GPT 5.1 Codex Mini
Red Neuronal
GPT-5.1-Codex-Mini es una versión reducida y más rápida de GPT-5.1-Codex de OpenAI para trabajar con código.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona GPT 5.1 Codex Mini?
GPT-5.1-Codex-Mini es un modelo de OpenAI de la línea Codex, enfocado en trabajar con código. Se diferencia de GPT-5.1-Codex por ser más pequeño y responder más rápido, lo que lo hace ideal para situaciones donde la velocidad de respuesta y un gran flujo de solicitudes similares son importantes. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras: recargas el saldo con una tarjeta local y pagas por uso de tokens, sin que los tokens no utilizados caduquen. Tienes más de 250 modelos en una sola ventana para comparar respuestas, y una API compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración. Las solicitudes se transmiten con cifrado AES-GCM. Es útil para analizar módulos ajenos, crear pruebas, corregir errores de stacktrace, refactorizar archivos o integrar sugerencias de código en editores y herramientas internas. Para empresas, BotHub ofrece contratos, facturación y gestión de acceso para empleados con límites definidos.Preguntas frecuentes sobre GPT 5.1 Codex Mini
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
gpt-5.1-codex-mini es un modelo de la línea Codex de OpenAI, enfocado en trabajar con código: escribir funciones, refactorizar, analizar repositorios ajenos, buscar errores y explicar lógica. También es útil para documentación técnica, análisis de logs y tareas que requieren razonamiento y conclusiones paso a paso precisas.
El límite de salida es de 128,000 tokens por respuesta, suficiente para un módulo de código grande, un análisis detallado o documentación extensa. La ventana de contexto es de 400,000 tokens, por lo que junto con la respuesta, el diálogo puede incluir archivos voluminosos y el historial previo.
Sí, se admite el razonamiento antes de responder: el modelo construye primero una cadena de pensamiento y luego entrega el resultado. Hay ajustes disponibles para la profundidad del razonamiento y el detalle de la respuesta, por lo que puedes obtener correcciones simples rápidamente y dedicar más cómputo a tareas arquitectónicas y de depuración.
Sí. El modelo llama a funciones y devuelve JSON estructurado según un esquema definido, por lo que es fácil integrarlo en agentes, servicios internos y escenarios de CI. En BotHub, esto funciona a través de una API compatible con OpenAI: puedes cambiar de modelo sin reescribir la integración.
Imágenes y documentos, sí: puedes enviar una captura de pantalla de un error, un esquema de interfaz o un archivo de especificaciones y obtener un análisis en texto. La compatibilidad con audio y video no está indicada en nuestros datos, por lo que para voz y trabajo con clips, elige modelos especializados en BotHub.
No tenemos datos específicos sobre la calidad del ruso en este modelo, por lo que no haremos promesas; es más fácil probarlo con tu propia tarea: envía una solicitud típica y compara el resultado con otros modelos en la misma ventana. La interfaz de BotHub está en ruso, el pago es en rublos, y no se necesitan VPN ni tarjetas extranjeras.