GPT-5.1-Codex-Mini är en mindre och snabbare version av GPT-5.1-Codex
GPT-5.1-Codex-Mini är en modell från OpenAI som kan nås via OrcaRouter. Den är en del av GPT-5.1 Codex-serien, utformad för kodcentrerade uppgifter och resonemangsuppgifter. Beteckningen 'Mini'…
GPT-5.1-Codex-Mini stöder både bild- och textinmatning. Det innebär att du kan tillhandahålla bilder (som diagram, skärmdumpar eller handritade anteckningar) tillsammans med textprompter, och modellen tolkar båda modaliteterna. Kontextfönstret på 400 000 tokens inkluderar de tokens som används för att representera bilder; varje bild förbrukar ett variabelt antal tokens beroende på dess storlek och kodning. Även om den exakta tokenkostnaden för bilder inte anges av OrcaRouter, följer den OpenAIs standardpraxis där bilder tokeniseras baserat på upplösning. Modellen kan generera textbaserade utdata på upp till 128 000 tokens. Den multimodala förmågan utökar dess användbarhet bortom ren kod till uppgifter som kräver visuell förståelse, såsom att förklara kodarkitektur från ett diagram.
Baserat på dess Codex-beteckning och benchmarkpoäng på 91.7 på AA Math, utmärker sig GPT-5.1-Codex-Mini inom matematiskt resonemang och kodgenerering. AA Math-benchmarket testar avancerat aritmetiskt och algebraiskt resonemang, så modellen är väl lämpad för att generera bevis, lösa ekvationer och utföra logiska steg. Inom kodning kan den hantera flera språk, felsöka, omstrukturera och förklara kod. Det stora kontextfönstret (400 000 tokens) gör att den kan arbeta med hela kodbaser eller långa dokument, vilket gör den effektiv för uppgifter som att sammanfatta ett helt arkiv, utföra omstrukturering över flera filer eller generera dokumentation från en stor kodbas. Den höga utgångsgränsen (128 000 tokens) möjliggör generering av omfattande lösningar i ett enda svar.
Även om GPT-5.1-Codex-Mini i sig är en kostnadseffektiv version av Codex-linjen, kan det finnas ännu billigare alternativ för enklare uppgifter. Om din arbetsbelastning inte kräver specialiserad kod och matematisk resonemangsförmåga, kan en allmän modell som GPT-4o mini vara tillräcklig till ett lägre pris. Dessutom, om du inte behöver hela 400000-tokens kontext eller 128000-tokens utdata, kan en modell med mindre begränsningar minska kostnaderna. För uppgifter som bara omfattar text (inga bilder) och korta kontexter, kan en mindre, billigare modell vara mer lämplig. OrcaRouter erbjuder tillgång till många modeller; jämför priser och kapaciteter för att välja det mest kostnadseffektiva alternativet för din specifika användning.
GPT-5.1-Codex-Mini är en 'Mini'-variant, så den har sannolikt reducerad kapacitet jämfört med den fullständiga GPT-5.1-Codex. Detta kan yttra sig som mindre nyanserat resonemang i mycket komplexa flerstegsproblem, eller något lägre noggrannhet på specialiserade benchmarks som inte täcks av AA Math. Modellens kunskapsgräns fastställs av OpenAI; även om den inte specificeras, är den en del av GPT-5.1-serien så den speglar relativt aktuell data. Som en kodoptimerad modell kan den prestera sämre på uppgifter som kräver kreativt skrivande eller öppna dialoger jämfört med generella modeller. Dessutom stöds bildinmatning men tokenkostnaden för bilder kan vara betydande; användare bör övervaka användningen för att undvika oväntade kostnader. OrcaRouter tillför ingen ytterligare bearbetning utöver vidarebefordran till OpenAI.
GPT-5.1-Codex-Mini uppnådde en poäng på 91.7 i AA Math-riktmärket. AA Math (Advanced Arithmetic and Algebraic Math) utvärderar en modells förmåga att utföra komplexa aritmetiska operationer, algebraiska manipulationer och flerstegsresonemang. En poäng på 91.7 indikerar att modellen korrekt svarade på 91.7% av testproblemen. Detta är ett starkt resultat, vilket tyder på att modellen är mycket kapabel i matematiska resonemangsuppgifter. Det innebär att för kodningsuppgifter som involverar numerisk beräkning, algoritmisk simulering eller matematisk logik, kan modellen litas på för att producera korrekta resultat. Riktmärket täcker inte alla matematiska domäner (t.ex. geometri, sannolikhet i detalj), men det bekräftar dess styrka inom central algebra och aritmetik.
OrcaRouter publicerar inga latensmätvärden för GPT-5.1-Codex-Mini. Som en mindre variant inom Codex-familjen förväntas den vara snabbare än en fullstor GPT-5.1-Codex-modell, men den faktiska hastigheten beror på förfrågningens komplexitet, antal bearbetade tokens och serverbelastning hos både OrcaRouter och OpenAI. Modellen stöder strömmande svar, vilket kan minska den upplevda latensen för användare. Användare bör testa med sina specifika arbetsbelastningar för att mäta prestanda. Faktorer som bildinmatningsstorlek och utmatningslängd kommer att påverka svarstiden. Eftersom OrcaRouter är en proxy tillför nätverkslatensen en liten överhead. Sammantaget är modellens hastighet troligen lämplig för interaktiv användning men kan variera.
Codex-härstamningen indikerar att GPT-5.1-Codex-Mini är specifikt finjusterad för kodförståelse och generering. Även om inga kodningsbenchmarkpoäng anges, tyder det höga AA Math-poänget på starka resonemangsförmågor som överförs till algoritmisk problemlösning. Modellen kan hantera flera programmeringsspråk, generera syntaktiskt korrekt kod, förklara befintlig kod och föreslå refaktoreringar. Dess 400000-tokens kontextfönster gör att den kan behålla hela kodarkiv, vilket möjliggör uppgifter som tvärmodulär beroendeanalys eller generering av dokumentation för stora klasser. Den 128000-tokens utdatabegränsningen låter den producera långa kodfiler eller omfattande förklaringar i ett svep. Dessa funktioner gör den till en stark kandidat för utvecklingsarbetsflöden som involverar storskalig kodhantering.
Även om GPT-5.1-Codex-Mini presterar bra på AA Math (91.7), är den inte ofelbar. Prestandatester kanske inte täcker alla gränsfall; verkliga prestanda kan variera. Modellen kan kämpa med högt nyanserade eller domänspecifika matematiska koncept som inte ingår i AA Math. Vid kodgenerering kan den ibland producera ineffektiv eller felaktig kod, särskilt för sällsynta eller dåligt dokumenterade bibliotek. Som en 'Mini'-modell kan den sakna djupet i resonemang för mycket komplexa problem som en större modell skulle kunna hantera. Det finns också potential för hallucinationer eller generering av plausibla men felaktiga svar. Användare bör alltid validera kritiska utdata, särskilt i säkerhetskänsliga tillämpningar. OrcaRouter ändrar inte modellbeteendet; dessa begränsningar är inneboende i själva modellen.
OrcaRouter debiterar användning av GPT-5.1-Codex-Mini enligt leverantörens taxa utan påslag. Priset är $0.25 per 1 miljon inmatningstokens och $2.00 per 1 miljon utmatningstokens. Inmatningstokens inkluderar textprompten och eventuella tokeniserade bilder. Utmatningstokens är den text som modellen genererar. Debitering mäts per begäran baserat på totalt antal bearbetade tokens. Det finns inga extra avgifter, prenumerationsavgifter eller minimiåtaganden. Användare betalar endast för de tokens de förbrukar. OrcaRouter kräver troligen ett konto och en API-nyckel; kostnaden dras från användarens saldo. För noggrann kostnadshantering, övervaka tokenanvändning via API-svaret, som vanligtvis innehåller användningsstatistik.
Jämfört med en hypotetisk full GPT-5.1-Codex (om den existerade) är GPT-5.1-Codex-Mini utformad för att vara mer kostnadseffektiv på grund av sin mindre storlek. De kända priserna (0,25/2,00 USD per 1M tokens) är lägre än typiska fullstora modeller från OpenAI, som kan kosta 10–30 USD per miljon utdatatokens. Detta gör Codex-Mini attraktiv för applikationer med hög volym eller de med långa kontexter och stora utdata. Om prestandan för specifika uppgifter är otillräcklig kan dock en större modell motivera den extra kostnaden. Användare bör utvärdera avvägningen: för uppgifter där Mini-modellens 91,7 AA Math-poäng är tillräcklig är dess lägre kostnad fördelaktig. OrcaRouter erbjuder inte cachning eller promptkomprimering som skulle minska tokenanvändningen.
OrcaRouter annonserar inte caching för GPT-5.1-Codex-Mini. Caching nämns inte i de angivna fakta om modellen eller API:et. Generellt sett är caching av prompts och svar inte standard över proxy-API:er på grund av datasekretessöverväganden; varje begäran behandlas vanligtvis oberoende. Om du behöver minskade kostnader för upprepade identiska indata, överväg att implementera caching på klientsidan eller använd batching om det stöds. OrcaRouter's prissättning är strikt betala-per-token utan rabatter för upprepat sammanhang. Observera att tokenanvändning för bilder beräknas per begäran och inte kan reduceras via caching. För kostnadsoptimering, minimera överflödig tokenförbrukning genom att formulera precisa prompts.
Inga dolda avgifter är kopplade till åtkomst av GPT-5.1-Codex-Mini via OrcaRouter. Priserna är transparenta: $0,25 per 1M inmatningstokens och $2,00 per 1M utmatningstokens, med noll påslag jämfört med leverantörens taxa. Det finns inga installationsavgifter, månatliga minimum eller avgifter för misslyckade förfrågningar (även om du betalar för tokens som används i förfrågan/svaret). OrcaRouter kan ha ett API-nyckelsystem men tar inte ut extra slutpunktsavgifter. Kontrollera alltid OrcaRouters officiella dokumentation för eventuella uppdateringar av deras prispolicy. Som med alla API:er kan nätverksfel eller timeout leda till partiell tokenförbrukning; om en förfrågan avbryts debiteras du endast för tokens som bearbetats fram till avbrottet, enligt OpenAIs bedömning.
För att anropa GPT-5.1-Codex-Mini via OrcaRouter, använd den OpenAI-kompatibla API:et med bas-URL https://api.orcarouter.ai/v1. Ange modellparametern till "openai/gpt-5.1-codex-mini". Du behöver en OrcaRouter API-nyckel för autentisering, som vanligtvis skickas i Authorization-headern som Bearer. API:et stöder samma endpoints/completions som standard OpenAI API, såsom /chat/completions för chattbaserade interaktioner. Eftersom det är OpenAI-kompatibelt kan befintlig kod som använder OpenAI:s Python- eller JavaScript-SDK anpassas genom att ändra bas-URL och API-nyckel. OrcaRouter hanterar routning till OpenAI och returnerar resultat i samma format. Se till att din klient respekterar token-gränserna (400000 input, 128000 output).
OrcaRouter API för GPT-5.1-Codex-Mini stöder standard OpenAI-parametrar, inklusive model (inställd på "openai/gpt-5.1-codex-mini"), messages (array av meddelandeobjekt för chatt), max_tokens (upp till 128000), temperature, top_p, n, stop, stream och andra. Modellens funktionsanrops- och verktygsanvändningsförmåga stöds enligt OpenAI. Bildinmatning kan inkluderas i meddelandeinnehållet med hjälp av multimodalt format (t.ex. content med type: "image_url"). Standardvärden och beteenden för parametrar följer OpenAIs specifikationer. Observera att modellens kontextfönster är totalt 400000 tokens, så summan av alla tokens i meddelanden (inklusive bilder) får inte överskrida denna gräns. OrcaRouter exponerar inga ytterligare anpassade parametrar utöver vad OpenAI erbjuder.
Att migrera till OrcaRouter för GPT-5.1-Codex-Mini är enkelt om du har befintlig kod som använder ett OpenAI-kompatibelt API. Ersätt bas-URL:en med https://api.orcarouter.ai/v1 och uppdatera din API-nyckel till en OrcaRouter-nyckel. Ändra modellparametern till "openai/gpt-5.1-codex-mini". Om du använde ett annat modell-ID, justera därefter. OrcaRouter kräver ingen speciell SDK; alla HTTP-klienter som fungerar med OpenAIs API kommer att fungera. Testa med en liten förfrågan för att verifiera anslutning och fakturering. Observera att prissättningen är identisk med OpenAIs leverantörspris, så kostnadsmigreringen är neutral. Om du använde en annan leverantör kan du behöva justera för modellens kontextfönster (400000) och utdatagräns (128000).
Ett exempel på förfrågan med 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}'. Inkludera bild genom att använda innehållsarray: "content": [{"type": "text", "text": "Explain this diagram"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,..."}}]. Svaret kommer att vara ett standard OpenAI chat completion-objekt. Säkerställ att totalt tokenantal (inklusive tokeniserad bild) håller sig under 400000. Använd stream: true för strömmande svar.
GPT-5.1-Codex-Mini och GPT-4o tjänar olika primära syften. GPT-4o är en allmän multimodal modell, medan Codex-Mini är specialiserad för kod och matematik. I riktmärken ger AA Math-poäng på 91.7 en specifik jämförelsepunkt; GPT-4o:s prestanda på det riktmärket anges inte men är förmodligen lägre. Codex-Mini har ett större kontextfönster (400000 jämfört med GPT-4o:s 128000) och högre utmatningsgräns (128000 jämfört med 4096 för GPT-4o vid typisk användning). Dock kan GPT-4o vara mer mångsidig för kreativa uppgifter. Priser: Codex-Mini till $0.25/$2.00 per 1M tokens är billigare än GPT-4o ($5/$15 per 1M tokens), vilket gör det till ett kostnadseffektivt val för matematik- och kodningsuppgifter där dess styrkor stämmer överens.
Välj GPT-5.1-Codex-Mini när dina primära behov är kodgenerering, matematiskt resonemang eller uppgifter som kräver en mycket stor kontext (upp till 400000 tokens) och hög utmatning (upp till 128000 tokens). Det är också ett bra val för kostnadskänsliga applikationer som fortfarande kräver stark matematisk och kodningsprestanda, givet dess lägre pris i jämförelse med fullstora modeller. Om din uppgift är rent kreativt skrivande eller bildbeskrivning, kan en allmän modell som GPT-4o vara mer lämplig. Om du behöver ännu lägre kostnad för enkla uppgifter, överväg mindre modeller som GPT-4o mini. OrcaRouter ger dig tillgång till många modeller; utvärdera riktmärkets relevans och prissättning för din specifika arbetsbelastning.
OrcaRouter ger tillgång till GPT-5.1-Codex-Mini till samma leverantörspris ($0,25/$2,00 per 1M tokens) med noll påslag. Det finns ingen kostnadsfördel med att använda OpenAI direkt jämfört med OrcaRouter om båda tar samma pris. Däremot kan OrcaRouter erbjuda förenklad fakturering, samlad användning för flera leverantörer eller ytterligare funktioner som användningsanalys. API:t är helt kompatibelt med OpenAIs gränssnitt, så migreringen är enkel. Om du redan har ett OrcaRouter-konto kan du använda denna modell utan att skapa ett separat OpenAI-konto. OrcaRouter fungerar som en proxy; datahanteringen liknar att använda OpenAI direkt (prompts skickas till OpenAI). Välj OrcaRouter om du föredrar en enhetlig API-gateway över flera modellleverantörer.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
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| Inmatning / 1M token | $0.250 |
|---|---|
| Utdata / 1M tokens | $2.00 |
| Cacheläsning / 1M | $0.025 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
Jämför månadskostnader mellan modeller i LLM-kostnadskalkylatorn
Vad utvecklare säger den här veckan
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-codex-miniÖppna @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