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Head-to-Head Model Comparison

North Mini Code vs GPT-5.1 Codex mini

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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North Mini Code vs GPT-5.1 Codex mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Cohere का North Mini Code और OpenAI का GPT-5.1 Codex mini दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। North Mini Code में 256K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.20/$0.60 प्रति 1M टोकन है, जबकि GPT-5.1 Codex mini में 400K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.25/$2.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Cohere

North Mini Code

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Cohere का North Mini Code प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 256K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 125 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.2/$0.6 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 47/100 इंटेलीजेंस स्क

Intelligence Index47 / 100
Input Token:

$0.20 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

256K tokens

SWE-bench Verified:

45%

OpenAI

GPT-5.1 Codex mini

हल्का और किफायती मॉडल

OpenAI का GPT-5.1 Codex mini किफायती टोकन लागत और तेज़ प्रोडक्शन इन्फरेंस के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 400K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 180 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.25/$2 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 47/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index47 / 100
Input Token:

$0.25 / 1M

Output Token:

$2.00 / 1M

Context Window:

400K tokens

SWE-bench Verified:

55.5%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • 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%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureNorth Mini CodeGPT-5.1 Codex mini
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4747
Provider
CohereOpenAI
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 text400K tokens~600 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
125 tok/s180 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

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
GPT-5.1 Codex mini
+10.5% SWE-bench lead
Cost
North Mini Code
2.5x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-5.1 Codex mini
+44% faster generation
Context
GPT-5.1 Codex mini
400K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

North Mini CodeGPT-5.1 Codex mini
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

45%vs55.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

55%vs66.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

78%vs79%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1320ptsvs1320pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

N/Avs9.4%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

40%vs32%
SciCode (Scientific Computing)

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

N/Avs33%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs58%
AIME (Advanced Math Competition)

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

68%vs84.5%
Long-Context Reasoning

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

80%vs69%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

125 tok/s vs180 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

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
North Mini Code0.32s
GPT-5.1 Codex mini0.72s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
North Mini Code4.32s
GPT-5.1 Codex mini3.50s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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)
North Mini Code Monthly API Bill
$0.90 / month
$0.2/1M in · $0.6/1M out
GPT-5.1 Codex mini Monthly API Bill
$2.21 / month
$0.25/1M in · $2/1M out
North Mini Code saves approximately $1.31 / month (59%) under this workload.2.5x Savings

North Mini Code · Strengths & Key Advantages

  • 256K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 45% · GPQA Diamond 55%)
  • 125 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 320ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (Confidential (~20B)) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

GPT-5.1 Codex mini · Strengths & Key Advantages

  • 400K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 55.5% · GPQA Diamond 66.5%)
  • 180 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 720ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $0.25/$2 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
  • प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

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

MetricNorth Mini CodeGPT-5.1 Codex mini
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.15$0.33
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
30K48K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
12K23K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureNorth Mini CodeGPT-5.1 Codex mini
Official API Model ID (SDK)north-mini-codegpt-5-1-codex-mini
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2026-062025-11
Knowledge CutoffApril 2026October 2024
ArchitectureCode-Specialized Autoregressive TransformerCompact code-specialised reasoning model
ParametersConfidential (~20B)Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud10,000 – 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 windowFlat rate ($0.25/1M in) across full 400K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.04/1M tokensAutomatic prefix caching at $0.025/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)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 & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / 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 ClassificationOpen-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 ControlSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestexttext, vision
Output Modalitiestexttext

North Mini Code vs GPT-5.1 Codex mini: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

North Mini Code (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और GPT-5.1 Codex mini (किफायती टोकन लागत और तेज़ प्रोडक्शन इन्फरेंस, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: North Mini Code जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, GPT-5.1 Codex mini तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और North Mini Code बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए North Mini Code या GPT-5.1 Codex mini में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में North Mini Code आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

North Mini Code और GPT-5.1 Codex mini में किसका API सस्ता है?+

North Mini Code की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.20 / $0.60 प्रति 1M टोकन है और GPT-5.1 Codex mini की $0.25 / $2.00 है। समग्र लागत में North Mini Code अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

North Mini Code में 256K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि GPT-5.1 Codex mini में 400K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में GPT-5.1 Codex mini तेज़ है।

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

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स्रोत: Cohere और OpenAI आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।