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GPT-5.1-Codex-Mini is a smaller and faster version of GPT-5.1-Codex
Context Window
400K tokens
Preço Input/1M
$0.25
Preço Output/1M
$2.00
Parâmetros
—
Max Output
128K tokens
Resultados do GPT-5.1-Codex-Mini nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench Hard | 33.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveCodeBench | 84.0 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| LiveBench Coding | 69.9 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
| SciCode | 43.0 | 100.0 | — |
| AA Coding Index | 36.4 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveBench Data Analysis | 49.7 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | 82.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveBench Language | 63.0 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AA-LCR | 63.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AIME 2025 | 92.0 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| AA Math Index | 91.7 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| LiveBench Math | 76.3 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveBench Global | 60.4 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
| AA Intelligence Index | 30.6 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| MMLU Pro | 82.0 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| GPQA Diamond | 81.0 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| IFBench | 68.0 | 100.0 | — |
| LiveBench Reasoning | 64.7 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
| HLE | 17.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| Tau²-Bench | 63.0 | 100.0 | — |
O GPT-5.1-Codex-Mini é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI, classificado como modelo de codigo. É um modelo multimodal, capaz de processar texto, imagens e potencialmente outros tipos de mídia. Como modelo proprietário, está disponível via API cloud da OpenAI. Com uma janela de contexto de 400K tokens, é adequado para processamento de documentos longos como contratos, livros e bases de código completas.
O GPT-5.1-Codex-Mini é cobrado por uso, com preço de US$ 0.25/1M tokens de input e US$ 2/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. Com esse preço agressivo, é uma das opções mais econômicas do mercado, ideal para aplicações de alto volume como chatbots, análise de documentos em massa e automações.
Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do GPT-5.1-Codex-Mini em reais fica em torno de R$ 1.54/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).
O GPT-5.1-Codex-Mini foi avaliado em 20 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Agentic, Coding, Data Analysis, Knowledge, Language, Long Context, Math, overall, Reasoning, Tool Use. Os resultados mostram performance excepcional nas avaliações disponíveis.
É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.
O GPT-5.1-Codex-Mini é especializado em codigo, oferecendo capacidades avançadas para criação e processamento de conteúdo codigo.
No ecossistema de modelos de IA em 2026, o GPT-5.1-Codex-Mini compete diretamente com modelos de nível similar. Os principais concorrentes incluem Claude (Anthropic), Gemini (Google) e modelos open source como Llama (Meta) e Qwen (Alibaba). A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.
Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.
Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O GPT-5.1-Codex-Mini oferece suporte multimodal que funciona em múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.
Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.
GPT-5.1-Codex-Mini is a smaller and faster version of GPT-5.1-Codex
O GPT-5.1-Codex-Mini custa US$ 0.25/1M tokens de input e US$ 2/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.
A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o GPT-5.1-Codex-Mini, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.
Nos benchmarks disponíveis, o GPT-5.1-Codex-Mini obteve scores como: Terminal-Bench Hard: 33/100, LiveCodeBench: 84/100, LiveBench Coding: 69.93/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.
Não, o GPT-5.1-Codex-Mini é um modelo proprietário da OpenAI. Ele está disponível via API cloud. Para alternativas open source, confira nosso ranking de modelos open source.
Última atualização: 28 de julho de 2026 • Ver metodologia →