GPT-5.1 Codex mini vs GPT-5-Codex
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GPT-5.1 Codex mini di OpenAI e GPT-5-Codex di OpenAI sono due modelli di IA di riferimento. GPT-5.1 Codex mini offre una finestra di contesto di 400K token a $0.25/$2.00 per milione di token, mentre GPT-5-Codex mette a disposizione 400K token di contesto a $1.25/$10.00 per milione di token. Di seguito analizziamo benchmark, latenza e costi.
Cambia e Confronta Qualsiasi Modello
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GPT-5.1 Codex mini
Modello Leggero ed EconomicoGPT-5.1 Codex mini di OpenAI è un modello di IA progettato per la massima efficienza dei costi per token e l’inferenza rapida in produzione, con finestra di contesto da 400K, velocità di 180 token/s, indice di intelligenza di 47/100 e tarif
$0.25 / 1M
$2.00 / 1M
400K tokens
55.5%
GPT-5-Codex
Leader in Programmazione e CodiceGPT-5-Codex di OpenAI è un modello di IA progettato per l’ingegneria del software autonoma, il refactoring multi-file e il debug avanzato, con finestra di contesto da 400K, velocità di 120 token/s, indice di intelligenza di 57/100 e tariffa
$1.25 / 1M
$10.00 / 1M
400K tokens
74.5%
Differenze Chiave a Colpo d’Occhio
- 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 120 tok/s.
- GPT-5-Codex leads on SWE-bench coding (74.5% vs 55.5%).
| Feature | GPT-5.1 Codex mini | GPT-5-Codex |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 47 | 57 |
Provider | OpenAI | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.25 / 1M | $1.25 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.00 / 1M | $10.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.27 / 1M | $1.34 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 400K tokens~600 A4 pages of text | 400K tokens~600 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 180 tok/s | 120 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 55.5% | 74.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 66.5% | 80.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.03 / 1M | $0.13 / 1M |
Chi vince in ogni categoria?
At-a-glance decision frameworkPunteggi Benchmark Verificati
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.
Latenza e Tempo di Risposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulatore Interattivo dei Costi Token
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-5.1 Codex mini · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 400K con capacità massima di output fino a 128K token (SWE-bench Verified 55.5% · GPQA Diamond 66.5%)
- Throughput elevato di 180 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 720 ms
- Economia API competitiva ($0.25/$2 per 1M di token) con supporto per prompt caching, tool calling e output JSON strutturati
Considerations & Trade-offs
- Modello cloud proprietario chiuso; non consente il download locale dei pesi per l’esecuzione offline
- Nelle dimostrazioni scientifiche più estreme, i modelli di ragionamento pesante dedicati offrono maggiore profondità
GPT-5-Codex · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 400K con capacità massima di output fino a 128K token (SWE-bench Verified 74.5% · GPQA Diamond 80.5%)
- Throughput elevato di 120 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 1250 ms
- Economia API competitiva ($1.25/$10 per 1M di token) con supporto per prompt caching, tool calling e output JSON strutturati
Considerations & Trade-offs
- Modello cloud proprietario chiuso; non consente il download locale dei pesi per l’esecuzione offline
- Nelle dimostrazioni scientifiche più estreme, i modelli di ragionamento pesante dedicati offrono maggiore profondità
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GPT-5.1 Codex mini | GPT-5-Codex |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.33 | $1.60 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 48K | 58K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 23K | 32K |
Specifiche Tecniche
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GPT-5.1 Codex mini | GPT-5-Codex |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-5-1-codex-mini | gpt-5-codex |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2025-11 | 2025-09 |
| Knowledge Cutoff | October 2024 | September 2024 |
| Architecture | Compact code-specialised reasoning model | Code-specialised unified reasoning model |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.25/1M in) across full 400K window | Flat rate ($1.25/1M in) across full 400K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.025/1M (no extra cache-write fee) | Automatic prefix caching at $0.125/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | 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 | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| Multimodal Token Billing | Text 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 VRAM | Cloud-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 Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
GPT-5.1 Codex mini vs GPT-5-Codex: Risposte Rapide (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-5.1 Codex mini or GPT-5-Codex?
GPT-5-Codex is more intelligent. It scores 57 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 120 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 1.25s.
Verdetto
Sia GPT-5.1 Codex mini (Ideale per la massima efficienza dei costi per token e l’inferenza rapida in produzione, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) sia GPT-5-Codex (Ideale per l’ingegneria del software autonoma, il refactoring multi-file e il debug avanzato, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) eccellono in produzione: GPT-5-Codex guida nei benchmark di ragionamento e programmazione, GPT-5.1 Codex mini garantisce una generazione più rapida e GPT-5.1 Codex mini offre il miglior rapporto qualità-prezzo per carichi API elevati.
Domande Frequenti (FAQ)
Quale modello è migliore per coding e ragionamento, GPT-5.1 Codex mini o GPT-5-Codex?+
Nell’indice di intelligenza composito e nei benchmark di programmazione prevale GPT-5-Codex. Consulta i punteggi SWE-bench e GPQA qui sopra per tutti i dettagli.
Qual è la differenza di prezzo API tra GPT-5.1 Codex mini e GPT-5-Codex?+
GPT-5.1 Codex mini costa $0.25 / $2.00 per milione di token di input/output, mentre GPT-5-Codex costa $1.25 / $10.00. Nel costo combinato, GPT-5.1 Codex mini risulta più economico.
Quale modello ha la finestra di contesto più ampia e la velocità maggiore?+
GPT-5.1 Codex mini supporta 400K token di contesto contro 400K token di GPT-5-Codex, mentre GPT-5.1 Codex mini offre una velocità di generazione superiore.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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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.
Fonti ufficiali: Documentazione API ufficiale di OpenAI e OpenAI, schede di sistema e benchmark indipendenti (2026).