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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const response = await client.responses.create({
model: 'openai/gpt-5-1-codex-mini',
input: 'Write a one-sentence bedtime story about a unicorn.',
});
console.log(response.output_text);
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main();
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from openai import OpenAI
client = OpenAI(
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api_key="",
)
response = client.responses.create(
model="openai/gpt-5-1-codex-mini",
input="Write a one-sentence bedtime story about a unicorn."
)
print(response.output_text)
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Produktdetails
GPT-5.1 Codex Mini: Ihre unverzichtbare KI für die Programmierung
Der GPT-5.1 Codex Mini zeichnet sich als hochoptimierte, ressourcenschonende Weiterentwicklung der fortschrittlichen GPT-5.1-Serie von OpenAI aus. Er wurde sorgfältig entwickelt, um Codierungs-Workflows zu beschleunigen und unverzichtbare Unterstützung bei der Softwareentwicklung zu bieten. Dieses Modell vereint herausragende Leistung mit außergewöhnlicher Ressourceneffizienz und ist damit die ideale Wahl für die Integration in anspruchsvolle Umgebungen, in denen schnelle, zuverlässige Codegenerierung und minimale Latenzzeiten von größter Bedeutung sind.
⚙️Technische Spezifikationen
- Modelltyp: Ein auf Transformer basierendes Sprachmodell, das sich auf das Verständnis und die Generierung von Code spezialisiert hat.
- Kontext: 400.000 Tokens bieten erhebliche Kapazität für komplexe Aufgaben.
- Trainingsdaten: Basierend auf einem umfangreichen Korpus an Programmcode, umfassender Dokumentation und eingehenden Diskussionen zur Softwareentwicklung.
- Unterstützte Modalitäten: Verarbeitet nahtlos Texteingaben, Code-Snippets und sogar interpretierbare Bilder zur visuellen Unterstützung von UI/UX.
📈Leistungsbenchmarks
- Genauigkeit der Codevervollständigung: Erreicht eine Genauigkeit von über 85 %. auf führenden Datensätzen wie HumanEval und APPS, um qualitativ hochwertige Vorschläge zu gewährleisten.
- Zuverlässigkeit: Hält konsequent ein hohe Korrektheitsrate Bei Debugging- und Refactoring-Aufgaben werden Fehler minimiert.
- Effizienz bei mehreren Aufgaben: Fähig zur gleichzeitigen Durchführung von Code-Reviews, Kommentargenerierung und Fehlerbehebungen mit minimale LatenzDie
✨Hauptmerkmale
- Optimiert für Programmieraufgaben: Speziell zugeschnitten auf Code-Synthese, robustes Debugging, effizientes Refactoring und umfassende Dokumentation.
- Steuerbares Verhalten: Bietet anpassbare Argumentation und Ausgabekohärenz durch benutzerdefinierte Parameter und ermöglicht so eine fein abgestimmte Steuerung.
- Multimodale Unterstützung: Einzigartige Fähigkeit zur Interpretation von Bildern/Screenshots, was die UI-Entwicklung und visuelle Fehlersuche erheblich erleichtert.
- Verbesserte Lenkbarkeit: Reagiert präzise auf Entwickleranweisungen und liefert so sauberere und genauere Codeausgaben.
💲GPT-5.1 API-Preise
- Eingang: 0,2625 USD pro 1 Million Token
- Zwischengespeicherte Eingabe: 0,02625 USD pro 1 Million Token
- Ausgabe: 2,10 € pro 1 Million Token
Vielseitige Anwendungsfälle für Entwickler
GPT-5.1 Codex Mini unterstützt Entwickler in einer Vielzahl von Anwendungen:
- ✅Softwareentwicklung: Bietet unschätzbare Unterstützung bei der Codegenerierung, intelligenten Bearbeitung und aufschlussreichen Vorschlägen direkt innerhalb integrierter Entwicklungsumgebungen (IDEs).
- ✅Code-Review & Refactoring: Erkennt automatisch Fehler, verbessert die Codequalität deutlich und schlägt branchenübliche Best Practices vor.
- ✅UI/UX-Entwicklung: Interpretiert Screenshots oder grafische Eingaben, um schnelles Prototyping zu ermöglichen und visuelle Designiterationen zu beschleunigen.
- ✅Lehrmittel: Bietet umfassende Unterstützung für Programmier-Tutorials und generiert automatisierte, klare Code-Erklärungen.
Codebeispiel Integration
Die Integration von GPT-5.1 Codex Mini in Ihre Projekte ist unkompliziert. Ausführliche API-Referenzen und praktische Beispiele finden Sie in der offiziellen Dokumentation.
Wie sich der GPT-5.1 Codex Mini im Vergleich zu anderen Modellen schlägt
VS GPT-5.1: GPT-5.1 Codex Mini ist speziell auf Codierungs-Workflows spezialisiert und zeichnet sich durch fortgeschrittene Codegenerierung, Debugging, Refactoring und Code-Review aus. Es unterstützt als einziges System multimodale Eingaben für die Benutzeroberfläche und die dynamische Steuerung des Denkaufwands. Im Gegensatz dazu konzentriert sich GPT-5.1 auf ein umfassenderes Verständnis natürlicher Sprache und allgemeines logisches Denken und bietet ein größeres Kontextfenster, jedoch weniger codespezifische Optimierung.
VS GPT-5 Codex: Der Codex Mini präsentiert sich als kompaktere und kostengünstigere Lösung, die schnellere Reaktionszeiten und einen geringeren Ressourcenverbrauch bietet. GPT-5-Kodexbietet jedoch tiefergehende Schlussfolgerungsmöglichkeiten und ist darauf ausgelegt, komplexere technische Aufgaben mit höherer Genauigkeit und einem größeren Kontextfenster zu bewältigen.
VS GPT-4: GPT-5.1 Codex Mini verbessert die Leistung bei Codierungsaufgaben deutlich. Codex Mini übertrifft GPT-4 durch überlegene Steuerbarkeit und ein tieferes Verständnis von speziellem Code. Während GPT-4 bei allgemeinen Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung weiterhin gute Ergebnisse liefert, wurde Codex Mini speziell für Programmieranwendungen entwickelt, um es zu übertreffen.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
GPT-5.1 Codex Mini ist eine leichtgewichtige, optimierte Version der GPT-5.1-Serie von OpenAI, die speziell für Codierungs-Workflows und die Unterstützung der Softwareentwicklung entwickelt wurde und ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Ressourceneffizienz bietet.
Es handelt sich um ein auf Transformer basierendes Modell, das auf Code spezialisiert ist, mit einem 400K-Kontext, das mit umfangreichen Programmierdaten trainiert wurde und Text, Code und interpretierbare Bilder zur Unterstützung von UI/UX unterstützt.
Es erreicht eine Genauigkeit von über 85 % bei gängigen Codevervollständigungs-Datensätzen wie HumanEval und APPS.
Codex Mini ist hochspezialisiert auf Codierungsaufgaben, einschließlich multimodaler Eingaben für Benutzeroberflächen und dynamischer Logiksteuerung, während sich GPT-5.1 auf ein breiteres Verständnis natürlicher Sprache mit einem größeren Kontext, aber weniger Codespezialisierung konzentriert.
Ja, es bietet multimodale Unterstützung und ermöglicht so die Interpretation von Bildern und Screenshots für schnelles Prototyping und visuelles Debugging in der UI/UX-Entwicklung.
KI-Spielplatz
