North Mini Code vs GPT-5.1 Codex mini
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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North Mini Code de Cohere y GPT-5.1 Codex mini de OpenAI compiten directamente en el ecosistema actual de IA. North Mini Code ofrece una ventana de contexto de 256K tokens a $0.20/$0.60 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que GPT-5.1 Codex mini ofrece 400K tokens de contexto a $0.25/$2.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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North Mini Code
Modelo Base de Pesos AbiertosNorth Mini Code de Cohere es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 256K, velocidad de 125 tokens/s, índice de inteligencia de 47/100 y
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
256K tokens
45%
GPT-5.1 Codex mini
Modelo Ligero y EconómicoGPT-5.1 Codex mini de OpenAI es un modelo de IA diseñado para máxima eficiencia de costos por token y alta velocidad en producción, con ventana de contexto de 400K, velocidad de 180 tokens/s, índice de inteligencia de 47/100 y tarifa de $0.
$0.25 / 1M
$2.00 / 1M
400K tokens
55.5%
Diferencias Clave de un Vistazo
- 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%).
| Característica | 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 |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkPuntuaciones de Benchmarks Verificadas
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.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
North Mini Code · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 256K con hasta 16K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 45% · GPQA Diamond 55%)
- Rendimiento ágil de 125 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 320 ms
- Pesos abiertos (Confidential (~20B)) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
GPT-5.1 Codex mini · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 400K con hasta 128K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 55.5% · GPQA Diamond 66.5%)
- Rendimiento ágil de 180 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 720 ms
- Economía de API competitiva ($0.25/$2 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
- Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| 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 |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | North Mini Code | GPT-5.1 Codex mini |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | north-mini-code | gpt-5-1-codex-mini |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2026-06 | 2025-11 |
| Knowledge Cutoff | April 2026 | October 2024 |
| Architecture | Code-Specialized Autoregressive Transformer | Compact code-specialised reasoning model |
| Parameters | Confidential (~20B) | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (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 |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.2/1M in) across full 256K window | Flat rate ($0.25/1M in) across full 400K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.04/1M tokens | Automatic prefix caching at $0.025/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | 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 | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 12 GB VRAM (4-bit Quantized) · 43 GB VRAM (Native BF16) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
North Mini Code vs GPT-5.1 Codex mini: Respuestas Rápidas (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.
Veredicto
Tanto North Mini Code (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como GPT-5.1 Codex mini (Ideal para máxima eficiencia de costos por token y alta velocidad en producción, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: North Mini Code lidera en inteligencia general y programación, GPT-5.1 Codex mini ofrece mayor velocidad de generación de tokens y North Mini Code resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, North Mini Code o GPT-5.1 Codex mini?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, North Mini Code obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de North Mini Code frente a GPT-5.1 Codex mini?+
North Mini Code cuesta $0.20 / $0.60 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que GPT-5.1 Codex mini cuesta $0.25 / $2.00. En costo combinado, North Mini Code es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
North Mini Code cuenta con 256K tokens de contexto frente a 400K tokens de GPT-5.1 Codex mini. En velocidad de inferencia, GPT-5.1 Codex mini ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.
Fuentes: Documentación oficial de API de Cohere y OpenAI, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).