GPT-5.1-Codex — это специализированная версия GPT-5.1, оптимизированная для разработки программного обеспечения и рабочих процессов кодирования. Она предназначена как для интерактивных сессий разработки, так и для длительного самостоятельного выполнения сложных инженерных задач....
OpenAI GPT-5.1-Codex — это большая языковая модель, предлагаемая OpenAI, оптимизированная для генерации кода, математических рассуждений и решения текстовых задач. Она принимает как текстовые, так и…
GPT-5.1-Codex превосходно справляется с генерацией кода, математическими рассуждениями и обработкой длинных документов. Его результат 95.7 AA Math benchmark указывает на высокую производительность в решении сложных арифметических и алгебраических задач. Модель может генерировать сложный код на многих языках программирования, отлаживать существующий код, объяснять алгоритмы и выполнять перевод между языками. Она особенно эффективна в задачах, требующих глубокого контекстного понимания, таких как рефакторинг большого модуля или написание модульных тестов для целого класса. Большое контекстное окно позволяет ей сохранять состояние на протяжении очень длинных разговоров или документов. Эти сильные стороны делают её подходящей для профессиональной разработки программного обеспечения, академических исследований и рабочих процессов анализа данных, где требуются точность и глубина.
GPT-5.1-Codex может справляться с широким спектром задач по работе с кодом: написание новых функций, классов или целых приложений; оптимизация существующего кода для повышения производительности или читаемости; генерация документации и встроенных комментариев; преобразование кода между языками программирования; и создание наборов тестов. Благодаря большому лимиту вывода (128K токенов) он позволяет генерировать очень длинные файлы за один вызов, например, полный бэкенд-сервис или скрипт для научного моделирования. Модель также поддерживает мультимодальные входные данные, поэтому она может анализировать изображения фрагментов кода (например, скриншоты) или архитектурные диаграммы. Поскольку это специализированный вариант для кода, он, как правило, создает более синтаксически корректный и идиоматичный код, чем универсальные модели, хотя результаты зависят от ясности и сложности запроса.
GPT-5.1-Codex — это премиальная модель с высокой стоимостью за токен. Для простых задач, таких как короткое дополнение текста, ответы на базовые вопросы или генерация нескольких строк кода, более дешёвая модель (например, GPT-4o mini или Claude Haiku) часто будет достаточной и более экономически эффективной. Аналогично, для задач, не требующих большого контекстного окна — например, для одной функции объёмом 500 токенов — дополнительная ёмкость не нужна. OrcaRouter предлагает множество моделей с разными ценовыми категориями. Используйте GPT-5.1-Codex, когда задача действительно выигрывает от его большого контекста, высокой производительности и математической мощи. Для простых или неответственных работ переход на менее дорогую модель снижает расходы без потери качества.
Хотя GPT-5.1-Codex силён в коде и математике, его обучение, вероятно, отдаёт приоритет именно этим областям. Следовательно, он может не соответствовать производительности специализированных моделей для творческого письма при генерации художественной литературы, маркетинговых текстов или диалогов. Граница знаний модели и фактическая точность зависят от обучения базовой модели OpenAI; она может галлюцинировать или выдавать устаревшую информацию, особенно по быстро меняющимся темам, таким как текущие события или версии библиотек ПО. Кроме того, модальность ввода изображений обрабатывает их для контекста, но модель не может генерировать изображения или диаграммы в качестве вывода. Для задач в предметных областях за пределами кода и математики — таких как медицинские консультации, юридическое толкование или деликатная модерация — более подходящей будет модель, специально дообученная для этой области.
Предоставленный бенчмарк-результат в 95.7 баллов на AA Math (предположительно сложный набор данных по арифметике или алгебре) демонстрирует, что GPT-5.1-Codex обладает очень сильными математическими способностями. Это говорит о том, что модель может с высокой точностью выполнять сложные многошаговые арифметические операции, решать уравнения и заниматься символьными рассуждениями. Результаты в этом диапазоне обычно относятся к лучшим среди современных языковых моделей по аналогичным метрикам. Для пользователей, которым требуются точные вычисления, генерация доказательств или научные расчёты, эта модель является надёжным выбором. Однако бенчмарк-результаты не гарантируют производительность на всех реальных задачах; они отражают конкретный оценочный набор. Пользователям следует тестировать модель на своих репрезентативных данных, чтобы подтвердить её эффективность.
Никаких дополнительных результатов бенчмарков для GPT-5.1-Codex, кроме результата 95.7 AA Math, не предоставлено. Однако, исходя из названия и позиционирования модели как варианта, ориентированного на код, можно обоснованно ожидать высокой производительности в задачах рассуждения, требующих структурированного, логического мышления — например, генерация кода, разработка алгоритмов и решение головоломок. По более общим бенчмаркам рассуждения (например, MMLU, GSM8K, HumanEval) модель, вероятно, конкурентоспособна с другими крупными моделями OpenAI, хотя точных цифр в открытом доступе нет. Пользователи, желающие получить более полную картину, должны протестировать модель на своих собственных задачах. OrcaRouter позволяет легко экспериментировать через API; можно запустить несколько примеров запросов, чтобы оценить качество рассуждений модели в вашей области.
Для GPT-5.1-Codex не предоставлены конкретные показатели задержки или пропускной способности. Как правило, модели с очень большими контекстными окнами (400K токенов) и высокими лимитами вывода (128K токенов) могут иметь более высокую задержку на запрос по сравнению с меньшими моделями, особенно при обработке длинных входных данных или генерации длинных выходных данных. Фактическое время ответа зависит от таких факторов, как размер запроса, состояние сети и нагрузка на серверную часть инфраструктуры OrcaRouter. Для приложений реального времени, требующих ответа за доли секунды, эта модель может быть слишком медленной; рекомендуется пакетное или асинхронное использование. OrcaRouter поддерживает потоковые ответы через стандартный параметр stream в chat completions, что может помочь уменьшить воспринимаемую задержку за счет отображения частичных результатов. Пользователям следует проводить бенчмаркинг своей типичной рабочей нагрузки, чтобы понять производительность.
Хотя показатель AA Math высок, он отражает производительность на конкретном, четко определённом наборе задач. Реальные задачи часто включают неоднозначность, неполный контекст или узкоспециализированный жаргон, который бенчмарки не учитывают. Кроме того, модель может проявлять смещения или ошибки в граничных случаях — например, при обработке очень длинных контекстов она может терять фокус на раннем содержании (эффект «потеря в середине»). Результаты модели всегда должны проверяться человеком, когда корректность критична, особенно в чувствительных с точки зрения безопасности областях. Более того, ни один бенчмарк не отражает способности модели быть актуальной; у GPT-5.1-Codex есть граница знаний, привязанная к обучающим данным, поэтому она может не знать о самых последних событиях или релизах библиотек. Если важна своевременность, рассмотрите возможность дополнения генерацией с расширением за счет поиска (retrieval-augmented generation).
На OrcaRouter GPT-5.1-Codex выставляется по тарифу провайдера без наценки. Цена составляет $1,25 за 1 миллион входных токенов и $10 за 1 миллион выходных токенов. Входные токены включают подсказку, системное сообщение и любые изображения (изображения токенизируются в соответствии со стоимостью зрения модели). Выходные токены — это ответ модели. Дополнительные комиссии платформы отсутствуют. Такое прозрачное ценообразование упрощает оценку затрат: например, запрос с 10 000 входных токенов и 2 000 выходных токенов будет стоить примерно $0,0125 (вход) + $0,02 (выход) = $0,0325. Оплата производится на основе фактического использования токенов, о котором сообщает API. Пользователи могут отслеживать использование через панель управления OrcaRouter.
Выходные токены в восемь раз дороже входных ($10 против $1.25 за миллион). Эта асимметрия означает, что для задач, требующих очень длинных выходных данных, стоимость определяется генерацией. Например, генерация выходного текста из 100K токенов обойдется в $1.00 только за выходные данные — что намного превышает типичные затраты на входные. И наоборот, задачи с очень длинным запросом, но коротким ответом — например, анализ большой базы кода с кратким резюме — относительно дешевы со стороны выходных данных. Пользователям следует структурировать промпты, чтобы по возможности минимизировать ненужную длину генерации. Большое окно контекста поощряет включение обильного контекста, но этот контекст имеет свою цену. Использование кэширования (если поддерживается) или уменьшение количества токенов может помочь управлять расходами. Всегда балансируйте размер контекста и длину вывода в соответствии с бюджетом.
Предоставленные факты не упоминают никаких программ кэширования или скидок для GPT-5.1-Codex на OrcaRouter. Обычно ценообразование API осуществляется по модели «плати по мере использования» за токен, без упоминания скидок за объем или планов предварительной покупки. OrcaRouter может предлагать уровни для разработчиков или корпоративные соглашения, но они здесь не описаны. Чтобы минимизировать затраты, рассмотрите следующие стратегии: поддерживайте контексты настолько короткими, насколько это необходимо, повторно используйте предыдущие ответы, когда это уместно, и группируйте запросы во время разработки. Для производственного использования отслеживайте потребление токенов и устанавливайте лимиты расходов. Если вам требуются чрезвычайно большие объемы, свяжитесь со службой поддержки OrcaRouter, чтобы узнать о возможном индивидуальном ценообразовании — но такой информации в настоящее время не предоставлено.
GPT-5.1-Codex доступен через совместимый с OpenAI API OrcaRouter. Используйте базовый URL https://api.orcarouter.ai/v1 в вашей клиентской библиотеке OpenAI. Установите параметр model в точный идентификатор “openai/gpt-5.1-codex”. API поддерживает завершение чата со стандартным массивом messages, включая роли system, user и assistant. Для ввода изображений добавьте блок содержимого image_url в сообщение пользователя. Пример тела запроса: { "model": "openai/gpt-5.1-codex", "messages": [ {"role": "user", "content": "Write a Python function to calculate Fibonacci numbers."} ], "max_tokens": 500, "temperature": 0.2 } Аутентификация осуществляется с помощью ключа API (либо от OrcaRouter, либо совместимого с OpenAI ключа, в зависимости от вашей настройки). Обратитесь к документации OrcaRouter за подробностями.
При использовании API OrcaRouter с GPT-5.1-Codex вы можете задать все стандартные параметры OpenAI: model (обязательный), messages (обязательный), max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, стоп-последовательности, stream (логический) и response_format (например, json_object). Дополнительные параметры, специфичные для OrcaRouter, могут существовать, но здесь не документированы. Параметр max_tokens управляет максимальной длиной сгенерированного ответа, до предела модели в 128K токенов. Параметр temperature (диапазон 0–2) управляет случайностью; меньшие значения дают более детерминированные результаты, подходящие для генерации кода. Параметр stream включает потоковую передачу частичных токенов. Обратите внимание, что контекстное окно размером 400K токенов включает как сообщения, так и ответ; убедитесь, что общее количество токенов (system + user + assistant) плюс max_tokens не превышает 400K.
Миграция на GPT-5.1-Codex проста, поскольку API OrcaRouter совместим с OpenAI. Если вы уже используете библиотеку OpenAI Python (или любой SDK, поддерживающий интерфейс OpenAI), просто измените базовый URL на https://api.orcarouter.ai/v1, а имя модели на “openai/gpt-5.1-codex”. Ваши существующие структуры сообщений, параметры и метод аутентификации (API-ключ) остаются в основном теми же. Однако обратите внимание, что модель имеет определенные ограничения контекста и вывода: при необходимости настройте max_tokens для полного использования выходной мощности в 128K и убедитесь, что ваш запрос и ответ укладываются в общий лимит в 400K токенов. Проверьте ваши запросы, чтобы использовать преимущества модели в работе с кодом и математикой. Протестируйте на подмножестве вашей нагрузки перед полной миграцией.
Аутентификация для совместимого с OpenAI API OrcaRouter использует API-ключ, отправляемый в заголовке Authorization как "Bearer <your_api_key>". Вы можете получить API-ключ из панели управления OrcaRouter. Ключ используется идентично формату ключей OpenAI. Все запросы должны включать этот заголовок; в противном случае возвращается ошибка 401. OrcaRouter не поддерживает другие методы аутентификации (например, OAuth) через эту конечную точку. Для безопасности храните свой API-ключ в секрете и периодически меняйте его. Если вы уже используете библиотеку OpenAI Python, вы можете установить параметр api_key или переменную окружения OPENAI_API_KEY. Базовый URL остается https://api.orcarouter.ai/v1. Никакие дополнительные поля аутентификации не требуются.
GPT-5.1-Codex — это специализированная кодовая разновидность с контекстным окном в 400K и максимальным выводом в 128K, тогда как GPT-4o (универсальная модель) обычно имеет меньшее контекстное окно (например, 128K) и более низкие лимиты вывода. Вариант Codex, вероятно, оптимизирован для программирования и математических рассуждений, тогда как GPT-4o создана для широких разговорных и мультимодальных задач. Показатели бенчмарков для математических рассуждений (приведённые 95.7 AA Math) напрямую недоступны для GPT-4o. На OrcaRouter цены на GPT-5.1-Codex составляют $1.25/$10 за миллион токенов (ввод/вывод), что выше типичных тарифов GPT-4o. Для интенсивных вычислительных нагрузок, требующих глубокого контекста, GPT-5.1-Codex может обеспечить более высокую точность, но для общего чата GPT-4o остаётся более экономически эффективным выбором.
Другие специализированные модели для кода включают ранние версии OpenAI Codex, GPT-4o mini и такие специализированные модели, как DeepSeek Coder. GPT-5.1-Codex выделяется увеличенным окном контекста (400K) и очень высоким лимитом вывода (128K). Приведённый бенчмарк AA Math (95.7) указывает на превосходные математические рассуждения, что может быть важно для научных вычислений. Ранние модели Codex, как правило, имели меньшие контексты (например, 16K) и более низкие показатели. Модели DeepSeek Coder предлагают конкурентоспособную производительность в кодировании, но часто имеют меньшие окна контекста (например, 32K–128K) и более низкие цены. На OrcaRouter цены GPT-5.1-Codex относительно высоки, поэтому его лучше использовать, когда необходимы большой контекст и высокая производительность вывода. Для типичного завершения кода или коротких ответов в кодировании более экономичным будет более дешёвый специалист по коду.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Ввод / 1M токенов | $1.25 |
| Вывод / 1M токенов | $10.00 |
| Чтение кэша / 1M | $0.125 |
| Валюта | USD |
Оценка по прайс-листу
Только оценка — фактическое число токенов зависит от токенизатора провайдера.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-codexОткрыть @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