GPT-5.1-Codex-Mini là phiên bản nhỏ hơn và nhanh hơn của GPT-5.1-Codex
GPT-5.1-Codex-Mini là một mô hình của OpenAI có thể được truy cập thông qua OrcaRouter. Mô hình này thuộc dòng GPT-5.1 Codex, được thiết kế cho các tác vụ tập trung vào mã nguồn và suy luận. Ký hiệu…
GPT-5.1-Codex-Mini hỗ trợ cả đầu vào hình ảnh và văn bản. Điều này có nghĩa là bạn có thể cung cấp hình ảnh (như sơ đồ, ảnh chụp màn hình hoặc ghi chú vẽ tay) kèm theo lời nhắc văn bản, và mô hình sẽ diễn giải cả hai phương thức. Cửa sổ ngữ cảnh 400000 token bao gồm các token được sử dụng để biểu diễn hình ảnh; mỗi hình ảnh tiêu thụ một số lượng token thay đổi tùy thuộc vào kích thước và mã hóa của nó. Mặc dù chi phí token chính xác cho hình ảnh không được OrcaRouter cung cấp, nhưng nó tuân theo thông lệ tiêu chuẩn của OpenAI, nơi hình ảnh được token hóa dựa trên độ phân giải. Mô hình có thể tạo đầu ra chỉ văn bản lên tới 128000 token. Khả năng đa phương thức mở rộng tính hữu dụng của nó vượt ra ngoài mã thuần túy sang các tác vụ yêu cầu hiểu biết trực quan, chẳng hạn như giải thích kiến trúc mã nguồn từ sơ đồ.
Dựa trên định danh Codex và điểm chuẩn 91.7 trên AA Math, GPT-5.1-Codex-Mini vượt trội trong suy luận toán học và sinh mã. Chuẩn AA Math kiểm tra khả năng số học và suy luận đại số nâng cao, do đó mô hình phù hợp để sinh chứng minh, giải phương trình và thực hiện các bước logic. Trong lập trình, nó có thể xử lý nhiều ngôn ngữ, gỡ lỗi, tái cấu trúc và giải thích mã. Cửa sổ ngữ cảnh lớn (400000 token) cho phép nó làm việc với toàn bộ cơ sở mã hoặc tài liệu dài, giúp thực hiện hiệu quả các tác vụ như tóm tắt toàn bộ kho lưu trữ, tái cấu trúc giữa các tệp hoặc sinh tài liệu từ một cơ sở mã lớn. Giới hạn đầu ra cao (128000 token) cho phép sinh các giải pháp toàn diện trong một phản hồi duy nhất.
While GPT-5.1-Codex-Mini tự nó đã là một phiên bản tiết kiệm chi phí của dòng Codex, vẫn có thể có những lựa chọn thay thế rẻ hơn cho các tác vụ đơn giản hơn. Nếu khối lượng công việc của bạn không yêu cầu khả năng suy luận chuyên biệt về mã và toán học, một mô hình đa năng như GPT-4o mini có thể đáp ứng với mức giá thấp hơn. Ngoài ra, nếu bạn không cần ngữ cảnh đầy đủ 400000-token hoặc đầu ra 128000-token, một mô hình có giới hạn nhỏ hơn có thể giảm chi phí. Đối với các tác vụ chỉ liên quan đến văn bản (không có hình ảnh) và ngữ cảnh ngắn, một mô hình nhỏ hơn, rẻ hơn có thể phù hợp hơn. OrcaRouter cung cấp quyền truy cập vào nhiều mô hình; hãy so sánh giá cả và khả năng để chọn tùy chọn tiết kiệm chi phí nhất cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn.
GPT-5.1-Codex-Mini là biến thể 'Mini', do đó có khả năng giảm dung lượng so với GPT-5.1-Codex đầy đủ. Điều này có thể biểu hiện ở khả năng suy luận kém tinh tế hơn trong các bài toán đa bước rất phức tạp, hoặc độ chính xác hơi thấp hơn trên các điểm chuẩn chuyên biệt không được AA Math bao phủ. Thời điểm cắt kiến thức của mô hình do OpenAI xác định; mặc dù không được chỉ định cụ thể, nhưng nó thuộc dòng GPT-5.1 nên phản ánh dữ liệu tương đối gần đây. Là mô hình được tối ưu hóa cho mã, nó có thể không hoạt động tốt trong các tác vụ yêu cầu viết sáng tạo hoặc đối thoại mở so với các mô hình đa năng. Ngoài ra, đầu vào hình ảnh được hỗ trợ nhưng chi phí token cho hình ảnh có thể đáng kể; người dùng nên theo dõi mức sử dụng để tránh chi phí bất ngờ. OrcaRouter không cung cấp xử lý bổ sung nào ngoài việc chuyển tiếp đến OpenAI.
GPT-5.1-Codex-Mini đạt điểm 91,7 trên chuẩn đánh giá AA Math. AA Math (Toán học Nâng cao Số học và Đại số) đánh giá khả năng của mô hình trong việc thực hiện các phép tính số học phức tạp, các thao tác đại số và suy luận đa bước. Điểm 91,7 cho thấy mô hình đã trả lời đúng 91,7% các bài kiểm tra. Đây là một kết quả mạnh mẽ, gợi ý rằng mô hình có năng lực cao trong các nhiệm vụ suy luận toán học. Điều này có nghĩa là đối với các tác vụ lập trình liên quan đến tính toán số, mô phỏng thuật toán hoặc logic toán học, mô hình có thể được tin cậy để đưa ra kết quả chính xác. Chuẩn đánh giá này không bao gồm tất cả các lĩnh vực toán học (ví dụ: hình học, xác suất chi tiết), nhưng nó xác nhận sức mạnh của mô hình trong đại số và số học cốt lõi.
OrcaRouter không công bố số liệu đo độ trễ cho GPT-5.1-Codex-Mini. Là một biến thể nhỏ hơn trong dòng Codex, mô hình này được kỳ vọng sẽ nhanh hơn mô hình GPT-5.1-Codex kích thước đầy đủ, nhưng tốc độ thực tế phụ thuộc vào độ phức tạp của yêu cầu, số lượng token được xử lý và tải máy chủ tại cả OrcaRouter và OpenAI. Mô hình hỗ trợ phản hồi dạng stream, giúp giảm độ trễ cảm nhận cho người dùng. Người dùng nên thử nghiệm với khối lượng công việc cụ thể của mình để đánh giá hiệu năng. Các yếu tố như kích thước ảnh đầu vào và độ dài đầu ra sẽ ảnh hưởng đến thời gian phản hồi. Vì OrcaRouter là một proxy, độ trễ mạng sẽ tạo ra một khoản overhead nhỏ. Nhìn chung, tốc độ của mô hình có thể phù hợp cho sử dụng tương tác, nhưng có thể thay đổi.
Dòng Codex chỉ ra rằng GPT-5.1-Codex-Mini được tinh chỉnh đặc biệt cho việc hiểu và sinh mã nguồn. Mặc dù không có điểm số chuẩn đánh giá mã nguồn nào được cung cấp, điểm AA Math cao gợi ý khả năng suy luận mạnh mẽ, có thể chuyển giao sang giải quyết vấn đề thuật toán. Mô hình có thể xử lý nhiều ngôn ngữ lập trình, sinh mã đúng cú pháp, giải thích mã hiện có và đề xuất tái cấu trúc. Cửa sổ ngữ cảnh 400.000 token cho phép mô hình lưu giữ toàn bộ kho mã, hỗ trợ các tác vụ như phân tích phụ thuộc giữa các module hoặc tạo tài liệu cho các lớp lớn. Giới hạn đầu ra 128.000 token cho phép mô hình tạo các tệp mã dài hoặc giải thích toàn diện trong một lần. Các tính năng này khiến nó trở thành ứng cử viên mạnh mẽ cho các quy trình phát triển liên quan đến quản lý mã quy mô lớn.
Mặc dù GPT-5.1-Codex-Mini hoạt động tốt trên AA Math (91.7), nhưng nó không phải là không thể sai. Các điểm chuẩn có thể không bao gồm tất cả các trường hợp ngoại lệ; hiệu suất thực tế có thể khác nhau. Mô hình có thể gặp khó khăn với các khái niệm toán học mang tính sắc thái cao hoặc đặc thù lĩnh vực không có trong AA Math. Trong việc tạo mã, đôi khi nó có thể tạo ra mã không hiệu quả hoặc không chính xác, đặc biệt là đối với các thư viện hiếm hoặc được tài liệu hóa kém. Là một mô hình 'Mini', nó có thể thiếu chiều sâu lý luận cho các vấn đề rất phức tạp mà một mô hình lớn hơn có thể xử lý. Cũng có khả năng xảy ra ảo giác hoặc tạo ra các câu trả lời có vẻ hợp lý nhưng không chính xác. Người dùng luôn nên xác thực các đầu ra quan trọng, đặc biệt là trong các ứng dụng nhạy cảm về an toàn. OrcaRouter không sửa đổi hành vi của mô hình; những hạn chế này là vốn có của chính mô hình.
OrcaRouter tính phí sử dụng GPT-5.1-Codex-Mini theo giá của nhà cung cấp, không tăng thêm phí. Giá là $0.25 cho mỗi 1 triệu token đầu vào và $2.00 cho mỗi 1 triệu token đầu ra. Token đầu vào bao gồm văn bản prompt và bất kỳ hình ảnh đã được token hóa. Token đầu ra là văn bản được tạo ra bởi mô hình. Việc tính phí được đo theo mỗi yêu cầu dựa trên tổng số token đã xử lý. Không có phí phụ, phí đăng ký hoặc cam kết tối thiểu. Người dùng chỉ trả tiền cho các token họ tiêu thụ. OrcaRouter có thể yêu cầu một tài khoản và khóa API; chi phí được khấu trừ từ số dư của người dùng. Để quản lý chi phí chính xác, hãy theo dõi việc sử dụng token qua phản hồi API, thường bao gồm các thống kê sử dụng.
So với một phiên bản đầy đủ giả định của GPT-5.1-Codex (nếu tồn tại), GPT-5.1-Codex-Mini được thiết kế để tiết kiệm chi phí hơn nhờ kích thước nhỏ hơn. Mức giá đã biết ($0,25/$2,00 trên 1 triệu token) thấp hơn so với các mô hình kích thước đầy đủ thông thường của OpenAI, vốn có thể tốn từ $10 đến $30 cho mỗi triệu token đầu ra. Điều này khiến Codex-Mini trở nên hấp dẫn đối với các ứng dụng khối lượng lớn hoặc những ứng dụng có ngữ cảnh dài và đầu ra lớn. Tuy nhiên, nếu hiệu suất cho các tác vụ cụ thể không đủ, một mô hình lớn hơn có thể xứng đáng với chi phí bổ sung. Người dùng nên cân nhắc sự đánh đổi: đối với các tác vụ mà điểm AA Math 91,7 của mô hình Mini là đủ, chi phí thấp hơn của nó là một lợi thế. OrcaRouter không cung cấp bộ nhớ đệm hay nén lời nhắc để giảm mức sử dụng token.
OrcaRouter không quảng cáo tính năng lưu cache cho GPT-5.1-Codex-Mini. Tính năng lưu cache không được đề cập trong các thông tin được cung cấp về mô hình hoặc API. Nhìn chung, việc lưu cache các prompt và phản hồi không phải là tiêu chuẩn trên các API proxy do các cân nhắc về quyền riêng tư dữ liệu; mỗi yêu cầu thường được xử lý độc lập. Nếu bạn cần giảm chi phí cho các đầu vào giống hệt nhau lặp đi lặp lại, hãy cân nhắc triển khai lưu cache phía máy khách hoặc sử dụng gói (batching) nếu được hỗ trợ. Giá của OrcaRouter là hoàn toàn trả theo token, không có giảm giá cho ngữ cảnh lặp lại. Lưu ý rằng việc sử dụng token cho hình ảnh được tính toán theo từng yêu cầu và không thể giảm thông qua lưu cache. Để tối ưu hóa chi phí, hãy giảm thiểu việc tiêu thụ token dư thừa bằng cách tạo các prompt chính xác.
Không có phí ẩn nào liên quan đến việc truy cập GPT-5.1-Codex-Mini thông qua OrcaRouter. Giá cả minh bạch: $0.25 cho mỗi 1 triệu token đầu vào và $2.00 cho mỗi 1 triệu token đầu ra, không có phụ phí so với giá nhà cung cấp. Không có phí thiết lập, phí tối thiểu hàng tháng hay phí cho các yêu cầu thất bại (mặc dù bạn phải trả cho token đã sử dụng trong yêu cầu/phản hồi). OrcaRouter có thể có hệ thống khóa API nhưng không áp đặt thêm phí điểm cuối. Luôn kiểm tra tài liệu chính thức của OrcaRouter để biết mọi cập nhật về chính sách giá của họ. Giống như bất kỳ API nào, lỗi mạng hoặc hết thời gian chờ có thể dẫn đến tiêu thụ token một phần; nếu một yêu cầu bị gián đoạn, bạn chỉ bị tính phí cho các token đã được xử lý cho đến thời điểm gián đoạn, theo quyết định của OpenAI.
Để gọi GPT-5.1-Codex-Mini qua OrcaRouter, hãy sử dụng API tương thích OpenAI tại base URL https://api.orcarouter.ai/v1. Đặt tham số model là "openai/gpt-5.1-codex-mini". Bạn sẽ cần một khóa API OrcaRouter để xác thực, thường được truyền trong header Authorization dưới dạng Bearer. API hỗ trợ các endpoints/completions giống như API OpenAI tiêu chuẩn, chẳng hạn như /chat/completions dành cho tương tác kiểu chat. Vì nó tương thích với OpenAI, mã nguồn hiện có sử dụng SDK Python hoặc JavaScript của OpenAI có thể được điều chỉnh bằng cách thay đổi base URL và khóa API. OrcaRouter xử lý việc định tuyến đến OpenAI và trả về kết quả theo cùng định dạng. Đảm bảo client của bạn tôn trọng các giới hạn token (400000 đầu vào, 128000 đầu ra).
API OrcaRouter cho GPT-5.1-Codex-Mini hỗ trợ các tham số tiêu chuẩn của OpenAI, bao gồm model (đặt thành "openai/gpt-5.1-codex-mini"), messages (mảng các đối tượng tin nhắn cho chat), max_tokens (tối đa 128000), temperature, top_p, n, stop, stream, và các tham số khác. Khả năng gọi hàm (function calling) và sử dụng công cụ (tool use) của mô hình được hỗ trợ như OpenAI cung cấp. Đầu vào hình ảnh có thể được đưa vào nội dung tin nhắn sử dụng định dạng đa phương thức (ví dụ: content với type: "image_url"). Các giá trị mặc định và hành vi của tham số tuân theo đặc tả của OpenAI. Lưu ý rằng cửa sổ ngữ cảnh của mô hình là tổng cộng 400000 token, do đó tổng số token trong tất cả tin nhắn (bao gồm cả hình ảnh) không được vượt quá giới hạn này. OrcaRouter không công bố bất kỳ tham số tùy chỉnh bổ sung nào ngoài những tham số mà OpenAI cung cấp.
Việc chuyển sang OrcaRouter cho GPT-5.1-Codex-Mini rất đơn giản nếu bạn đã có mã nguồn sử dụng API tương thích với OpenAI. Thay thế URL cơ sở bằng https://api.orcarouter.ai/v1 và cập nhật khóa API của bạn thành khóa OrcaRouter. Thay đổi tham số model thành "openai/gpt-5.1-codex-mini". Nếu bạn đang sử dụng một ID model khác, hãy điều chỉnh cho phù hợp. OrcaRouter không yêu cầu SDK đặc biệt; bất kỳ HTTP client nào hoạt động với API của OpenAI đều có thể sử dụng. Hãy kiểm tra bằng một yêu cầu nhỏ để xác minh kết nối và thanh toán. Lưu ý rằng giá cả giống hệt với tỷ lệ nhà cung cấp của OpenAI, do đó chi phí di chuyển là trung tính. Nếu bạn đang sử dụng nhà cung cấp khác, bạn có thể cần điều chỉnh cho cửa sổ ngữ cảnh (400000) và giới hạn đầu ra (128000) của model.
Một ví dụ về yêu cầu sử dụng 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}'. Bao gồm hình ảnh bằng cách sử dụng mảng content: "content": [{"type": "text", "text": "Explain this diagram"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,..."}}]. Phản hồi sẽ là một đối tượng chat completion tiêu chuẩn của OpenAI. Đảm bảo tổng số token (bao gồm hình ảnh đã được token hóa) không vượt quá 400000. Sử dụng stream: true để nhận phản hồi dạng luồng.
GPT-5.1-Codex-Mini và GPT-4o phục vụ các mục đích chính khác nhau. GPT-4o là mô hình đa phương thức đa năng, trong khi Codex-Mini chuyên biệt cho mã nguồn và toán học. Trong các bài kiểm tra, điểm AA Math là 91.7 cung cấp một điểm so sánh cụ thể; hiệu suất của GPT-4o trên bài kiểm tra đó không được cung cấp nhưng có lẽ thấp hơn. Codex-Mini có cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn (400000 so với 128000 của GPT-4o) và giới hạn đầu ra cao hơn (128000 so với 4096 của GPT-4o trong cách sử dụng thông thường). Tuy nhiên, GPT-4o có thể linh hoạt hơn cho các tác vụ sáng tạo. Giá cả: Codex-Mini với $0,25/$2,00 cho mỗi 1 triệu token rẻ hơn GPT-4o ($5/$15 cho mỗi 1 triệu token), khiến nó trở thành lựa chọn tiết kiệm chi phí cho các tác vụ toán học và mã hóa, nơi thế mạnh của nó phù hợp.
Chọn GPT-5.1-Codex-Mini khi các nhu cầu chính của bạn là sinh mã, lý luận toán học, hoặc các tác vụ yêu cầu ngữ cảnh rất lớn (lên đến 400000 token) và đầu ra cao (lên đến 128000 token). Đây cũng là một lựa chọn tốt cho các ứng dụng nhạy cảm về chi phí nhưng vẫn đòi hỏi hiệu suất toán học và mã hóa mạnh mẽ, nhờ giá thấp hơn so với các mô hình kích thước đầy đủ. Nếu nhiệm vụ của bạn hoàn toàn là viết văn sáng tạo hoặc mô tả nghệ thuật thị giác, một mô hình đa năng như GPT-4o có thể phù hợp hơn. Nếu bạn cần chi phí thậm chí thấp hơn cho các tác vụ đơn giản, hãy cân nhắc các mô hình nhỏ hơn như GPT-4o mini. OrcaRouter cung cấp cho bạn quyền truy cập vào nhiều mô hình; hãy đánh giá mức độ phù hợp của benchmark và giá cả cho khối lượng công việc cụ thể của bạn.
OrcaRouter cung cấp quyền truy cập vào GPT-5.1-Codex-Mini với cùng mức giá nhà cung cấp ($0.25/$2.00 cho mỗi 1M tokens) và không tính thêm phí. Không có lợi ích chi phí khi sử dụng trực tiếp OpenAI so với OrcaRouter nếu cả hai đều tính phí giống nhau. Tuy nhiên, OrcaRouter có thể cung cấp hóa đơn đơn giản hóa, tổng hợp sử dụng cho nhiều nhà cung cấp, hoặc các tính năng bổ sung như phân tích sử dụng. API hoàn toàn tương thích với giao diện của OpenAI, do đó việc di chuyển rất dễ dàng. Nếu bạn đã có tài khoản OrcaRouter, bạn có thể sử dụng mô hình này mà không cần thiết lập tài khoản OpenAI riêng. OrcaRouter hoạt động như một proxy; xử lý dữ liệu tương tự như sử dụng trực tiếp OpenAI (các prompt được gửi đến OpenAI). Chọn OrcaRouter nếu bạn ưa thích một cổng API thống nhất cho nhiều nhà cung cấp mô hình.
Tương thích OpenAI — giữ nguyên SDK bạn đang dùng
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| Đầu vào / 1M tokens | $0.250 |
|---|---|
| Đầu ra / 1M tokens | $2.00 |
| Đọc cache / 1M | $0.025 |
| 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.
So sánh chi phí hằng tháng giữa các mô hình trong công cụ tính chi phí LLM
Điều các nhà phát triển đang nói tuần này
GET /api/public/models/openai/gpt-5.1-codex-miniMở @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