OpenAI GPT‑5.1 Codex Review – Eine praktische Alternative zu Opus

Einführung

OpenAI hat gerade die GPT‑5.1‑Familie vorgestellt und damit das Portfolio um verbesserte Chat-, Reasoning‑ und Coding‑Modelle erweitert. Die Ankündigung positioniert GPT‑5.1 als vielseitigen Nachfolger früherer Versionen und, interessant genug, als potenziellen Konkurrenten zur beliebten Opus‑Plattform für Entwickler. Dieser Artikel zerlegt das neue Line‑up, die Preisgestaltung, Benchmark‑Leistungen und Ergebnisse aus realen Tests, damit Sie entscheiden können, ob sich der GPT‑5.1 Codex einen Platz in Ihrem Werkzeugkasten verdient.

Das GPT‑5.1‑Line‑up

Zwei Kernvarianten

• Instant – Im Grunde eine umbenannte Version des bestehenden Chat‑Modells. Es glänzt bei schnellen, konversationellen Interaktionen und ist die Standardwahl für die meisten benutzer‑fokussierten Anwendungen.
• Thinking – Ein Allzweck‑Modell, das für den API‑Zugang und komplexere Problemlösungs‑Aufgaben konzipiert ist. OpenAI betont eine deutliche Steigerung der Fähigkeit, Anweisungen zu folgen, für diese Variante.

Codex‑Erweiterungen

OpenAI hat zudem seine Codex‑Serie aufgefrischt, die sich auf Code‑Generierung und Programmier‑Assistenz konzentriert:

• Codex Mini – Ein leichtgewichtiges Angebot, das rohe Leistung gegen geringere Latenz tauscht. In Tests hatte es mit vielen Aufgaben Schwierigkeiten und rangierte fast am unteren Ende der Leistungstabellen.
• Codex (Vollgröße) – Das Flaggschiff‑Coding‑Modell liefert solide Ergebnisse über ein breites Spektrum von Programmier‑Herausforderungen hinweg und übertrifft viele Wettbewerber in den meisten Benchmarks.

Preisgestaltung und Token‑Aufbewahrung

Die Preisstruktur bleibt gegenüber der vorherigen Generation unverändert:

• Große Modelle – 1,50 $ pro 1 M Eingabe‑Tokens, 10 $ pro 1 M Ausgabe‑Tokens.
• Codex Mini – gleicher Eingabe‑Preis, aber 6 $ pro 1 M Ausgabe‑Tokens.

Eine bemerkenswerte Verbesserung ist die Responses‑API, die nun erzeugte Inhalte 24 Stunden lang speichert und damit die Kosten für langlaufende Aufgaben, die wiederholten Zugriff auf frühere Ausgaben erfordern, senkt.

Überblick über Benchmarks

OpenAI präsentierte GPT‑5.1‑Benchmarks zusammen mit den Codex‑Ergebnissen, wobei die Daten selektiv zu sein scheinen. Unabhängige Tests zeigten ein gemischtes Bild:

• Grundriss‑Generierung – Akzeptabler Plan, aber nichts bahnbrechendes.
• SVG‑Panda, der einen Burger isst – Visuelle Qualität war schlecht; das Bild erfüllte die Erwartungen nicht.
• Pokéball in Three.js – Außerordentlich hohe Treue, vergleichbar mit dem Output von Google Gemini 3.
• Schachbrett‑Rendering – Funktionsfähiges Brett angezeigt, jedoch waren Autoplay‑Funktionen defekt.
• Minecraft‑ähnliche Karte (Kandinsky) – Erzeugte ein anständiges Kartenbild, reichte jedoch nicht für ein spielbares Spiel.
• Schmetterlings‑Simulation – Animation funktionierte, aber die Flügelproportionen waren unrealistisch.
• CLI‑Tool in Rust – Generierter Code kompiliert, wenn auch mit kleineren Problemen.
• Blender‑Skript – Konnte nicht ausgeführt werden, was Lücken im Umgang mit 3D‑Tools aufzeigt.
• Mathe‑ und Rätsel‑Tests – Nicht bestanden, was auf Einschränkungen im logischen Schließen hindeutet.

Im Vergleich zu anderen Large‑Language‑Models belegte der Voll‑Size‑Codex Platz 9, schlug GLM‑4.6, lag aber hinter Claude zurück. Die Thinking‑Variante landete auf Platz 16, während Codex Mini Schwierigkeiten hatte und Platz 32 erreichte.

Agentische Aufgabenleistung mit Kyro Code

Um die praktische Nutzbarkeit zu prüfen, wurden die Modelle in Kyro Code integriert, einer populären Entwicklungsumgebung für KI‑unterstützte Programmierung. Folgende Aufgaben wurden bewertet:

• Movie‑Tracker‑App – Alle Schritte abgeschlossen, jedoch litt das UI‑Design unter einem Ein‑Seiten‑Layout, was die Benutzerfreundlichkeit minderte.
• Godo‑Spiel – Brach mit mehreren Fehlern ab; das Modell konnte keine funktionierende Implementierung liefern.
• Goi‑Rechner – Liefert beim ersten Versuch einen voll funktionsfähigen Rechner, alle Tasten arbeiten korrekt.
• Open‑Code‑Repository‑Abfrage – Konnte Repository‑Daten weder abrufen noch parsen.
• Spelt‑App – Liefert eine laufende Anwendung mit Bugs, die den praktischen Einsatz einschränken.
• Nux‑App und Rust‑App – Beide ließen sich weder kompilieren noch ausführen.

Insgesamt platzierte sich die agentische Leistungsfähigkeit des Voll‑Size‑Codex knapp über dem GPT‑5.1 Codeex‑Baseline und bestätigte moderate Verbesserungen bei Planungs‑ und Debugging‑Aufgaben.

Praktische Überlegungen

Stärken

• Planung und Debugging – Das Modell erzeugt strukturierte Gliederungen und erkennt Code‑Probleme zuverlässig.
• Stabile Token‑Aufbewahrung – Die 24‑Stunden‑Speicherung vereinfacht mehrstufige Workflows.
• Wettbewerbsfähige Preisgestaltung – Die Kosten liegen auf dem Niveau früherer Generationen, was Experimente erschwinglich macht.

Schwächen

• Geschwindigkeit – Die Verarbeitung liegt bei etwa ~18 Tokens / Sekunde, deutlich langsamer als Alternativen wie Sonnet, das ~80 Tokens / Sekunde erreicht.
• Kreatives Coden – Das Modell hält sich eng an Vorgaben und hat Schwierigkeiten, improvisierte oder neuartige Code‑Snippets zu erzeugen.
• Inkonsistenter Umgang mit Tools – Bestimmte Umgebungen (z. B. Blender, komplexe Game‑Engines) stellen nach wie vor Herausforderungen dar.

Aufgrund der Latenz ist das Modell am besten für offline Planung, Code‑Reviews und deterministische Generierung geeignet, nicht jedoch für Echtzeit‑Pair‑Programming.

Fazit

OpenAIs GPT‑5.1 Codex stellt ein solides inkrementelles Upgrade dar. Die Voll‑Size‑Codex‑Variante liefert respektable Leistungen bei vielen Programmieraufgaben, schlägt ältere Modelle wie GLM‑4.6, bleibt aber hinter Top‑Konkurrenten wie Claude zurück. Die Mini‑Version hingegen bleibt hinter den Erwartungen zurück und ist höchstens für wenig kritische Szenarien geeignet.

Für Entwickler, die einen zuverlässigen Assistenten für Planung, Debugging und deterministische Code‑Generierung suchen, ist GPT‑5.1 Codex eine brauchbare Option – besonders in Kombination mit Tools wie Kyro Code. Dennoch bedeuten die langsamen Inferenzzeiten und gelegentliche Fehlfunktionen in kreativen oder tool‑intensiven Kontexten, dass es noch kein universeller Ersatz für schnellere, vielseitigere Modelle ist.

Insgesamt ist GPT‑5.1 Codex eine praktische Alternative zu Opus für strukturierte Entwicklungs‑Workflows, sofern man seine Leistungsgrenzen akzeptieren kann.