OpenAI
·Released on 13 нояб. 2025 г.GPT-5.1 Codex API Benchmarks, Pricing & Provider Data
Compare GPT-5.1 Codex with another model
Choose a model to open its comparison page.
LLM
Тесты, цены API и данные поставщиков GPT-5.1 Codex: поставщиков — 379, цены от $0.0041/request. Бесплатный API GPT-5.1 Codex предлагают поставщики: 2.
OpenAI GPT-5.1 Codex is a code-specialized variant in the GPT-5 series, optimized for code generation, debugging, and software development tasks.
Качество
#32of 111
66.0
Оценка LMSpeed
Стоимость
#123of 186
$0.0041/ 1M · 8:1 in:out
$0.0007 in · $0.0035 out
Производительность по категориям
Оценки наблюдаемой способности; неопределённость независимых семейств бенчмарков показана отдельно.
- Покрытие
- 6 / 8
- Методология
- V3.0
#1Рассуждение54.6РейтинговаяОбщий рейтинг #183/4 Измеренные измерения
80% интервал: 46.0–63.3
abstract logicТолько априорное
scientific causal56
critpt · critpt / gpqa · gpqa / hle · hle
multistep constraints57.3
mmlu_pro · mmlu_pro
evidence verification50.6
lcr · lcr
#2Математика54.1Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 38.0–70.3
foundational math54.1
aa_math_index · artificial_analysis_math_index
competition mathТолько априорное
proof frontierТолько априорное
applied tool mathТолько априорное
#3Следование инструкциям52.6Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 36.6–68.6
constraint followingТолько априорное
structured outputТолько априорное
novel instruction generalization52.6
ifbench · aa_if_bench
long multiturn instructionТолько априорное
#4Знания49.8Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 33.8–65.8
broad knowledge49.8
aa_omniscience · aa_omniscience_index
professional knowledgeТолько априорное
factualityТолько априорное
retrieval open bookТолько априорное
#5Агенты49.5Оценка3/4 Измеренные измерения
80% интервал: 40.2–58.7
planning50.3
deep_planning · gert_labs
tool use49.8
tau · tau2_bench
environment executionТолько априорное
recovery reliability48.3
jobbench · job_bench
#6Программирование49.4Оценка2/4 Измеренные измерения
80% интервал: 38.2–60.5
code generation53.6
livecodebench · livecodebench / scicode · aa_sci_code
repository engineering45.1
vibecode · vibe_code_bench
debugging testingТолько априорное
tooling qualityТолько априорное
Нет данных:МногоязычностьМультимодальность
Specifications
Input and output token limits for this model, plus how it ranks on long-context understanding.
INPUT
400Ktokens
≈ 480 pages of text
OUTPUT
128Ktokens
8K128K1M4M
400K
Возможности
Rankings
Excels at
It's decent at
Falls behind in
Подробные оценки
Обновлено: 11 сент. 2026 г.Общее
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Overall score66.0#32 / 111
Общее
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Цены
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Цена входных данных$1.25/M#123 / 186Цена выходных данных$10.00/M#142 / 186
Цены
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Цена входных данных
Input price
Рейтинг LMSpeed#123
Оценка$1.25/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
Цена выходных данных
Output price
Рейтинг LMSpeed#142
Оценка$10.00/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
Агенты
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Оценка49.580% интервал40.2–58.73/4 Измеренные измеренияΤ²-bench results83.0#51 / 82Gert Labs49.7#23 / 49
Агенты
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Измерения и доказательства
Планирование и декомпозиция50.3
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
deep_planning · gert_labs · z 0.06 · q 1.00
Использование инструментов49.8
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
tau · tau2_bench · z -0.13 · q 1.00
Среда и длительное выполнениеТолько априорное
Восстановление и надёжность завершения48.3
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
jobbench · job_bench · z -0.39 · q 1.00
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Τ²-bench resultsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#51
Оценка83.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено14 авг. 2026 г.
Достоверность1
Gert LabsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#23
Оценка49.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено14 авг. 2026 г.
Достоверность1
JobBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#15
Оценка26.2
Источникbenchlm.ai
Обновлено14 авг. 2026 г.
Достоверность1
Программирование
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Оценка49.480% интервал38.2–60.52/4 Измеренные измеренияLiveCodeBench84.9%#9 / 115Vibe Code Bench13.1#28 / 33
Программирование
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Измерения и доказательства
Генерация кода53.6
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
livecodebench · livecodebench · z 1.17 · q 1.00
scicode · aa_sci_code · z -0.31 · q 1.00
Работа с репозиториями45.1
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
vibecode · vibe_code_bench · z -0.62 · q 1.00
Отладка и тестированиеТолько априорное
Инструментальная разработка и качествоТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
LiveCodeBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#9
Оценка84.9%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
Vibe Code BenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#28
Оценка13.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено14 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-SciCodeДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#72
Оценка40.2
Источникbenchlm.ai
Обновлено14 авг. 2026 г.
Достоверность1
Рассуждение
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Оценка54.6#1880% интервал46.0–63.33/4 Измеренные измеренияMMLU-Pro86.0%#23 / 129GPQA86.0%#62 / 218
Рассуждение
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Измерения и доказательства
Абстрактная логикаТолько априорное
Научное и причинное рассуждение56
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
critpt · critpt · z 0.25 · q 1.00
gpqa · gpqa · z 0.52 · q 1.00
hle · hle · z 0.44 · q 1.00
Многошаговые ограничения57.3
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
mmlu_pro · mmlu_pro · z 0.77 · q 1.00
Интеграция и проверка свидетельств50.6
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
lcr · lcr · z -0.27 · q 1.00
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
MMLU-ProДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#23
Оценка86.0%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
GPQAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#62
Оценка86.0%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
HLEДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#69
Оценка25.7%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-LCRДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#68
Оценка69.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено14 авг. 2026 г.
Достоверность1
CritPtДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#42
Оценка5.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено14 авг. 2026 г.
Достоверность1
Знания
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка49.880% интервал33.8–65.81/4 Измеренные измеренияArtificial Analysis Intelligence Index35.6#36 / 117AA-GPQA Diamond86.0#54 / 113
Знания
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Широкие знания49.8
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
aa_omniscience · aa_omniscience_index · z -0.10 · q 1.00
Профессиональные знанияТолько априорное
ФактологичностьТолько априорное
Поиск и открытые источникиТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Artificial Analysis Intelligence IndexДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#36
Оценка35.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено14 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-Omniscience Accuracy
Рейтинг LMSpeed#35
Оценка39.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено14 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-Omniscience Hallucination Rate
Рейтинг LMSpeed#45
Оценка77.2
Источникbenchlm.ai
Обновлено14 авг. 2026 г.
Достоверность1
Математика
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка54.180% интервал38.0–70.31/4 Измеренные измерения
Математика
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Базовая математика54.1
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
aa_math_index · artificial_analysis_math_index · z 0.95 · q 1.00
Олимпиадная математикаТолько априорное
Продвинутые доказательстваТолько априорное
Прикладная математика и инструментыТолько априорное
Многоязычность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Многоязычность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Измерения и доказательства
Межъязыковое пониманиеТолько априорное
Многоязычная генерацияТолько априорное
Перенос рассужденийТолько априорное
Устойчивость для малоресурсных языковТолько априорное
Мультимодальность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измеренияAA-MMMU-Pro72.5#45 / 68Design Arena Website1183.0#56 / 78
Мультимодальность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Измерения и доказательства
Восприятие и OCRТолько априорное
Документы и пространственное пониманиеТолько априорное
Визуальное рассуждениеТолько априорное
Видео и действия в средеТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Design Arena Website
Рейтинг LMSpeed#56
Оценка1183.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено14 авг. 2026 г.
Достоверность1
Следование инструкциям
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка52.680% интервал36.6–68.61/4 Измеренные измеренияAA-IFBench70.0#36 / 84
Следование инструкциям
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Соблюдение ограниченийТолько априорное
Структурированный выводТолько априорное
Обобщение новых инструкций52.6
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
ifbench · aa_if_bench · z 0.05 · q 1.00
Многоходовые и длинные инструкцииТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
AA-IFBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#36
Оценка70.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено14 авг. 2026 г.
Достоверность1
Эндпоинты OpenRouter
1 эндпоинтовСторонние данные эндпоинтов OpenRouter показаны отдельно от измерений LMSpeed. Некоторые 30-минутные live-метрики появляются только после синхронизации с OpenRouter API key.
| Provider endpoint | Вход | Вывод | Доступность 1 день | Задержка 30м | Пропускная способность 30м | Контекст / вывод |
|---|---|---|---|---|---|---|
Azure azure | $1.25/M | $10/M | 100% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Сравнение цен
Compare GPT-5.1 Codex API pricing across 377 providers. Prices range from $0.0041/request to $495.00/M. Yun API offers the lowest rate at $0.0041/request. 2 providers offer free API credits or a free tier.
| Провайдер | Работоспособность | Вариант модели | Группа | Входные данные ($/M) | Выходные данные ($/M) | Скорость (т/с) | Первый токен | Аудит |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
L1 100% | gpt-5.1-codex | default | -93%$0.086/M Cache read$0.0086/M | -93%$0.685/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.1-codex-high | CodeX_05_token | $0.0068/request | - | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.1-codex | default | $0.014/request | - | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.1-codex-medium | CodeX_05_token | $0.0068/request | - | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.1-codex-2025-11-13 | default | -86%$0.171/M | -86%$1.37/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.1-codex | default | -23%$0.959/M | -23%$7.67/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.1-codex | default | -93%$0.086/M Cache read$0.0086/M | -93%$0.685/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.1-codex | default | -96%$0.051/M Cache read$0.0051/M | -96%$0.411/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.1-codex-2025-11-13 | default | -96%$0.051/M | -96%$0.411/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.1-codex | Chat | -93%$0.086/M Cache read$0.0086/M | -93%$0.685/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.1-codex-2025-11-13 | Azure | -93%$0.086/M | -93%$0.685/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.1-codex | Azure | -93%$0.086/M | -93%$0.685/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.1-codex | default | -86%$0.171/M Cache read$0.017/M | -86%$1.37/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.1-codex | official | $1.25/M Cache read$0.125/M | $10.00/M | — | — | — | |
L1 100% | openai/gpt-5.1-codex | default | -78%$0.270/M | -78%$2.16/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.1-codex | default | -78%$0.270/M | -78%$2.16/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.1-codex | default | -73%$0.342/M Cache read$0.034/M | -73%$2.74/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.1-codex-medium | default | -62%$0.479/M Cache read$0.048/M | -62%$3.84/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.1-codex-high | default | -62%$0.479/M Cache read$0.048/M | -62%$3.84/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.1-codex-2025-11-13 | default | $20.55/M | $123.29/M | — | — | — |
Показано 20 ID моделей из 75.
Альтернативы и похожие модели
GPT-5.2
gpt-5-2
OpenAI GPT-5.2 is a GPT-5 series model emphasizing advanced reasoning, multimodal understanding, and high-quality outputs for complex enterprise workloads.
176 общих провайдеров
GPT-5.4
gpt-5-4
OpenAI GPT-5.4 extends the GPT-5 family with stronger instruction following, deeper tool use, and improved performance on coding, math, and long-document analysis.
174 общих провайдеров
GPT-5.2 Codex
gpt-5-2-codex
OpenAI GPT-5.2 Codex is a code-specialized variant in the GPT-5 series, optimized for code generation, debugging, and software development tasks.
174 общих провайдеров
GPT-5.3 Codex
gpt-5-3-codex
OpenAI GPT-5.3 Codex is a code-specialized variant in the GPT-5 series, optimized for code generation, debugging, and software development tasks.
173 общих провайдеров
GPT-5.1
gpt-5-1
OpenAI GPT-5.1 is a GPT-5 series model focused on improved reasoning depth, tool use, and reliable long-form generation for production AI applications.
172 общих провайдеров
GPT-5
gpt-5
OpenAI GPT-5 is OpenAI frontier general-purpose model with improved reasoning depth, coding reliability, and multimodal understanding for production assistants and agent workflows.
170 общих провайдеров
Frequently Asked Questions
- What benchmark data does GPT-5.1 Codex include?
- LMSpeed shows GPT-5.1 Codex benchmark context, API price, output speed, first-token latency, and provider data across 379 providers when those signals are available.
- Сколько стоит API GPT-5.1 Codex?
- Цены GPT-5.1 Codex у поставщиков (379): от $0.0041/request до $495.00/M. Самая низкая указанная цена — у Yun API.
- What does the GPT-5.1 Codex API pricing table include?
- The GPT-5.1 Codex API pricing table compares 379 providers by input price, output price, free tier status, speed, first-token latency, and recent health data when available.
- У какого провайдера самая низкая цена API GPT-5.1 Codex?
- Сейчас самая низкая указанная цена GPT-5.1 Codex — $0.0041/request у Yun API. Сравниваются поставщики: 379.
- Является ли API GPT-5.1 Codex бесплатным?
- Да, GPT-5.1 Codex доступна бесплатно через 2 API-провайдерundefined other undefined} на LMSpeed, включая 兔子API, 兔子API. Эти провайдеры предлагают бесплатные API-кредиты или бесплатный тариф без поперечной тарификации.
- Where can I get GPT-5.1 Codex free API access?
- LMSpeed currently lists 2 free API providerundefined other undefined} for GPT-5.1 Codex: 兔子API, 兔子API. Check each provider row before using it because free tier limits can change.