GPT-5.1 Codex mini vs Llama 5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (4)
Compare GPT-5.1 Codex mini by OpenAI against Llama 5 by Meta across real-world coding, reasoning, token economics, and latency.
بدّل وقارن بين أي نموذجين
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Live comparison: no in-depth editorial review has been published for this pair yet.
GPT-5.1 Codex mini
نموذج خفيف وعالي الكفاءةنموذج GPT-5.1 Codex mini من OpenAI مصمم خصيصاً لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 400K وسرعة 180 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 47/100 (بتكلفة $0.25/$2 لكل مليون رمز).
$0.25 / 1M
$2.00 / 1M
400K tokens
55.5%
Llama 5
نموذج أساسي مفتوح الأوزاننموذج Llama 5 من Meta مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 5M وسرعة 65 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 94/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
5M tokens
74%
أهم الفروقات في لمحة
- Llama 5 is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 5 has a larger context window (5M vs 400K tokens).
- GPT-5.1 Codex mini is faster at 180 tok/s vs 65 tok/s.
- Llama 5 leads on SWE-bench coding (74.0% vs 55.5%).
| Feature | GPT-5.1 Codex mini | Llama 5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 47 | 94 |
Provider | OpenAI | Meta |
Input Price Cost per million input tokens | $0.25 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.27 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 400K tokens~600 A4 pages of text | 5M tokens~7,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 180 tok/s | 65 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 55.5% | 74% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 66.5% | 84% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.03 / 1M | $0.00 / 1M |
من يتفوق في كل مجال؟
At-a-glance decision frameworkنتائج الاختبارات المعيارية الموثقة
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
زمن الاستجابة والسرعة
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
محاكي تكلفة الرموز التفاعلي
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-5.1 Codex mini · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 400K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 128K رمز (SWE-bench Verified 55.5% · GPQA Diamond 66.5%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 180 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 720 مللي ثانية
- تسعير API تنافسي (بتكلفة $0.25/$2 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON
Considerations & Trade-offs
- نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
Llama 5 · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 5M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 128K رمز (SWE-bench Verified 74% · GPQA Diamond 84%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 65 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 850 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (600B+ total (~40-80B )) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
- يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GPT-5.1 Codex mini | Llama 5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.33 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 48K | 40K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 23K | 20K |
المواصفات التقنية
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GPT-5.1 Codex mini | Llama 5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-5-1-codex-mini | meta-llama/Llama-5 |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-11 | 2026-04 |
| Knowledge Cutoff | October 2024 | January 2026 |
| Architecture | Compact code-specialised reasoning model | Mixture-of-Experts with recursive self-improvement (~600B total, 40-80B active) |
| Parameters | Confidential | 600B+ total (~40-80B active) |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.25/1M in) across full 400K window | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.025/1M (no extra cache-write fee) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 372 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1290 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text, vision | text, vision, video, audio |
| Output Modalities | text | text |
GPT-5.1 Codex mini vs Llama 5: إجابات سريعة (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-5.1 Codex mini or Llama 5?
Llama 5 is more intelligent. It scores 94 compared with 47 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-5.1 Codex mini is faster, generating 180 tokens per second compared with 65 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama 5 is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.27 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GPT-5.1 Codex mini has lower latency, with a time to first token of 0.72s compared with 0.85s.
Which model has a larger context window?
Llama 5 has a larger context window, supporting 5M tokens compared with 400K tokens.
الحكم النهائي
Choose GPT-5.1 Codex mini for مثالي لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج وأنظمة rag المؤسسية وربط واجهات البرمجة (api) القابلة للتوسع., or choose Llama 5 for مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة rag المؤسسية وربط واجهات البرمجة (api) القابلة للتوسع..
الأسئلة الشائعة (FAQ)
Which is cheaper: GPT-5.1 Codex mini or Llama 5?+
GPT-5.1 Codex mini costs $0.25/1M input and $2/1M output tokens, while Llama 5 costs $0/1M input and $0/1M output tokens.
Which model has a larger context window: GPT-5.1 Codex mini or Llama 5?+
GPT-5.1 Codex mini supports 400K tokens whereas Llama 5 supports 5M tokens.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Aion-3.0 ضد Aion-Mini: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Gemini 3.6 Flash: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-Mini ضد Laguna XS 2.1: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aya Expanse 32B ضد Llama 3.2 90B Vision: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aya Expanse 8B ضد Command R+: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aya Expanse 8B ضد Qwen 2.5 7B Instruct: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
المصادر الرسمية: OpenAI & Meta Official Documentation