GPT-5.1-Codex é uma versão especializada do GPT-5.1 otimizada para engenharia de software e fluxos de trabalho de codificação. Ele é projetado tanto para sessões de desenvolvimento interativas quanto para execução longa e independente de tarefas complexas de engenharia....
O OpenAI GPT-5.1-Codex é um modelo de linguagem grande oferecido pela OpenAI, otimizado para geração de código, raciocínio matemático e resolução de problemas baseados em texto. Ele aceita entradas…
O GPT-5.1-Codex é excelente em geração de código, raciocínio matemático e manipulação de documentos longos. Sua pontuação de 95,7 no benchmark AA Math indica um desempenho forte em problemas avançados de aritmética e álgebra. O modelo pode gerar código complexo em muitas linguagens de programação, depurar código existente, explicar algoritmos e traduzir entre linguagens. Ele é particularmente eficaz em tarefas que exigem compreensão contextual profunda, como refatorar um módulo grande ou escrever testes unitários para uma classe inteira. A grande janela de contexto permite que ele mantenha o estado ao longo de conversas ou documentos muito longos. Esses pontos fortes o tornam adequado para fluxos de trabalho de desenvolvimento profissional de software, pesquisa acadêmica e análise de dados, onde precisão e profundidade são necessárias.
O GPT-5.1-Codex pode lidar com uma ampla gama de tarefas de código: escrever novas funções, classes ou aplicativos completos; otimizar código existente para desempenho ou legibilidade; gerar documentação e comentários inline; converter código entre linguagens de programação; e produzir suítes de teste. Seu grande limite de saída (128K tokens) permite gerar arquivos muito longos em uma única chamada, como um serviço de back-end completo ou um script de simulação científica. O modelo também suporta entradas multimodais, podendo interpretar imagens de trechos de código (por exemplo, capturas de tela) ou diagramas arquiteturais. Por ser uma variante dedicada a código, tende a produzir código mais sintaticamente correto e idiomático do que modelos de uso geral, embora os resultados dependam da clareza e complexidade do prompt.
O GPT-5.1-Codex é um modelo premium com alto custo por token. Para tarefas simples, como conclusão de texto curto, resposta a perguntas básicas ou geração de algumas linhas de código, um modelo mais barato (por exemplo, GPT-4o mini ou Claude Haiku) geralmente será suficiente e mais econômico. Da mesma forma, para tarefas que não exigem a grande janela de contexto — por exemplo, uma única função com 500 tokens — a capacidade extra é desnecessária. O OrcaRouter oferece muitas opções de modelo com diferentes faixas de preço. Use o GPT-5.1-Codex quando a tarefa realmente se beneficiar de sua grande janela de contexto, alta capacidade de saída e força matemática. Para trabalhos diretos ou de baixo risco, reduzir para um modelo menos caro reduz os gastos sem sacrificar a qualidade.
Embora o GPT-5.1-Codex seja forte em código e matemática, seu treinamento provavelmente prioriza esses domínios. Consequentemente, pode não corresponder ao desempenho de modelos especializados em escrita criativa ao gerar ficção, textos de marketing ou diálogos conversacionais. O corte de conhecimento e a precisão factual do modelo estão sujeitos ao treinamento do modelo base da OpenAI; ele pode alucinar ou fornecer informações desatualizadas, especialmente em tópicos que mudam rapidamente, como eventos atuais ou versões de bibliotecas de software. Além disso, a modalidade de entrada de imagem processa imagens para contexto, mas o modelo não pode gerar imagens ou diagramas como saída. Para tarefas específicas de domínio fora de código e matemática — como aconselhamento médico, interpretação jurídica ou moderação sensível — um modelo especificamente ajustado para esse domínio seria mais apropriado.
A pontuação de referência de 95,7 no AA Math (presumivelmente um conjunto de dados desafiador de aritmética ou álgebra) demonstra que o GPT-5.1-Codex possui habilidades matemáticas muito fortes. Isso sugere que ele pode lidar com aritmética complexa de múltiplas etapas, resolução de equações e raciocínio simbólico com alta precisão. Pontuações nessa faixa estão tipicamente entre as melhores para modelos de linguagem de última geração em métricas semelhantes. Para usuários que precisam de cálculos precisos, geração de provas ou cálculos científicos, este modelo é uma escolha confiável. No entanto, pontuações de referência não indicam desempenho em todas as tarefas do mundo real; elas refletem um conjunto específico de avaliação. Os usuários devem avaliar o modelo em seus próprios dados representativos para validar sua eficácia.
Não são fornecidas pontuações adicionais de benchmark para o GPT-5.1-Codex além do resultado de 95.7 AA Math. No entanto, com base na nomenclatura e no posicionamento do modelo como uma variante focada em código, é razoável esperar um desempenho forte em tarefas de raciocínio que se beneficiam do pensamento estruturado e lógico — como geração de código, design de algoritmos e resolução de quebra‑cabeças. Em benchmarks de raciocínio mais gerais (por exemplo, MMLU, GSM8K, HumanEval), o modelo provavelmente tem desempenho competitivo em comparação com outros grandes modelos OpenAI, embora os números exatos não sejam públicos. Usuários que desejam um quadro mais completo devem testar o modelo em suas próprias tarefas. O OrcaRouter permite fácil experimentação com sua API; você pode executar alguns prompts de amostra para avaliar a qualidade do raciocínio do modelo no seu domínio.
Não são fornecidos números específicos de latência ou throughput para o GPT-5.1-Codex. Em geral, modelos com janelas de contexto muito grandes (400 mil tokens) e limites altos de saída (128 mil tokens) podem ter uma latência por requisição maior em comparação com modelos menores, especialmente ao processar entradas longas ou gerar saídas longas. O tempo de resposta real depende de fatores como tamanho da requisição, condições de rede e carga no backend da infraestrutura do OrcaRouter. Para aplicações em tempo real que exigem respostas abaixo de um segundo, este modelo pode ser muito lento; recomenda-se o uso em lote ou assíncrono. O OrcaRouter oferece suporte a respostas em streaming por meio do parâmetro stream padrão de conclusões de chat, o que pode ajudar a reduzir a latência percebida ao exibir resultados parciais. Os usuários devem fazer benchmark de sua carga de trabalho típica para entender o desempenho.
Embora a pontuação AA Math seja alta, ela representa o desempenho em um conjunto de problemas específico e bem definido. Tarefas do mundo real frequentemente envolvem ambiguidade, contexto incompleto ou jargão específico de domínio que os benchmarks não capturam. Além disso, o modelo pode apresentar vieses ou erros em casos extremos — por exemplo, ao lidar com contextos muito longos, pode perder o foco no conteúdo anterior (o efeito "lost in the middle"). As saídas do modelo devem sempre ser revisadas por um humano quando a correção for crítica, especialmente em domínios sensíveis à segurança. Além disso, nenhum benchmark reflete a capacidade do modelo de se manter atualizado; o GPT-5.1-Codex tem um corte de conhecimento vinculado aos seus dados de treinamento, portanto pode não estar ciente de eventos muito recentes ou lançamentos de bibliotecas. Considere complementar com geração aumentada por recuperação se a atualidade for importante.
No OrcaRouter, o GPT-5.1-Codex é cobrado pela taxa do provedor sem margem de lucro. O preço é de US$ 1,25 por 1 milhão de tokens de entrada e US$ 10 por 1 milhão de tokens de saída. Tokens de entrada incluem o prompt, a mensagem do sistema e quaisquer imagens (as imagens são tokenizadas de acordo com o custo de visão do modelo). Tokens de saída são a resposta do modelo. Não há taxas adicionais da plataforma. Essa precificação transparente facilita a estimativa de custos: por exemplo, uma solicitação com 10.000 tokens de entrada e 2.000 tokens de saída custaria aproximadamente US$ 0,0125 (entrada) + US$ 0,02 (saída) = US$ 0,0325. A cobrança é baseada no uso real de tokens informado pela API. Os usuários podem monitorar o uso por meio do painel do OrcaRouter.
Os tokens de saída são oito vezes mais caros que os tokens de entrada ($10 vs $1,25 por milhão). Essa assimetria significa que, para tarefas que exigem saídas muito longas, o custo é dominado pela geração. Por exemplo, gerar uma saída de 100 mil tokens custaria $1,00 apenas pela saída — superando em muito os custos típicos de entrada. Por outro lado, tarefas com um prompt muito longo, mas resposta curta — como analisar uma grande base de código e fornecer um breve resumo — são relativamente baratas no lado da saída. Os usuários devem estruturar os prompts para minimizar o comprimento desnecessário da geração sempre que possível. A ampla janela de contexto incentiva a inclusão de contexto abundante, mas esse contexto tem um custo. Usar cache (se suportado) ou reduzir a contagem de tokens pode ajudar a gerenciar as despesas. Sempre equilibre o tamanho do contexto e o comprimento da saída com o orçamento.
Os fatos fornecidos não mencionam nenhum programa de cache ou desconto para o GPT-5.1-Codex no OrcaRouter. Normalmente, o preço da API é pago por uso, por token, sem descontos por volume ou planos de pré-compra mencionados. O OrcaRouter pode oferecer níveis para desenvolvedores ou acordos empresariais, mas esses não estão descritos aqui. Para minimizar custos, considere as seguintes estratégias: mantenha os contextos tão curtos quanto necessário, reutilize respostas anteriores quando apropriado e agrupe solicitações durante o desenvolvimento. Para uso em produção, monitore o consumo de tokens e defina limites de gastos. Se você precisar de volumes extremamente altos, entre em contato com o suporte do OrcaRouter para consultar sobre preços personalizados possíveis — mas nenhuma informação desse tipo é fornecida atualmente.
O GPT-5.1-Codex é acessado através da API compatível com OpenAI do OrcaRouter. Use a URL base https://api.orcarouter.ai/v1 na sua biblioteca de cliente OpenAI. Defina o parâmetro model como o ID exato “openai/gpt-5.1-codex”. A API suporta completions de chat com o array messages padrão, incluindo os papéis system, user e assistant. Para entradas de imagem, inclua um bloco de conteúdo image_url na mensagem do usuário. Exemplo de corpo de requisição: { "model": "openai/gpt-5.1-codex", "messages": [ {"role": "user", "content": "Write a Python function to calculate Fibonacci numbers."} ], "max_tokens": 500, "temperature": 0.2 } A autenticação é feita através de uma chave de API (seja do OrcaRouter ou de uma chave compatível com OpenAI, dependendo da sua configuração). Consulte a documentação do OrcaRouter para mais detalhes.
Ao usar a API do OrcaRouter com GPT-5.1-Codex, você pode definir todos os parâmetros padrão da OpenAI: model (obrigatório), messages (obrigatório), max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop sequences, stream (booleano) e response_format (ex.: json_object). Parâmetros adicionais específicos do OrcaRouter podem existir, mas não estão documentados aqui. O parâmetro max_tokens controla o comprimento máximo da resposta gerada, até o limite de 128K tokens do modelo. O parâmetro temperature (intervalo 0–2) controla a aleatoriedade; valores mais baixos produzem saídas mais determinísticas, adequadas para geração de código. O parâmetro stream permite o streaming de tokens parciais. Observe que a janela de contexto de 400K tokens inclui tanto as mensagens quanto a resposta; garanta que a contagem total de tokens (system + user + assistant) mais max_tokens não exceda 400K.
Migrando para o GPT-5.1-Codex é simples porque a API do OrcaRouter é compatível com OpenAI. Se você já usa a biblioteca Python da OpenAI (ou qualquer SDK que suporte a interface OpenAI), basta alterar a URL base para https://api.orcarouter.ai/v1 e o nome do modelo para “openai/gpt-5.1-codex”. Suas estruturas de mensagens, parâmetros e método de autenticação (chave de API) permanecem praticamente os mesmos. No entanto, observe que o modelo possui limites específicos de contexto e saída: ajuste max_tokens para aproveitar ao máximo a capacidade de saída de 128K, se necessário, e garanta que seu prompt mais a resposta caibam dentro de 400K tokens no total. Revise seus prompts para aproveitar os pontos fortes do modelo em código e matemática. Teste com um subconjunto da sua carga de trabalho antes da migração completa.
A autenticação para a API compatível com OpenAI do OrcaRouter usa uma chave de API enviada no cabeçalho Authorization como "Bearer <your_api_key>". Você pode obter uma chave de API no painel do OrcaRouter. A chave é usada de forma idêntica ao formato de chave da OpenAI. Todas as solicitações devem incluir este cabeçalho; caso contrário, um erro 401 será retornado. O OrcaRouter não suporta outros métodos de autenticação (ex.: OAuth) através deste endpoint. Para segurança, mantenha sua chave de API em segredo e a rotacione periodicamente. Se você já usa a biblioteca Python da OpenAI, pode definir o parâmetro api_key ou a variável de ambiente OPENAI_API_KEY. A URL base permanece https://api.orcarouter.ai/v1. Nenhum campo adicional de autenticação é necessário.
GPT-5.1-Codex é uma variante especializada para código, com uma janela de contexto de 400K e saída máxima de 128K, enquanto o GPT-4o (um modelo de propósito geral) normalmente possui uma janela de contexto menor (por exemplo, 128K) e limites de saída mais baixos. A variante Codex é provavelmente otimizada para programação e raciocínio matemático, enquanto o GPT-4o foi construído para tarefas amplas de conversação e multimodais. Pontuações de benchmark para raciocínio matemático (os 95,7 AA Math fornecidos) não estão diretamente disponíveis para o GPT-4o. No OrcaRouter, o preço para GPT-5.1-Codex é $1,25/$10 por M tokens (entrada/saída), que é mais alto que as taxas típicas do GPT-4o. Para cargas de trabalho intensivas em código que exigem contexto profundo, o GPT-5.1-Codex pode oferecer precisão superior, mas para bate-papo geral, o GPT-4o continua sendo uma opção mais econômica.
Outros modelos específicos para código incluem as versões anteriores do Codex da OpenAI, o GPT-4o mini e modelos especializados como o DeepSeek Coder. O GPT-5.1-Codex se destaca por uma janela de contexto maior (400K) e um limite de saída muito alto (128K). O benchmark AA Math fornecido (95,7) sugere raciocínio matemático superior, o que pode ser importante para computação científica. Modelos Codex anteriores normalmente tinham contextos menores (por exemplo, 16K) e pontuações mais baixas. Os modelos DeepSeek Coder oferecem desempenho competitivo em codificação, mas geralmente têm janelas de contexto menores (por exemplo, 32K–128K) e preços mais baixos. No OrcaRouter, o preço do GPT-5.1-Codex é relativamente alto, então é melhor usá-lo quando o contexto grande e a alta saída forem necessários. Para conclusão de código típica ou codificação de resposta curta, um especialista em código mais barato é mais econômico.
Compatível com OpenAI — mantenha seu SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Entrada / 1M tokens | $1.25 |
| Saída / 1M tokens | $10.00 |
| Leitura de cache / 1M | $0.125 |
| Moeda | USD |
Estimativa com base no preço de tabela
Apenas uma estimativa — a contagem real de tokens depende do tokenizador do provedor.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-codexAbrir @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