AI 对话模型
OpenAI
GPT Codex

GPT-5.1 Codex

GPT-5.1 Codex 是 Kyeo AI 当前更像“当前同价默认位”的 Codex 页。它和 GPT-5 Codex 一样走 `Responses`、支持图片和联网搜索,价格也同样是输入 100 / 输出 800;但从 OpenAI 把 GPT-5.1 作为 GPT-5 家族更新底座、而站内又维持同价这一点看,5.1 Codex 更适合新项目直接拿来当低成本工程主力,而不只是旧页的替身。换句话说:如果你没有明确的存量包袱,今天多数时候更该先开 5.1,而不是回到 GPT-5 Codex。

能力标签
响应生成
积分消耗
输入 100 / 输出 800 / 百万 tokens
提示词上限
20,000 字符
上传限制
图片 6 张
当前仍走 `Responses`,属于 Codex 家族而不是普通 GPT 聊天页
支持文本 + 图片输入与联网搜索,适合真实工程协作场景
价格和 GPT-5 Codex 同档:输入 100 / 输出 800(每百万 tokens)
更适合新项目作为同价默认 Codex 档,而不是只当旧基线替代品
30 秒了解
GPT Codex
输入 100 / 输出 800 / 百万 tokens
它擅长什么
当前站内的 GPT-5.1 Codex 更像 Codex 家族里的当前同价默认位。它保留了 Responses 路线、编码导向和较低价格,同时比旧 GPT-5 Codex 更适合拿来做今天的新工程流程起点。
适合谁用
适合日常代码协作、补测试、Bug 分析、脚本与自动化、前端修改建议,以及希望用较低 Codex 成本建立稳定工程工作流的团队。
大家都在搜
GPT-5.1 Codex 怎么用GPT-5.1 Codex 当前价格GPT-5.1 Codex 和 GPT-5 Codex 区别

一句话了解

这个模型怎么样?

GPT-5.1 Codex 当前已经接入 Kyeo AI 的AI 对话模型工作流。相比只看模型名或外部宣传页,这个页面更关注真正影响选型的内容,包括能力标签、成本结构、参数控制、上传限制、适用任务与替代候选。对于想做长期模型运营和 SEO 内容沉淀的站点来说,这些信息比一句“最好用”更有价值。

它擅长什么
当前站内的 GPT-5.1 Codex 更像 Codex 家族里的当前同价默认位。它保留了 Responses 路线、编码导向和较低价格,同时比旧 GPT-5 Codex 更适合拿来做今天的新工程流程起点。
适合谁用
适合日常代码协作、补测试、Bug 分析、脚本与自动化、前端修改建议,以及希望用较低 Codex 成本建立稳定工程工作流的团队。
为什么在 Kyeo AI 用
Kyeo 把 GPT-5 Codex 和 GPT-5.1 Codex 并排保留下来,意义不是让你多背一个名字,而是让你能直接比较“同样成本下,旧基线值不值得换成今天该先开的默认位”。

关键参数一览

帮你快速评估这个模型和你的业务场景是否匹配。

模型类别
AI 对话模型
厂商
OpenAI
模型家族
GPT Codex
接入提供方
KIE
平台模型标识
gpt-5.1-codex
运行方式
Responses
提示词上限
20,000 字符
上传限制
图片 6 张

它还叫什么

同一个模型在官方文档、社区讨论和 API 接入层可能有不同叫法,这里帮你统一整理。

GPT-5 1 Codex
gpt-5.1-codex
Codex
GPT Codex

用户常见问题

这些问题和关键词结合公开资料、同类页面写法和当前站内接入边界整理,帮你更快做出选择。

GPT-5.1 Codex 怎么用
GPT-5.1 Codex 当前价格
GPT-5.1 Codex 和 GPT-5 Codex 区别
GPT-5.1 Codex 和 GPT-5.2 Codex 区别
GPT-5.1 Codex responses
GPT-5.1 Codex 联网搜索
GPT-5.1 Codex 支持图片吗
GPT-5.1 Codex 当前有 none reasoning 吗
GPT-5.1 Codex 适合默认编码工作台吗
GPT-5.1 Codex 适合代码评审吗

选型指南

还在纠结用哪个模型?先看这几个关键决策点。

1
什么时候优先选它

如果你正在找一页可以长期当“默认 Codex 档”的工程工作台,而且希望价格别高过旧 GPT-5 Codex,那么 GPT-5.1 Codex 最值得先测。它更适合作为今天的同价默认位;如果没有旧 benchmark 或旧提示词包袱,通常也没必要先回去看 GPT-5 Codex。

2
什么时候先比较别的 Codex 页

如果你需要保留旧 benchmark 或旧提示词心智,就把 GPT-5 Codex 一起对照;如果你已经知道任务会走到更长、更难的多步编码和重构,再把 GPT-5.2 Codex 一起测;如果你想同时看今天的高阶默认位,再顺手把 GPT-5.3 / GPT-5.4 Codex 一起拉进清单,会比只在低档里比较更接近真实工程选型。

3
最小验证路径

拿一组真实工程任务做三轮对照:一轮修 Bug、一轮补测试、一轮解释复杂代码。先让 GPT-5.1 Codex 跑完整流程,再和 GPT-5 Codex、GPT-5.2 Codex 比成功率、返工轮数和总 token 消耗,最容易看清它是否能当默认档。

用户常搜的对比

这些是用户在搜索引擎里真正会搜的对比问题,帮你快速定位差异。

GPT-5.1 Codex 和 GPT-5 Codex 区别
GPT-5.1 Codex vs GPT-5 Codex
GPT-5.1 Codex 和 GPT-5.2 Codex 区别
GPT-5.1 Codex vs GPT-5.2 Codex
GPT-5.1 Codex 和 GPT-5.4 区别
GPT-5.1 Codex vs GPT-5.4

模型横向对比表

正在纠结选哪个?这张表帮你一眼看清当前模型和替代方案的核心差异。

对比维度
GPT-5.1 Codex
GPT-5 Codex
GPT-5.2 Codex
GPT-5.4
当前站内角色
同价默认 Codex 档
旧基线与迁移对照页
更高价的长任务编码档
更偏通用复杂任务而非专门工程页
当前运行时
Responses
Responses
Responses
Responses
当前前台控制项
联网搜索 + 图片附件 + reasoning 心智
前台形态接近,但更像旧基线
前台形态接近,但价格更高
同为 Responses,但不以编码任务为第一定位
当前价格口径
输入 100 / 输出 800
输入 100 / 输出 800
输入 140 / 输出 1120
输入 140 / 输出 1120
更适合的任务
同成本下做默认工程主力
保留旧 benchmark 与旧提示词心智
更难的长任务编码与多轮重构
复杂通用分析与跨任务协作

实际使用体验

不是复读官网宣传,而是基于真实使用场景的观察和判断。

同价升级往往比“更强”更重要

工程团队实际选型时,很多时候不是在找一句抽象的“最强编码模型”,而是在找“能不能不涨预算就把默认档更新掉”。这正是 GPT-5.1 Codex 当前最真实的角色,也是它区别于 GPT-5 旧基线的地方。

它最像“今天先开的那页”,而不是只做旧页过渡

在当前站内价格口径下,GPT-5.1 Codex 和 GPT-5 Codex 同价,但对新项目来说 5.1 更像应该先开的默认档。也就是说,这页的真实价值不是给旧页打补丁,而是给今天的低成本工程流程一个更合适的起点。

能力详解

当前页最有价值的地方,是同价下换到更新底座

OpenAI 官方 GPT-5.1 家族资料已把 5.1 放到新的旗舰底座位置,而当前 Kyeo 对 GPT-5 Codex 与 GPT-5.1 Codex 仍采用同一价格带。基于这两点,可以把 5.1 Codex 理解成更值得先测的同价默认档,而不是仅仅多一个版本号。

当前 Kyeo 仍然把 Codex 能力收在较窄工作台里

虽然官方和 KIE 文档都会提到更宽的 reasoning 和工具工作流,但当前聊天工作台仍以联网搜索、图片附件和基础 reasoning 为主,没有把函数 schema 作者视角直接开放出来。这页的真实价值仍然是工程对话本身,而不是完整工具编排。

和 5.2 Codex 的差别,主要不在前台形态而在预算梯度

当前 GPT-5.1 Codex 和 GPT-5.2 Codex 在前台形态上都很像:都是 Responses、图片、搜索和 reasoning。真正的差别更多体现在价格带和你是否真的需要更高一档的长任务编码强度。

适合做什么

Agentic Coding

适合需要规划、编写、修复和解释代码的多步任务。

代码评审与重构

适合做结构优化、风险检查和工具调用协作。

脚本与自动化

适合搭配工具、API 和外部系统做工程自动化。

提示词技巧

任务边界要明确

直接写清目标、语言、仓库上下文、不能改什么、要交付什么。

让模型先规划再执行

编码任务往往适合先出 plan,再逐步修改。

要求结果自检

尤其是重构和生成测试时,建议显式要求自查边界与风险。

为什么选它

更适合长任务、编码与工具协作。
Codex 家族在 OpenAI 官方文档中的定位明确。
很适合做工程类模型落地页和选型页。
可以直接和 Kyeo 模型广场中的同类模型做横向对比,选型成本更低。

使用前要知道

当前聊天工作台没有把自定义 function schema 和 `tool_choice` 完整开放到前台。
当前页面仍以 KIE 的 Codex Responses 路线为准,不等于 OpenAI 官方 GPT-5.1 家族全部能力都已在站内铺开。
复杂编码任务不仅消耗 tokens,也消耗上下文管理成本。
版本差异和别名变动需要持续关注。

可调参数

帮你快速评估这个模型和你的业务场景是否匹配。

当前页面暂无额外前台参数。

积分消耗

输入 100 / 输出 800 / 百万 tokens

当前 Kyeo AI 按 tokens 计费:输入 `100 / 百万 tokens`,输出 `800 / 百万 tokens`。它和 GPT-5 Codex 当前处在同一价格带,真正该比的是是否值得把 5.1 当成新的同价默认档。

省钱小技巧

批量出图或出视频前,建议先用同一组素材在当前模型和同类候选之间做 AB 测试,确认效果后再批量跑,避免浪费积分。

常见问题

同类模型推荐

还没决定用哪个?顺手对比一下这几个同类候选。

GPT-5 Codex

GPT-5 Codex 是 Kyeo AI 当前 Codex 梯度里更像旧低成本基线的一页:走 `Responses`,支持文本 + 图片、联网搜索和 reasoning,但当前聊天工作台并没有把 Codex 文档里的自定义函数工具和 `tool_choice` 作者视角完整摊出来。所以它更适合被理解成“低成本编码工作台旧基线”,而不是一页就能替代完整 Codex 平台。对今天的新项目来说,这页更多像旧 benchmark 和旧提示词的基准页,而不是最该先开的默认 Codex 位。

AI 对话模型
输入 100 / 输出 800 / 百万 tokens

GPT-5.2 Codex

GPT-5.2 Codex 是 Kyeo AI 当前更像“旧高预算高阶基线”的 Codex 编码页。它和 GPT-5.1 Codex 一样走 `Responses`,也同样支持图片和联网搜索,但不要因为前台表单长得差不多,就把它理解成“只是同一页更贵一点”。当前这页的核心价值是把更高预算留给更难的长任务编码、复杂重构和多步工程协作,而不是多出几个显眼的新按钮。需要同时说清的是:在当前站内价格口径下,GPT-5.2 / 5.3 / 5.4 Codex 已经进入同一价带,所以 5.2 今天更像高预算旧高阶基线,而不是天然的最终默认位。

AI 对话模型
输入 140 / 输出 1120 / 百万 tokens

GPT-5.4

GPT-5.4 是 Kyeo AI 当前更像“GPT 通用总入口”的一页,但它不是 OpenAI 官方 GPT-5.4 全工具驾驶舱的原样搬运。当前站内这页更接近一条收窄过的 Responses 路线:文本 + 最多 6 张图、联网搜索、统一 reasoning UI,前台没有把 File Search、Code Interpreter、Hosted Shell、Computer Use 或 MCP 等能力摊成按钮。对需要一个能同时处理复杂分析、图文问答、搜索增强和代码任务的默认页的人来说,如果任务还没有明确进入纯工程主线,这页通常比同价的 Codex 页更像先开的那张总入口。

AI 对话模型
输入 140 / 输出 1120 / 百万 tokens

信息来源

页面内容基于厂商资料、模型家族说明和 Kyeo AI 平台接入配置整理。

来源说明

当前页面优先以 OpenAI 官方 GPT-5.1 Codex 模型页 / GPT-5.1 使用指南、工作区 KIE《创建 Codex 响应》《Codex 定价说明》与 Kyeo 聊天工作台实际接入配置为准。OpenAI 官方 GPT-5.1 家族材料会讲到 `none` reasoning 等更宽设定,但当前 Kyeo 这页仍按 KIE 的 Codex Responses 路线收口:文本 + 图片、联网搜索、主要按 low / medium / high 理解的前台 reasoning 心智。

最后更新: 2026-04-14
OpenAI: GPT-5.1-Codex
官方
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OpenAI: Using GPT-5.1
官方
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OpenAI: Pricing
官方
查看原始来源
KIE Docs: 创建 Codex 响应
接入

当前 KIE 文档明确给出 `Responses` 路线、`tools`、`tool_choice` 与 `reasoning.effort`。

KIE Docs: Codex 定价说明
接入

当前工作区价格说明明确记录 `gpt-5.1-codex` 为输入 `100`、输出 `800`(每百万 tokens)。

Kyeo 平台模型接入配置
接入

当前站内接入模型标识为 gpt-5.1-codex,页面中的参数上限、前台控制项与计费方式也以 Kyeo 平台实际接入为准。