GPT 5.1 Codex Mini
Réseau Neuronal
GPT-5.1-Codex-Mini est une version réduite et plus rapide de GPT-5.1-Codex d'OpenAI pour le travail sur le code.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche GPT 5.1 Codex Mini?
GPT-5.1-Codex-Mini est un modèle OpenAI de la gamme Codex, axé sur le travail avec le code. Il se distingue de GPT-5.1-Codex par sa taille réduite et sa rapidité de réponse, ce qui le rend idéal pour les situations nécessitant une faible latence et un flux important de requêtes similaires. Sur BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère : vous rechargez votre solde avec une carte russe et payez à l'usage, sans expiration des jetons. Vous avez accès à plus de 250 modèles dans une seule fenêtre pour comparer les réponses, et une API compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Les requêtes sont chiffrées en AES-GCM. Ce modèle est utile pour analyser rapidement un module, rédiger des tests, corriger des erreurs via stacktrace, refactoriser des fichiers ou intégrer des suggestions de code. Pour les entreprises, BotHub propose des contrats, des factures et une gestion des accès via un panneau d'administration.Questions fréquentes sur GPT 5.1 Codex Mini
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
gpt-5.1-codex-mini est un modèle de la gamme Codex d'OpenAI, axé sur le code : écriture de fonctions, refactoring, analyse de dépôts, débogage et explication de logique. Utile aussi pour la documentation technique, l'analyse de logs et les tâches nécessitant du raisonnement et des conclusions étape par étape.
La limite de sortie est de 128 000 jetons par réponse, suffisant pour un grand module de code, une analyse détaillée ou une longue documentation. La fenêtre de contexte est de 400 000 jetons, permettant d'inclure des fichiers volumineux et l'historique de la conversation.
Oui, le raisonnement avant réponse est pris en charge : le modèle construit d'abord une chaîne de réflexion, puis fournit le résultat. Les paramètres de profondeur de raisonnement et de détail sont disponibles, permettant d'obtenir rapidement des corrections simples ou d'allouer plus de calculs pour l'architecture et le débogage.
Oui. Le modèle appelle des fonctions et renvoie du JSON structuré selon un schéma défini, facilitant l'intégration dans des agents, services internes et scénarios CI. Sur BotHub, cela fonctionne via une API compatible OpenAI : vous pouvez changer de modèle sans réécrire l'intégration.
Images et documents, oui : vous pouvez envoyer une capture d'écran d'erreur, un schéma d'interface ou un fichier de spécification pour obtenir une analyse textuelle. La prise en charge de l'audio et de la vidéo n'est pas indiquée, veuillez donc choisir des modèles spécialisés sur BotHub pour ces formats.
Nous n'avons pas de données spécifiques sur la qualité du français pour ce modèle, nous ne ferons donc pas de promesses. Il est plus simple de tester par vous-même : envoyez une requête type et comparez le résultat avec d'autres modèles dans la même fenêtre. L'interface BotHub est en russe, le paiement est en roubles, et aucun VPN ou carte étrangère n'est requis.