GPT-5.1-Codex 是 GPT-5.1 的專門化版本，針對軟體工程與編碼工作流程進行了優化。它專為互動式開發會話以及長時間獨立執行複雜工程任務而設計。
OpenAI GPT-5.1-Codex 是由 OpenAI 提供的巨型語言模型，專為程式碼生成、數學推理及文字型問題解決而優化。它可接受文字與圖像輸入，支援 40 萬個詞元的上下文視窗，每次請求最多可產生 12.8 萬個詞元。這使其成為處理需讀取或生成極長序列任務（例如完整軟體倉庫或大規模數學證明）中容量最高的模型之一。該模型可透過 OrcaRouter 的 API 存取，該 API 提供與…
GPT-5.1-Codex 在程式碼生成、數學推理以及處理長篇文件方面表現出色。其 AA 數學基準測試得分為 95.7，顯示其在高階算術與代數問題上的強大能力。該模型能夠以多種程式語言生成複雜程式碼、偵錯現有程式碼、解說演算法，並進行跨語言翻譯。它在需要深度語境理解的任務上尤其有效，例如重構大型模組或為整個類別編寫單元測試。其大上下文視窗使其能在非常長的對話或文件中維持狀態。這些優勢使其適合專業軟體開發、學術研究，以及需要精確與深度的資料分析流程。
GPT-5.1-Codex 能處理廣泛的程式碼任務：撰寫新的函式、類別或整個應用程式；針對效能或可讀性最佳化現有程式碼；產生文件與內嵌註解；在不同程式語言之間轉換程式碼；以及產出測試套件。其龐大的輸出限制（128K tokens）讓它能單次生成超長檔案，例如完整的後端服務或科學模擬腳本。該模型也支援多模態輸入，因此可解析程式碼片段（如螢幕截圖）或架構圖的圖片。由於它是專用的程式碼變體，相較通用模型，它傾向產出語法更正確且慣用的程式碼，不過結果仍取決於提示的明確性與複雜度。
GPT-5.1-Codex 是一款高成本每 token 的優質模型。對於簡單任務，例如簡短文字補全、基本問答或生成幾行程式碼，使用較便宜的模型（例如 GPT-4o mini 或 Claude Haiku）通常就已足夠且更具成本效益。同樣地，對於不需要大上下文視窗的任務——例如一個 500 token 的單一函式——額外的容量便顯得沒必要。OrcaRouter 提供多種定價的模型選項。當任務確實受益於其大上下文、高輸出量和數學能力時，請使用 GPT-5.1-Codex。對於簡單或低風險的工作，改用較便宜的模型可減少花費而不犧牲品質。
雖然 GPT-5.1-Codex 在程式碼與數學方面表現出色，但其訓練很可能優先涵蓋這些領域。因此，在生成小說、行銷文案或對話腳本時，它可能無法媲美專門的創意寫作模型。該模型的知識截止日期與事實準確性取決於 OpenAI 基礎模型的訓練機制；它可能會產生幻覺或提供過時資訊，尤其在當前事件或軟體函式庫版本等快速變動的主題上。此外，圖像輸入模態能處理圖像以提供背景資訊，但模型無法輸出圖像或圖表。對於程式碼與數學以外的專業領域任務——例如醫療建議、法律解釋或敏感內容審核——使用針對該領域微調的模型會更為恰當。
在AA數學（推測為一項具挑戰性的算術或代數資料集）上提供的95.7基準分數，顯示GPT-5.1-Codex擁有極強的數學能力。這表示它能高度準確地處理複雜的多步驟算術、方程式求解及符號推理。此分數範圍通常屬於最先進語言模型在同類指標中的頂尖表現。對於需要精確計算、證明生成或科學計算的使用者而言，此模型是可靠的選擇。然而，基準分數並不能代表所有真實任務的表現，它們反映的是特定評估集的結果。使用者應根據自身的代表性資料來評估模型，以驗證其有效性。
除了95.7的AA Math結果之外，沒有提供GPT-5.1-Codex的其他基準測試分數。然而，基於該模型的名稱及其作為專注於程式碼的變體的定位，可以合理地預期它在受益於結構化、邏輯思維的推理任務上表現出色——例如程式碼生成、演算法設計和謎題解決。在更一般的推理基準測試（例如MMLU、GSM8K、HumanEval）上，該模型可能與其他大型OpenAI模型具有競爭力，儘管確切數字尚未公開。想要更全面了解的用戶應在自己的任務上測試該模型。OrcaRouter允許透過其API輕鬆進行實驗；您可以運行幾個樣本提示來評估該模型在您領域中的推理品質。
GPT-5.1-Codex 並未提供特定的延遲或吞吐量數據。一般來說，具有極大上下文窗口（400K token）和高輸出限制（128K token）的模型，與較小模型相比，單次請求的延遲可能更高，尤其是在處理長輸入或生成長輸出時。實際響應時間取決於請求大小、網絡狀況以及 OrcaRouter 基礎設施的後端負載等因素。對於需要亞秒級響應的實時應用，此模型可能過慢；建議批次或非同步使用。OrcaRouter 支援通過標準聊天完成的 stream 參數進行串流響應，這可以通過顯示部分結果來降低感知延遲。用戶應對其典型工作負載進行基準測試，以了解效能表現。
雖然AA Math分數很高，但它代表的是在特定、明確的問題集上的表現。現實世界的任務往往牽涉到模糊性、不完整的背景或領域特定術語，這些都是基準測試無法捕捉的。此外，模型可能在邊緣案例中表現出偏見或錯誤——例如，處理非常長的上下文時，它可能會失去對早期內容的關注（「迷失在中間」效應）。在正確性至關重要的情況下，尤其是在安全敏感領域，模型的輸出應始終由人類審查。此外，沒有任何基準測試能反映模型保持最新知識的能力；GPT-5.1-Codex的知識截止點與其訓練資料相關，因此它可能不了解近期的事件或函式庫版本。如果時效性很重要，請考慮使用檢索增強生成作為補充。
在 OrcaRouter 上，GPT-5.1-Codex 按提供商費率計費，無任何加價。價格為每 100 萬個輸入代幣 1.25 美元，每 100 萬個輸出代幣 10 美元。輸入代幣包括提示、系統訊息以及任何圖像（圖像根據模型的視覺成本進行代幣化）。輸出代幣則是模型的回應。沒有額外的平台費用。這種透明的定價方式讓成本估算變得容易：例如，一個包含 10,000 個輸入代幣和 2,000 個輸出代幣的請求，成本約為 0.0125 美元（輸入）+ 0.02 美元（輸出）= 0.0325 美元。計費基於 API 報告的實際代幣使用量。用戶可以透過 OrcaRouter 儀表板監控使用情況。
輸出tokens的價格是輸入tokens的八倍（每百萬個$10 vs $1.25）。這種不對稱意味著對於需要非常長輸出的任務，成本主要由生成階段主導。例如，生成一個100K‑token的輸出僅輸出部分就要花費$1.00，遠超過典型的輸入成本。相反地，具有非常長提示但回應簡短的任務——例如分析大型程式碼庫並給出簡短摘要——在輸出方面相對便宜。使用者應盡可能調整提示結構，以減少不必要的生成長度。大的上下文視窗鼓勵包含豐富的上下文，但這樣的上下文也是有代價的。使用快取（如果支援）或減少tokens數量有助於管理費用。始終根據預算平衡上下文大小和輸出長度。
提供的資訊並未提及 OrcaRouter 上關於 GPT-5.1-Codex 的任何快取或折扣方案。通常 API 定價是按 token 隨用隨付，沒有提及量購折扣或預購方案。OrcaRouter 可能提供開發者等級或企業協議，但此處並未說明。為降低成本，可考慮以下策略：保持上下文盡可能簡短、適時重複使用先前的回應，以及在開發過程中批次處理請求。在生產環境中，請監控 token 消耗並設定支出上限。如果您需要極高的用量，請聯絡 OrcaRouter 支援以詢問可能的客製化定價——但目前並未提供此類資訊。
GPT-5.1-Codex 是透過 OrcaRouter 的 OpenAI 相容 API 存取的。請在您的 OpenAI 客戶端函式庫中使用基礎 URL https://api.orcarouter.ai/v1。將模型參數設定為確切 ID「openai/gpt-5.1-codex」。該 API 支援標準的 messages 陣列進行聊天補全，包括 system、user 和 assistant 角色。對於圖片輸入，請在 user 訊息中加入一個 image_url 內容區塊。範例請求主體： { "model": "openai/gpt-5.1-codex", "messages": [ {"role": "user", "content": "寫一個 Python 函式來計算費波那契數列。"} ], "max_tokens": 500, "temperature": 0.2 } 認證方式為 API 金鑰（取決於您的設定，可使用 OrcaRouter 或 OpenAI 相容的金鑰）。詳細資訊請參閱 OrcaRouter 的說明文件。
使用 OrcaRouter 的 API 搭配 GPT-5.1-Codex 時，您可以設定所有標準 OpenAI 參數：model（必要）、messages（必要）、max_tokens、temperature、top_p、frequency_penalty、presence_penalty、停止序列、stream（布林值）以及 response_format（例如 json_object）。可能存在額外的 OrcaRouter 專用參數，但此處未加以說明。max_tokens 參數控制生成回應的最大長度，最高可達模型的 128K token 限制。temperature 參數（範圍 0–2）控制隨機性；數值越低產生的輸出越具確定性，適合程式碼生成。stream 參數可啟用部分 token 的串流輸出。請注意，400K token 的上下文窗口包含訊息與回應；請確保 token 總數（system + user + assistant）加上 max_tokens 不超過 400K。
遷移至 GPT-5.1-Codex 非常直接明瞭，因為 OrcaRouter 的 API 與 OpenAI 相容。若您已在使用 OpenAI Python 函式庫（或任何支援 OpenAI 介面的 SDK），只需將基礎 URL 改為 https://api.orcarouter.ai/v1，並將模型名稱改為「openai/gpt-5.1-codex」。您原本的訊息結構、參數以及驗證方式（API 金鑰）大致保持不變。但請注意，該模型有特定的上下文與輸出限制：視需要調整 max_tokens 以充分利用 128K 的輸出容量，並確保您的提示詞加上回應不超過 400K 總 Token。檢視您的提示詞以善用模型在程式碼與數學方面的優勢。在全面遷移前，先用部分工作負載進行測試。
OrcaRouter 的 OpenAI 相容 API 使用 API 金鑰進行驗證，該金鑰透過 Authorization 標頭以「Bearer <your_api_key>」的形式傳送。您可以從 OrcaRouter 儀表板取得 API 金鑰。此金鑰的使用方式與 OpenAI 的金鑰格式完全相同。所有請求都必須包含此標頭，否則將返回 401 錯誤。OrcaRouter 不支援透過此端點使用其他驗證方法（例如 OAuth）。為確保安全，請將您的 API 金鑰保密並定期輪換。如果您已在使用 OpenAI Python 函式庫，則可以設定 api_key 參數或環境變數 OPENAI_API_KEY。基礎 URL 仍為 https://api.orcarouter.ai/v1。不需要其他驗證欄位。
GPT-5.1-Codex 是專為程式碼設計的變體，擁有 400K 的上下文窗口與 128K 的最大輸出量，而 GPT-4o（通用型模型）通常擁有較小的上下文窗口（例如 128K）和較低的輸出限制。Codex 變體很可能針對程式設計與數學推理進行了優化，而 GPT-4o 則專為廣泛的對話與多模態任務而建構。GPT-4o 並未直接提供數學推理的基準分數（所提供的 95.7 AA Math）。在 OrcaRouter 上，GPT-5.1-Codex 的定價為每百萬 Token（輸入/輸出）$1.25/$10，高於 GPT-4o 的典型費率。對於需要深度上下文的密集程式碼工作負載，GPT-5.1-Codex 可能提供更優越的準確性，但對於一般對話，GPT-4o 仍是更具成本效益的選擇。
其他針對程式碼的模型包括 OpenAI 早期的 Codex 版本、GPT-4o mini，以及像 DeepSeek Coder 這樣的專門模型。GPT-5.1-Codex 以其更大的上下文視窗（400K）和非常高的輸出限制（128K）脫穎而出。所提供的 AA Math 基準測試（95.7）顯示出卓越的數學推理能力，這可能對科學計算很重要。早期的 Codex 模型通常上下文較小（例如 16K）且分數較低。DeepSeek Coder 模型提供有競爭力的編碼效能，但通常上下文視窗較小（例如 32K–128K）且定價較低。在 OrcaRouter 上，GPT-5.1-Codex 的定價相對較高，因此最好在需要大上下文和高輸出時使用。對於典型的程式碼補全或短回應編碼，更便宜的程式碼專家模型更經濟。
相容 OpenAI——沿用你現有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| 輸入 / 1M tokens | $1.25 |
| 輸出 / 1M tokens | $10.00 |
| 快取讀取 / 1M | $0.125 |
| 貨幣 | USD |
基於標價的估算
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
@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