GPT-5.1-Codex-Mini является меньшей и более быстрой версией GPT-5.1-Codex
GPT-5.1-Codex-Mini — это модель от OpenAI, к которой можно получить доступ через OrcaRouter. Она входит в серию GPT-5.1 Codex, предназначенную для задач, связанных с кодом и рассуждениями.…
GPT-5.1-Codex-Mini поддерживает как ввод изображений, так и текстовый ввод. Это означает, что вы можете предоставлять изображения (например, диаграммы, скриншоты или рукописные заметки) вместе с текстовыми запросами, и модель будет интерпретировать обе модальности. Контекстное окно из 400000 токенов включает токены, используемые для представления изображений; каждое изображение потребляет переменное количество токенов в зависимости от его размера и кодировки. Хотя точная стоимость токенов для изображений не предоставляется OrcaRouter, она следует стандартной практике OpenAI, где изображения токенизируются на основе разрешения. Модель может генерировать только текстовые выходные данные объемом до 128000 токенов. Мультимодальная способность расширяет ее полезность за пределы чистого кода до задач, требующих визуального понимания, таких как объяснение архитектуры кода по диаграмме.
Основываясь на своём обозначении Codex и результате 91.7 балла по бенчмарку AA Math, GPT-5.1-Codex-Mini превосходно справляется с математическими рассуждениями и генерацией кода. Бенчмарк AA Math проверяет продвинутые арифметические и алгебраические рассуждения, поэтому модель хорошо подходит для создания доказательств, решения уравнений и выполнения логических шагов. В программировании она может работать с несколькими языками, отлаживать, рефакторить и объяснять код. Большой контекстный размер (400000 токенов) позволяет ей работать с целыми базами кода или длинными документами, что делает её эффективной для таких задач, как обобщение всего репозитория, межфайловый рефакторинг или создание документации по большой кодовой базе. Высокий лимит вывода (128000 токенов) даёт возможность генерировать комплексные решения в одном ответе.
Хотя GPT-5.1-Codex-Mini сама по себе является экономичной версией линейки Codex, для простых задач могут найтись ещё более дешёвые альтернативы. Если ваша нагрузка не требует специализированных рассуждений о коде и математике, для более низкой цены может подойти универсальная модель, например GPT-4o mini. Кроме того, если вам не нужен полный контекст в 400 000 токенов или вывод в 128 000 токенов, модель с меньшими ограничениями может снизить затраты. Для задач, включающих только текст (без изображений) и короткие контексты, более подходящей может оказаться меньшая и более дешёвая модель. OrcaRouter предоставляет доступ ко многим моделям; сравните цены и возможности, чтобы выбрать наиболее экономичный вариант для вашего конкретного случая использования.
GPT-5.1-Codex-Mini является вариантом 'Mini', поэтому, вероятно, имеет уменьшенную емкость по сравнению с полной версией GPT-5.1-Codex. Это может проявляться в менее нюансированном рассуждении в очень сложных многошаговых задачах или немного меньшей точности на специализированных тестах, не охваченных AA Math. Дата обрезания знаний модели определяется OpenAI; хотя она не указана, модель является частью серии GPT-5.1, поэтому она отражает относительно недавние данные. Будучи оптимизированной для кода моделью, она может хуже справляться с задачами, требующими творческого письма или открытого диалога, по сравнению с универсальными моделями. Кроме того, поддерживается ввод изображений, но стоимость токенов для изображений может быть значительной; пользователям следует следить за использованием, чтобы избежать неожиданных затрат. OrcaRouter не обеспечивает дополнительной обработки, кроме пересылки в OpenAI.
GPT-5.1-Codex-Mini достиг результата 91.7 на тесте AA Math. AA Math (Advanced Arithmetic and Algebraic Math) оценивает способность модели выполнять сложные арифметические операции, алгебраические манипуляции и многошаговые рассуждения. Результат 91.7 указывает на то, что модель правильно ответила на 91.7% тестовых задач. Это сильный результат, предполагающий, что модель обладает высокой способностью к математическим рассуждениям. Это подразумевает, что для задач кодирования, включающих численные вычисления, алгоритмическое моделирование или математическую логику, на модель можно положиться в получении точных результатов. Тест не охватывает все математические области (например, геометрию, теорию вероятностей в деталях), но подтверждает её силу в основах алгебры и арифметики.
OrcaRouter не публикует метрики задержки для GPT-5.1-Codex-Mini. Будучи меньшим вариантом в семействе Codex, ожидается, что он будет быстрее полноразмерной модели GPT-5.1-Codex, однако фактическая скорость зависит от сложности запроса, количества обработанных токенов и нагрузки на сервер как OrcaRouter, так и OpenAI. Модель поддерживает потоковые ответы, что может снизить воспринимаемую задержку для пользователей. Пользователям следует тестировать модель с их конкретными нагрузками, чтобы оценить производительность. Такие факторы, как размер входного изображения и длина вывода, будут влиять на время ответа. Поскольку OrcaRouter является прокси, сетевая задержка добавляет небольшие накладные расходы. В целом, скорость модели, вероятно, подходит для интерактивного использования, но может варьироваться.
Линейка Codex указывает на то, что GPT-5.1-Codex-Mini специально доработан для понимания и генерации кода. Хотя бенчмарки по кодингу не приводятся, высокий балл AA Math свидетельствует о сильных способностях к рассуждению, которые переносятся на алгоритмическое решение задач. Модель может работать с несколькими языками программирования, генерировать синтаксически корректный код, объяснять существующий код и предлагать рефакторинг. Контекстное окно в 400 000 токенов позволяет ей удерживать целые репозитории кода, что даёт возможность выполнять такие задачи, как анализ межмодульных зависимостей или создание документации для больших классов. Лимит вывода в 128 000 токенов позволяет за один раз создавать длинные файлы кода или подробные объяснения. Эти особенности делают её сильным кандидатом для рабочих процессов разработки, связанных с управлением кодом большого масштаба.
Хотя GPT-5.1-Codex-Mini показывает хорошие результаты в AA Math (91.7), он не является непогрешимым. Бенчмарки могут не охватывать все граничные случаи; производительность в реальных условиях может отличаться. Модель может испытывать трудности с узкоспециализированными или предметно-ориентированными математическими концепциями, не входящими в AA Math. При генерации кода она иногда может выдавать неэффективный или некорректный код, особенно для редких или плохо документированных библиотек. Как модель «Mini», она может не обладать глубиной рассуждений для очень сложных задач, с которой справилась бы более крупная модель. Также существует вероятность галлюцинаций или генерации правдоподобных, но неверных ответов. Пользователям всегда следует проверять важные результаты, особенно в приложениях, критичных для безопасности. OrcaRouter не изменяет поведение модели; эти ограничения присущи самой модели.
OrcaRouter выставляет счета за использование GPT-5.1-Codex-Mini по тарифу провайдера без наценки. Цена составляет $0.25 за 1 миллион входных токенов и $2.00 за 1 миллион выходных токенов. Входные токены включают текстовый промпт и любые токенизированные изображения. Выходные токены — это текст, сгенерированный моделью. Тарификация производится за каждый запрос на основе общего количества обработанных токенов. Нет дополнительных сборов, абонентской платы или минимальных обязательств. Пользователи платят только за потребленные токены. OrcaRouter, скорее всего, требует учетную запись и API-ключ; стоимость списывается с баланса пользователя. Для точного контроля расходов отслеживайте использование токенов через ответ API, который обычно включает статистику использования.
По сравнению с гипотетической полной версией GPT-5.1-Codex (если бы она существовала), GPT-5.1-Codex-Mini разработана для большей экономической эффективности благодаря меньшему размеру. Известные цены ($0.25/$2.00 за 1 млн токенов) ниже, чем у типичных полноразмерных моделей от OpenAI, которые могут стоить $10–$30 за миллион выходных токенов. Это делает Codex-Mini привлекательной для высоконагруженных приложений или задач с длинными контекстами и большими выходными данными. Однако, если производительность по конкретным задачам недостаточна, более крупная модель может оправдать дополнительные затраты. Пользователям следует оценить компромисс: для задач, где показатель Mini-модели 91,7 балла по математике AA является достаточным, её более низкая стоимость оказывается выгодной. OrcaRouter не предлагает кэширования или сжатия промптов, которые могли бы сократить использование токенов.
OrcaRouter не рекламирует кэширование для GPT-5.1-Codex-Mini. Кэширование не упоминается в предоставленных фактах о модели или API. В целом, кэширование запросов и ответов не является стандартным для прокси-API из-за соображений конфиденциальности данных; каждый запрос обычно обрабатывается независимо. Если вам требуется снизить затраты на повторяющиеся идентичные входные данные, рассмотрите реализацию кэширования на стороне клиента или используйте пакетную обработку, если она поддерживается. Ценообразование OrcaRouter строго по токенам без скидок за повторяющийся контекст. Обратите внимание, что использование токенов для изображений вычисляется для каждого запроса и не может быть уменьшено с помощью кэширования. Для оптимизации затрат минимизируйте избыточное потребление токенов, составляя точные запросы.
Никаких скрытых платежей при использовании GPT-5.1-Codex-Mini через OrcaRouter не взимается. Ценообразование прозрачно: $0.25 за 1M входных токенов и $2.00 за 1M выходных токенов, без наценки к тарифу провайдера. Отсутствуют плата за настройку, ежемесячные минимумы или плата за неудачные запросы (хотя вы платите за токены, использованные в запросе/ответе). OrcaRouter может иметь систему API-ключей, но не взимает дополнительную плату за конечные точки. Всегда проверяйте официальную документацию OrcaRouter на предмет обновлений их политики ценообразования. Как и в случае с любым API, сетевые ошибки или тайм-ауты могут привести к частичному расходу токенов; если запрос прерывается, вы платите только за токены, обработанные до момента прерывания, как это определено OpenAI.
Чтобы вызвать GPT-5.1-Codex-Mini через OrcaRouter, используйте совместимый с OpenAI API по базовому URL https://api.orcarouter.ai/v1. Установите параметр модели как "openai/gpt-5.1-codex-mini". Для аутентификации потребуется ключ API OrcaRouter, который обычно передается в заголовке Authorization как Bearer. API поддерживает те же конечные точки/завершения, что и стандартный API OpenAI, например /chat/completions для чат-взаимодействий. Благодаря совместимости с OpenAI, существующий код, использующий Python или JavaScript SDK от OpenAI, можно адаптировать, изменив базовый URL и ключ API. OrcaRouter занимается маршрутизацией к OpenAI и возвращает результаты в том же формате. Убедитесь, что ваш клиент соблюдает лимиты токенов (400000 на вход, 128000 на выход).
API OrcaRouter для GPT-5.1-Codex-Mini поддерживает стандартные параметры OpenAI, включая model (значение "openai/gpt-5.1-codex-mini"), messages (массив объектов сообщений для чата), max_tokens (до 128000), temperature, top_p, n, stop, stream и другие. Возможности вызова функций и использования инструментов модели поддерживаются так, как это предоставлено OpenAI. Ввод изображений может быть включен в содержимое сообщения с использованием мультимодального формата (например, content с type: "image_url"). Значения по умолчанию и поведение параметров соответствуют спецификациям OpenAI. Обратите внимание, что контекстное окно модели составляет 400000 токенов в сумме, поэтому сумма всех токенов в сообщениях (включая изображения) не должна превышать этот лимит. OrcaRouter не предоставляет никаких дополнительных пользовательских параметров, кроме тех, что предлагает OpenAI.
Переход на OrcaRouter для GPT-5.1-Codex-Mini прост, если у вас есть существующий код, использующий API, совместимый с OpenAI. Замените базовый URL на https://api.orcarouter.ai/v1 и обновите ключ API на ключ OrcaRouter. Измените параметр model на "openai/gpt-5.1-codex-mini". Если вы использовали другой идентификатор модели, отрегулируйте соответствующим образом. OrcaRouter не требует специального SDK; любой HTTP-клиент, работающий с API OpenAI, будет работать. Проверьте с помощью небольшого запроса, чтобы проверить подключение и биллинг. Обратите внимание, что цены идентичны тарифам провайдера OpenAI, поэтому миграция по стоимости нейтральна. Если вы использовали другого провайдера, вам может потребоваться настроить контекстное окно модели (400000) и лимит вывода (128000).
Пример запроса с использованием 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": "Решите: 2x + 5 = 15"}], "max_tokens": 200}'. Чтобы включить изображение, используйте массив content: "content": [{"type": "text", "text": "Объясните эту диаграмму"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,..."}}]. Ответ будет стандартным объектом чат-завершения OpenAI. Убедитесь, что общее количество токенов (включая токенизированное изображение) не превышает 400000. Используйте stream: true для потоковой передачи ответов.
GPT-5.1-Codex-Mini и GPT-4o выполняют разные основные задачи. GPT-4o — это универсальная мультимодальная модель, тогда как Codex-Mini специализируется на коде и математике. В тестах AA Math результат 91.7 даёт конкретную точку сравнения; показатели GPT-4o по этому тесту не приведены, но предположительно ниже. Codex-Mini имеет больший контекстный окно (400000 против 128000 у GPT-4o) и более высокий лимит вывода (128000 против 4096 у GPT-4o при типичном использовании). Однако GPT-4o может быть более универсальным для творческих задач. Цены: Codex-Mini по $0,25/$2,00 за 1M токенов дешевле, чем GPT-4o ($5/$15 за 1M токенов), что делает его экономически выгодным выбором для задач по математике и кодированию, где его сильные стороны применимы.
Выбирайте GPT-5.1-Codex-Mini, когда ваши основные потребности — генерация кода, математические рассуждения или задачи, требующие очень большого контекста (до 400000 токенов) и высокой производительности вывода (до 128000 токенов). Он также является хорошим выбором для приложений, чувствительных к стоимости, которые все еще требуют высокой производительности в математике и кодировании, учитывая его более низкую цену по сравнению с полноразмерными моделями. Если ваша задача — чисто творческое письмо или описание визуального искусства, универсальная модель, такая как GPT-4o, может быть более подходящей. Если вам нужна еще более низкая стоимость для простых задач, рассмотрите меньшие модели, такие как GPT-4o mini. OrcaRouter предоставляет вам доступ ко многим моделям; оценивайте релевантность бенчмарков и цены для вашей конкретной нагрузки.
OrcaRouter предоставляет доступ к GPT-5.1-Codex-Mini по тем же ценам провайдера ($0.25/$2.00 за 1M токенов) с нулевой наценкой. Нет выгоды в стоимости при использовании OpenAI напрямую по сравнению с OrcaRouter, если оба берут одинаковую цену. Однако OrcaRouter может предложить упрощенный биллинг, консолидированное использование для нескольких провайдеров или дополнительные функции, такие как аналитика использования. API полностью совместим с интерфейсом OpenAI, поэтому миграция тривиальна. Если у вас уже есть аккаунт OrcaRouter, вы можете использовать эту модель без создания отдельного аккаунта OpenAI. OrcaRouter выступает в роли прокси; обработка данных аналогична прямому использованию OpenAI (запросы отправляются в OpenAI). Выбирайте OrcaRouter, если вы предпочитаете единый API-шлюз для нескольких провайдеров моделей.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой 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| Ввод / 1M токенов | $0.250 |
|---|---|
| Вывод / 1M токенов | $2.00 |
| Чтение кэша / 1M | $0.025 |
| Валюта | USD |
Оценка по прайс-листу
Только оценка — фактическое число токенов зависит от токенизатора провайдера.
Сравните ежемесячные расходы на модели в калькуляторе стоимости LLM
О чём говорят разработчики на этой неделе
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-codex-miniОткрыть @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