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 et GPT-5.1 Codex mini de OpenAI sont deux modèles d’IA de premier plan. North Mini Code propose une fenêtre de contexte de 256K tokens au tarif de $0.20/$0.60 par million de tokens, tandis que GPT-5.1 Codex mini offre 400K tokens de contexte à $0.25/$2.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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North Mini Code
Modèle de Base à Poids OuvertsNorth Mini Code de Cohere est un modèle d’IA conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, offrant une fenêtre de contexte de 256K, une vitesse de 125 tokens/s, un indice d’intellige
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
256K tokens
45%
GPT-5.1 Codex mini
Modèle Léger et ÉconomiqueGPT-5.1 Codex mini de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, offrant une fenêtre de contexte de 400K, une vitesse de 180 tokens/s, un indice d’intelligence
$0.25 / 1M
$2.00 / 1M
400K tokens
55.5%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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%).
| Caractéristique | 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 |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
North Mini Code · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 256K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 45% · GPQA Diamond 55%)
- Débit rapide de 125 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 320 ms
- Poids ouverts (Confidential (~20B)) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
GPT-5.1 Codex mini · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 400K et capacité de sortie maximale de 128K tokens (SWE-bench Verified 55.5% · GPQA Diamond 66.5%)
- Débit rapide de 180 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 720 ms
- Tarification API optimisée ($0.25/$2 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
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 |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | 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: Réponses Rapides (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.
Verdict
North Mini Code (Conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et GPT-5.1 Codex mini (Conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : North Mini Code domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GPT-5.1 Codex mini assure un débit supérieur et North Mini Code offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, North Mini Code ou GPT-5.1 Codex mini ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, North Mini Code prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre North Mini Code et GPT-5.1 Codex mini ?+
North Mini Code est facturé $0.20 / $0.60 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.25 / $2.00 pour GPT-5.1 Codex mini. En coût pondéré, North Mini Code est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
North Mini Code prend en charge 256K tokens contre 400K tokens pour GPT-5.1 Codex mini. Côté vitesse de génération, GPT-5.1 Codex mini est le plus rapide.
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Sources: Documentation API officielle de Cohere et OpenAI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).