GPT 5.1 Codex Mini
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OpenAI | contexto de 400,000 tokens | $0.25/M entrada, $2.00/M salida. GPT-5.1-Codex-Mini es una versión más pequeña y rápida de GPT-5.1-Codex
Guías para este modelo
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Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
GPT-5.1-Codex-Mini es el hermano menor y más rápido de GPT-5.1-Codex de OpenAI, diseñado para tareas de codificación y razonamiento donde se desea menor latencia y un coste más barato. Tiene etiquetas de visión y razonamiento, una ventana de contexto de 400,000 tokens y un precio que es más bajo que la mayoría de los modelos de vanguardia. Si ejecutas pipelines de codificación de alto volumen o flujos de trabajo agenticos y no necesitas el máximo rendimiento del modelo Codex completo, esta es la opción práctica.
Conocido por
- Más rápido y barato que GPT-5.1-Codex compartiendo su linaje de codificación
- Ventana de contexto de 400,000 tokens que maneja grandes bases de código en una pasada
- Capacidad de visión que le permite razonar sobre imágenes junto con texto
- Precio bajo de entrada a $0.25 por millón de tokens, adecuado para uso de alto volumen
Cuidado con
- Pesos cerrados, solo API: no hay despliegue local ni opción de autoalojamiento.
- Salida a $2.00 por millón de tokens que suma rápido en bucles agenticos con respuestas largas.
- OpenAI no ha publicado una ficha técnica, por lo que los límites de capacidad no están documentados independientemente.
Prompts para probar
Refactorizar una función desordenada
Aquí hay una función en Python que funciona pero es difícil de leer y mantener. Refactorízala para mayor claridad, añade anotaciones de tipo, escribe una docstring corta y explica cada cambio que hiciste.
def proc(d,x,y=None):
r=[]
for i in d:
if i>x:
r.append(i*2 if y is None else i*y)
return r
Depurar un test que falla
Tengo un test en Jest que sigue fallando con 'Cannot read properties of undefined (reading map)'. Aquí está el componente y el test. Explícame por qué falla, arregla el componente y actualiza el test para cubrir el caso límite que causó el error. Pega ambos archivos abajo.
Razonar sobre un diagrama
Adjunto una captura de pantalla de un diagrama de arquitectura de sistema. Identifica cualquier punto único de fallo, señala qué servicios no tienen redundancia y sugiere los dos cambios de mayor prioridad para mejorar la resiliencia. Sé específico sobre qué componentes te refieres.
Comparar con
- gpt-oss-120bModelo con pesos abiertosContexto de 131,072 tokens · $0.15/M entrada, $0.60/M salida
- gpt-oss-20bModelo con pesos abiertosContexto de 131,072 tokens · $0.02/M entrada, $0.09/M salida
- GPT-6 LunaModelo solo APIContexto de 1,050,000 tokens · $0.10/M entrada, $0.50/M salida
- GPT-5.6 LunaModelo solo APIContexto de 1,050,000 tokens · $0.20/M entrada, $1.20/M salida
Más modelos de texto de openai
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar GPT-5.1-Codex-Mini localmente?
- No. OpenAI no ha liberado pesos para este modelo; es solo vía API y no puede autoalojarse.
- ¿Cuánto cuesta GPT-5.1-Codex-Mini y qué longitud tiene su contexto?
- Cuesta $0.25 por millón de tokens de entrada y $2.00 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 400,000 tokens.
- ¿En qué se diferencia GPT-5.1-Codex-Mini de GPT-5.1-Codex?
- OpenAI lo describe como una versión más pequeña y rápida de GPT-5.1-Codex; más allá de eso, el fabricante no ha publicado comparaciones detalladas de capacidades.
Veredicto del capitánUna opción predeterminada sensata para pipelines de codificación que necesitan contexto largo y visión sin pagar los precios completos de Codex.
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
GPT 5.1 Codex Mini es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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