GPT-5.1-Codex API

gpt-5.1-コーデックス は、OpenAI の GPT-5.1 ファミリーの特殊なメンバーであり、エージェントによる長期実行ソフトウェア エンジニアリング ワークフロー (コード生成、パッチ適用、大規模なリファクタリング、構造化コード レビュー、および複数ステップのエージェント タスク) 向けに最適化されています。

オプション

• エージェントツールを最初に — 構造化されたパッチ操作とシェル呼び出しを生成するように構築されています（モデルは apply_patch_call および shell_call 統合が実行され、出力を返す項目)。これにより、ファイル間で信頼性の高い作成/更新/削除操作が可能になります。
• レスポンスAPIのみ — 5.1 ラインの Codex バリアントは、Responses API 経由でのみ利用可能であり、会話型チャット フローではなくツール駆動型ワークフロー向けに調整されています。
• 適応型推論とレイテンシモード — GPT-5.1ファミリーは reasoning_effort （含む none 対話型コーディングセッションを改善するため、遅延に敏感なインタラクション向けのモード（遅延モード）とプロンプトキャッシュの拡張（最大24時間）を導入しました。Codexモデルは、効率的な反復作業を重視しています。
• 操縦性とコードの個性 — 長時間のセッションで無駄なアクションを減らし、PR とパッチの差分の更新メッセージをより明確にするために、より「意図的」になるように調整されています。
• Codex 固有の UX: IDE/CLI のデフォルト モデル設定、セッション再開、コンテキストの圧縮、Codex Web のフロントエンド タスク用の画像/スクリーンショット入力。

技術的な詳細と運用上の考慮事項

• API サーフェス: gpt-5.1-codex は、 レスポンスAPI （チャット完了ではありません）。レスポンスAPIはツール呼び出し、構造化出力、ストリーミング、そして apply_patch および shell Codex が活用するツール。
• ツール呼び出しセマンティクス: リクエストにツールを含める（tools: ）。モデルは apply_patch_call or shell_call アイテム; コードはパッチ/コマンドを実行し、後続のリクエストでモデルに出力を返します。Responses APIはデフォルトでエージェント型であるため、複数ステップのプランをオーケストレーションできます。
• 推論のチューニング: つかいます reasoning={"effort":"none"} （レスポンスAPI）最小限の思考/低レイテンシ、または {"effort":"medium"}/high 徹底的なコード推論と検証のために。 none 並列ツール呼び出しとレイテンシに敏感なコード編集を改善します。
• セッションの永続性/コンテキスト: Codex と Responses API は、セッションの再開とコンテキストの圧縮をサポートしており、コンテキスト制限に近づくと古いコンテキストを要約して、手動でコンテキストをトリミングすることなく、対話型セッションを延長することができます。

ベンチマークパフォーマンス

コーディング精度: 差分編集ベンチマーク（SWE-bench Verified）では、初期のパートナーは次のように報告している。 約7%の改善 GPT-5.1とGPT-5のパッチ/編集精度の比較（パートナーによる報告）。エージェント実行時間の改善（例：「GPT-5.1では、特定のツールを多用するタスクにおいて、エージェントの実行速度が50%向上し、GPT-5の精度を上回った」）。

SWE-bench 検証済み（問題数500問） GPT-5.1（高） - 76.3% vs GPT-5（高） - 72.8% （OpenAIの報告）。これは、実際のリポジトリのパッチ生成タスクにおいて測定可能な向上を示しています。

速度/トークン効率: GPT-5.1の実行 2～3倍高速 多くのタスクにおいてGPT-5よりも優れています（推論トークンを少なくすることで、より簡単なタスクでは応答時間が短縮されます）。例：GPT-5では約10秒かかっていた小さなnpmコマンドの応答が、GPT-5.1では大幅に少ないトークンで約2秒で完了します。

制限、安全性、および運用上の考慮事項

• 幻覚と事実上の誤り: OpenAI は幻覚の削減を継続していますが、幻覚が完全に排除されたわけではないことを明確に警告しています。モデルは依然として事実を捏造したり、エッジケースのプログラミング仮定に対して誤った動作を主張したりする可能性があります。重要なシステムは、独立した検証なしに制約のないモデル出力に依存すべきではありません。
• 早すぎる返信 / 浅はかな推論: より高速なデフォルトの動作は、時には「高速だが表面的な」（リポジトリを意識したより深い編集ではなく、素早いコードスニペット）応答を生成することがあります。 reasoning: high より詳細な編集と検証の手順を実行します。
• 必要な懲戒を促す: Codexバリアントはツールのコンテキストと構造化されたプロンプトを期待するため、既存のGPT-5プロンプトは多くの場合、適応させる必要があります。モデルの信頼性は、統合におけるパッチの適用方法と出力の検証方法（テスト、CI）に大きく依存します。

他の人気モデルとの比較（概要）

• GPT-5（ベースライン）と比較: GPT-5.1は、ルーチンタスクにおける応答速度の向上とコーディングの操縦性の向上に重点を置いています。編集/コーディングベンチマークの改善（パートナーレポートではSWEベンチの差分編集が7%向上）と、ツールを多用するチェーンにおけるトークン使用量の減少が報告されています。深く熟慮された推論には、 Thinking/high 推論設定。()
• GPT-5-Codex（従来版）と比較: gpt-5.1-codexは次世代です。同じCodexに焦点を当てていますが、プロンプトキャッシュの改善のためにトレーニング/調整されています。 apply_patch ツール、およびレイテンシと深さのバランスをとる適応型推論。

主な使用例（推奨）

• インタラクティブな IDE ワークフロー: インテリジェントなコード補完、PR ドラフト、インライン パッチ、マルチターン コード編集。
• エージェント自動化: 一連のパッチの適用、シェル ステップの実行、テストによる検証を必要とする、長時間実行されるエージェント タスク。
• コードレビューとリファクタリング: より高品質な差分と構造化されたレビュー コメント (パートナーによって報告された SWE ベンチの改善)。
• テスト生成と検証: ユニット/統合テストを生成し、制御されたシェル ツールを使用して実行し、失敗を反復します。

CometAPIからgpt-5.1-codex APIを呼び出す方法

CometAPI の gpt-5.1-codex API の価格、公式価格より 20% オフ:

必要な手順

• ログインする コムタピまだユーザーでない方は、まずはご登録をお願いいたします。
• あなたにサインインします CometAPIコンソール.
• インターフェースのアクセス認証情報APIキーを取得します。パーソナルセンターのAPIトークンで「トークンを追加」をクリックし、トークンキー（sk-xxxxx）を取得して送信します。

使用方法

1. "を選択します。gpt-5.1-codex” エンドポイントを使用してAPIリクエストを送信し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは、弊社ウェブサイトのAPIドキュメントから取得できます。また、お客様の便宜を図るため、弊社ウェブサイトではApifoxテストも提供しています。
2. 交換するアカウントの実際の CometAPI キーを使用します。
3. コンテンツ フィールドに質問またはリクエストを入力します。モデルはこれに応答します。
4. API 応答を処理して、生成された回答を取得します。

CometAPIは、シームレスな移行のために完全に互換性のあるREST APIを提供します。  Responses

参照 GPT-5.1 API および GPT-5.1-チャット-最新API