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OpenAI: GPT-5.1-Codex

openai/gpt-5.1-codex

Nuestro análisis

Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.

El catálogo de OpenRouter describe openai/gpt-5.1-codex como una variante de OpenAI GPT-5.1 orientada a ingeniería de software y flujos de codificación, tanto para sesiones interactivas como para tareas autónomas largas. La misma ficha reporta entradas de texto e imagen, salidas de texto, una ventana de contexto amplia, razonamiento obligatorio con esfuerzos bajo, medio y alto, y compatibilidad con herramientas y salidas estructuradas. Son afirmaciones de catálogo; no hubo una ficha independiente en este paquete.[1]

Puntos fuertes

Especialización reportada por la fuente en ingeniería de software y codificación, incluidas sesiones interactivas y ejecución independiente prolongada.[1]
Vía multimodal listada en catálogo con entrada de texto e imagen y salida de texto, además de herramientas, tool choice, salidas estructuradas, formato de respuesta, semilla y control de verbosidad.[1]
El razonamiento es obligatorio, no opcional, con esfuerzos reportados bajo, medio y alto; el valor predeterminado indicado es medio.[1]

Limitaciones

La evidencia es solo de catálogo: el paquete no incluye una ficha independiente, por lo que conviene validar capacidades y comportamiento en la carga de trabajo prevista.[1]
La ficha incluye mediciones de Design Arena en categorías de agentes y modelos, pero Artificial Analysis aparece como nulo; aquí no se repiten puntuaciones ni rankings.[1]
No se especifican licencia, requisitos de hardware, corte de conocimiento ni comportamiento de seguridad; según el catálogo la salida es solo texto y el razonamiento no se desactiva.[1]

Dónde utilizarlo

Podría servir para asistentes de codificación, refactorización, generación de pruebas y agentes de ingeniería donde importen herramientas y respuestas estructuradas, sujeto a evaluación.[1]
Puede encajar en flujos que combinan capturas o diagramas con instrucciones de texto, porque el catálogo reporta entrada de imagen con salida de texto.[1]
Podría considerarse para tareas largas de programación que se beneficien de esfuerzo de razonamiento ajustable, verificando costo, latencia y fiabilidad en la práctica.[1]

Fuentes

[1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-5.1-CodexFuentes consultadas: 13 nov 2026

Sobre este modelo

La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.

GPT-5.1-Codex is a specialized version of GPT-5.1 optimized for software engineering and coding workflows. It is designed for both interactive development sessions and long, independent execution of complex engineering tasks....

Especificaciones

ID del modelo: openai/gpt-5.1-codex
ID canónico: openai/gpt-5.1-codex-20251113
Creador: openai
Añadido a OpenRouter: 13.11.2025
Longitud de contexto: 400,000
Modalidad: text+image->text
Modalidades de entrada: text, image
Modalidades de salida: text
Precio por token: USD por 1M de tokens: entrada $1.25 / salida $10
Corte de conocimiento: —
Fecha de expiración: —

Tareas y capacidades

Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.

Tarea	Nota	Capacidad declarada por la fuente
Calidad general	Sin medición	razonamiento: obligatorio · predeterminado medium · esfuerzos: high, medium, low · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Programación	Sin medición	—
Agentes	Sin medición	parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools
Escritura	Sin medición	salida: text
Razonamiento	Sin medición	razonamiento: obligatorio · predeterminado medium · esfuerzos: high, medium, low · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Análisis de documentos	Sin medición	—
Visión	Sin medición	entrada: image
Generación de imágenes	Sin medición	—
Audio	Sin medición	—
Vídeo	Sin medición	—
Embeddings	Sin medición	—

Evaluaciones

Fuente	Benchmark	Valor	Nota	Datos obtenidos
Design Arena	agents · fullstacktasa de victoria 44.5% · posición 31	1,086Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	agents · mobileappstasa de victoria 53.4% · posición 22	1,191Elo	BB — siguiente 30% de la cohorte	13.11.2026
Design Arena	agents · webappstasa de victoria 44% · posición 47	1,000Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	models · codecategoriestasa de victoria 54.6% · posición 91	1,143Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	models · dataviztasa de victoria 55.9% · posición 55	1,211Elo	BB — siguiente 30% de la cohorte	13.11.2026
Design Arena	models · gamedevtasa de victoria 50.5% · posición 86	1,128Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	models · uicomponenttasa de victoria 60% · posición 52	1,228Elo	BB — siguiente 30% de la cohorte	13.11.2026
Design Arena	models · websitetasa de victoria 56.1% · posición 93	1,155Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026

Cómo funcionan las notas

Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.

S — S — 10% superior de la cohorte
A — A — siguiente 20% de la cohorte
B — B — siguiente 30% de la cohorte
C — C — por debajo de la franja B

Proveedores

Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.

Proveedor	Longitud de contexto	Precio entrada /1M	Precio salida /1M	Latencia p50 (30m, s)	Rendimiento p50 (30m, tok/s)	Disponibilidad (30m)
Azure	400,000	$1.25	$10	—	—	—

Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026

Ningún artículo publicado identifica aún este modelo.