API GPT-5.1-Codex

gpt-5.1-códice É um membro especializado da família GPT-5.1 da OpenAI, otimizado para fluxos de trabalho de engenharia de software de longa duração e com agentes (geração de código, aplicação de patches, grandes refatorações, revisão estruturada de código e tarefas com agentes em várias etapas).

Recursos

• Ferramentas agentivas em primeiro lugar — construído para emitir operações de patch estruturadas e chamadas de shell (o modelo pode produzir apply_patch_call e shell_call itens que sua integração executa e para os quais retorna resultados). Isso permite operações confiáveis ​​de criação/atualização/exclusão em todos os arquivos.
• Somente API de respostas — As variantes do Codex na linha 5.1 estão disponíveis apenas por meio da API de Respostas e são otimizadas para fluxos de trabalho orientados por ferramentas, em vez de fluxos de bate-papo conversacionais.
• Raciocínio adaptativo e modos de latência — A família GPT-5.1 apresenta reasoning_effort (incluindo um none modo para interações sensíveis à latência) e cache de prompts estendido (até 24 horas) para melhorar as sessões de codificação interativas. Os modelos do Codex enfatizam o trabalho iterativo eficiente.
• Capacidade de manobra e personalidade do código — ajustado para ser mais “deliberado”, reduzindo o desperdício de ações em sessões longas e produzindo mensagens de atualização mais claras para PRs e diferenças de patches.
• Experiência do usuário específica do Codex: Configuração do modelo padrão de IDE/CLI, retomada de sessão, compactação de contexto, entradas de imagem/captura de tela para tarefas de front-end no Codex Web.

Detalhes técnicos e considerações operacionais

• Interface da API: gpt-5.1-codex é servido através do Respostas API (não inclui conclusões de chat). A API de Respostas oferece suporte a chamadas de ferramentas, saídas estruturadas, streaming e apply_patch e shell ferramentas que o Codex utiliza.
• Semântica de chamada de ferramenta: incluir ferramentas na solicitação (tools: O modelo pode emitir apply_patch_call or shell_call itens; seu código executa o patch/comando e retorna os resultados para o modelo na solicitação subsequente. A API de Respostas é agentiva por padrão, portanto, pode orquestrar planos de várias etapas.
• Ajuste de raciocínio: usar reasoning={"effort":"none"} (API de Respostas) para processamento mínimo/baixa latência, ou {"effort":"medium"}/high para raciocínio e validação de código completos. Observe que none Melhora a chamada paralela de ferramentas e as edições de código sensíveis à latência.
• Persistência/contexto da sessão: O Codex e a API de Respostas oferecem suporte à retomada de sessão e à compactação de contexto para resumir o contexto antigo à medida que você se aproxima do limite de contexto, permitindo sessões interativas prolongadas sem a necessidade de ajustes manuais de contexto.

Desempenho de referência

Precisão da codificação: Em um benchmark de edição de diferenças (verificado pelo SWE-bench), os primeiros parceiros relataram ~7% de melhoria Melhorias na precisão de correção/edição para GPT-5.1 versus GPT-5 (relatado por parceiros). Melhorias no tempo de execução do agente (exemplo: "os agentes são executados 50% mais rápido no GPT-5.1, enquanto superam a precisão do GPT-5" em determinadas tarefas que exigem muitas ferramentas).

Verificado pelo SWE-bench (500 problemas): GPT-5.1 (alto) - 76.3% vs GPT-5 (alto) - 72.8% (Relatório da OpenAI). Isso demonstra uma melhoria mensurável nas tarefas de geração de patches em repositórios reais.

Velocidade/eficiência de tokens: Execuções GPT-5.1 2–3× mais rápido do que o GPT-5 em muitas tarefas (tempos de resposta mais rápidos em tarefas mais fáceis, usando menos tokens de raciocínio). Exemplo: uma pequena resposta a um comando npm que levava cerca de 10 segundos no GPT-5 leva cerca de 2 segundos no GPT-5.1 com um número substancialmente menor de tokens.

Limitações, segurança e considerações operacionais

• Alucinações e erros factuais: A OpenAI continua a reduzir as alucinações, mas alerta explicitamente que elas não foram eliminadas — os modelos ainda podem fabricar fatos ou afirmar comportamentos incorretos para suposições de programação em casos extremos; sistemas críticos não devem confiar na saída irrestrita do modelo sem verificação independente.
• Respostas muito rápidas / raciocínio superficial: O comportamento padrão mais rápido pode, às vezes, produzir respostas "rápidas, mas superficiais" (trechos de código rápidos em vez de edições mais profundas que levem em consideração o repositório) — use reasoning: high Para edições mais detalhadas e etapas de verificação.
• É necessário incitar a disciplina: As variantes do Codex esperam contexto da ferramenta e instruções estruturadas; as instruções existentes do GPT-5 geralmente precisam ser adaptadas. A confiabilidade do modelo depende muito de como sua integração aplica patches e verifica as saídas (testes, CI).

Como se compara (brevemente) a outros modelos populares

• vs GPT-5 (linha de base): O GPT-5.1 prioriza respostas mais rápidas em tarefas rotineiras e melhor direcionamento para codificação; melhorias relatadas em benchmarks de edição/codificação (edição de diferenças no SWE-bench +7% em relatórios de parceiros) e menor uso de tokens em blockchains com uso intensivo de ferramentas. Para raciocínio profundo e deliberativo, escolha o Thinking/high configurações de raciocínio. ()
• vs GPT-5-Codex (anterior): gpt-5.1-codex é a próxima geração — mesmo foco no Codex, mas treinado/ajustado para um cache de prompts aprimorado. apply_patch Ferramentas e raciocínio adaptativo que equilibram latência e profundidade.

Principais casos de uso (recomendados)

• Fluxos de trabalho interativos em IDE: Preenchimento automático de código inteligente, elaboração de PRs (Publicidade de Requisição), aplicação de patches em linha e edições de código em várias etapas.
• Automação agética: Tarefas de agentes de longa duração que exigem a aplicação de uma sequência de patches, a execução de etapas no shell e a validação por meio de testes.
• Revisão e refatoração de código: diferenças de maior qualidade e comentários de revisão estruturados (melhorias no SWE-bench relatadas pelos parceiros).
• Geração e validação de testes: Gerar testes unitários/de integração, executá-los por meio de uma ferramenta de shell controlada e iterar sobre as falhas.

Como chamar a API gpt-5.1-codex a partir da CometAPI

Preços da API gpt-5.1-codex na CometAPI, com 20% de desconto sobre o preço oficial:

Etapas Necessárias

• Faça o login no cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro.
• Faça login na sua Console CometAPI.
• Obtenha a chave de API da credencial de acesso da interface. Clique em "Adicionar Token" no token da API no centro pessoal, obtenha a chave de token: sk-xxxxx e envie.

Use o método

1. Selecione a opção "gpt-5.1-codex” endpoint para enviar a solicitação de API e definir o corpo da solicitação. O método e o corpo da solicitação são obtidos da documentação da API do nosso site. Nosso site também oferece o teste Apifox para sua conveniência.
2. Substituir com sua chave CometAPI real da sua conta.
3. Insira sua pergunta ou solicitação no campo de conteúdo — é a isso que o modelo responderá.
4. . Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.

A CometAPI fornece uma API REST totalmente compatível — para uma migração perfeita. Detalhes importantes para  Respostas

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