GPT-5.1-Codex-Mini é uma versão menor e mais rápida do GPT-5.1-Codex
GPT-5.1-Codex-Mini é um modelo da OpenAI que pode ser acessado através do OrcaRouter. Faz parte da série GPT-5.1 Codex, projetada para tarefas centradas em código e raciocínio. A designação 'Mini'…
GPT-5.1-Codex-Mini suporta entradas tanto de imagem quanto de texto. Isso significa que você pode fornecer imagens (como diagramas, capturas de tela ou notas manuscritas) juntamente com prompts de texto, e o modelo interpretará ambas as modalidades. A janela de contexto de 400000 tokens inclui os tokens usados para representar imagens; cada imagem consome um número variável de tokens dependendo do seu tamanho e codificação. Embora o custo exato de tokens para imagens não seja fornecido pela OrcaRouter, ele segue a prática padrão da OpenAI em que as imagens são tokenizadas com base na resolução. O modelo pode gerar saídas apenas de texto de até 128000 tokens. A capacidade multimodal expande sua utilidade além de código puro para tarefas que exigem compreensão visual, como explicar a arquitetura de código a partir de um diagrama.
Com base em sua designação Codex e pontuação de referência de 91.7 no AA Math, o GPT-5.1-Codex-Mini se destaca no raciocínio matemático e na geração de código. O benchmark AA Math testa raciocínio aritmético e algébrico avançado, portanto o modelo é adequado para gerar provas, resolver equações e realizar etapas lógicas. Em codificação, pode lidar com múltiplas linguagens, depurar, refatorar e explicar código. A grande janela de contexto (400000 tokens) permite trabalhar com bases de código inteiras ou documentos longos, tornando-o eficaz para tarefas como resumir um repositório inteiro, realizar refatoração entre arquivos ou gerar documentação a partir de uma grande base de código. O alto limite de saída (128000 tokens) permite a geração de soluções abrangentes em uma única resposta.
Embora o GPT-5.1-Codex-Mini seja em si uma versão econômica da linha Codex, pode haver alternativas ainda mais baratas para tarefas mais simples. Se sua carga de trabalho não exigir raciocínio especializado em código e matemática, um modelo de propósito geral como o GPT-4o mini pode ser suficiente a um preço mais baixo. Além disso, se você não precisar do contexto completo de 400000 tokens ou da saída de 128000 tokens, um modelo com limites menores pode reduzir custos. Para tarefas que envolvem apenas texto (sem imagens) e contextos curtos, um modelo menor e mais barato pode ser mais adequado. O OrcaRouter oferece acesso a muitos modelos; compare preços e capacidades para selecionar a opção mais econômica para seu caso de uso específico.
GPT-5.1-Codex-Mini é uma variante 'Mini', portanto, provavelmente tem capacidade reduzida em comparação com o GPT-5.1-Codex completo. Isso pode se manifestar como um raciocínio menos sutil em problemas muito complexos de múltiplas etapas, ou precisão ligeiramente menor em benchmarks especializados não cobertos pela AA Math. A data de corte do conhecimento do modelo é determinada pela OpenAI; embora não especificada, faz parte da série GPT-5.1, portanto reflete dados relativamente recentes. Sendo um modelo otimizado para código, pode não ter um desempenho tão bom em tarefas que exigem escrita criativa ou diálogo aberto em comparação com modelos de propósito geral. Além disso, a entrada de imagem é suportada, mas o custo de tokens para imagens pode ser significativo; os usuários devem monitorar o uso para evitar custos inesperados. O OrcaRouter não fornece processamento adicional além de encaminhar para a OpenAI.
GPT-5.1-Codex-Mini alcançou uma pontuação de 91,7 no benchmark AA Math. O AA Math (Aritmética e Álgebra Avançadas) avalia a capacidade de um modelo de realizar operações aritméticas complexas, manipulações algébricas e raciocínio em várias etapas. Uma pontuação de 91,7 indica que o modelo respondeu corretamente a 91,7% dos problemas do teste. Este é um resultado forte, sugerindo que o modelo é altamente capaz em tarefas de raciocínio matemático. Isso implica que, para tarefas de codificação envolvendo computação numérica, simulação algorítmica ou lógica matemática, o modelo pode ser confiável para produzir resultados precisos. O benchmark não cobre todos os domínios matemáticos (por exemplo, geometria, probabilidade em detalhes), mas valida sua força em álgebra e aritmética fundamentais.
OrcaRouter não publica métricas de latência para GPT-5.1-Codex-Mini. Como uma variante menor dentro da família Codex, espera-se que seja mais rápida que um modelo GPT-5.1-Codex de tamanho completo, mas a velocidade real depende da complexidade da solicitação, do número de tokens processados e da carga do servidor tanto no OrcaRouter quanto na OpenAI. O modelo suporta respostas em streaming, o que pode reduzir a latência percebida para os usuários. Os usuários devem testar com suas cargas de trabalho específicas para avaliar o desempenho. Fatores como tamanho da entrada de imagem e comprimento da saída afetarão o tempo de resposta. Como o OrcaRouter é um proxy, a latência da rede adiciona uma pequena sobrecarga. No geral, a velocidade do modelo provavelmente é adequada para uso interativo, mas pode variar.
A linhagem do Codex indica que o GPT-5.1-Codex-Mini é especificamente ajustado para compreensão e geração de código. Embora nenhuma pontuação de benchmark de programação seja fornecida, a alta pontuação em AA Math sugere fortes habilidades de raciocínio que se transferem para a resolução algorítmica de problemas. O modelo pode lidar com múltiplas linguagens de programação, gerar código sintaticamente correto, explicar código existente e sugerir refatorações. Sua janela de contexto de 400.000 tokens permite reter repositórios de código inteiros, possibilitando tarefas como análise de dependência entre módulos ou geração de documentação para classes extensas. O limite de saída de 128.000 tokens permite produzir arquivos de código longos ou explicações abrangentes de uma só vez. Esses recursos o tornam um forte candidato para fluxos de trabalho de desenvolvimento que envolvem gerenciamento de código em larga escala.
Embora o GPT-5.1-Codex-Mini tenha um bom desempenho no AA Math (91,7), não é infalível. Os benchmarks podem não cobrir todos os casos extremos; o desempenho no mundo real pode variar. O modelo pode ter dificuldades com conceitos matemáticos altamente matizados ou específicos de domínio não incluídos no AA Math. Na geração de código, pode ocasionalmente produzir código ineficiente ou incorreto, especialmente para bibliotecas raras ou mal documentadas. Como um modelo 'Mini', pode não ter a profundidade de raciocínio para problemas muito complexos que um modelo maior poderia resolver. Também existe o potencial para alucinações ou geração de respostas plausíveis, mas incorretas. Os usuários devem sempre validar saídas críticas, especialmente em aplicações sensíveis à segurança. O OrcaRouter não modifica o comportamento do modelo; essas limitações são inerentes ao próprio modelo.
OrcaRouter cobra o uso do GPT-5.1-Codex-Mini pela taxa do provedor, sem margem alguma. O preço é de $0,25 por 1 milhão de tokens de entrada e $2,00 por 1 milhão de tokens de saída. Os tokens de entrada incluem o prompt de texto e quaisquer imagens tokenizadas. Os tokens de saída são o texto gerado pelo modelo. A cobrança é medida por solicitação com base no número total de tokens processados. Não há taxas extras, cobranças de assinatura ou compromissos mínimos. Os usuários pagam apenas pelos tokens que consomem. Provavelmente, o OrcaRouter exige uma conta e uma chave de API; o custo é deduzido do saldo do usuário. Para um gerenciamento preciso de custos, monitore o uso de tokens por meio da resposta da API, que normalmente inclui estatísticas de uso.
Comparado a um hipotético GPT-5.1-Codex completo (se existisse), o GPT-5.1-Codex-Mini é projetado para ser mais econômico devido ao seu tamanho menor. Os preços conhecidos ($0.25/$2.00 por 1M tokens) são menores do que os modelos típicos de tamanho completo da OpenAI, que podem custar $10-$30 por milhão de tokens de saída. Isso torna o Codex-Mini atraente para aplicações de alto volume ou aquelas com contextos longos e grandes saídas. No entanto, se o desempenho em tarefas específicas for insuficiente, um modelo maior pode justificar o custo extra. Os usuários devem avaliar o trade-off: para tarefas onde a pontuação de 91.7 AA Math do modelo Mini é adequada, seu menor custo é vantajoso. O OrcaRouter não oferece cache ou compressão de prompt que reduziriam o uso de tokens.
OrcaRouter não anuncia cache para GPT-5.1-Codex-Mini. O cache não é mencionado nos fatos fornecidos sobre o modelo ou API. Geralmente, o cache de prompts e respostas não é padrão em APIs de proxy devido a considerações de privacidade de dados; cada solicitação é normalmente processada de forma independente. Se você precisar de custos reduzidos para entradas idênticas repetidas, considere implementar cache do lado do cliente ou usar o processamento em lote, se compatível. O preço do OrcaRouter é estritamente pagamento por token, sem descontos para contexto repetido. Observe que o uso de tokens para imagens é calculado por solicitação e não pode ser reduzido por meio de cache. Para otimização de custos, minimize o consumo redundante de tokens criando prompts precisos.
Nenhuma taxa oculta está associada ao acesso ao GPT-5.1-Codex-Mini através do OrcaRouter. O preço é transparente: $0,25 por 1M de tokens de entrada e $2,00 por 1M de tokens de saída, sem margem sobre a taxa do provedor. Não há taxas de configuração, mínimos mensais ou cobranças por requisições com falha (embora você pague pelos tokens usados na requisição/resposta). O OrcaRouter pode ter um sistema de chave de API, mas não impõe cobranças adicionais por endpoint. Sempre verifique a documentação oficial do OrcaRouter para atualizações em sua política de preços. Como em qualquer API, erros de rede ou timeouts podem resultar no consumo parcial de tokens; se uma requisição for interrompida, você será cobrado apenas pelos tokens processados até a interrupção, conforme determinado pela OpenAI.
Para chamar o GPT-5.1-Codex-Mini via OrcaRouter, use a API compatível com OpenAI na URL base https://api.orcarouter.ai/v1. Defina o parâmetro model como "openai/gpt-5.1-codex-mini". Você precisará de uma chave de API OrcaRouter para autenticação, que normalmente é passada no cabeçalho Authorization como Bearer. A API suporta os mesmos endpoints/completions da API padrão do OpenAI, como /chat/completions para interações no estilo chat. Por ser compatível com OpenAI, o código existente que usa o SDK Python ou JavaScript do OpenAI pode ser adaptado alterando a URL base e a chave de API. O OrcaRouter gerencia o roteamento para o OpenAI e retorna os resultados no mesmo formato. Certifique-se de que seu cliente respeite os limites de token (400000 de entrada, 128000 de saída).
A API OrcaRouter para GPT-5.1-Codex-Mini suporta os parâmetros padrão da OpenAI, incluindo model (definido como "openai/gpt-5.1-codex-mini"), messages (array de objetos de mensagem para chat), max_tokens (até 128000), temperature, top_p, n, stop, stream e outros. As capacidades de chamada de funções e uso de ferramentas do modelo são suportadas conforme fornecido pela OpenAI. A entrada de imagem pode ser incluída no conteúdo da mensagem usando o formato multimodal (por exemplo, content com type: "image_url"). Os valores padrão e comportamentos dos parâmetros seguem as especificações da OpenAI. Observe que a janela de contexto do modelo é de 400.000 tokens no total, portanto, a soma de todos os tokens nas mensagens (incluindo imagens) não deve exceder esse limite. O OrcaRouter não expõe nenhum parâmetro personalizado adicional além do que a OpenAI oferece.
Migrar para o OrcaRouter para GPT-5.1-Codex-Mini é simples se você já possui código que utiliza uma API compatível com OpenAI. Substitua a URL base para https://api.orcarouter.ai/v1 e atualize sua chave de API para uma chave OrcaRouter. Altere o parâmetro do modelo para "openai/gpt-5.1-codex-mini". Se você estava usando um ID de modelo diferente, ajuste conforme necessário. O OrcaRouter não exige SDK especial; qualquer cliente HTTP que funcione com a API da OpenAI funcionará. Teste com uma requisição pequena para verificar conectividade e cobrança. Observe que o preço é idêntico à taxa do provedor OpenAI, portanto a migração de custo é neutra. Se você estava usando outro provedor, pode ser necessário ajustar para a janela de contexto do modelo (400000) e limite de saída (128000).
Um exemplo de requisição usando 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}'. Inclua imagem usando um array content: "content": [{"type": "text", "text": "Explain this diagram"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,..."}}]. A resposta será um objeto de conclusão de chat padrão da OpenAI. Garanta que o total de tokens (incluindo a imagem tokenizada) fique abaixo de 400000. Use stream: true para respostas em streaming.
O GPT-5.1-Codex-Mini e o GPT-4o atendem a propósitos primários distintos. O GPT-4o é um modelo multimodal de uso geral, enquanto o Codex-Mini é especializado em código e matemática. Em benchmarks, a pontuação AA Math de 91.7 oferece um ponto de comparação específico; o desempenho do GPT-4o nesse benchmark não é fornecido, mas presumivelmente é menor. O Codex-Mini possui uma janela de contexto maior (400000 contra 128000 do GPT-4o) e um limite de saída maior (128000 contra 4096 do GPT-4o no uso típico). No entanto, o GPT-4o pode ser mais versátil para tarefas criativas. Preços: o Codex-Mini a $0.25/$2.00 por 1 milhão de tokens é mais barato que o GPT-4o ($5/$15 por 1 milhão de tokens), tornando-o uma opção econômica para tarefas de matemática e codificação onde seus pontos fortes se alinham.
Escolha GPT-5.1-Codex-Mini quando suas principais necessidades forem geração de código, raciocínio matemático ou tarefas que exigem um contexto muito grande (até 400000 tokens) e alta saída (até 128000 tokens). Também é uma boa escolha para aplicações sensíveis a custo que ainda exigem forte desempenho em matemática e codificação, dado seu preço mais baixo em relação aos modelos de tamanho completo. Se sua tarefa for puramente escrita criativa ou descrição de arte visual, um modelo de propósito geral como GPT-4o pode ser mais adequado. Se você precisar de custo ainda menor para tarefas simples, considere modelos menores como GPT-4o mini. O OrcaRouter oferece acesso a muitos modelos; avalie a relevância dos benchmarks e os preços para sua carga de trabalho específica.
O OrcaRouter oferece acesso ao GPT-5.1-Codex-Mini pelos mesmos preços do provedor ($0.25/$2.00 por 1M de tokens) sem margem de lucro. Não há vantagem de custo em usar a OpenAI diretamente em comparação ao OrcaRouter se ambos cobram o mesmo. No entanto, o OrcaRouter pode oferecer faturamento simplificado, uso consolidado para múltiplos provedores ou recursos adicionais como análise de uso. A API é totalmente compatível com a interface da OpenAI, portanto a migração é trivial. Se você já possui uma conta no OrcaRouter, pode usar este modelo sem precisar criar uma conta separada na OpenAI. O OrcaRouter atua como um proxy; o tratamento de dados é semelhante ao uso direto da OpenAI (prompts enviados para a OpenAI). Escolha o OrcaRouter se preferir um gateway de API unificado entre vários provedores de modelos.
Compatível com OpenAI — mantenha seu 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| Entrada / 1M tokens | $0.250 |
|---|---|
| Saída / 1M tokens | $2.00 |
| Leitura de cache / 1M | $0.025 |
| Moeda | USD |
Estimativa com base no preço de tabela
Apenas uma estimativa — a contagem real de tokens depende do tokenizador do provedor.
Compare os custos mensais dos modelos na calculadora de custos de LLM
Do que os desenvolvedores estão falando esta semana
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-codex-miniAbrir @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