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Head-to-Head Model Comparison

GPT-5.1 Codex vs GPT-5.1 Codex mini

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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GPT-5.1 Codex vs GPT-5.1 Codex mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

GPT-5.1 Codex von OpenAI und GPT-5.1 Codex mini von OpenAI gehören zu den führenden KI-Modellen. GPT-5.1 Codex bietet ein Kontextfenster von 400K Tokens bei API-Preisen von $1.25/$10.00 pro 1M Tokens, während GPT-5.1 Codex mini 400K Tokens Kontext zu $0.25/$2.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.

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Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
OpenAI

GPT-5.1 Codex

Frontier-Flaggschiff-Modell

GPT-5.1 Codex von OpenAI ist ein KI-Modell für anspruchsvolles Enterprise-Reasoning, Softwareentwicklung und produktive KI-Workflows mit 400K Kontextfenster, 125 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 61/100 und $1.25/$10 pro 1M Tok

Intelligence Index61 / 100
Input Token:

$1.25 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

400K tokens

SWE-bench Verified:

76.1%

OpenAI

GPT-5.1 Codex mini

Kompaktes Effizienz-Modell

GPT-5.1 Codex mini von OpenAI ist ein KI-Modell für maximale Kosteneffizienz pro Token und ressourcenschonende Produktions-Workloads mit 400K Kontextfenster, 180 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 47/100 und $0.25/$2 pro 1M Toke

Intelligence Index47 / 100
Input Token:

$0.25 / 1M

Output Token:

$2.00 / 1M

Context Window:

400K tokens

SWE-bench Verified:

55.5%

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • GPT-5.1 Codex mini is 5.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-5.1 Codex mini is faster at 180 tok/s vs 125 tok/s.
  • GPT-5.1 Codex leads on SWE-bench coding (76.1% vs 55.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGPT-5.1 CodexGPT-5.1 Codex mini
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
6147
Provider
OpenAIOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$1.25 / 1M$0.25 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$10.00 / 1M$2.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$1.34 / 1M$0.27 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
400K tokens~600 A4 pages of text400K tokens~600 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
128K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
125 tok/s180 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
76.1%55.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
78.5%66.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.13 / 1M$0.03 / 1M

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework
Coding
GPT-5.1 Codex
+20.6% SWE-bench lead
Cost
GPT-5.1 Codex mini
5.0x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-5.1 Codex mini
+44% faster generation
Context
Tied
400K tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GPT-5.1 CodexGPT-5.1 Codex mini
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

76.1%vs55.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

78.5%vs66.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

86.5%vs79%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1372ptsvs1320pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

12.6%vs9.4%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

52%vs32%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

46.5%vs33%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

74%vs58%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

91.8%vs84.5%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

78.5%vs69%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

125 tok/s vs180 tok/s

Latenz & Antwortzeit

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
GPT-5.1 Codex1.20s
GPT-5.1 Codex mini0.72s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT-5.1 Codex5.20s
GPT-5.1 Codex mini3.50s

Interaktiver Token-Kosten-Simulator

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
GPT-5.1 Codex Monthly API Bill
$11.06 / month
$1.25/1M in · $10/1M out
GPT-5.1 Codex mini Monthly API Bill
$2.21 / month
$0.25/1M in · $2/1M out
GPT-5.1 Codex mini saves approximately $8.85 / month (80%) under this workload.5.0x Savings

GPT-5.1 Codex · Strengths & Key Advantages

  • 400K Kontextfenster und bis zu 128K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 76.1% · GPQA Diamond 78.5%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 125 Token/Sekunde bei nur 1200 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Effiziente API-Struktur ($1.25/$10 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
  • Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

GPT-5.1 Codex mini · Strengths & Key Advantages

  • 400K Kontextfenster und bis zu 128K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 55.5% · GPQA Diamond 66.5%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 180 Token/Sekunde bei nur 720 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Effiziente API-Struktur ($0.25/$2 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
  • Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricGPT-5.1 CodexGPT-5.1 Codex mini
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.65$0.33
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
58K48K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
33K23K

Technische Spezifikationen

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGPT-5.1 CodexGPT-5.1 Codex mini
Official API Model ID (SDK)gpt-5-1-codexgpt-5-1-codex-mini
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2025-112025-11
Knowledge CutoffOctober 2024October 2024
ArchitectureCode-specialised unified reasoning modelCompact code-specialised reasoning model
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($1.25/1M in) across full 400K windowFlat rate ($0.25/1M in) across full 400K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.125/1M (no extra cache-write fee)Automatic prefix caching at $0.025/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiestexttext

GPT-5.1 Codex vs GPT-5.1 Codex mini: Schnelle Antworten (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-5.1 Codex or GPT-5.1 Codex mini?

GPT-5.1 Codex is more intelligent. It scores 61 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 125 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-5.1 Codex mini is cheaper at $0.27 per 1M tokens blended, compared with $1.34 (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 1.20s.

Fazit

Sowohl GPT-5.1 Codex (Optimal für anspruchsvolles Enterprise-Reasoning, Softwareentwicklung und produktive KI-Workflows, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch GPT-5.1 Codex mini (Optimal für maximale Kosteneffizienz pro Token und ressourcenschonende Produktions-Workloads, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: GPT-5.1 Codex führt bei komplexem Reasoning und Coding, GPT-5.1 Codex mini liefert den höheren Token-Durchsatz und GPT-5.1 Codex mini ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – GPT-5.1 Codex oder GPT-5.1 Codex mini?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt GPT-5.1 Codex vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von GPT-5.1 Codex und GPT-5.1 Codex mini?+

GPT-5.1 Codex kostet $1.25 / $10.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, GPT-5.1 Codex mini liegt bei $0.25 / $2.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist GPT-5.1 Codex mini günstiger.

Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+

GPT-5.1 Codex bietet 400K Tokens Kontext gegenüber 400K Tokens bei GPT-5.1 Codex mini. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt GPT-5.1 Codex mini vorn.

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Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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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.

Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von OpenAI und OpenAI, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).