OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini

GPT-5.1-Codex-Mini è un modello di testo di OpenAI, rilasciato il 13 novembre 2025. È una versione più piccola e più veloce di GPT-5.1-Codex, posizionata all'interno della famiglia GPT-5.1 di modelli orientati alla programmazione. La descrizione del fornitore lo presenta come il fratello più leggero del modello Codex completo, che è l'aspetto principale da tenere a mente quando si sceglie tra i due.

Il modello accetta input di immagini e testo e restituisce output di testo. Ha una finestra di contesto di 400.000 token e un output massimo di 128.000 token, quindi può contenere input molto grandi (file sorgente lunghi, più file o trascrizioni estese) producendo comunque risposte sostanziali. I parametri di richiesta supportati includono i controlli di ragionamento (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning), max_completion_tokens, response_format, structured_outputs, seed, tool_choice, tools e verbosity.

Queste capacità indicano un lavoro incentrato sul codice: leggere e ragionare su repository di grandi dimensioni o file lunghi, generare o rifattorizzare codice, rispondere a domande su una base di codice esistente e gestire attività in cui un'immagine fa parte dell'input, come lo screenshot di un'interfaccia, un diagramma o un errore. Poiché tools e tool_choice sono supportati, può anche gestire il function calling e flussi di lavoro in stile agente, mentre structured_outputs e response_format lo rendono adatto quando servono risposte in uno schema fisso anziché testo libero. I parametri di ragionamento permettono di scambiare latenza con una risoluzione dei problemi più ponderata su attività più difficili.

Lo si chiama tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando l'id del modello "openai/gpt-5.1-codex-mini". Poiché l'endpoint segue il formato chat completions di OpenAI, gli SDK e i client OpenAI esistenti funzionano con il solo cambio di base URL e chiave. Nella richiesta è possibile impostare qualsiasi parametro supportato elencato sopra, inclusi tools e tool_choice per il function calling, response_format o structured_outputs per output vincolato a uno schema, seed per un campionamento più riproducibile e reasoning_effort o verbosity per orientare la quantità di ragionamento interno e il livello di dettaglio dell'output.

Il compromesso principale è che questa è la variante mini: è progettata per essere più piccola e più veloce di GPT-5.1-Codex, quindi per le attività di programmazione o ragionamento più impegnative il modello completo può essere la scelta migliore, mentre la versione mini si adatta a lavori ad alto volume o sensibili alla latenza. Inoltre produce solo output di testo, quindi se servono immagini o audio generati, questo modello non è la scelta giusta.