GPT-5.1-Codex-API

gpt-5.1-codex ist ein spezialisiertes Mitglied der GPT-5.1-Familie von OpenAI, optimiert für agentenbasierte, langlaufende Softwareentwicklungs-Workflows (Codegenerierung, Patching, große Refaktorierungen, strukturierte Codeüberprüfung und mehrstufige agentenbasierte Aufgaben).

Eigenschaften

• Agentische Werkzeuge zuerst — wurde entwickelt, um strukturierte Patch-Operationen und Shell-Aufrufe auszugeben (das Modell kann erzeugen apply_patch_call kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. shell_call Elemente, für die Ihre Integration ausgeführt wird und Ausgaben zurückgibt). Dies ermöglicht zuverlässige Erstellungs-, Aktualisierungs- und Löschvorgänge für Dateien.
• Nur Responses-API — Codex-Varianten der Version 5.1 sind nur über die Responses API verfügbar und sind eher für toolgesteuerte Arbeitsabläufe als für dialogbasierte Chat-Abläufe optimiert.
• Adaptive Denk- und Latenzmodi — Die GPT-5.1-Familie stellt vor reasoning_effort (einschließlich eines none Der Modus für latenzempfindliche Interaktionen und das erweiterte Prompt-Caching (bis zu 24 Stunden) verbessern interaktive Codierungssitzungen. Codex-Modelle legen Wert auf effizientes iteratives Arbeiten.
• Steuerbarkeit und Code-Persönlichkeit — optimiert, um in langen Sitzungen „überlegter“ vorzugehen, weniger unnötige Aktionen auszuführen und klarere Aktualisierungsmeldungen für Pull Requests und Patch-Diffs zu erzeugen.
• Codex-spezifische UX: IDE/CLI-Standardmodelleinstellungen, Sitzungsfortsetzung, Kontextkomprimierung, Bild-/Screenshot-Eingaben für Frontend-Aufgaben in Codex Web.

Technische Details und betriebliche Überlegungen

• API-Oberfläche: gpt-5.1-codex wird bedient über Antworten-API (nicht Chat-Vervollständigungen). Die Responses API unterstützt Tool-Aufrufe, strukturierte Ausgaben, Streaming und die apply_patch kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. shell Werkzeuge, die Codex nutzt.
• Werkzeugaufrufssemantik: Fügen Sie Werkzeuge in die Anfrage ein (tools: Das Modell kann ausgeben apply_patch_call or shell_call Ihr Code führt den Patch/Befehl aus und sendet die Ergebnisse in der Folgeanfrage an das Modell zurück. Die Responses API ist standardmäßig agentenbasiert und kann daher mehrstufige Abläufe orchestrieren.
• Logik-Tuning: - reasoning={"effort":"none"} (Responses API) für minimalen Denkaufwand/geringe Latenz, oder {"effort":"medium"}/high zur gründlichen Codeanalyse und -validierung. Beachten Sie, dass none Verbessert parallele Tool-Aufrufe und latenzempfindliche Code-Bearbeitungen.
• Sitzungspersistenz / Kontext: Codex und die Responses API unterstützen die Wiederaufnahme von Sitzungen und die Kontextkomprimierung, um ältere Kontexte zusammenzufassen, wenn Sie sich dem Kontextlimit nähern. Dies ermöglicht verlängerte interaktive Sitzungen ohne manuelle Kontextbereinigung.

Benchmark-Leistung

Genauigkeit der Codierung: Auf einem Benchmark für Diff-Editing (SWE-bench Verified) berichteten frühe Partner ~7 % Verbesserung in der Patch-/Bearbeitungsgenauigkeit von GPT-5.1 im Vergleich zu GPT-5 (von Partnern gemeldet). Verbesserungen der Agentenausführungszeit (Beispiel: „Agenten laufen auf GPT-5.1 50 % schneller und übertreffen dabei die Genauigkeit von GPT-5“ bei bestimmten toolintensiven Aufgaben).

SWE-bench-Verifiziert (500 Probleme): GPT-5.1 (hoch) - 76.3% vs GPT-5 (hoch) - 72.8% (OpenAI berichtete). Dies zeigt eine messbare Verbesserung bei der Generierung von Patches für reale Repositorys.

Geschwindigkeit / Token-Effizienz: GPT-5.1 läuft 2–3× schneller GPT-5.1 ist bei vielen Aufgaben schneller als GPT-5 (schnellere Reaktionszeiten bei einfacheren Aufgaben durch die Verwendung weniger Logikbausteine). Beispiel: Die Beantwortung eines kurzen npm-Befehls, für den GPT-5 etwa 10 Sekunden benötigte, dauert mit GPT-5.1 nur etwa 2 Sekunden – und das mit deutlich weniger Bausteinen.

Einschränkungen, Sicherheitsaspekte und betriebliche Überlegungen

• Halluzinationen und sachliche Irrtümer: OpenAI reduziert weiterhin Halluzinationen, warnt aber ausdrücklich davor, dass Halluzinationen nicht vollständig beseitigt werden – Modelle können immer noch Fakten erfinden oder falsches Verhalten aufgrund von Programmierannahmen in Grenzfällen behaupten; kritische Systeme sollten sich nicht ohne unabhängige Überprüfung auf unbeschränkte Modellausgaben verlassen.
• Übereilte Antworten / oberflächliche Argumentation: Das schnellere Standardverhalten kann manchmal zu Antworten führen, die zwar „schnell, aber oberflächlich“ sind (schnelle Code-Schnipsel anstelle von tiefergehenden, repositoryorientierten Änderungen) – verwenden reasoning: high für weitergehende Bearbeitungs- und Verifizierungsschritte.
• Disziplinierung erforderlich: Codex-Varianten setzen Werkzeugkontext und strukturierte Eingabeaufforderungen voraus; bestehende GPT-5-Eingabeaufforderungen müssen oft angepasst werden. Die Zuverlässigkeit des Modells hängt stark davon ab, wie Ihre Integration Patches anwendet und Ausgaben verifiziert (Tests, CI).

Wie es sich (kurz) mit anderen gängigen Modellen vergleichen lässt

• im Vergleich zu GPT-5 (Ausgangswert): GPT-5.1 legt Wert auf schnellere Reaktionszeiten bei Routineaufgaben und eine bessere Steuerbarkeit beim Codieren; es wurden Verbesserungen bei Editierungs-/Codierungs-Benchmarks gemeldet (SWE-Benchmark-Diff-Editierung +7 % laut Partnerberichten) und ein geringerer Tokenverbrauch in toolintensiven Blockchains. Für tiefgründiges, überlegtes Denken wählen Sie die Thinking/high Einstellungen für logisches Denken. ()
• im Vergleich zu GPT-5-Codex (vorherige Version): gpt-5.1-codex ist die nächste Generation – gleicher Codex-Fokus, aber trainiert/optimiert für verbessertes Prompt-Caching. apply_patch Werkzeuge und adaptives Denken, das Latenz und Tiefe in Einklang bringt.

Primäre Anwendungsfälle (empfohlen)

• Interaktive IDE-Workflows: Intelligente Codevervollständigung, Erstellung von Pull Requests, Inline-Patching und mehrstufige Codebearbeitung.
• Agentische Automatisierung: langlaufende Agentenaufgaben, die das Anwenden einer Abfolge von Patches, das Ausführen von Shell-Schritten und die Validierung durch Tests erfordern.
• Code-Review & Refactoring: Hochwertigere Diffs und strukturierte Kommentare (von Partnern gemeldete SWE-Benchmark-Verbesserungen).
• Testgenerierung und -validierung: Unit-/Integrationstests generieren, diese über ein kontrolliertes Shell-Tool ausführen und bei Fehlern iterativ vorgehen.

Wie ruft man die gpt-5.1-codex-API von CometAPI aus auf?

gpt-5.1-codex API-Preise bei CometAPI, 20 % Rabatt auf den offiziellen Preis:

Erforderliche Schritte

• Einloggen in cometapi.com. Wenn Sie noch kein Benutzer bei uns sind, registrieren Sie sich bitte zuerst.
• Melden Sie sich in Ihrem CometAPI-Konsole.
• Holen Sie sich den API-Schlüssel für die Zugangsdaten der Schnittstelle. Klicken Sie im persönlichen Bereich beim API-Token auf „Token hinzufügen“, holen Sie sich den Token-Schlüssel: sk-xxxxx und senden Sie ihn ab.

Methode verwenden

1. Wählen Sie das "gpt-5.1-codex”-Endpunkt, um die API-Anfrage zu senden und den Anfragetext festzulegen. Die Anfragemethode und der Anfragetext stammen aus der API-Dokumentation unserer Website. Unsere Website bietet außerdem einen Apifox-Test für Ihre Bequemlichkeit.
2. Ersetzen mit Ihrem aktuellen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto.
3. Geben Sie Ihre Frage oder Anfrage in das Inhaltsfeld ein – das Modell antwortet darauf.
4. . Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten.

CometAPI bietet eine vollständig kompatible REST-API für eine nahtlose Migration. Wichtige Details zu  Rücklaufrate

Web Link GPT-5.1-API kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. GPT-5.1-Chat-neueste API