OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini

GPT-5.1-Codex-Mini es un modelo de texto de OpenAI, lanzado el 13 de noviembre de 2025. Es una versión más pequeña y rápida de GPT-5.1-Codex, posicionada dentro de la familia GPT-5.1 de modelos centrados en programación. La descripción del proveedor lo presenta como el hermano más ligero del modelo Codex completo, que es lo principal que hay que tener en cuenta al decidir entre los dos.

El modelo acepta entrada de imagen y texto y devuelve salida de texto. Tiene una ventana de contexto de 400.000 tokens y una salida máxima de 128.000 tokens, por lo que puede contener entradas muy grandes (archivos de código largos, varios archivos o transcripciones extensas) y aun así producir respuestas sustanciales. Los parámetros de solicitud admitidos incluyen controles de razonamiento (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning), max_completion_tokens, response_format, structured_outputs, seed, tool_choice, tools y verbosity.

Esas capacidades apuntan a trabajo centrado en código: leer y razonar sobre repositorios grandes o archivos largos, generar o refactorizar código, responder preguntas sobre una base de código existente y manejar tareas en las que una imagen forma parte de la entrada, como una captura de pantalla de una interfaz, un diagrama o un error. Dado que se admiten tools y tool_choice, también puede impulsar llamadas a funciones y flujos de trabajo tipo agente, y structured_outputs junto con response_format lo hacen adecuado cuando necesitas respuestas en un esquema fijo en lugar de texto libre. Los parámetros de razonamiento te permiten intercambiar latencia por una resolución de problemas más deliberada en tareas difíciles.

Lo llamas a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo "openai/gpt-5.1-codex-mini". Como el endpoint sigue el formato de chat completions de OpenAI, los SDK y clientes de OpenAI existentes funcionan con solo cambiar la URL base y la clave. En la solicitud puedes establecer cualquiera de los parámetros admitidos enumerados arriba, incluidos tools y tool_choice para llamadas a funciones, response_format o structured_outputs para salida restringida por esquema, seed para un muestreo más reproducible, y reasoning_effort o verbosity para dirigir cuánto razonamiento interno y cuánto detalle de salida obtienes.

El principal compromiso es que esta es la variante mini: está diseñada para ser más pequeña y rápida que GPT-5.1-Codex, así que para las tareas de programación o razonamiento más exigentes el modelo completo puede ser la mejor opción, mientras que la versión mini se adapta a trabajo de alto volumen o sensible a la latencia. Además, solo produce salida de texto, así que si necesitas imágenes o audio generados, este modelo no es la elección adecuada.