GPT-5.1-Codex-Mini jest mniejszą i szybszą wersją GPT-5.1-Codex
GPT-5.1-Codex-Mini to model od OpenAI, dostępny za pośrednictwem OrcaRouter. Należy do serii GPT-5.1 Codex, zaprojektowanej do zadań związanych z kodem i rozumowaniem. Oznaczenie „Mini” wskazuje na…
GPT-5.1-Codex-Mini obsługuje zarówno obrazy, jak i teksty. Oznacza to, że możesz dostarczać obrazy (takie jak diagramy, zrzuty ekranu lub odręczne notatki) wraz z podpowiedziami tekstowymi, a model będzie interpretował obie modalności. Okno kontekstu o wielkości 400000 tokenów obejmuje tokeny użyte do reprezentowania obrazów; każdy obraz zużywa zmienną liczbę tokenów w zależności od jego rozmiaru i kodowania. Chociaż dokładny koszt tokenów dla obrazów nie jest podany przez OrcaRouter, postępuje zgodnie ze standardową praktyką OpenAI, gdzie obrazy są tokenizowane na podstawie rozdzielczości. Model może generować wyjścia tylko tekstowe o długości do 128000 tokenów. Zdolność multimodalna rozszerza jego użyteczność poza czysty kod, do zadań wymagających zrozumienia wizualnego, takich jak wyjaśnianie architektury kodu na podstawie diagramu.
Na podstawie oznaczenia Codex i wyniku 91,7 w benchmarku AA Math, model GPT-5.1-Codex-Mini doskonale radzi sobie z rozumowaniem matematycznym i generowaniem kodu. Benchmark AA Math testuje zaawansowane umiejętności arytmetyczne i algebraiczne, dlatego model nadaje się do generowania dowodów, rozwiązywania równań i wykonywania logicznych kroków. W kodowaniu obsługuje wiele języków, debugowanie, refaktoryzację i wyjaśnianie kodu. Duże okno kontekstowe (400000 tokenów) pozwala mu pracować z całymi bazami kodu lub długimi dokumentami, co czyni go skutecznym w zadaniach takich jak podsumowywanie całego repozytorium, refaktoryzacja międzyplikowa czy generowanie dokumentacji z dużej bazy kodu. Wysoki limit wyjściowy (128000 tokenów) umożliwia generowanie kompleksowych rozwiązań w jednej odpowiedzi.
Chociaż GPT-5.1-Codex-Mini sam w sobie jest ekonomiczną wersją linii Codex, mogą istnieć jeszcze tańsze alternatywy dla prostszych zadań. Jeśli Twoje obciążenie nie wymaga specjalistycznego myślenia w zakresie kodu i matematyki, ogólnego przeznaczenia model, taki jak GPT-4o mini, może być wystarczający przy niższej cenie. Dodatkowo, jeśli nie potrzebujesz pełnego kontekstu 400000 tokenów lub wyniku 128000 tokenów, model z mniejszymi limitami może obniżyć koszty. W przypadku zadań obejmujących tylko tekst (bez obrazów) i krótkie konteksty, mniejszy, tańszy model może być bardziej odpowiedni. OrcaRouter oferuje dostęp do wielu modeli; porównaj ceny i możliwości, aby wybrać najbardziej opłacalną opcję dla konkretnego przypadku użycia.
GPT-5.1-Codex-Mini jest wariantem 'Mini', więc prawdopodobnie ma zmniejszoną pojemność w porównaniu do pełnego GPT-5.1-Codex. Może to objawiać się mniej subtelnym rozumowaniem w bardzo złożonych, wieloetapowych problemach lub nieco niższą dokładnością w specjalistycznych testach porównawczych nieobjętych przez AA Math. Granica wiedzy modelu jest ustalana przez OpenAI; chociaż nie jest określona, model należy do serii GPT-5.1, więc odzwierciedla stosunkowo nowe dane. Będąc modelem zoptymalizowanym pod kątem kodu, może nie radzić sobie tak dobrze z zadaniami wymagającymi kreatywnego pisania lub otwartego dialogu w porównaniu z modelami ogólnego przeznaczenia. Dodatkowo obsługiwane jest wprowadzanie obrazów, ale koszt tokenów dla obrazów może być znaczący; użytkownicy powinni monitorować zużycie, aby uniknąć nieoczekiwanych kosztów. OrcaRouter nie zapewnia żadnego dodatkowego przetwarzania poza przekazywaniem do OpenAI.
GPT-5.1-Codex-Mini osiągnął wynik 91,7 w benchmarku AA Math. AA Math (Advanced Arithmetic and Algebraic Math) ocenia zdolność modelu do wykonywania złożonych operacji arytmetycznych, manipulacji algebraicznych oraz wieloetapowego rozumowania. Wynik 91,7 oznacza, że model poprawnie rozwiązał 91,7% zadań testowych. To bardzo dobry rezultat, sugerujący, że model jest wysoce kompetentny w zadaniach wymagających rozumowania matematycznego. Oznacza to, że w przypadku zadań programistycznych obejmujących obliczenia numeryczne, symulacje algorytmiczne lub logikę matematyczną, model można uznać za wiarygodne źródło dokładnych wyników. Benchmark nie obejmuje wszystkich dziedzin matematyki (np. geometrii, szczegółowego rachunku prawdopodobieństwa), ale potwierdza jego siłę w zakresie podstaw algebry i arytmetyki.
OrcaRouter nie publikuje metryk opóźnień dla GPT-5.1-Codex-Mini. Jako mniejszy wariant w rodzinie Codex, oczekuje się, że będzie szybszy niż pełnowymiarowy model GPT-5.1-Codex, ale rzeczywista szybkość zależy od złożoności zapytania, liczby przetworzonych tokenów i obciążenia serwera zarówno po stronie OrcaRouter, jak i OpenAI. Model obsługuje odpowiedzi strumieniowe, co może zmniejszyć odczuwalne opóźnienie dla użytkowników. Użytkownicy powinni testować z własnymi konkretnymi obciążeniami, aby ocenić wydajność. Czynniki takie jak rozmiar obrazu wejściowego i długość wyjściowa będą wpływać na czas odpowiedzi. Ponieważ OrcaRouter jest proxy, opóźnienie sieciowe dodaje niewielki narzut. Ogólnie rzecz biorąc, szybkość modelu jest prawdopodobnie odpowiednia do użytku interaktywnego, ale może się różnić.
Pochodzenie Codex wskazuje, że model GPT-5.1-Codex-Mini jest specjalnie dostrojony do rozumienia i generowania kodu. Choć nie podano wyników z benchmarków kodowania, wysoki wynik AA Math sugeruje silne zdolności rozumowania, które przenoszą się na rozwiązywanie problemów algorytmicznych. Model obsługuje wiele języków programowania, generuje składniowo poprawny kod, wyjaśnia istniejący kod i sugeruje refaktoryzacje. Jego kontekst o długości 400000 tokenów pozwala na przechowywanie całych repozytoriów kodu, umożliwiając zadania takie jak analiza zależności między modułami czy generowanie dokumentacji dla dużych klas. Limit wyjściowy wynoszący 128000 tokenów pozwala na jednorazowe wyprodukowanie długich plików z kodem lub wyczerpujących wyjaśnień. Te cechy czynią go silnym kandydatem do przepływów pracy programistycznej obejmujących zarządzanie kodem na dużą skalę.
Chociaż GPT-5.1-Codex-Mini dobrze radzi sobie z AA Math (91.7), nie jest nieomylny. Testy porównawcze mogą nie obejmować wszystkich przypadków brzegowych; rzeczywista wydajność może się różnić. Model może mieć trudności z bardzo subtelnymi lub dziedzinowo specyficznymi koncepcjami matematycznymi, które nie są uwzględnione w AA Math. W generowaniu kodu może czasami produkować nieefektywny lub niepoprawny kod, szczególnie w przypadku rzadkich lub słabo udokumentowanych bibliotek. Jako model 'Mini' może brakować mu głębi rozumowania w przypadku bardzo złożonych problemów, z którymi poradziłby sobie większy model. Istnieje również potencjalne ryzyko halucynacji lub generowania wiarygodnych, ale niepoprawnych odpowiedzi. Użytkownicy powinni zawsze weryfikować krytyczne wyniki, szczególnie w aplikacjach wrażliwych na bezpieczeństwo. OrcaRouter nie modyfikuje zachowania modelu; te ograniczenia są nieodłączne dla samego modelu.
OrcaRouter rozlicza użycie GPT-5.1-Codex-Mini według stawki dostawcy z zerową marżą. Cena wynosi $0.25 za 1 milion tokenów wejściowych i $2.00 za 1 milion tokenów wyjściowych. Tokeny wejściowe obejmują tekst promptu oraz wszelkie tokenizowane obrazy. Tokeny wyjściowe to tekst wygenerowany przez model. Rozliczenie jest mierzone na żądanie na podstawie całkowitej liczby przetworzonych tokenów. Nie ma dodatkowych opłat, opłat abonamentowych ani minimalnych zobowiązań. Użytkownicy płacą tylko za zużyte tokeny. OrcaRouter prawdopodobnie wymaga konta i klucza API; koszt jest odejmowany z salda użytkownika. W celu dokładnego zarządzania kosztami należy monitorować użycie tokenów poprzez odpowiedź API, która zazwyczaj zawiera statystyki użycia.
W porównaniu do hipotetycznego pełnego GPT-5.1-Codex (gdyby istniał), GPT-5.1-Codex-Mini jest zaprojektowany tak, aby być bardziej opłacalnym ze względu na mniejszy rozmiar. Znane ceny ($0.25/$2.00 za 1M tokenów) są niższe niż typowe modele pełnowymiarowe od OpenAI, które mogą kosztować $10-$30 za milion tokenów wyjściowych. To sprawia, że Codex-Mini jest atrakcyjny dla aplikacji o dużej objętości lub tych z długimi kontekstami i dużymi wynikami. Jednakże, jeśli wydajność w określonych zadaniach jest niewystarczająca, większy model może uzasadniać dodatkowy koszt. Użytkownicy powinni ocenić kompromis: dla zadań, gdzie wynik 91.7 AA Math modelu Mini jest wystarczający, jego niższy koszt jest korzystny. OrcaRouter nie oferuje buforowania ani kompresji podpowiedzi, które zmniejszyłyby użycie tokenów.
OrcaRouter nie reklamuje buforowania dla GPT-5.1-Codex-Mini. Buforowanie nie jest wspomniane w dostarczonych faktach dotyczących modelu ani API. Ogólnie rzecz biorąc, buforowanie zapytań i odpowiedzi nie jest standardem w proxy API ze względu na kwestie prywatności danych; każde żądanie jest zazwyczaj przetwarzane niezależnie. Jeśli potrzebujesz obniżyć koszty przy powtarzających się identycznych danych wejściowych, rozważ zaimplementowanie buforowania po stronie klienta lub użycie grupowania, jeśli jest obsługiwane. Cennik OrcaRouter opiera się ściśle na opłacie za token bez rabatów za powtarzający się kontekst. Należy pamiętać, że użycie tokenów dla obrazów jest obliczane na żądanie i nie można go zmniejszyć poprzez buforowanie. W celu optymalizacji kosztów zminimalizuj zbędne zużycie tokenów, tworząc precyzyjne zapytania.
Żadne ukryte opłaty nie są związane z dostępem do GPT-5.1-Codex-Mini za pośrednictwem OrcaRouter. Cennik jest przejrzysty: 0,25 USD za 1 mln tokenów wejściowych i 2,00 USD za 1 mln tokenów wyjściowych, z zerową marżą względem stawki dostawcy. Nie ma opłat konfiguracyjnych, minimalnych miesięcznych kwot ani opłat za nieudane żądania (choć płacisz za tokeny użyte w żądaniu/odpowiedzi). OrcaRouter może posiadać system kluczy API, ale nie nakłada dodatkowych opłat za punkty końcowe. Zawsze sprawdzaj oficjalną dokumentację OrcaRouter w celu uzyskania aktualizacji polityki cenowej. Jak w przypadku każdego API, błędy sieciowe lub przekroczenia czasu mogą skutkować częściowym zużyciem tokenów; jeśli żądanie zostanie przerwane, naliczana jest opłata tylko za tokeny przetworzone do momentu przerwania, zgodnie z ustaleniami OpenAI.
Aby wywołać GPT-5.1-Codex-Mini przez OrcaRouter, użyj kompatybilnego z OpenAI API pod adresem podstawowym URL https://api.orcarouter.ai/v1. Ustaw parametr modelu na "openai/gpt-5.1-codex-mini". Będziesz potrzebować klucza API OrcaRouter do uwierzytelniania, który jest zwykle przekazywany w nagłówku Authorization jako Bearer. API obsługuje te same punkty końcowe/kompletacje co standardowe API OpenAI, takie jak /chat/completions dla interakcji w stylu czatu. Ze względu na zgodność z OpenAI istniejący kod korzystający z pakietów SDK OpenAI dla Pythona lub JavaScriptu można dostosować, zmieniając podstawowy adres URL i klucz API. OrcaRouter obsługuje kierowanie do OpenAI i zwraca wyniki w tym samym formacie. Upewnij się, że Twój klient respektuje limity tokenów (400000 wejściowych, 128000 wyjściowych).
API OrcaRouter dla GPT-5.1-Codex-Mini obsługuje standardowe parametry OpenAI, w tym model (ustawiony na "openai/gpt-5.1-codex-mini"), messages (tablica obiektów wiadomości do czatu), max_tokens (do 128000), temperature, top_p, n, stop, stream i inne. Funkcjonalności wywoływania funkcji i używania narzędzi modelu są obsługiwane zgodnie z tym, co zapewnia OpenAI. Obrazy mogą być dołączane do treści wiadomości przy użyciu formatu multimodalnego (np. content z type: "image_url"). Domyślne wartości i zachowania parametrów są zgodne ze specyfikacjami OpenAI. Należy pamiętać, że okno kontekstowe modelu wynosi łącznie 400000 tokenów, więc suma wszystkich tokenów w wiadomościach (w tym obrazów) nie może przekraczać tego limitu. OrcaRouter nie udostępnia żadnych dodatkowych niestandardowych parametrów poza tymi, które oferuje OpenAI.
Migracja do OrcaRouter dla GPT-5.1-Codex-Mini jest prosta, jeśli masz istniejący kod korzystający z API zgodnego z OpenAI. Zastąp bazowy URL na https://api.orcarouter.ai/v1 i zaktualizuj swój klucz API na klucz OrcaRouter. Zmień parametr modelu na "openai/gpt-5.1-codex-mini". Jeśli używałeś innego identyfikatora modelu, dostosuj go odpowiednio. OrcaRouter nie wymaga żadnego specjalnego SDK; każdy klient HTTP działający z API OpenAI będzie działać. Przetestuj za pomocą małego żądania, aby zweryfikować łączność i rozliczenia. Pamiętaj, że ceny są identyczne ze stawką dostawcy OpenAI, więc migracja kosztów jest neutralna. Jeśli używałeś innego dostawcy, może być konieczne dostosowanie do okna kontekstu modelu (400000) i limitu wyjścia (128000).
Przykładowe żądanie z użyciem 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": "Rozwiąż: 2x + 5 = 15"}], "max_tokens": 200}'. Dołącz obraz, używając tablicy content: "content": [{"type": "text", "text": "Wyjaśnij ten diagram"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,..."}}]. Odpowiedź będzie standardowym obiektem zakończenia czatu OpenAI. Upewnij się, że łączna liczba tokenów (wliczając tokenizowany obraz) nie przekracza 400000. Użyj stream: true dla odpowiedzi strumieniowych.
GPT-5.1-Codex-Mini i GPT-4o służą różnym podstawowym celom. GPT-4o to ogólnego przeznaczenia model multimodalny, podczas gdy Codex-Mini jest wyspecjalizowany w kodzie i matematyce. W testach porównawczych wynik AA Math wynoszący 91.7 stanowi konkretny punkt odniesienia; wydajność GPT-4o w tym teście nie jest podana, ale przypuszczalnie niższa. Codex-Mini ma większe okno kontekstowe (400000 vs. GPT-4o's 128000) i wyższy limit wyjściowy (128000 vs. 4096 dla GPT-4o w typowym użyciu). Jednak GPT-4o może być bardziej wszechstronne w zadaniach kreatywnych. Cennik: Codex-Mini w cenie $0.25/$2.00 za 1M tokenów jest tańszy niż GPT-4o ($5/$15 za 1M tokenów), co czyni go opłacalnym wyborem do zadań matematycznych i programistycznych, w których jego mocne strony są zgodne.
Wybierz GPT-5.1-Codex-Mini, gdy Twoje główne potrzeby to generowanie kodu, rozumowanie matematyczne lub zadania wymagające bardzo dużego kontekstu (do 400000 tokenów) i wysokiej liczby tokenów wyjściowych (do 128000 tokenów). Jest to również dobry wybór dla aplikacji wrażliwych na koszty, które wciąż wymagają dobrej wydajności matematycznej i kodowania, biorąc pod uwagę niższą cenę w porównaniu z pełnowymiarowymi modelami. Jeśli Twoje zadanie to wyłącznie twórcze pisanie lub opisywanie sztuki wizualnej, model ogólnego przeznaczenia, taki jak GPT-4o, może być bardziej odpowiedni. Jeśli potrzebujesz jeszcze niższych kosztów w prostych zadaniach, rozważ mniejsze modele, takie jak GPT-4o mini. OrcaRouter daje Ci dostęp do wielu modeli; oceń znaczenie benchmarków i ceny dla swojego konkretnego obciążenia pracą.
OrcaRouter zapewnia dostęp do GPT-5.1-Codex-Mini w tej samej cenie u dostawcy ($0,25/$2,00 za 1M tokenów) z zerową marżą. Nie ma korzyści kosztowej z korzystania bezpośrednio z OpenAI w porównaniu do OrcaRouter, jeśli obaj pobierają tę samą opłatę. Jednak OrcaRouter może oferować uproszczone fakturowanie, skonsolidowane użycie dla wielu dostawców lub dodatkowe funkcje, takie jak analityka użycia. API jest w pełni kompatybilne z interfejsem OpenAI, więc migracja jest trywialna. Jeśli masz już konto OrcaRouter, możesz używać tego modelu bez zakładania osobnego konta OpenAI. OrcaRouter działa jako proxy; obsługa danych jest podobna do bezpośredniego korzystania z OpenAI (prompty są wysyłane do OpenAI). Wybierz OrcaRouter, jeśli wolisz zunifikowaną bramę API dla wielu dostawców modeli.
Zgodne z OpenAI — zostań przy swoim 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| Wejście / 1M tokenów | $0.250 |
|---|---|
| Wyjście / 1M tokenów | $2.00 |
| Odczyt cache / 1M | $0.025 |
| Waluta | USD |
Szacunek na podstawie cennika
Tylko szacunek — rzeczywista liczba tokenów zależy od tokenizatora dostawcy.
Porównaj miesięczne koszty modeli w kalkulatorze kosztów LLM
O czym mówią programiści w tym tygodniu
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-codex-miniOtwórz @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