OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini

GPT-5.1-Codex-Mini ist ein Textmodell von OpenAI, veröffentlicht am 13. November 2025. Es ist eine kleinere und schnellere Version von GPT-5.1-Codex und ist innerhalb der GPT-5.1-Familie der auf Programmierung ausgerichteten Modelle positioniert. Die Anbieterbeschreibung bezeichnet es als das leichtere Geschwister des vollständigen Codex-Modells, was der wichtigste Punkt bei der Entscheidung zwischen den beiden ist.

Das Modell akzeptiert Bild- und Texteingaben und gibt Textausgaben zurück. Es hat ein Kontextfenster von 400.000 Tokens und eine maximale Ausgabe von 128.000 Tokens, sodass es sehr große Eingaben (lange Quelldateien, mehrere Dateien oder ausgedehnte Transkripte) aufnehmen und dennoch substanzielle Antworten erzeugen kann. Zu den unterstützten Anforderungsparametern gehören Reasoning-Steuerungen (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning), max_completion_tokens, response_format, structured_outputs, seed, tool_choice, tools und verbosity.

Diese Fähigkeiten deuten auf codezentrierte Arbeit hin: das Lesen und Nachdenken über große Repositories oder lange Dateien, das Generieren oder Refaktorieren von Code, das Beantworten von Fragen zu einer bestehenden Codebasis und die Bearbeitung von Aufgaben, bei denen ein Bild Teil der Eingabe ist, etwa ein Screenshot einer Oberfläche, ein Diagramm oder ein Fehler. Da tools und tool_choice unterstützt werden, kann es auch Funktionsaufrufe und agentenähnliche Workflows steuern, und structured_outputs zusammen mit response_format machen es geeignet, wenn Sie Antworten in einem festen Schema statt in freiem Text benötigen. Die Reasoning-Parameter ermöglichen es Ihnen, Latenz gegen eine bedächtigere Problemlösung bei schwierigeren Aufgaben einzutauschen.

Sie rufen es über die OpenAI-kompatible API von api14 mit der Modell-ID "openai/gpt-5.1-codex-mini" auf. Da der Endpunkt dem Format der OpenAI-Chat-Completions folgt, funktionieren bestehende OpenAI-SDKs und Clients mit nur einer Änderung von Basis-URL und Schlüssel. In der Anfrage können Sie jeden der oben aufgeführten unterstützten Parameter festlegen, darunter tools und tool_choice für Funktionsaufrufe, response_format oder structured_outputs für schemaeingeschränkte Ausgaben, seed für eine besser reproduzierbare Stichprobenziehung sowie reasoning_effort oder verbosity, um zu steuern, wie viel interne Überlegung und wie viel Ausgabedetail Sie erhalten.

Der Hauptkompromiss besteht darin, dass dies die Mini-Variante ist: Sie ist darauf ausgelegt, kleiner und schneller als GPT-5.1-Codex zu sein, sodass für die anspruchsvollsten Programmier- oder Reasoning-Aufgaben das vollständige Modell die bessere Wahl sein kann, während die Mini-Version für Arbeitslasten mit hohem Volumen oder Latenzempfindlichkeit geeignet ist. Außerdem gibt sie nur Text aus, wenn Sie also generierte Bilder oder Audio benötigen, ist dieses Modell nicht die richtige Wahl.