca się użycie wsadowe lub asynchroniczne. OrcaRouter obsługuje odpowiedzi strumieniowe za pomocą standardowego parametru stream w kompletacjach czatu, co może pomóc zmniejszyć odczuwalne opóźnienie poprzez wyświetlanie częściowych wyników. Użytkownicy powinni przeprowadzić benchmark swojego typowego obciążenia, aby zrozumieć wydajność.
Choć wynik AA Math jest wysoki, odzwierciedla on działanie na konkretnym, dobrze zdefiniowanym zestawie problemów. Zadania w świecie rzeczywistym często wiążą się z niejednoznacznością, niepełnym kontekstem lub specjalistycznym żargonem domenowym, którego benchmarki nie uwzględniają. Ponadto model może wykazywać tendencyjność lub błędy w przypadkach brzegowych – na przykład przy przetwarzaniu bardzo długich kontekstów może tracić skupienie na wcześniejszej treści (efekt „lost in the middle”). Wyniki modelu powinny być zawsze weryfikowane przez człowieka, gdy poprawność ma kluczowe znaczenie, zwłaszcza w domenach wrażliwych na bezpieczeństwo. Co więcej, żaden benchmark nie odzwierciedla zdolności modelu do utrzymywania aktualności; GPT-5.1-Codex ma datę odcięcia wiedzy powiązaną z danymi treningowymi, więc może nie być świadomy bardzo niedawnych wydarzeń lub wersji bibliotek. Jeśli aktualność ma znaczenie, rozważ uzupełnienie o retrieval‑augmented generation.
W OrcaRouter, GPT-5.1-Codex jest rozliczany według stawki dostawcy z zerową marżą. Cena wynosi $1.25 za 1 milion tokenów wejściowych i $10 za 1 milion tokenów wyjściowych. Tokeny wejściowe obejmują prompt, wiadomość systemową oraz wszelkie obrazy (obrazy są tokenizowane zgodnie z kosztem widzenia modelu). Tokeny wyjściowe to odpowiedź modelu. Nie ma dodatkowych opłat platformowych. Ta przejrzysta wycena ułatwia szacowanie kosztów: na przykład żądanie z 10,000 tokenów wejściowych i 2,000 tokenów wyjściowych kosztowałoby około $0.0125 (wejście) + $0.02 (wyjście) = $0.0325. Rozliczenia opierają się na rzeczywistym użyciu tokenów zgłoszonym przez API. Użytkownicy mogą monitorować użycie za pomocą panelu OrcaRouter.
Tokeny wyjściowe są osiem razy droższe niż tokeny wejściowe (10 USD vs 1,25 USD za milion). Ta asymetria sprawia, że w przypadku zadań wymagających bardzo długich wyników koszt generacji dominuje. Na przykład wygenerowanie wyniku o długości 100 000 tokenów kosztowałoby 1,00 USD tylko za samo wyjście – znacznie przekraczając typowe koszty wejścia. Z kolei zadania z bardzo długim promptem, ale krótką odpowiedzią – jak analiza dużego repozytorium kodu i podanie krótkiego podsumowania – są stosunkowo tanie po stronie wyjścia. Użytkownicy powinni tak strukturyzować prompty, aby w miarę możliwości minimalizować niepotrzebną długość generacji. Duże okno kontekstu zachęca do dodawania obfitego kontekstu, ale ten kontekst wiąże się z kosztami. Korzystanie z buforowania (jeśli jest obsługiwane) lub zmniejszanie liczby tokenów może pomóc w zarządzaniu wydatkami. Zawsze równoważ rozmiar kontekstu i długość wyjścia z budżetem.
Przedstawione fakty nie wspominają o żadnych programach buforowania ani zniżkach dla GPT-5.1-Codex na OrcaRouter. Zazwyczaj cennik API opiera się na modelu pay‑as‑you‑go za token, bez rabatów ilościowych ani planów przedpłaconych. OrcaRouter może oferować poziomy developerskie lub umowy korporacyjne, ale nie są one tutaj opisane. Aby zminimalizować koszty, rozważ następujące strategie: utrzymuj konteksty tak krótkie, jak to konieczne, ponownie wykorzystuj poprzednie odpowiedzi, gdy to odpowiednie, oraz grupuj żądania podczas rozwoju. W przypadku użycia produkcyjnego monitoruj zużycie tokenów i ustaw limity wydatków. Jeśli potrzebujesz bardzo dużych wolumenów, skontaktuj się z pomocą techniczną OrcaRouter, aby zapytać o potencjalne niestandardowe ceny — ale obecnie nie są dostępne żadne takie informacje.
Do GPT-5.1-Codex uzyskuje się dostęp za pośrednictwem kompatybilnego z OpenAI API OrcaRouter. Użyj bazowego URL https://api.orcarouter.ai/v1 w swojej bibliotece klienta OpenAI. Ustaw parametr modelu na dokładne ID “openai/gpt-5.1-codex”. API obsługuje uzupełnianie czatu za pomocą standardowej tablicy messages, zawierającej role system, user i assistant. W przypadku wejść obrazów, dołącz blok treści image_url w wiadomości użytkownika. Przykładowe ciało żądania: { "model": "openai/gpt-5.1-codex", "messages": [ {"role": "user", "content": "Write a Python function to calculate Fibonacci numbers."} ], "max_tokens": 500, "temperature": 0.2 } Uwierzytelnianie odbywa się za pomocą klucza API (albo z OrcaRouter, albo klucza kompatybilnego z OpenAI, w zależności od konfiguracji). Szczegóły znajdziesz w dokumentacji OrcaRouter.
Podczas korzystania z API OrcaRouter z GPT-5.1-Codex możesz ustawić wszystkie standardowe parametry OpenAI: model (wymagane), messages (wymagane), max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, sekwencje stop, stream (boolean) oraz response_format (np. json_object). Dodatkowe parametry specyficzne dla OrcaRouter mogą istnieć, ale nie są tutaj udokumentowane. Parametr max_tokens kontroluje maksymalną długość generowanej odpowiedzi, aż do limitu 128K tokenów modelu. Parametr temperature (zakres 0–2) kontroluje losowość; niższe wartości dają bardziej deterministyczne wyniki, odpowiednie do generowania kodu. Parametr stream umożliwia strumieniowanie częściowych tokenów. Należy pamiętać, że okno kontekstu o wielkości 400K tokenów obejmuje zarówno wiadomości, jak i odpowiedź; upewnij się, że łączna liczba tokenów (system + user + assistant) plus max_tokens nie przekracza 400K.
Migracja do GPT-5.1-Codex jest prosta, ponieważ API OrcaRouter jest kompatybilne z OpenAI. Jeśli już używasz biblioteki OpenAI dla Pythona (lub dowolnego SDK obsługującego interfejs OpenAI), po prostu zmień bazowy URL na https://api.orcarouter.ai/v1 oraz nazwę modelu na “openai/gpt-5.1-codex”. Twoje istniejące struktury wiadomości, parametry oraz metoda uwierzytelniania (klucz API) pozostają w dużej mierze takie same. Należy jednak pamiętać, że model ma określone ograniczenia kontekstu i wyjścia: w razie potrzeby dostosuj max_tokens, aby w pełni wykorzystać 128K pojemności wyjściowej, oraz upewnij się, że Twój prompt plus odpowiedź mieszczą się w łącznej liczbie 400K tokenów. Przejrzyj swoje prompty, aby wykorzystać mocne strony modelu w zakresie kodu i matematyki. Przetestuj na podzbiorze swojego obciążenia przed pełną migracją.
Uwierzytelnianie dla kompatybilnego z OpenAI interfejsu API OrcaRouter odbywa się za pomocą klucza API przesyłanego w nagłówku Authorization jako "Bearer <your_api_key>". Klucz API można uzyskać z panelu OrcaRouter. Działa on identycznie jak format klucza OpenAI. Wszystkie żądania muszą zawierać ten nagłówek; w przeciwnym razie zwracany jest błąd 401. OrcaRouter nie obsługuje innych metod uwierzytelniania (np. OAuth) przez ten endpoint. Ze względów bezpieczeństwa przechowuj klucz API w tajemnicy i regularnie go rotuj. Jeśli już używasz biblioteki Pythona OpenAI, możesz ustawić parametr api_key lub zmienną środowiskową OPENAI_API_KEY. Podstawowy adres URL pozostaje https://api.orcarouter.ai/v1. Nie są wymagane żadne dodatkowe pola uwierzytelniania.
GPT-5.1-Codex to wyspecjalizowany wariant kodu z oknem kontekstowym 400K i maksymalnym wyjściem 128K, podczas gdy GPT-4o (model ogólnego przeznaczenia) ma zazwyczaj mniejsze okno kontekstowe (np. 128K) i niższe limity wyjściowe. Wariant Codex jest prawdopodobnie zoptymalizowany pod kątem programowania i rozumowania matematycznego, podczas gdy GPT-4o jest stworzony do szerokich zadań konwersacyjnych i multimodalnych. Wyniki testów porównawczych dla rozumowania matematycznego (podane 95.7 AA Math) nie są bezpośrednio dostępne dla GPT-4o. Na OrcaRouter ceny za GPT-5.1-Codex wynoszą $1.25/$10 za M tokenów (wejście/wyjście), co jest wyższe niż typowe stawki GPT-4o. W przypadku wymagających zadań kodowych wymagających głębokiego kontekstu, GPT-5.1-Codex może zapewnić wyższą dokładność, ale do ogólnych rozmów GPT-4o pozostaje bardziej opłacalnym wyborem.
Inne modele specyficzne dla kodu to wcześniejsze wersje Codex od OpenAI, GPT-4o mini oraz wyspecjalizowane modele, takie jak DeepSeek Coder. GPT-5.1-Codex wyróżnia się większym oknem kontekstu (400K) i bardzo wysokim limitem wyjścia (128K). Podany benchmark AA Math (95,7) sugeruje lepsze rozumowanie matematyczne, co może być istotne dla obliczeń naukowych. Wcześniejsze modele Codex miały zazwyczaj mniejsze konteksty (np. 16K) i niższe wyniki. Modele DeepSeek Coder oferują konkurencyjną wydajność kodowania, ale często mają mniejsze okna kontekstu (np. 32K–128K) i niższe ceny. Na OrcaRouter, cena GPT-5.1-Codex jest stosunkowo wysoka, więc najlepiej stosować go, gdy potrzebne są duży kontekst i wysoki limit wyjścia. Przy typowym uzupełnianiu kodu lub krótkich odpowiedziach, tańszy specjalista od kodu jest bardziej ekonomiczny.
Zgodne z OpenAI — zostań przy swoim SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Wejście / 1M tokenów | $1.25 |
| Wyjście / 1M tokenów | $10.00 |
| Odczyt cache / 1M | $0.125 |
| Waluta | USD |
Szacunek na podstawie cennika
Tylko szacunek — rzeczywista liczba tokenów zależy od tokenizatora dostawcy.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-codexOtwórz @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