OpenAI GPT-5.1 Codex-recensie – Een praktisch alternatief voor Opus

Introductie

OpenAI heeft zojuist de GPT‑5.1‑familie gelanceerd, waarmee het portfolio wordt uitgebreid met verbeterde chat‑, redeneer‑ en codeermodellen. De aankondiging positioneert GPT‑5.1 als een veelzijdige opvolger van eerdere releases en, intrigerend genoeg, als een mogelijke concurrent van het populaire Opus‑platform voor ontwikkelaars. Dit artikel zet de nieuwe reeks, prijzen, benchmark‑prestaties en resultaten uit de praktijk uiteen, zodat je kunt bepalen of GPT‑5.1 Codex een plek in jouw gereedschapskist verdient.

De GPT‑5.1‑reeks

Twee kernvarianten

• Instant – In wezen een hernoemde versie van het bestaande chatmodel. Het blinkt uit in snelle, conversatie‑gerichte interacties en is de standaardkeuze voor de meeste gebruikersgerichte toepassingen.
• Thinking – Een algemeen model ontworpen voor API‑toegang en complexere probleemoplossende taken. OpenAI benadrukt een aanzienlijke verbetering in het volgen van instructies voor deze variant.

Codex‑extensies

OpenAI heeft ook de Codex‑serie opgefrist, die zich richt op codegeneratie en programmeerondersteuning:

• Codex Mini – Een lichtgewicht aanbod dat ruwe kracht ruilt voor lagere latentie. In tests worstelde het met veel taken en eindigde het bijna onderaan de prestatielijsten.
• Codex (full‑size) – Het vlaggenschip‑codemodel levert solide resultaten over een breed scala aan programmeeruitdagingen en presteert beter dan veel concurrenten in de meeste benchmarks.

Prijzen en token‑retentie

De prijsstructuur blijft ongewijzigd ten opzichte van de vorige generatie:

• Grote modellen – $1,50 per 1 M invoertokens, $10 per 1 M uitvoertokens.
• Codex Mini – Zelfde invoerkost, maar $6 per 1 M uitvoertokens.

Een opvallende verbetering is de Responses API, die nu gegenereerde inhoud 24 uur bewaart, waardoor de kosten van langdurige taken die herhaaldelijk toegang tot eerdere outputs nodig hebben, dalen.

Overzicht benchmarks

OpenAI presenteerde GPT‑5.1‑benchmarks naast Codex‑resultaten, hoewel de data selectief lijkt. Onafhankelijke tests lieten een gemengd beeld zien:

• Plattegrondgeneratie – Aanvaardbare indeling, maar niets baanbrekends.
• SVG‑panda die een burger eet – Visuele kwaliteit was slecht; de afbeelding voldeed niet aan de verwachtingen.
• Pokéball in Three.js – Uitzonderlijk hoge nauwkeurigheid, vergelijkbaar met de output van Google Gemini 3.
• Schaakbordweergave – Functioneel bord getoond, maar autoplay‑functies waren defect.
• Minecraft‑achtige kaart (Kandinsky) – Leverde een redelijke kaartafbeelding, maar viel kort van een speelbare game.
• Vlinder‑simulatie – Animatie werkte, maar de verhoudingen van de vleugels waren onrealistisch.
• CLI‑tool in Rust – Gegenereerde code compileerde, al met kleine problemen.
• Blender‑script – Mislukte uitvoering, wat wijst op gaten in de 3D‑tool‑afhandeling.
• Wiskunde‑ en raadseltests – Niet geslaagd, wat beperkingen in logisch redeneren suggereert.

In vergelijking met andere grote‑taalmodellen behaalde de full‑size Codex de 9e plaats, beter dan GLM‑4.6 maar onder Claude. De Thinking‑variant eindigde op 16e, terwijl Codex Mini worstelde en 32e eindigde.

Agentische taakprestaties met Kyro Code

Om de bruikbaarheid in de praktijk te beoordelen, werden de modellen geïntegreerd in Kyro Code, een populair ontwikkel‑omgeving voor AI‑ondersteund programmeren. De volgende taken werden geëvalueerd:

• Movie tracker‑app – Voltooide alle stappen, maar UI‑ontwerp leed onder een één‑pagina‑lay‑out, waardoor de bruikbaarheid afnam.
• Godo‑game – Crashte met meerdere fouten; het model kon geen functionele implementatie leveren.
• Goi‑calculator – Leverde een volledig werkende calculator in de eerste poging, met alle toetsen correct werkend.
• Open‑code‑repository‑query – Mislukte het ophalen of parseren van repository‑data.
• Spelt‑app – Draait met bugs, waardoor praktisch gebruik beperkt is.
• Nux‑app en Rust‑app – Beide konden niet compileren of uitvoeren.

Al met al plaatste de agentische capaciteit van de full‑size Codex het net boven de GPT‑5.1 Codeex‑baseline, wat bescheiden verbeteringen in planning‑ en debug‑taken bevestigt.

Praktische overwegingen

Sterke punten

• Planning en debugging – Het model blinkt uit in het genereren van gestructureerde outlines en het identificeren van code‑issues.
• Stabiele token‑retentie – 24‑uur opslag vereenvoudigt workflows met meerdere stappen.
• Concurrerende prijs – Kosten liggen op hetzelfde niveau als vorige generaties, waardoor experimenteren betaalbaar blijft.

Zwakke punten

• Snelheid – Verwerking gemiddeld ~18 tokens / seconde, duidelijk trager dan alternatieven zoals Sonnet, dat ~80 tokens / seconde haalt.
• Creatief coderen – Het model houdt zich nauwkeurig aan prompts, waardoor improvisatie of het produceren van originele code‑fragmenten beperkt is.
• Inconsistente tool‑afhandeling – Bepaalde omgevingen (bijv. Blender, complexe game‑engines) blijven problematisch.

Gezien de latentie is het model het meest geschikt voor offline planning, code‑review en deterministische generatie, in plaats van realtime pair‑programming.

Conclusie

OpenAI’s GPT‑5.1 Codex is een solide incrementele upgrade. De full‑size Codex‑variant levert respectabele prestaties over tal van programmeertaken, overtreft oudere modellen zoals GLM‑4.6 maar blijft achter bij topconcurrenten zoals Claude. De Mini‑versie daarentegen schiet tekort en is wellicht alleen bruikbaar voor minder kritieke scenario’s.

Voor ontwikkelaars die op zoek zijn naar een betrouwbare assistent voor planning, debugging en deterministische codegeneratie, is GPT‑5.1 Codex een levensvatbare optie—vooral wanneer het wordt geïntegreerd via tools als Kyro Code. Desondanks betekenen de trage inferentiesnelheid en occasionele fouten in creatieve of tool‑intensieve contexten dat het nog geen universele vervanging is voor snellere, veelzijdigere modellen.

Al met al is GPT‑5.1 Codex een praktisch alternatief voor Opus voor gestructureerde ontwikkel‑workflows, mits je de prestatiebeperkingen kunt accepteren.