GPT-5.1-Codex là một phiên bản chuyên biệt của GPT-5.1 được tối ưu hóa cho các quy trình kỹ thuật phần mềm và lập trình. Nó được thiết kế cho cả các phiên phát triển tương tác và thực thi độc lập dài hạn các nhiệm vụ kỹ thuật phức tạp.
OpenAI GPT-5.1-Codex là mô hình ngôn ngữ lớn do OpenAI cung cấp, được tối ưu hóa cho sinh mã, suy luận toán học và giải quyết vấn đề dựa trên văn bản. Mô hình chấp nhận cả đầu vào văn bản và hình…
GPT-5.1-Codex vượt trội trong việc tạo mã, suy luận toán học và xử lý tài liệu dài. Điểm số 95.7 trên chuẩn AA Math cho thấy hiệu năng mạnh mẽ trên các bài toán số học và đại số nâng cao. Mô hình có thể tạo mã phức tạp bằng nhiều ngôn ngữ lập trình, gỡ lỗi mã hiện có, giải thích thuật toán và dịch giữa các ngôn ngữ. Nó đặc biệt hiệu quả với các tác vụ yêu cầu hiểu ngữ cảnh sâu, chẳng hạn như tái cấu trúc một module lớn hoặc viết kiểm thử đơn vị cho toàn bộ lớp. Cửa sổ ngữ cảnh lớn cho phép nó duy trì trạng thái qua các cuộc hội thoại hoặc tài liệu rất dài. Những điểm mạnh này làm cho nó phù hợp với các quy trình phát triển phần mềm chuyên nghiệp, nghiên cứu học thuật và phân tích dữ liệu, nơi yêu cầu độ chính xác và chiều sâu.
GPT-5.1-Codex có thể xử lý nhiều tác vụ mã nguồn khác nhau: viết các hàm, lớp hoặc toàn bộ ứng dụng mới; tối ưu hóa mã nguồn hiện có về hiệu suất hoặc khả năng đọc; tạo tài liệu và chú thích nội dòng; chuyển đổi mã nguồn giữa các ngôn ngữ lập trình; và tạo bộ kiểm thử. Giới hạn đầu ra lớn của nó (128K token) cho phép tạo các tệp rất dài chỉ trong một lần gọi, chẳng hạn như một dịch vụ backend hoàn chỉnh hoặc một tập lệnh mô phỏng khoa học. Mô hình cũng hỗ trợ đầu vào đa phương thức, do đó nó có thể phân tích hình ảnh của các đoạn mã (ví dụ: ảnh chụp màn hình) hoặc sơ đồ kiến trúc. Bởi vì nó là một biến thể mã chuyên dụng, nó có xu hướng tạo ra mã chính xác về mặt cú pháp và thành ngữ hơn so với các mô hình đa năng, mặc dù kết quả phụ thuộc vào độ rõ ràng và độ phức tạp của lời nhắc.
GPT-5.1-Codex là mô hình cao cấp với chi phí cao trên mỗi token. Đối với các tác vụ đơn giản như hoàn thành văn bản ngắn, trả lời câu hỏi cơ bản hoặc tạo vài dòng mã, một mô hình rẻ hơn (ví dụ: GPT-4o mini hoặc Claude Haiku) thường đủ đáp ứng và tiết kiệm chi phí hơn. Tương tự, đối với các tác vụ không yêu cầu cửa sổ ngữ cảnh lớn — chẳng hạn như một hàm đơn lẻ với 500 token — thì dung lượng thừa là không cần thiết. OrcaRouter cung cấp nhiều tùy chọn mô hình với các mức giá khác nhau. Hãy sử dụng GPT-5.1-Codex khi tác vụ thực sự hưởng lợi từ cửa sổ ngữ cảnh lớn, đầu ra cao và khả năng toán học mạnh mẽ của nó. Đối với công việc đơn giản hoặc ít rủi ro, chuyển xuống mô hình ít tốn kém hơn sẽ giảm chi phí mà không làm giảm chất lượng.
Mặc dù GPT-5.1-Codex mạnh về mã nguồn và toán học, quá trình huấn luyện của nó có thể ưu tiên các lĩnh vực đó. Do đó, nó có thể không đạt được hiệu suất của các mô hình viết sáng tạo chuyên biệt khi tạo ra văn học, nội dung tiếp thị hoặc hội thoại. Ngày cắt kiến thức và độ chính xác thực tế của mô hình phụ thuộc vào huấn luyện mô hình nền tảng của OpenAI; nó có thể tạo ra thông tin ảo giác hoặc lỗi thời, đặc biệt là về các chủ đề thay đổi nhanh như sự kiện hiện tại hoặc phiên bản thư viện phần mềm. Ngoài ra, phương thức nhập hình ảnh xử lý hình ảnh để lấy ngữ cảnh nhưng mô hình không thể tạo ra hình ảnh hoặc sơ đồ làm đầu ra. Đối với các tác vụ chuyên ngành ngoài mã và toán – như tư vấn y tế, diễn giải pháp lý hoặc kiểm duyệt nhạy cảm – một mô hình được tinh chỉnh riêng cho lĩnh vực đó sẽ phù hợp hơn.
Điểm chuẩn được cung cấp là 95,7 trên AA Math (được cho là một tập dữ liệu số học hoặc đại số đầy thách thức) cho thấy GPT-5.1-Codex có khả năng toán học rất mạnh. Điều này gợi ý rằng mô hình có thể xử lý các phép tính số học đa bước phức tạp, giải phương trình và suy luận ký hiệu với độ chính xác cao. Các điểm số trong phạm vi này thường nằm trong số tốt nhất đối với các mô hình ngôn ngữ tiên tiến nhất trên các chỉ số tương tự. Đối với người dùng cần tính toán chính xác, tạo chứng minh hoặc tính toán khoa học, mô hình này là một lựa chọn đáng tin cậy. Tuy nhiên, điểm chuẩn không phản ánh hiệu suất trên tất cả các tác vụ thực tế; chúng chỉ phản ánh một tập đánh giá cụ thể. Người dùng nên đánh giá mô hình trên dữ liệu đại diện của riêng mình để xác nhận hiệu quả của nó.
Không có điểm chuẩn bổ sung nào được cung cấp cho GPT-5.1-Codex ngoài kết quả 95.7 AA Math. Tuy nhiên, dựa trên cách đặt tên và định vị của mô hình như một biến thể tập trung vào mã nguồn, có thể kỳ vọng hiệu suất mạnh mẽ trên các tác vụ suy luận được hưởng lợi từ tư duy có cấu trúc và logic — chẳng hạn như sinh mã nguồn, thiết kế thuật toán và giải câu đố. Trên các điểm chuẩn suy luận tổng quát hơn (ví dụ: MMLU, GSM8K, HumanEval), mô hình có khả năng cạnh tranh với các mô hình lớn khác của OpenAI, mặc dù số liệu chính xác không được công bố. Người dùng muốn có bức tranh toàn diện hơn nên thử nghiệm mô hình trên các tác vụ của riêng họ. OrcaRouter cho phép thử nghiệm dễ dàng với API của nó; bạn có thể chạy một vài prompt mẫu để đánh giá chất lượng suy luận của mô hình trong lĩnh vực của bạn.
Không có số liệu cụ thể về độ trễ hoặc thông lượng nào được cung cấp cho GPT-5.1-Codex. Nhìn chung, các mô hình có cửa sổ ngữ cảnh rất lớn (400K token) và giới hạn đầu ra cao (128K token) có thể có độ trễ trên mỗi yêu cầu cao hơn so với các mô hình nhỏ hơn, đặc biệt khi xử lý đầu vào dài hoặc tạo đầu ra dài. Thời gian phản hồi thực tế phụ thuộc vào các yếu tố như kích thước yêu cầu, điều kiện mạng và tải phụ trợ trên cơ sở hạ tầng của OrcaRouter. Đối với các ứng dụng thời gian thực yêu cầu phản hồi dưới giây, mô hình này có thể quá chậm; nên sử dụng theo lô hoặc bất đồng bộ. OrcaRouter hỗ trợ phản hồi phát trực tiếp thông qua tham số stream của chat completions tiêu chuẩn, giúp giảm độ trễ cảm nhận bằng cách hiển thị kết quả từng phần. Người dùng nên benchmark khối lượng công việc điển hình của mình để hiểu rõ hiệu suất.
Mặc dù điểm AA Math cao, nhưng nó thể hiện hiệu suất trên một tập bài toán cụ thể, được xác định rõ ràng. Các tác vụ thực tế thường bao gồm sự mơ hồ, ngữ cảnh không đầy đủ hoặc thuật ngữ chuyên ngành mà các benchmark không nắm bắt được. Ngoài ra, mô hình có thể thể hiện thiên kiến hoặc lỗi trên các trường hợp ngoại lệ — ví dụ, khi xử lý ngữ cảnh rất dài, nó có thể mất tập trung vào nội dung trước đó (hiệu ứng "lost in the middle"). Đầu ra của mô hình luôn cần được con người xem xét khi độ chính xác là quan trọng, đặc biệt trong các lĩnh vực nhạy cảm về an toàn. Hơn nữa, không có benchmark nào phản ánh khả năng cập nhật của mô hình; GPT-5.1-Codex có một ngưỡng kiến thức gắn với dữ liệu huấn luyện của nó, vì vậy nó có thể không biết về các sự kiện hoặc bản phát hành thư viện rất gần đây. Hãy cân nhắc bổ sung bằng phương pháp sinh tăng cường truy xuất nếu tính kịp thời là quan trọng.
Trên OrcaRouter, GPT-5.1-Codex được tính phí theo giá của nhà cung cấp, không có phụ phí. Giá là $1,25 cho mỗi 1 triệu token đầu vào và $10 cho mỗi 1 triệu token đầu ra. Token đầu vào bao gồm lời nhắc, tin nhắn hệ thống và mọi hình ảnh (hình ảnh được token hóa theo chi phí thị giác của mô hình). Token đầu ra là phản hồi của mô hình. Không có phí nền tảng bổ sung. Mức giá minh bạch này giúp dễ dàng ước tính chi phí: ví dụ, một yêu cầu với 10.000 token đầu vào và 2.000 token đầu ra sẽ có chi phí khoảng $0,0125 (đầu vào) + $0,02 (đầu ra) = $0,0325. Việc tính phí dựa trên mức sử dụng token thực tế do API báo cáo. Người dùng có thể theo dõi mức sử dụng qua bảng điều khiển OrcaRouter.
Các token đầu ra đắt gấp tám lần token đầu vào ($10 so với $1,25 cho mỗi triệu). Sự bất đối xứng này có nghĩa là đối với các tác vụ yêu cầu đầu ra rất dài, chi phí bị chi phối bởi quá trình sinh. Ví dụ, tạo ra một đầu ra dài 100K token sẽ tốn $1,00 chỉ riêng cho phần đầu ra — vượt xa chi phí đầu vào điển hình. Ngược lại, các tác vụ có prompt rất dài nhưng phản hồi ngắn — chẳng hạn như phân tích một mã nguồn lớn và đưa ra tóm tắt ngắn — lại tương đối rẻ ở phía đầu ra. Người dùng nên cấu trúc prompt để giảm thiểu độ dài sinh không cần thiết khi có thể. Cửa sổ ngữ cảnh lớn khuyến khích việc đưa vào nhiều ngữ cảnh, nhưng ngữ cảnh đó đi kèm với chi phí. Sử dụng bộ nhớ đệm (nếu được hỗ trợ) hoặc giảm số lượng token có thể giúp quản lý chi phí. Luôn cân bằng kích thước ngữ cảnh và độ dài đầu ra với ngân sách.
Các sự kiện được cung cấp không đề cập đến bất kỳ chương trình lưu trữ đệm hay giảm giá nào cho GPT-5.1-Codex trên OrcaRouter. Thông thường, giá API là trả theo mức sử dụng (pay‑as‑you‑go) dựa trên từng token, không có giảm giá theo khối lượng hay gói mua trước nào được đề cập. OrcaRouter có thể cung cấp các gói dành cho nhà phát triển hoặc thỏa thuận doanh nghiệp, nhưng không được mô tả ở đây. Để giảm thiểu chi phí, hãy cân nhắc các chiến lược sau: giữ ngữ cảnh ngắn gọn nhất có thể, tái sử dụng các phản hồi trước đó khi thích hợp, và xử lý hàng loạt yêu cầu trong quá trình phát triển. Khi sử dụng trong sản xuất, hãy theo dõi mức tiêu thụ token và đặt giới hạn chi tiêu. Nếu bạn cần khối lượng cực lớn, hãy liên hệ bộ phận hỗ trợ của OrcaRouter để hỏi về giá tùy chỉnh tiềm năng — nhưng hiện tại chưa có thông tin nào như vậy được cung cấp.
GPT-5.1-Codex được truy cập thông qua API tương thích với OpenAI của OrcaRouter. Sử dụng base URL https://api.orcarouter.ai/v1 trong thư viện client OpenAI của bạn. Đặt tham số model thành ID chính xác “openai/gpt-5.1-codex”. API hỗ trợ hoàn tất hội thoại (chat completions) với mảng messages tiêu chuẩn, bao gồm các vai trò system, user và assistant. Đối với đầu vào hình ảnh, hãy bao gồm một khối nội dung image_url trong tin nhắn user. Ví dụ về nội dung request: { "model": "openai/gpt-5.1-codex", "messages": [ {"role": "user", "content": "Write a Python function to calculate Fibonacci numbers."} ], "max_tokens": 500, "temperature": 0.2 } Xác thực thông qua một khóa API (có thể từ OrcaRouter hoặc khóa tương thích với OpenAI, tùy thuộc vào thiết lập của bạn). Tham khảo tài liệu của OrcaRouter để biết chi tiết.
Khi sử dụng API của OrcaRouter với GPT-5.1-Codex, bạn có thể thiết lập tất cả các tham số tiêu chuẩn của OpenAI: model (bắt buộc), messages (bắt buộc), max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, chuỗi dừng (stop sequences), stream (boolean), và response_format (ví dụ: json_object). Có thể tồn tại các tham số riêng của OrcaRouter nhưng không được ghi lại ở đây. Tham số max_tokens kiểm soát độ dài tối đa của phản hồi được tạo ra, lên đến giới hạn 128K token của model. Tham số temperature (phạm vi 0–2) kiểm soát tính ngẫu nhiên; giá trị thấp hơn tạo ra đầu ra mang tính quyết định hơn, phù hợp cho việc tạo mã. Tham số stream cho phép truyền trực tuyến các token một phần. Lưu ý rằng cửa sổ ngữ cảnh (context window) 400K token bao gồm cả messages và phản hồi; hãy đảm bảo tổng số token (system + user + assistant) cộng với max_tokens không vượt quá 400K.
Việc chuyển đổi sang GPT-5.1-Codex rất đơn giản vì API của OrcaRouter tương thích với OpenAI. Nếu bạn đã sử dụng thư viện Python của OpenAI (hoặc bất kỳ SDK nào hỗ trợ giao diện OpenAI), chỉ cần thay đổi URL cơ sở thành https://api.orcarouter.ai/v1 và tên model thành "openai/gpt-5.1-codex". Cấu trúc tin nhắn, tham số và phương thức xác thực (API key) hiện tại của bạn hầu như giữ nguyên. Tuy nhiên, lưu ý rằng model có giới hạn ngữ cảnh và đầu ra cụ thể: điều chỉnh max_tokens để tận dụng tối đa dung lượng đầu ra 128K nếu cần, và đảm bảo prompt cùng phản hồi nằm trong tổng số 400K token. Hãy xem xét lại các prompt để phát huy điểm mạnh về mã và toán học của model. Thử nghiệm với một phần nhỏ khối lượng công việc trước khi chuyển đổi hoàn toàn.
Xác thực cho API tương thích OpenAI của OrcaRouter sử dụng một khóa API được gửi trong header Authorization dưới dạng "Bearer <your_api_key>". Bạn có thể lấy khóa API từ bảng điều khiển OrcaRouter. Khóa này được sử dụng giống hệt như định dạng khóa của OpenAI. Tất cả các yêu cầu phải bao gồm header này; nếu không, sẽ trả về lỗi 401. OrcaRouter không hỗ trợ các phương thức xác thực khác (ví dụ: OAuth) qua endpoint này. Vì lý do bảo mật, hãy giữ bí mật khóa API của bạn và thay đổi nó định kỳ. Nếu bạn đã sử dụng thư viện Python của OpenAI, bạn có thể đặt tham số api_key hoặc biến môi trường OPENAI_API_KEY. URL cơ sở vẫn là https://api.orcarouter.ai/v1. Không cần thêm trường xác thực nào khác.
GPT-5.1-Codex là một biến thể mã chuyên biệt với cửa sổ ngữ cảnh 400K và đầu ra tối đa 128K, trong khi GPT-4o (một mô hình đa năng) thường có cửa sổ ngữ cảnh nhỏ hơn (ví dụ: 128K) và giới hạn đầu ra thấp hơn. Biến thể Codex có thể được tối ưu hóa cho lập trình và suy luận toán học, còn GPT-4o được xây dựng cho các tác vụ hội thoại rộng và đa phương thức. Điểm chuẩn cho suy luận toán học (95.7 AA Math được cung cấp) không có sẵn trực tiếp cho GPT-4o. Trên OrcaRouter, giá cho GPT-5.1-Codex là $1,25/$10 trên M token (đầu vào/đầu ra), cao hơn mức giá thông thường của GPT-4o. Đối với các khối lượng công việc chuyên sâu về mã yêu cầu ngữ cảnh sâu, GPT-5.1-Codex có thể mang lại độ chính xác vượt trội, nhưng đối với trò chuyện chung, GPT-4o vẫn là lựa chọn tiết kiệm chi phí hơn.
Các mô hình chuyên biệt cho mã nguồn khác bao gồm các phiên bản Codex trước đây của OpenAI, GPT-4o mini và các mô hình chuyên dụng như DeepSeek Coder. GPT-5.1-Codex nổi bật với cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn (400K) và giới hạn đầu ra rất cao (128K). Điểm chuẩn AA Math được cung cấp (95,7) cho thấy khả năng suy luận toán học vượt trội, điều này có thể quan trọng cho tính toán khoa học. Các mô hình Codex trước đây thường có ngữ cảnh nhỏ hơn (ví dụ: 16K) và điểm số thấp hơn. Các mô hình DeepSeek Coder mang lại hiệu suất lập trình cạnh tranh nhưng thường có cửa sổ ngữ cảnh nhỏ hơn (ví dụ: 32K–128K) và giá thấp hơn. Trên OrcaRouter, giá của GPT-5.1-Codex tương đối cao, vì vậy chỉ nên sử dụng khi cần ngữ cảnh lớn và đầu ra cao. Đối với hoàn thành mã thông thường hoặc lập trình phản hồi ngắn, một mô hình chuyên gia mã giá rẻ hơn sẽ tiết kiệm chi phí hơn.
Tương thích OpenAI — giữ nguyên SDK bạn đang dùng
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Đầu vào / 1M tokens | $1.25 |
| Đầu ra / 1M tokens | $10.00 |
| Đọc cache / 1M | $0.125 |
| Tiền tệ | USD |
Ước tính theo giá niêm yết
Chỉ là ước tính — số token thực tế phụ thuộc vào bộ tách token của nhà cung cấp.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-codexMở @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