North Mini Code vs GPT-5.1 Codex mini
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
North Mini Code by Cohere and GPT-5.1 Codex mini by OpenAI represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, North Mini Code holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, North Mini Code is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, GPT-5.1 Codex mini provides an expanded memory horizon with 400K tokens. In latency-sensitive production environments, GPT-5.1 Codex mini leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
North Mini Code
কোড মডেলউচ্চ-গতি কোডিং specialist এর জন্য বিশেষভাবে তৈরি স্বায়ত্তশাসিত test প্রজন্ম, terminal টুল লুপ, এবং দ্রুত রিফ্যাক্টরিং জুড়ে 256K কনটেক্সট.
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
256K tokens
45%
GPT-5.1 Codex mini
কমপ্যাক্ট কোডেক্সcheap কোডিং-optimised Codex lane এর জন্য দ্রুত edits এবং পর্যালোচনা -এ স্কেল.
$0.25 / 1M
$2.00 / 1M
400K tokens
55.5%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- North Mini Code is 2.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-5.1 Codex mini has a larger context window (400K vs 256K tokens).
- GPT-5.1 Codex mini is faster at 180 tok/s vs 125 tok/s.
- GPT-5.1 Codex mini leads on SWE-bench coding (55.5% vs 45.0%).
| বৈশিষ্ট্য | North Mini Code | GPT-5.1 Codex mini |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 47 | 47 |
Provider | Cohere | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.20 / 1M | $0.25 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.60 / 1M | $2.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.13 / 1M | $0.27 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 256K tokens~384 A4 pages of text | 400K tokens~600 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 125 tok/s | 180 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 45% | 55.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 55% | 66.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.04 / 1M | $0.03 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
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.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
North Mini Code · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Snappy 125 টোকেন/sec প্রজন্ম গতি এর জন্য অপ্টিমাইজড IDE autocomplete এবং diffs
- Expansive 256K কনটেক্সট উইন্ডো এর জন্য ingesting সম্পূর্ণ মাল্টি-ফাইল সফটওয়্যার projects
- ওপেন-ওয়েটস আওতায় permissive license এর জন্য offline প্রোপ্রাইটারি code development
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Trails larger 100B+ মডেলগুলো এর ওপর bleeding-এজ প্রতিযোগিতামূলক প্রোগ্রামিং
- টেক্সট-শুধুমাত্র ছাড়াই নেটিভ ভিজ্যুয়াল UI mockup অনুধাবন
GPT-5.1 Codex mini · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Cheap, দ্রুত কোডিং assistance
- ভালো এর জন্য lint fixes, refactors এবং পর্যালোচনা comments
- Retains 400K কনটেক্সট উইন্ডো
- চমৎকার এর জন্য linting, ফরম্যাটিং এবং ছোট refactors
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Struggles এর ওপর বৃহৎ, interdependent repositories
- কম নির্ভরযোগ্য চেয়ে সম্পূর্ণ Codex এর ওপর মাল্টি-ফাইল refactors
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | North Mini Code | GPT-5.1 Codex mini |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.15 | $0.33 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 30K | 48K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 12K | 23K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | North Mini Code | GPT-5.1 Codex mini |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | north-mini-code | gpt-5-1-codex-mini |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| রিলিজ তারিখ | 2026-06 | 2025-11 |
| নলেজ কাটঅফ | April 2026 | October 2024 |
| আর্কিটেকচার | Code-Specialized Autoregressive Transformer | Compact code-specialised reasoning model |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential (~20B) | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 256K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.2/1M) | পূর্ণ 400K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.25/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.04/1M টোকেন | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.025/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 12 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 43 GB VRAM (নেটিভ BF16) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা |
| ইনপুট মডালিটি | text | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
North Mini Code vs GPT-5.1 Codex mini: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which model is faster?
GPT-5.1 Codex mini is faster, generating 180 tokens per second compared with 125 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
North Mini Code is cheaper at $0.13 per 1M tokens blended, compared with $0.27 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
North Mini Code has lower latency, with a time to first token of 0.32s compared with 0.72s.
Which model has a larger context window?
GPT-5.1 Codex mini has a larger context window, supporting 400K tokens compared with 256K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose North Mini Code if your priority is Developer IDE copilots, automated unit test suites, and fast terminal CLI coding agents. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose GPT-5.1 Codex mini if your workflow prioritizes High-volume code automation and inline review. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does North Mini Code compare to GPT-5.1 Codex mini in API token pricing and cost per token?+
North Mini Code costs $0.20 per 1M input tokens and $0.60 per 1M output tokens, whereas GPT-5.1 Codex mini costs $0.25 input and $2.00 output. Overall, North Mini Code is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: North Mini Code or GPT-5.1 Codex mini?+
North Mini Code supports a context window of 256K tokens (~192k words), while GPT-5.1 Codex mini supports 400K tokens (~300k words). Therefore, GPT-5.1 Codex mini can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: North Mini Code or GPT-5.1 Codex mini?+
North Mini Code scores 45% on SWE-bench Verified while GPT-5.1 Codex mini scores 55.5%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, GPT-5.1 Codex mini holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between North Mini Code and GPT-5.1 Codex mini?+
North Mini Code features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, GPT-5.1 Codex mini provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between North Mini Code and GPT-5.1 Codex mini?+
North Mini Code generates approximately 125 tokens per second, while GPT-5.1 Codex mini delivers 180 tokens per second. In latency-sensitive production environments, GPT-5.1 Codex mini provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining North Mini Code and GPT-5.1 Codex mini to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to North Mini Code to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to GPT-5.1 Codex mini. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Devstral Medium vs GPT-5.1 Codex mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Devstral Small vs GPT-5.1 Codex mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-5.1 Codex mini vs GPT-5-Codex: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-5.1 Codex vs GPT-5.1 Codex mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- North Mini Code vs KAT-Coder-Air V2.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs