GPT-5.1-Codex är en specialiserad version av GPT-5.1 som är optimerad för programvaruteknik och kodningsarbetsflöden. Den är utformad för både interaktiva utvecklingssessioner och lång, oberoende exekvering av komplexa ingenjörsuppgifter...
OpenAI GPT-5.1-Codex är en stor språkmodell från OpenAI, optimerad för kodgenerering, matematisk resonemangsförmåga och textbaserad problemlösning. Den accepterar både text- och bildinmatningar,…
GPT-5.1-Codex utmärker sig inom kodgenerering, matematisk resonering och hantering av långa dokument. Dess betyg på 95,7 i AA Math benchmark indikerar stark prestanda inom avancerad aritmetik och algebraiska problem. Modellen kan generera komplex kod på många programmeringsspråk, felsöka befintlig kod, förklara algoritmer och översätta mellan språk. Den är särskilt effektiv för uppgifter som kräver djup kontextuell förståelse, såsom att refaktorera en stor modul eller skriva enhetstester för en hel klass. Det stora kontextfönstret gör att den kan upprätthålla tillstånd över mycket långa konversationer eller dokument. Dessa styrkor gör den lämplig för professionell mjukvaruutveckling, akademisk forskning och dataanalysarbetsflöden där precision och djup krävs.
GPT-5.1-Codex kan hantera en mängd olika koduppgifter: skriva nya funktioner, klasser eller hela applikationer; optimera befintlig kod för prestanda eller läsbarhet; generera dokumentation och inlinekommentarer; konvertera kod mellan programmeringsspråk; samt producera testsviter. Dess stora utdatalimit (128K tokens) möjliggör generering av mycket långa filer i ett enda anrop, såsom en komplett backendtjänst eller ett vetenskapligt simuleringsskript. Modellen stöder även multimodala indata, så den kan tolka bilder av kodavsnitt (t.ex. skärmdumpar) eller arkitekturdiagram. Eftersom det är en dedikerad kodvariant tenderar den att producera mer syntaktiskt korrekt och idiomatisk kod än generella modeller, även om resultaten beror på promptens tydlighet och komplexitet.
GPT-5.1-Codex är en premiummodell med hög kostnad per token. För enkla uppgifter som kort textkomplettering, grundläggande frågebesvarande eller generering av några rader kod, är en billigare modell (t.ex. GPT-4o mini eller Claude Haiku) ofta tillräcklig och mer kostnadseffektiv. På samma sätt är den extra kapaciteten onödig för uppgifter som inte kräver det stora kontextfönstret – till exempel en enskild funktion med 500 tokens. OrcaRouter erbjuder många modellalternativ med varierande prisnivåer. Använd GPT-5.1-Codex när uppgiften verkligen drar nytta av dess stora kontext, höga produktion och matematiska styrka. För enkla eller lågriskarbeten minskar nedgradering till en billigare modell kostnaderna utan att offra kvalitet.
Medan GPT-5.1-Codex är stark inom kod och matematik, prioriterar dess träning sannolikt dessa domäner. Följaktligen kanske den inte matchar prestandan hos specialiserade kreativa skrivmodeller när den genererar skönlitteratur, marknadsföringstexter eller konversationsdialog. Modellens kunskapsavgränsning och faktiska noggrannhet är underställda OpenAIs grundmodellsträning; den kan hallucinera eller ge föråldrad information, särskilt om snabbrörliga ämnen som aktuella händelser eller programvarubiblioteksversioner. Dessutom bearbetar bildinmatningsmodaliteten bilder för kontext, men modellen kan inte generera bilder eller diagram som utdata. För domänspecifika uppgifter utanför kod och matematik – såsom medicinsk rådgivning, juridisk tolkning eller känslig moderering – skulle en modell specifikt finjusterad för den domänen vara mer lämplig.
Det angivna benchmarkpoängen 95,7 på AA Math (förmodligen en utmanande aritmetik- eller algebradataset) visar att GPT-5.1-Codex har mycket starka matematiska förmågor. Detta tyder på att den kan hantera komplex flerstegsaritmetik, ekvationslösning och symbolisk resonemang med hög noggrannhet. Poäng i detta intervall är typiskt bland de bästa för toppmoderna språkmodeller på liknande mätvärden. För användare som behöver precisa beräkningar, bevisgenerering eller vetenskapliga beräkningar är denna modell ett pålitligt val. Benchmarkpoäng är dock inte en indikation på prestanda för alla verkliga uppgifter; de återspeglar en specifik utvärderingsuppsättning. Användare bör utvärdera modellen på sina egna representativa data för att validera dess effektivitet.
Inga ytterligare benchmarkresultat tillhandahålls för GPT-5.1-Codex utöver 95.7 AA Math-resultatet. Baserat på modellens namn och positionering som en kodfokuserad variant är det dock rimligt att förvänta sig starka prestanda på resonemangsuppgifter som gynnas av strukturerat, logiskt tänkande — såsom kodgenerering, algoritmdesign och pussellösning. På mer generella resonemangsriktmärken (t.ex. MMLU, GSM8K, HumanEval) presterar modellen sannolikt konkurrenskraftigt jämfört med andra stora OpenAI-modeller, även om exakta siffror inte är offentliga. Användare som vill ha en mer fullständig bild bör testa modellen på sina egna uppgifter. OrcaRouter gör det enkelt att experimentera med dess API; du kan köra några exempelprompter för att bedöma modellens resonemangskvalitet inom ditt område.
Inga specifika latens- eller genomströmningssiffror har angetts för GPT-5.1-Codex. Generellt sett kan modeller med mycket stora kontextfönster (400K tokens) och höga utmatningsgränser (128K tokens) ha högre latens per begäran jämfört med mindre modeller, särskilt vid bearbetning av långa indata eller generering av långa utdata. Den faktiska svarstiden beror på faktorer som begärens storlek, nätverksförhållanden och backend-belastning på OrcaRouters infrastruktur. För realtidsapplikationer som kräver svar på under en sekund kan denna modell vara för långsam; batch- eller asynkron användning rekommenderas. OrcaRouter stöder strömmande svar via standardparametern chat completions stream, vilket kan hjälpa till att minska upplevd latens genom att visa delresultat. Användare bör benchmarka sin typiska arbetsbelastning för att förstå prestanda.
Även om AA Math-poängen är hög, representerar den prestanda på en specifik, väldefinierad problemuppsättning. Verkliga uppgifter innebär ofta tvetydighet, ofullständig kontext eller domänspecifik jargong som riktmärken inte fångar upp. Dessutom kan modellen uppvisa bias eller fel i kanteffekter – till exempel när den hanterar mycket långa kontexter kan den tappa fokus på tidigare innehåll (”lost in the middle”-effekten). Modellens utdata bör alltid granskas av en människa när korrekthet är avgörande, särskilt inom säkerhetskänsliga domäner. Vidare återspeglar inget riktmärke modellens förmåga att hålla sig aktuell; GPT-5.1-Codex har en kunskapsgräns kopplad till sin träningsdata, så den kanske inte är medveten om mycket senaste händelser eller biblioteksversioner. Överväg att komplettera med retrieval-förstärkt generering om aktualitet är viktigt.
På OrcaRouter debiteras GPT-5.1-Codex till leverantörens taxa utan någon påslag. Priset är $1,25 per 1 miljon inmatningstokens och $10 per 1 miljon utmatningstokens. Inmatningstokens inkluderar prompten, systemmeddelandet och eventuella bilder (bilder tokeniseras enligt modellens synkostnad). Utmatningstokens är modellens svar. Det finns inga extra plattformsavgifter. Denna transparenta prissättning gör det enkelt att uppskatta kostnader: till exempel skulle en förfrågan med 10 000 inmatningstokens och 2 000 utmatningstokens kosta ungefär $0,0125 (inmatning) + $0,02 (utmatning) = $0,0325. Debitering baseras på faktisk tokenanvändning som rapporteras av API:et. Användare kan övervaka användningen via OrcaRouter-instrumentpanelen.
Output-tokens är åtta gånger dyrare än input-tokens ($10 vs $1.25 per miljon). Denna asymmetri innebär att för uppgifter som kräver mycket långa utskrifter domineras kostnaden av genereringen. Till exempel skulle generering av en 100K‑token-utskrift kosta $1.00 enbart för utskriften – vida överstigande typiska input-kostnader. Omvänt är uppgifter med en mycket lång prompt men kort respons – som att analysera en stor kodbas och ge en kort sammanfattning – relativt billiga på utskriftssidan. Användare bör strukturera prompts för att minimera onödig genereringslängd när det är möjligt. Det stora kontextfönstret uppmuntrar till att inkludera riklig kontext, men den kontexten har en kostnad. Att använda cachning (om det stöds) eller minska tokenantal kan hjälpa till att hantera kostnader. Balansera alltid kontextstorlek och utskriftslängd mot budgeten.
De angivna fakta nämner inga cachelagrings- eller rabattprogram för GPT-5.1-Codex på OrcaRouter. API-prissättningen är vanligtvis betala-per-token, utan volymrabatter eller förköpsplaner som nämns. OrcaRouter kan erbjuda utvecklar- eller företagsavtal, men dessa beskrivs inte här. För att minimera kostnaderna, överväg följande strategier: håll sammanhang så korta som behövs, återanvänd tidigare svar när det är lämpligt, och batcha förfrågningar under utveckling. För produktionsanvändning, övervaka tokenförbrukning och sätt utgiftsgränser. Om du har extremt höga volymer, kontakta OrcaRouter support för att fråga om eventuell anpassad prissättning – men sådan information finns för närvarande inte.
GPT-5.1-Codex nås via OrcaRouters OpenAI‑kompatibla API. Använd bas‑URL:en https://api.orcarouter.ai/v1 i ditt OpenAI‑klientbibliotek. Ställ in modellparametern till det exakta ID:t "openai/gpt‑5.1‑codex". API:et stöder chattkompletteringar med standardmeddelandematrisen, inklusive system‑, användar‑ och assistentroller. För bildinmatningar, inkludera ett image_url‑innehållsblock i användarmeddelandet. Exempel på förfrågningskropp: { "model": "openai/gpt-5.1-codex", "messages": [ {"role": "user", "content": "Write a Python function to calculate Fibonacci numbers."} ], "max_tokens": 500, "temperature": 0.2 } Autentisering sker via en API‑nyckel (antingen från OrcaRouter eller en OpenAI‑kompatibel nyckel, beroende på din inställning). Se OrcaRouters dokumentation för detaljer.
När du använder OrcaRouter's API med GPT-5.1-Codex kan du ställa in alla standard OpenAI-parametrar: model (obligatorisk), messages (obligatorisk), max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop-sekvenser, stream (boolesk) och response_format (t.ex. json_object). Ytterligare OrcaRouter-specifika parametrar kan finnas men dokumenteras inte här. Parametern max_tokens styr den maximala längden på det genererade svaret, upp till modellens 128K token-gräns. Parametern temperature (intervall 0–2) styr slumpmässigheten; lägre värden ger mer deterministiska utdata, lämpliga för kodgenerering. Parametern stream möjliggör strömning av partiella tokens. Observera att kontextfönstret på 400K tokens inkluderar både meddelandena och svaret; se till att det totala antalet tokens (system + användare + assistent) plus max_tokens inte överstiger 400K.
Att migrera till GPT-5.1-Codex är enkelt eftersom OrcaRouters API är OpenAI‑kompatibelt. Om du redan använder OpenAI Python-biblioteket (eller någon SDK som stöder OpenAI-gränssnittet) ändrar du bara bas-URL:en till https://api.orcarouter.ai/v1 och modellnamnet till “openai/gpt-5.1-codex”. Dina befintliga meddelandestrukturer, parametrar och autentiseringsmetod (API-nyckel) förblir i stort sett desamma. Observera dock att modellen har specifika gränser för kontext och utdata: justera max_tokens för att utnyttja den 128K stora utdatakapaciteten om det behövs, och se till att din prompt plus svar ryms inom totalt 400K tokens. Granska dina prompter för att dra nytta av modellens styrkor inom kod och matematik. Testa med en delmängd av din arbetsbelastning innan full migrering.
Autentisering för OrcaRouters OpenAI‑kompatibla API använder en API-nyckel som skickas i Authorization-huvudet som "Bearer <your_api_key>". Du kan få en API-nyckel från OrcaRouters instrumentpanel. Nyckeln används identiskt med OpenAIs nyckelformat. Alla förfrågningar måste inkludera detta huvud; annars returneras ett 401-fel. OrcaRouter stöder inga andra autentiseringsmetoder (t.ex. OAuth) via denna slutpunkt. För säkerhet, håll din API-nyckel hemlig och rotera den regelbundet. Om du redan använder OpenAI Python-biblioteket kan du ställa in api_key-parametern eller miljövariabeln OPENAI_API_KEY. Bas-URL:en förblir https://api.orcarouter.ai/v1. Inga ytterligare autentiseringsfält krävs.
GPT-5.1-Codex är en specialiserad kodvariant med ett 400K kontextfönster och 128K maxutdata, medan GPT-4o (en allmän modell) vanligtvis har ett mindre kontextfönster (t.ex. 128K) och lägre utdatabegränsningar. Codex-varianten är sannolikt optimerad för programmering och matematiskt resonemang, medan GPT-4o är byggd för breda samtals- och multimodala uppgifter. Prestandavärden för matematiskt resonemang (de angivna 95.7 AA Math) är inte direkt tillgängliga för GPT-4o. Hos OrcaRouter är prissättningen för GPT-5.1-Codex $1.25/$10 per M tokens (inmatning/utmatning), vilket är högre än GPT-4os typiska priser. För kodintensiva arbetsbelastningar som kräver djup kontext kan GPT-5.1-Codex leverera överlägsen noggrannhet, men för allmän chatt är GPT-4o fortfarande ett mer kostnadseffektivt val.
Andra kodspecifika modeller inkluderar OpenAI:s tidigare Codex-versioner, GPT-4o mini och specialiserade modeller som DeepSeek Coder. GPT-5.1-Codex utmärker sig med ett större kontextfönster (400K) och en mycket hög utdatagräns (128K). Det angivna AA Math-riktmärket (95,7) indikerar överlägsen matematisk resonemangsförmåga, vilket kan vara viktigt för vetenskaplig beräkning. Tidigare Codex-modeller hade vanligtvis mindre kontexter (t.ex. 16K) och lägre poäng. DeepSeek Coder-modeller erbjuder konkurrenskraftig kodningsprestanda men har ofta mindre kontextfönster (t.ex. 32K–128K) och lägre prissättning. På OrcaRouter är GPT-5.1-Codex prissättning relativt hög, så den används bäst när den stora kontexten och höga utdatan är nödvändiga. För typisk kodkomplettering eller kortsvarskodning är en billigare kodspecialist mer ekonomisk.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Inmatning / 1M token | $1.25 |
| Utdata / 1M tokens | $10.00 |
| Cacheläsning / 1M | $0.125 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-codexÖppna @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