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OpenAI: GPT-5.1-Codex

openai/gpt-5.1-codex

Nossa análise

Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.

O catálogo do OpenRouter descreve openai/gpt-5.1-codex como uma variante do OpenAI GPT-5.1 voltada a engenharia de software e fluxos de codificação, tanto para sessões interativas quanto para tarefas autônomas longas. A mesma listagem reporta entradas de texto e imagem, saídas de texto, janela de contexto ampla, raciocínio obrigatório com esforços baixo, médio e alto, e suporte a ferramentas e saídas estruturadas. São afirmações de catálogo; uma ficha independente não estava disponível neste pacote.[1]

Pontos fortes

Especialização reportada pela fonte em engenharia de software e codificação, incluindo desenvolvimento interativo e execução independente prolongada.[1]
Caminho multimodal listado em catálogo com entrada de texto e imagem e saída em texto, além de ferramentas, tool choice, saídas estruturadas, formato de resposta, seed e controle de verbosidade.[1]
O raciocínio é obrigatório, não opcional, com esforços reportados baixo, médio e alto; o padrão informado é médio.[1]

Limitações

A evidência é apenas de catálogo: o pacote não traz uma ficha independente, portanto capacidades e comportamento devem ser validados na carga de trabalho pretendida.[1]
A listagem inclui medições do Design Arena em categorias de agentes e modelos, mas Artificial Analysis consta como nulo; pontuações e rankings não são repetidos aqui.[1]
Licença, requisitos de hardware, corte de conhecimento e comportamento de segurança não são especificados; segundo o catálogo a saída é somente texto e o raciocínio não pode ser desativado.[1]

Onde usar

Potencialmente adequado para assistentes de codificação, refatoração, geração de testes e agentes de engenharia em que ferramentas e respostas estruturadas importam, sujeito a avaliação.[1]
Pode servir a fluxos que combinam capturas de tela ou diagramas com instruções em texto, porque o catálogo reporta entrada de imagem com saída em texto.[1]
Pode ser considerado para tarefas longas de programação que se beneficiem de esforço de raciocínio ajustável, verificando custo, latência e confiabilidade na prática.[1]

Fontes

[1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-5.1-CodexFontes consultadas: 13 de nov. de 2026

Sobre este modelo

A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.

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....

Especificações

ID do modelo: openai/gpt-5.1-codex
ID canônico: openai/gpt-5.1-codex-20251113
Criador: openai
Adicionado ao OpenRouter: 13.11.2025
Comprimento de contexto: 400,000
Modalidade: text+image->text
Modalidades de entrada: text, image
Modalidades de saída: text
Preço por token: USD por 1M de tokens: entrada $1.25 / saída $10
Corte de conhecimento: —
Data de expiração: —

Tarefas e capacidades

Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.

Tarefa	Nota	Capacidade declarada pela fonte
Qualidade geral	Sem medição	raciocínio: obrigatório · padrão medium · esforços: high, medium, low · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Programação	Sem medição	—
Agentes	Sem medição	parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools
Escrita	Sem medição	saída: text
Raciocínio	Sem medição	raciocínio: obrigatório · padrão medium · esforços: high, medium, low · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Análise de documentos	Sem medição	—
Visão	Sem medição	entrada: image
Geração de imagens	Sem medição	—
Áudio	Sem medição	—
Vídeo	Sem medição	—
Embeddings	Sem medição	—

Avaliações

Fonte	Benchmark	Valor	Nota	Dados obtidos
Design Arena	agents · fullstacktaxa de vitória 44.5% · posição 31	1,086Elo	CC — abaixo da faixa B	13.11.2026
Design Arena	agents · mobileappstaxa de vitória 53.4% · posição 22	1,191Elo	BB — próximos 30% da coorte	13.11.2026
Design Arena	agents · webappstaxa de vitória 44% · posição 47	1,000Elo	CC — abaixo da faixa B	13.11.2026
Design Arena	models · codecategoriestaxa de vitória 54.6% · posição 91	1,143Elo	CC — abaixo da faixa B	13.11.2026
Design Arena	models · dataviztaxa de vitória 55.9% · posição 55	1,211Elo	BB — próximos 30% da coorte	13.11.2026
Design Arena	models · gamedevtaxa de vitória 50.5% · posição 86	1,128Elo	CC — abaixo da faixa B	13.11.2026
Design Arena	models · uicomponenttaxa de vitória 60% · posição 52	1,228Elo	BB — próximos 30% da coorte	13.11.2026
Design Arena	models · websitetaxa de vitória 56.1% · posição 93	1,155Elo	CC — abaixo da faixa B	13.11.2026

Como funcionam as notas

Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.

S — S — top 10% da coorte
A — A — próximos 20% da coorte
B — B — próximos 30% da coorte
C — C — abaixo da faixa B

Provedores

Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.

Provedor	Comprimento de contexto	Preço entrada /1M	Preço saída /1M	Latência p50 (30m, s)	Taxa p50 (30m, tok/s)	Disponibilidade (30m)
Azure	400,000	$1.25	$10	—	—	—

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.