OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini

GPT-5.1-Codex-Mini é um modelo de texto da OpenAI, lançado em 13 de novembro de 2025. É uma versão menor e mais rápida do GPT-5.1-Codex, posicionada dentro da família GPT-5.1 de modelos focados em programação. A descrição do fornecedor apresenta-o como o irmão mais leve do modelo Codex completo, que é o principal ponto a ter em conta ao decidir entre os dois.

O modelo aceita entrada de imagem e texto e devolve saída de texto. Tem uma janela de contexto de 400.000 tokens e uma saída máxima de 128.000 tokens, pelo que consegue comportar entradas muito grandes (ficheiros de código longos, vários ficheiros ou transcrições extensas) enquanto ainda produz respostas substanciais. Os parâmetros de pedido suportados incluem controlos de raciocínio (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning), max_completion_tokens, response_format, structured_outputs, seed, tool_choice, tools e verbosity.

Essas capacidades apontam para trabalho centrado em código: ler e raciocinar sobre repositórios grandes ou ficheiros longos, gerar ou refatorar código, responder a perguntas sobre uma base de código existente e lidar com tarefas em que uma imagem faz parte da entrada, como uma captura de ecrã de uma interface, um diagrama ou um erro. Como tools e tool_choice são suportados, também pode impulsionar chamadas de funções e fluxos de trabalho ao estilo de agentes, e structured_outputs mais response_format tornam-no adequado quando precisa de respostas num esquema fixo em vez de texto livre. Os parâmetros de raciocínio permitem trocar latência por uma resolução de problemas mais deliberada em tarefas mais difíceis.

Pode chamá-lo através da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo "openai/gpt-5.1-codex-mini". Como o endpoint segue o formato de chat completions da OpenAI, os SDKs e clientes OpenAI existentes funcionam apenas com uma alteração de base URL e chave. No pedido pode definir qualquer um dos parâmetros suportados listados acima, incluindo tools e tool_choice para chamadas de funções, response_format ou structured_outputs para saída restringida por esquema, seed para amostragem mais reprodutível, e reasoning_effort ou verbosity para orientar quanta capacidade de raciocínio interno e quantos detalhes de saída obtém.

O principal compromisso é que esta é a variante mini: foi concebida para ser menor e mais rápida do que o GPT-5.1-Codex, pelo que para as tarefas de programação ou raciocínio mais exigentes o modelo completo pode ser a melhor escolha, enquanto a versão mini se adequa a trabalho de grande volume ou sensível à latência. Também só produz saída de texto, pelo que se precisar de imagens ou áudio gerados, este modelo não é a escolha certa.