GPT-5.1-Codex 是 GPT-5.1 的一个专门版本，针对软件工程和编程工作流进行了优化。它专为交互式开发会话和长时间、独立执行复杂工程任务而设计....
OpenAI GPT-5.1-Codex 是由 OpenAI 推出的大型语言模型，专为代码生成、数学推理和基于文本的问题解决而优化。它支持文本和图像输入，上下文窗口达 40 万个 token，每次请求最多可生成 12.8 万个 token。这使得它成为处理需要读取或生成长序列（如整个软件仓库或长篇数学证明）任务时能力最强的模型之一。该模型通过 OrcaRouter 的 API 访问，提供与…
GPT-5.1-Codex 在代码生成、数学推理和处理长文档方面表现出色。其 95.7% 的 AA 数学基准成绩表明其在高等算术和代数问题上具有强劲性能。该模型能够用多种编程语言生成复杂代码、调试现有代码、解释算法以及进行语言间翻译。它在需要深度上下文理解的任务中尤为有效，例如重构大型模块或为整个类编写单元测试。其大上下文窗口使其能够在非常长的对话或文档中保持状态。这些优势使其适用于需要精确性和深度的专业软件开发、学术研究和数据分析工作流。
GPT-5.1-Codex 能够处理广泛的代码任务：编写新函数、类或完整应用程序；优化现有代码的性能或可读性；生成文档和内联注释；在编程语言之间转换代码；以及生成测试套件。其巨大的输出限制（128K token）使其能够在单次调用中生成长文件，例如完整的后端服务或科学模拟脚本。该模型还支持多模态输入，因此可以解析代码片段的图像（如截图）或架构图。由于它是专用的代码变体，相比通用模型，它倾向于生成语法正确且符合习惯用法的代码，但结果取决于提示的清晰度和复杂性。
GPT-5.1-Codex 是一款高端模型，每次 token 成本较高。对于简单的任务，例如短文本补全、基础问答或生成几行代码，使用更便宜的模型（例如 GPT-4o mini 或 Claude Haiku）通常就足够了，且更具成本效益。同样，对于不需要大上下文窗口的任务——例如一个仅有 500 token 的单一函数——额外的容量并无必要。OrcaRouter 提供多种价格点的模型选项。当任务确实需要大上下文、高输出和数学能力时，再使用 GPT-5.1-Codex。对于简单或低风险的工作，降级到更便宜的模型可以在不牺牲质量的情况下减少开销。
尽管GPT-5.1-Codex在代码和数学方面表现出色，但其训练可能优先侧重于这些领域。因此，在生成虚构类文本、营销文案或对话内容时，它可能无法媲美专门从事创意写作的模型。该模型的知识截止日期和事实准确性受OpenAI基础模型训练所限；它可能会产生幻觉或提供过时信息，尤其是在时事、软件库版本等快速变化的话题上。此外，图像输入模态虽能处理图像以获取上下文，但模型无法生成图像或图表作为输出。对于代码和数学以外的特定领域任务（如医疗建议、法律解释或敏感内容审核），使用专门针对该领域微调的模型更为合适。
提供的AA数学（推测是一个具有挑战性的算术或代数数据集）基准测试分数95.7表明GPT-5.1-Codex具备非常强的数学能力。这表明它能够高精度地处理复杂的多步算术、方程求解和符号推理。这一分数范围在类似指标上通常处于最先进语言模型的最佳之列。对于需要精确计算、证明生成或科学计算的用户而言，该模型是一个可靠的选择。然而，基准测试分数并不能代表所有现实世界任务的表现；它们反映的是特定评估集的结果。用户应使用自己的代表性数据对模型进行评估，以验证其有效性。
GPT-5.1-Codex 除了 95.7 的 AA Math 结果外，未提供其他基准测试分数。然而，根据该模型作为代码专注变体的命名和定位，可以合理预期其在受益于结构化、逻辑推理的任务（如代码生成、算法设计和谜题求解）上表现强劲。在更通用的推理基准（例如 MMLU、GSM8K、HumanEval）上，该模型的性能很可能与其他大型 OpenAI 模型相当，但具体数字尚未公开。希望获得更全面了解的用户应自行在自身任务上测试该模型。OrcaRouter 可通过其 API 轻松进行实验；你可以运行几个示例提示来评估该模型在你领域中的推理质量。
未提供GPT-5.1-Codex的具体延迟或吞吐量数字。通常，具有超大上下文窗口（400K tokens）和高输出限制（128K tokens）的模型，其单次请求的延迟会高于较小模型，尤其在处理长输入或生成长输出时。实际响应时间取决于请求大小、网络状况以及OrcaRouter基础设施的后端负载等因素。对于需要亚秒级响应的实时应用，此模型可能过慢；建议采用批量或异步使用方式。OrcaRouter通过标准聊天补全流式参数支持流式响应，可通过显示部分结果来降低感知延迟。用户应针对典型工作负载进行基准测试以了解性能表现。
尽管AA Math评分较高，但它代表的是在特定、明确定义的问题集上的表现。现实世界中的任务通常涉及歧义、不完整的上下文，或基准测试无法捕捉到的领域特定术语。此外，模型可能在边缘案例上表现出偏见或错误——例如，在处理极长上下文时，它可能会失去对早期内容的关注（即“中间迷失”效应）。在需要高准确性的场景中，尤其是安全敏感领域，模型的输出始终应由人工审核。此外，没有任何基准测试能反映模型保持时效性的能力；GPT-5.1-Codex的知识截止点与其训练数据绑定，因此可能无法了解近期的事件或库版本更新。如果时效性至关重要，请考虑通过检索增强生成进行补充。
在OrcaRouter上，GPT-5.1-Codex按照提供商费率计费，零加价。价格为每100万个输入tokens 1.25美元，每100万个输出tokens 10美元。输入tokens包括提示词、系统消息以及任何图片（图片按照模型的视觉成本进行token化）。输出tokens是模型的响应。没有额外的平台费用。这种透明的定价使得成本估算变得简单：例如，一个包含10,000个输入tokens和2,000个输出tokens的请求，大致成本为0.0125美元（输入）+ 0.02美元（输出）= 0.0325美元。计费基于API报告的实际tokens使用量。用户可以通过OrcaRouter仪表盘监控使用情况。
输出令牌（output tokens）的价格是输入令牌的八倍（每百万个 $10 对比 $1.25）。这种不对称性意味着，对于需要超长输出的任务，成本主要由生成环节主导。例如，生成 10 万个令牌的输出仅输出部分就需花费 $1.00 —— 远超典型的输入成本。相反，提示很长但响应很短的任务 —— 比如分析大型代码库并给出简短摘要 —— 在输出端则相对便宜。用户在构建提示时应尽可能减少不必要的生成长度。大上下文窗口鼓励包含丰富的上下文，但该上下文也有成本。若支持缓存，使用缓存或减少令牌数量有助于控制开支。务必将上下文大小和输出长度与预算进行平衡。
提供的事实中未提及GPT-5.1-Codex在OrcaRouter上的任何缓存或折扣计划。通常，API定价是按量付费，每个令牌计费，未提及批量折扣或预购计划。OrcaRouter可能提供开发者层级或企业协议，但此处未作描述。为降低成本，可考虑以下策略：保持上下文尽可能简短，适当时复用之前的响应，并在开发阶段批量请求。生产环境中，需监控令牌消耗并设置消费限额。如需极高使用量，可联系OrcaRouter支持咨询潜在定制价格——但目前尚未提供此类信息。
GPT-5.1-Codex 通过 OrcaRouter 的 OpenAI 兼容 API 进行访问。在您的 OpenAI 客户端库中使用基础 URL https://api.orcarouter.ai/v1。将模型参数设置为确切 ID “openai/gpt-5.1-codex”。该 API 支持包含标准消息数组（包括系统、用户和助手角色）的聊天补全。对于图像输入，请在用户消息中包含一个 image_url 内容块。示例请求正文： { "model": "openai/gpt-5.1-codex", "messages": [ {"role": "user", "content": "编写一个计算斐波那契数列的 Python 函数。"} ], "max_tokens": 500, "temperature": 0.2 } 身份验证通过 API 密钥（根据您的设置，可以是 OrcaRouter 提供的密钥，也可以是 OpenAI 兼容的密钥）完成。详细信息请参阅 OrcaRouter 的文档。
当使用OrcaRouter的API与GPT-5.1-Codex时，您可以设置所有标准OpenAI参数：model（必需）、messages（必需）、max_tokens、temperature、top_p、frequency_penalty、presence_penalty、停止序列、stream（布尔值）和response_format（例如，json_object）。可能还存在其他OrcaRouter特有的参数，但此处未记录。max_tokens参数控制生成响应的最大长度，上限为模型的128K token限制。temperature参数（范围0-2）控制随机性；较低的值产生更确定性的输出，适合代码生成。stream参数启用部分token的流式传输。请注意，400K token的上下文窗口包含messages和response；确保总token数（system + user + assistant）加上max_tokens不超过400K。
迁移至GPT-5.1-Codex非常直接，因为OrcaRouter的API与OpenAI兼容。如果你已经在使用OpenAI Python库（或任何支持OpenAI接口的SDK），只需将基础URL更改为https://api.orcarouter.ai/v1，模型名称改为“openai/gpt-5.1-codex”。你现有的消息结构、参数和认证方式（API密钥）基本保持不变。但请注意，该模型有特定的上下文和输出限制：如有需要，调整max_tokens以充分利用128K的输出容量，并确保你的提示词加响应在400K总token以内。审查你的提示词以充分利用模型在代码和数学方面的优势。在全面迁移之前，先用一部分工作负载进行测试。
对 OrcaRouter 的 OpenAI 兼容 API 进行身份验证时，需在 Authorization 请求头中发送 API 密钥，格式为 "Bearer <your_api_key>"。您可以从 OrcaRouter 控制面板获取 API 密钥，该密钥的使用方式与 OpenAI 的密钥格式完全相同。所有请求都必须包含此请求头，否则将返回 401 错误。OrcaRouter 不通过此端点支持其他身份验证方法（例如 OAuth）。为保障安全，请妥善保管您的 API 密钥并定期轮换。如果您已使用 OpenAI Python 库，可以通过设置 api_key 参数或环境变量 OPENAI_API_KEY 来配置密钥。基础 URL 仍为 https://api.orcarouter.ai/v1，无需额外的身份验证字段。
GPT-5.1-Codex 是一种专门的代码变体，拥有 400K 上下文窗口和 128K 最大输出，而 GPT-4o（通用模型）通常具有较小的上下文窗口（例如 128K）和较低的输出限制。Codex 变体可能针对编程和数学推理进行了优化，而 GPT-4o 则专为广泛的对话和多模态任务而构建。数学推理的基准分数（提供的 95.7 AA Math）对于 GPT-4o 无法直接获取。在 OrcaRouter 上，GPT-5.1-Codex 的价格为每百万 token（输入/输出）1.25/10 美元，高于 GPT-4o 的典型费率。对于需要深度上下文的代码密集型工作负载，GPT-5.1-Codex 可能提供更高的准确性，但对于通用聊天，GPT-4o 仍然是更具成本效益的选择。
其他特定于代码的模型包括OpenAI早期的Codex版本、GPT-4o mini以及像DeepSeek Coder这样的专用模型。GPT-5.1-Codex凭借更大的上下文窗口（400K）和非常高的输出限制（128K）脱颖而出。提供的AA Math基准测试（95.7）表明其具有卓越的数学推理能力，这可能对科学计算很重要。早期的Codex模型通常上下文较小（例如16K）且得分较低。DeepSeek Coder模型提供有竞争力的编码性能，但通常上下文窗口较小（例如32K–128K）且定价更低。在OrcaRouter上，GPT-5.1-Codex的定价相对较高，因此最好在需要大上下文和高输出时使用。对于典型的代码补全或短响应编码，更便宜的代码专精模型更经济。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 SDK
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| 输入 / 1M tokens | $1.25 |
| 输出 / 1M tokens | $10.00 |
| 缓存读取 / 1M | $0.125 |
| 货币 | USD |
基于标价的估算
仅为估算——实际 Token 数取决于提供商的分词器。
@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