Revue du Codex OpenAI GPT‑5.1 – Une alternative pratique à Opus

Introduction

OpenAI vient de dévoiler la famille GPT‑5.1, élargissant son portefeuille avec des modèles de chat, de raisonnement et de codage améliorés. L’annonce positionne GPT‑5.1 comme un successeur polyvalent des versions précédentes et, de façon intrigante, comme un concurrent potentiel de la plateforme très prisée Opus pour les développeurs. Cet article décortique la nouvelle gamme, les tarifs, les performances aux benchmarks et les résultats de tests en conditions réelles afin de vous aider à décider si le Codex GPT‑5.1 mérite une place dans votre boîte à outils.

La gamme GPT‑5.1

Deux variantes principales

• Instant – En réalité, une version rebaptisée du modèle de chat existant. Il excelle dans les interactions rapides et conversationnelles et constitue le choix par défaut pour la plupart des applications destinées aux utilisateurs.
• Thinking – Un modèle à usage général conçu pour l’accès via API et les tâches de résolution de problèmes plus complexes. OpenAI met en avant un gain substantiel de capacité à suivre les instructions pour cette variante.

Extensions Codex

OpenAI a également rafraîchi sa série Codex, dédiée à la génération de code et à l’assistance en programmation :

• Codex Mini – Une offre légère qui sacrifie la puissance brute au profit d’une latence plus faible. Lors des tests, il a eu du mal avec de nombreuses tâches et s’est classé près du bas des tableaux de performance.
• Codex (taille complète) – Le modèle phare de codage délivre des résultats solides sur un large éventail de défis de programmation, surpassant de nombreux concurrents dans la plupart des benchmarks.

Tarification et conservation des tokens

La structure tarifaire reste identique à celle de la génération précédente :

• Modèles grands – 1,50 $ par 1 M de tokens d’entrée, 10 $ par 1 M de tokens de sortie.
• Codex Mini – Même coût d’entrée, mais 6 $ par 1 M de tokens de sortie.

Une amélioration notable est l’API Réponses, qui conserve désormais le contenu généré pendant 24 heures, réduisant le coût des tâches de longue durée nécessitant un accès répété aux sorties précédentes.

Aperçu des benchmarks

OpenAI a présenté les benchmarks de GPT‑5.1 aux côtés des résultats de Codex, bien que les données semblent sélectives. Des tests indépendants ont révélé un tableau mitigé :

• Génération de plans d’étage – Disposition acceptable, mais rien de révolutionnaire.
• Panda SVG mangeant un burger – Qualité visuelle médiocre ; l’image n’a pas répondu aux attentes.
• Pokéball en Three.js – Fidélité exceptionnellement élevée, comparable à la sortie de Google Gemini 3.
• Rendu d’échiquier – Plateau fonctionnel affiché, mais les fonctions d’autoplay étaient cassées.
• Carte style Minecraft (Kandinsky) – Image de carte décente, bien qu’elle ne permette pas de jouer réellement.
• Simulation de papillon – L’animation fonctionnait, mais les proportions des ailes étaient irréalistes.
• Outil CLI en Rust – Code généré qui compilait, avec quelques petites anomalies.
• Script Blender – Échec d’exécution, révélant des lacunes dans la prise en charge des outils 3D.
• Tests de maths et d’énigmes – Non réussis, suggérant des limites en raisonnement logique.

Classé face aux autres grands modèles de langage, le Codex taille complète a obtenu la 9ᵉ place, devançant GLM‑4.6 mais restant derrière Claude. La variante Thinking s’est placée 16ᵉ, tandis que Codex Mini a peiné, se classant 32ᵉ.

Performance des tâches agentiques avec Kyro Code

Pour évaluer l’utilité en conditions réelles, les modèles ont été intégrés à Kyro Code, un environnement de développement populaire pour la programmation assistée par IA. Les tâches suivantes ont été évaluées :

• Application de suivi de films – Toutes les étapes réalisées, mais le design UI souffrait d’une mise en page monopage, réduisant l’ergonomie.
• Jeu Godo – Plantage avec de multiples erreurs ; le modèle n’a pas pu produire une implémentation fonctionnelle.
• Calculatrice Goi – Calculatrice entièrement fonctionnelle dès la première tentative, toutes les touches opérationnelles.
• Requête de dépôt de code ouvert – Échec de récupération ou d’analyse des données du dépôt.
• Application Spelt – Fonctionne avec des bugs, limitant son usage pratique.
• Applications Nux et Rust – Toutes deux n’ont pas pu être compilées ou exécutées.

Dans l’ensemble, les capacités agentiques du Codex taille complète l’ont placé juste au‑dessus du baseline GPT‑5.1 Codeex, confirmant des améliorations modestes en planification et débogage.

Considérations pratiques

Points forts

• Planification et débogage – Le modèle excelle à générer des plans structurés et à identifier les problèmes de code.
• Conservation stable des tokens – Le stockage de 24 heures simplifie les workflows en plusieurs étapes.
• Tarification compétitive – Les coûts restent comparables aux générations précédentes, rendant l’expérimentation abordable.

Points faibles

• Vitesse – Le traitement atteint en moyenne ~18 tokens / seconde, nettement plus lent que des alternatives comme Sonnet, qui atteint ~80 tokens / seconde.
• Codage créatif – Le modèle suit de très près les prompts, limitant sa capacité à improviser ou à produire des extraits de code novateurs.
• Gestion d’outils incohérente – Certains environnements (p. ex. Blender, moteurs de jeu complexes) restent difficiles à maîtriser.

Compte tenu de la latence, le modèle convient mieux à la planification hors ligne, à la revue de code et à la génération déterministe plutôt qu’à la programmation en binôme en temps réel.

Conclusion

Le Codex GPT‑5.1 d’OpenAI représente une amélioration incrémentale solide. Sa variante taille complète offre des performances respectables sur de nombreuses tâches de codage, surpassant des modèles plus anciens comme GLM‑4.6 tout en restant derrière les meilleurs concurrents tels que Claude. La version Mini, en revanche, est en deçà et ne sera utile que dans des scénarios à faible enjeu.

Pour les développeurs cherchant un assistant fiable pour la planification, le débogage et la génération de code déterministe, le Codex GPT‑5.1 constitue une option viable—surtout lorsqu’il est intégré via des outils comme Kyro Code. Néanmoins, sa lenteur d’inférence et ses échecs occasionnels dans des contextes créatifs ou lourds en outils signifient qu’il n’est pas encore un remplacement universel aux modèles plus rapides et polyvalents.

Dans l’ensemble, le Codex GPT‑5.1 est une alternative pratique à Opus pour des flux de travail de développement structurés, à condition de pouvoir accepter ses contraintes de performance.