GPT-5.1-Codex-Mini 是 GPT-5.1-Codex 的一個較小且更快的版本。
GPT-5.1-Codex-Mini 是 OpenAI 的一個模型，可透過 OrcaRouter 存取。它屬於 GPT-5.1 Codex 系列，專為程式碼與推理任務設計。'Mini' 標示表示它相較於完整版 GPT-5.1-Codex 模型是更小、更高效的版本。它支援 400000 個 token 的上下文視窗，每次請求最多可輸出 128000 個…
GPT-5.1-Codex-Mini 同時支援圖像和文字輸入。這表示您可以將圖像（如圖表、螢幕截圖或手繪筆記）與文字提示一同提供，模型將解讀這兩種模態。400,000 個 token 的上下文視窗包含了用於表示圖像的 token；每張圖像根據其大小和編碼消耗可變數量的 token。雖然 OrcaRouter 未提供圖像的確切 token 成本，但它遵循 OpenAI 的標準做法，即根據解析度對圖像進行 token 化。該模型最多可生成 128,000 個 token 的純文字輸出。多模態能力擴展了其用途，從純程式碼擴展到需要視覺理解的任務，例如從圖表解釋程式碼架構。
根據其Codex命名及在AA Math基準測試中91.7的分數，GPT-5.1-Codex-Mini在數學推理和代碼生成方面表現出色。AA Math基準測試旨在評估高級算術與代數推理能力，因此該模型非常適合產生證明、解方程式以及執行邏輯步驟。在程式碼方面，它能處理多種語言，進行除錯、重構和解釋程式碼。其大型上下文視窗（400000個token）使其能夠處理整個程式碼庫或長篇文件，因此在總結整個儲存庫、執行跨檔案重構或從大型程式碼庫產生文件等任務時非常有效。高輸出限制（128000個token）使其能在單一回應中產生全面的解決方案。
雖然 GPT-5.1-Codex-Mini 本身已是 Codex 系列中成本效益較高的版本，但針對較簡單的任務可能還有更便宜的替代方案。若你的工作負載不需要專門的程式碼與數學推理能力，像是 GPT-4o mini 這類通用模型或許能在較低的價格點滿足需求。此外，若你不需要完整的 400000 token 上下文或 128000 token 輸出，採用限制較小的模型也能降低成本。對於僅涉及文字（無圖像）且內容簡短的任務，更小、更便宜的模型可能更為適合。OrcaRouter 提供多種模型存取；請比較定價與功能，以針對你的特定使用案例選出最具成本效益的選項。
GPT-5.1-Codex-Mini 是「Mini」變體，因此相較於完整版 GPT-5.1-Codex，其能力可能有所縮減。這可能體現在處理非常複雜的多步驟問題時推理細膩度降低，或在 AA Math 未涵蓋的特殊基準測試中準確度略低。模型的知識截止日期由 OpenAI 決定；雖然未具體說明，但作為 GPT-5.1 系列的一部分，它反映了相對較新的數據。作為一款程式碼優化模型，在需要創意寫作或開放式對話的任務上，其表現可能不如通用模型。此外，支援圖片輸入，但圖片的 Token 成本可能相當可觀；使用者應監控用量以避免意外費用。OrcaRouter 不會進行任何額外處理，僅負責轉發至 OpenAI。
GPT-5.1-Codex-Mini 在 AA Math 基準測試中獲得 91.7 分。AA Math（進階算術與代數數學）評估模型執行複雜算術運算、代數操作及多步驟推理的能力。91.7 的分數表示該模型正確回答了 91.7% 的測試題目。這是一個強勁的結果，顯示模型在數學推理任務上高度勝任。這意味著對於涉及數值計算、演算法模擬或數學邏輯的編碼任務，該模型能夠可靠地產出準確結果。該基準測試並未涵蓋所有數學領域（例如幾何、詳細的概率），但驗證了其在核心代數與算術上的優勢。
OrcaRouter 並未公布 GPT-5.1-Codex-Mini 的延遲指標。作為 Codex 系列中較小的變體，其預期速度會比完整大小的 GPT-5.1-Codex 模型更快，但實際速度取決於請求複雜度、處理的 token 數量，以及 OrcaRouter 和 OpenAI 兩端的伺服器負載。此模型支援串流回應，可降低使用者的感知延遲。使用者應以自身特定工作負載進行測試以評估效能。圖片輸入大小與輸出長度等因素會影響回應時間。由於 OrcaRouter 為代理服務，網路延遲會帶來些許額外負擔。整體而言，該模型的速度很可能適合互動式使用，但仍可能有所差異。
Codex 系列指出 GPT-5.1-Codex-Mini 專為程式碼理解與生成進行了微調。雖然未提供任何編碼基準測試分數，但高 AA 數學成績表明其具備強大的推理能力，可轉化為演算法問題解決。該模型能處理多種程式語言、生成語法正確的程式碼、解釋現有程式碼，並提出重構建議。其 400,000 個 token 的上下文窗口可保留整個程式碼庫，從而實現跨模組依賴分析或為大型類別生成文件等任務。128,000 個 token 的輸出限制使其能一次性生成長篇程式碼檔案或全面解釋。這些特性使其成為涉及大規模程式碼管理的開發工作流程的強力選擇。
雖然 GPT-5.1-Codex-Mini 在 AA Math（91.7）上表現優異，但並非完美無缺。基準測試可能無法涵蓋所有邊緣情況；實際性能可能有所差異。此模型可能難以處理 AA Math 中未包含的高度細微或特定領域的數學概念。在程式碼生成方面，它有時會產出效率低落或不正確的程式碼，特別是針對罕見或文件不完善的函式庫。作為「Mini」模型，它可能缺乏處理極複雜問題所需的深入推理能力，而大型模型則能勝任。此外，也存在產生幻覺或看似合理但實際錯誤的答案之可能性。使用者應始終驗證關鍵輸出，特別是在安全敏感的應用中。OrcaRouter 不會修改模型行為；這些限制源於模型本身。
OrcaRouter 以供應商費率計費 GPT-5.1-Codex-Mini 的使用量，不收取任何加價。價格為每百萬輸入代幣 $0.25，每百萬輸出代幣 $2.00。輸入代幣包含文字提示以及任何經標記化的圖像。輸出代幣為模型所生成的文字。計費係按每個請求處理的總代幣數量計算。無額外費用、訂閱費或最低消費要求。使用者僅需為其消耗的代幣付費。OrcaRouter 可能需要帳戶與 API 金鑰；費用將從使用者餘額中扣除。為精確管理成本，請透過 API 回應監控代幣使用量，該回應通常會包含使用統計資料。
相比於假設性的完整GPT-5.1-Codex（如果存在的話），GPT-5.1-Codex-Mini由於規模較小，設計上更具成本效益。已知價格（每1M tokens $0.25/$2.00）低於OpenAI典型的全尺寸模型（每百萬輸出tokens可能花費$10-$30）。這使得Codex-Mini對於高用量應用或具有長上下文和大量輸出的場景極具吸引力。然而，若特定任務的效能不足，較大的模型可能證明額外成本的合理性。使用者應評估權衡：對於Mini模型91.7 AA Math分數已足夠的任務，其較低成本是優勢。OrcaRouter不提供可減少token用量的快取或提示壓縮。
OrcaRouter 並未標榜為 GPT-5.1-Codex-Mini 提供快取功能。在該模型或 API 的已知資訊中，也未提及快取。一般而言，由於資料隱私考量，代理 API 並未將提示詞與回應的快取視為標準做法；每個請求通常都是獨立處理的。若您希望針對重複的相同輸入降低費用，可考慮實作客戶端快取，或在支援的情況下使用批次處理。OrcaRouter 的計價嚴格按 token 計費，重複的上下文不提供折扣。請注意，圖片的 token 用量是依每次請求計算，無法透過快取減少。若要最佳化成本，請透過撰寫精確的提示詞來減少多餘的 token 消耗。
使用 OrcaRouter 存取 GPT-5.1-Codex-Mini 無需任何隱藏費用。定價透明：每 1M 輸入代幣 0.25 美元，每 1M 輸出代幣 2.00 美元，相較於供應商價格沒有任何加成。無設定費、無每月最低消費、無失敗請求費用（但需支付請求／回應中所使用的代幣費用）。OrcaRouter 可能設有 API 金鑰系統，但不會額外收取端點費用。請務必查閱 OrcaRouter 的官方文件，以了解其定價政策的任何更新。與其他 API 相同，網路錯誤或逾時可能導致部分代幣消耗；若請求中斷，您只需支付直到中斷點為止已處理的代幣費用，此由 OpenAI 決定。
若要透過 OrcaRouter 呼叫 GPT-5.1-Codex-Mini，請使用與 OpenAI 相容的 API，基礎 URL 為 https://api.orcarouter.ai/v1。將模型參數設為 "openai/gpt-5.1-codex-mini"。您需要一個 OrcaRouter API 金鑰進行驗證，該金鑰通常透過 Authorization 標頭以 Bearer 方式傳遞。此 API 支援與標準 OpenAI API 相同的端點/補全，例如用於聊天式互動的 /chat/completions。由於它與 OpenAI 相容，若使用 OpenAI Python 或 JavaScript SDK 的現有程式碼，只需修改基礎 URL 和 API 金鑰即可。OrcaRouter 負責路由到 OpenAI，並以相同格式回傳結果。請確保您的用戶端尊重 token 限制（400000 輸入，128000 輸出）。
OrcaRouter API 支援 GPT-5.1-Codex-Mini 的標準 OpenAI 參數，包括 model（設為 "openai/gpt-5.1-codex-mini"）、messages（用於對話的訊息物件陣列）、max_tokens（最高 128000）、temperature、top_p、n、stop、stream 及其他參數。模型的功能呼叫與工具使用能力皆依 OpenAI 所提供的規格支援。圖片輸入可透過多模態格式（例如內容帶有 type: "image_url"）包含在訊息內容中。參數預設值與行為遵循 OpenAI 的規範。請注意，模型的上下文視窗總計為 400000 個 token，因此所有訊息（包含圖片）的 token 總和不得超過此上限。OrcaRouter 並未提供任何超出 OpenAI 範圍的自訂參數。
若您已有使用 OpenAI 相容 API 的現有程式碼，遷移至 OrcaRouter for GPT-5.1-Codex-Mini 非常簡單。將基礎網址改為 https://api.orcarouter.ai/v1，並將 API 金鑰更新為 OrcaRouter 的金鑰。將模型參數改為 "openai/gpt-5.1-codex-mini"。如果您之前使用不同的模型 ID，請相應調整。OrcaRouter 不需要任何特殊 SDK；任何能與 OpenAI API 搭配使用的 HTTP 用戶端均可運作。以小請求進行測試，以驗證連線能力及計費。請注意，定價與 OpenAI 的供應商費率相同，因此成本遷移是中性的。如果您之前使用其他供應商，可能需要根據模型的上下文視窗（400000）和輸出限制（128000）進行調整。
使用 curl 的請求範例：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}'。使用 content 陣列包含圖片："content": [{"type": "text", "text": "解釋此圖表"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,..."}}]。回應將是一個標準的 OpenAI 聊天補全物件。確保總 token 數量（包括 token 化的圖像）保持在 400000 以下。使用 stream: true 來啟用串流回應。
GPT-5.1-Codex-Mini 與 GPT-4o 服務不同的主要用途。GPT-4o 是通用多模態模型，而 Codex-Mini 專精於程式碼與數學。在基準測試中，AA 數學評分 91.7 提供了具體的比較點；GPT-4o 在該基準測試的成績並未提供，但推測較低。Codex-Mini 擁有更大的上下文窗口（400000 對比 GPT-4o 的 128000）以及更高的輸出限制（128000 對比 GPT-4o 在典型使用下的 4096）。然而，GPT-4o 在創意任務上可能更具多樣性。定價：Codex-Mini 每百萬 tokens 為 $0.25/$2.00，比 GPT-4o（每百萬 tokens $5/$15）更便宜，因此在數學與程式碼任務中，當其優勢相匹配時，是具成本效益的選擇。
當您的主要需求是程式碼生成、數學推理，或需要非常大的上下文（最多 400,000 個 token）與高輸出量（最多 128,000 個 token）時，選擇 GPT-5.1-Codex-Mini。對於仍要求強大數學與編碼能力、但又注重成本的應用，這也是一個好選擇，因為其價格相較於完整尺寸模型更低。如果您的任務純粹是創意寫作或視覺藝術描述，像 GPT-4o 這類通用模型可能更合適。若您需要更低的成本來處理簡單任務，則可考慮 GPT-4o mini 這類較小模型。OrcaRouter 讓您能存取多種模型；請根據您特定工作負載評估基準相關性與定價。
OrcaRouter 以相同的供應商定價（每 1M tokens $0.25/$2.00）提供對 GPT-5.1-Codex-Mini 的存取，且無任何加價。如果兩者收費相同，直接使用 OpenAI 與使用 OrcaRouter 相比並無成本優勢。然而，OrcaRouter 可能提供簡化帳單、跨多個供應商的統一使用量，或使用分析等額外功能。API 與 OpenAI 的介面完全相容，因此遷移非常簡單。如果您已經有 OrcaRouter 帳戶，即可使用此模型，無需另外設定 OpenAI 帳戶。OrcaRouter 作為代理運作；資料處理方式與直接使用 OpenAI 類似（提示詞會發送給 OpenAI）。如果您偏好跨多個模型供應商的統一 API 閘道，請選擇 OrcaRouter。
相容 OpenAI——沿用你現有的 SDK
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| 輸入 / 1M tokens | $0.250 |
|---|---|
| 輸出 / 1M tokens | $2.00 |
| 快取讀取 / 1M | $0.025 |
| 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。
本週開發者的討論
@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