Revisão do Codex GPT‑5.1 da OpenAI – Uma alternativa prática ao Opus

Introdução

A OpenAI acaba de revelar a família GPT‑5.1, expandindo seu portfólio com modelos de chat, raciocínio e codificação aprimorados. O anúncio posiciona o GPT‑5.1 como um sucessor versátil das versões anteriores e, curiosamente, como um potencial rival da popular plataforma Opus para desenvolvedores. Este artigo analisa a nova linha, preços, desempenho em benchmarks e resultados de testes no mundo real para ajudá‑lo a decidir se o GPT‑5.1 Codex merece um lugar em sua caixa de ferramentas.

A Linha GPT‑5.1

Dois Variantes Principais

• Instant – Essencialmente uma versão renomeada do modelo de chat existente. Destaca‑se em interações rápidas e conversacionais e é a escolha padrão para a maioria das aplicações voltadas ao usuário.
• Thinking – Um modelo de uso geral projetado para acesso via API e tarefas de resolução de problemas mais complexas. A OpenAI enfatiza um aumento substancial na capacidade de seguir instruções para esta variante.

Extensões Codex

A OpenAI também atualizou sua série Codex, que foca em geração de código e assistência de programação:

• Codex Mini – Uma oferta leve que troca potência bruta por menor latência. Nos testes, teve dificuldades em muitas tarefas e ficou próximo ao fundo dos gráficos de desempenho.
• Codex (tamanho completo) – O modelo de codificação principal entrega resultados sólidos em uma ampla gama de desafios de programação, superando muitos concorrentes na maioria dos benchmarks.

Preços e Retenção de Tokens

A estrutura de preços permanece inalterada em relação à geração anterior:

• Modelos grandes – US$ 1,50 por 1 M de tokens de entrada, US$ 10 por 1 M de tokens de saída.
• Codex Mini – Mesmo custo de entrada, mas US$ 6 por 1 M de tokens de saída.

Uma melhoria notável é a Responses API, que agora retém o conteúdo gerado por 24 horas, reduzindo o custo de tarefas de longa duração que exigem acesso repetido às saídas anteriores.

Visão Geral dos Benchmarks

A OpenAI apresentou benchmarks do GPT‑5.1 juntamente com resultados do Codex, embora os dados pareçam seletivos. Testes independentes revelaram um panorama misto:

• Geração de planta baixa – Layout aceitável, mas nada inovador.
• Panda SVG comendo um hambúrguer – Qualidade visual ruim; a imagem não atendeu às expectativas.
• Pokéball em Three.js – Fidelidade excepcionalmente alta, comparável ao output do Google Gemini 3.
• Renderização de tabuleiro de xadrez – Tabuleiro funcional exibido, porém recursos de reprodução automática estavam quebrados.
• Mapa estilo Minecraft (Kandinsky) – Produziu uma imagem de mapa decente, embora não fosse um jogo jogável.
• Simulação de borboleta – Animação funcionou, mas as proporções das asas eram irreais.
• Ferramenta CLI em Rust – Código gerado que compilou, embora com pequenos problemas.
• Script Blender – Falhou ao executar, indicando lacunas no manuseio de ferramentas 3D.
• Testes de matemática e enigmas – Não foram aprovados, sugerindo limitações no raciocínio lógico.

Ao ser comparado a outros grandes modelos de linguagem, o Codex tamanho completo ficou em 9.º lugar, superando o GLM‑4.6 mas ficando atrás do Claude. A variante Thinking ficou em 16.º, enquanto o Codex Mini teve dificuldades, posicionando‑se em 32.º.

Desempenho de Tarefas Agêncicas com Kyro Code

Para avaliar a utilidade no mundo real, os modelos foram integrados ao Kyro Code, um ambiente de desenvolvimento popular para programação assistida por IA. As seguintes tarefas foram avaliadas:

• Aplicativo de rastreamento de filmes – Concluiu todas as etapas, mas o design da UI sofreu com um layout de página única, reduzindo a usabilidade.
• Jogo Godo – Travou com múltiplos erros; o modelo não conseguiu produzir uma implementação funcional.
• Calculadora Goi – Entregou uma calculadora totalmente funcional na primeira tentativa, com todas as teclas operando corretamente.
• Consulta a repositório de código aberto – Falhou ao recuperar ou analisar os dados do repositório.
• Aplicativo Spelt – Executou com bugs, limitando o uso prático.
• Aplicativo Nux e Aplicativo Rust – Ambos falharam ao compilar ou executar.

No geral, as capacidades agêncicas do Codex tamanho completo o colocaram ligeiramente acima da linha de base GPT‑5.1 Codeex, confirmando melhorias modestas em tarefas de planejamento e depuração.

Considerações Práticas

Pontos Fortes

• Planejamento e depuração – O modelo se destaca na geração de esboços estruturados e na identificação de problemas de código.
• Retenção estável de tokens – O armazenamento de 24 horas simplifica fluxos de trabalho de múltiplas etapas.
• Preço competitivo – Os custos são semelhantes aos das gerações anteriores, tornando a experimentação acessível.

Pontos Fracos

• Velocidade – O processamento tem média de ~18 tokens / segundo, consideravelmente mais lento que alternativas como Sonnet, que chega a ~80 tokens / segundo.
• Codificação criativa – O modelo segue muito de perto os prompts, limitando sua capacidade de improvisar ou produzir trechos de código inovadores.
• Manuseio inconsistente de ferramentas – Certos ambientes (por exemplo, Blender, motores de jogos complexos) ainda apresentam desafios.

Dada a latência, o modelo é mais adequado para planejamento offline, revisão de código e geração determinística ao invés de programação em par em tempo real.

Conclusão

O GPT‑5.1 Codex da OpenAI representa uma atualização incremental sólida. Sua variante Codex tamanho completo oferece desempenho respeitável em muitas tarefas de codificação, superando modelos mais antigos como o GLM‑4.6 enquanto ainda fica atrás de concorrentes de ponta como o Claude. A versão Mini, porém, fica aquém e pode ser útil apenas em cenários de baixo risco.

Para desenvolvedores que buscam um assistente confiável para planejamento, depuração e geração de código determinística, o GPT‑5.1 Codex é uma opção viável — especialmente quando integrado a ferramentas como o Kyro Code. No entanto, sua lentidão na inferência e falhas ocasionais em contextos criativos ou que exigem ferramentas complexas significam que ainda não é um substituto universal para modelos mais rápidos e versáteis.

Em suma, o GPT‑5.1 Codex é uma alternativa prática ao Opus para fluxos de trabalho de desenvolvimento estruturados, desde que você possa acomodar suas limitações de desempenho.