ModellerSupportVirksomhedBlog
500+ AI Model API, Alt I Én API. Kun I CometAPI
Modeller API
Udvikler
Hurtig StartDokumentationAPI Dashboard
Ressourcer
AI-modellerBlogVirksomhedÆndringslogOm os
2025 CometAPI. Alle rettigheder forbeholdes.PrivatlivspolitikServicevilkår
Home/Models/OpenAI/GPT 5 Codex
O

GPT 5 Codex

Indtast:$1/M
Output:$8/M
Kontekst:400K
Maks Output:128K
GPT-5-Codex er en højtydende stor sprogmodel med fokus på generering og forståelse af kode, med forbedrede muligheder for komplekse programmeringsopgaver, ræsonnering om kode og applikationer på produktionsniveau.
Ny
Kommersiel brug
Playground
Oversigt
Funktioner
Priser
API
Versioner

Hvad er GPT-5-Codex?

GPT-5-Codex er en specialiseret variant af OpenAI’s GPT-5-familie, som er designet til komplekse softwareingeniør-workflows: kodning, storskala refaktorering, lange flertrins agent-baserede opgaver og udvidede autonome forløb i Codex-miljøet (CLI, IDE-udvidelse og cloud). Den er positioneret som standardmodellen for OpenAI’s Codex-produkt og er tilgængelig via Responses API og Codex-abonnementer.

Nøglefunktioner

  • Agent-optimering — tunet til at køre i agent-loops og værktøjsdrevne workflows (bedre konsistens ved brug af værktøjer/CLI’er). Agentic og værktøjsbrug er førsteklasses.
  • Fokus på kodekvalitet — producerer renere, mere styrbar kode til refaktorering, review og langvarige udviklingsopgaver.
  • IDE- og produktintegration — integreret i udviklerprodukter (f.eks. GitHub Copilot-forhåndsvisningsudrulninger) og OpenAI’s Codex SDK/CLI.
  • Kun Responses API — bruger det nyere Responses API-mønster (token-genbrug, agent-loop-understøttelse) for de bedste resultater; ældre Completion-kald kan præstere dårligere på Codex-opgaver.

Tekniske detaljer — træning og arkitektur

  • Grundstamme: GPT-5-Codex er en afledning af GPT-5, bygget ved yderligere tuning af GPT-5-snapshot’et til kodeopgaver og agentadfærd. Modellens interne detaljer (præcist parameterantal, træningscompute) er ikke offentligt oplyst; OpenAI offentliggør kapabiliteter og tuningtilgang frem for rå parameterantal.
  • Træningsfokus: vægt på virkelige softwareingeniør-korpora, interaktive agentspor, værktøjsbrugsforløb og instruktionstuning for at forbedre styrbarhed og korrekthed over lange horisonter.
  • Tuning af værktøj- og agent-loops: prompt- og værktøjsdefinitioner blev justeret, så Codex-agent-loopen kører hurtigere og giver mere præcise flertrinsresultater sammenlignet med en vanilla GPT-5 i sammenlignelige opsætninger.

Benchmark-ydelse

Offentlige benchmarks fra uafhængige anmeldere og aggregator-sider viser, at GPT-5-Codex ligger førende eller tæt på førende på moderne kodebenchmarks:

  • SWE-Bench (virkelige kodeopgaver): uafhængige sammendragsrapporter ~≈77% succes på en suite med 500 opgaver (rapporteret i en tredjeparts-gennemgang). Dette blev noteret som en smule over GPT-5 (high) general-purpose-baselinen i den gennemgang.
  • LiveCodeBench / andre kodebenchmarks: aggregator-sider rapporterer høj relativ ydeevne (eksempler omfatter LiveCodeBench-scorer i midten af 80’erne for visse opgaver).

Modelversionering og tilgængelighed

Tilgængelige kanaler: Responses API (model-id gpt-5-codex)

gpt-5-codex-low/medium/high – Specialiseret til kodning og software engineering:

  • gpt-5-codex-low
  • gpt-5-codex-medium
  • gpt-5-codex-high

Understøtter /v1/responses-formatkald

Begrænsninger

  • Latens og compute: agentiske workflows kan være beregningstunge og nogle gange langsommere end lettere modeller, især når modellen kører testsuiter eller udfører omfattende statisk analyse.
  • Hallucinationer og overmod: trods forbedringer kan GPT-5-Codex stadig hallucinere API’er, filstier eller testdækning—brugere skal validere genereret kode og CI-uddata.
  • Kontekstlængde og tilstand: selv om modellen er tunet til længere sessioner, er den fortsat begrænset af praktiske kontekst-/opmærksomhedsgrænser; ekstremt store kodebaser kræver chunking, retrieval-forstærkning eller værktøjsassisteret hukommelse.
  • Sikkerhed og it-sikkerhed: automatiserede kodeændringer kan introducere sikkerhedsregressioner eller licensbrud; menneskelig kontrol og sikker CI-gating er påkrævet.

Anvendelsesområder

  • Automatiseret kodereview — generér reviewer-kommentarer, identificér regressioner og foreslå rettelser.
  • Feature-udvikling og refaktorering — store redigeringer på tværs af flere filer med tests kørt af modellen og CI-validering.
  • Testsyntese og TDD-automatisering — generér enheds-/integrationstests og iterér, indtil de består.
  • Udviklerassistenter og agenter — integreret i IDE-plugins, CI-pipelines eller autonome agenter til at udføre komplekse ingeniøropgaver.

Sådan bruger du GPT-5 Codex API

Påkrævede trin

  • Log ind på cometapi.com. Hvis du ikke er vores bruger endnu, skal du registrere dig først.
  • Log ind på din CometAPI-konsol.
  • Hent adgangslegitimationens API-nøgle til interfacet. Klik på “Add Token” ved API-token i personcenteret, få token-nøglen: sk-xxxxx og indsend.

Brugsmåde

  1. Vælg “gpt-5-codex”-endpointet for at sende API-anmodningen og angiv request body. Anmodningsmetode og request body fås fra vores websteds API-dokumentation. Vores websted tilbyder også Apifox-test for din bekvemmelighed.
  2. Erstat <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøgle fra din konto.
  3. Indsæt dit spørgsmål eller din forespørgsel i content-feltet—det er dette, modellen vil svare på.
  4. . Behandl API-svaret for at få det genererede svar.

CometAPI leverer en fuldt kompatibel REST API—for problemfri migration. Centrale detaljer om Responses

Se også GPT-5.1 API og GPT-5.1-Chat-latest API

Funktioner til GPT 5 Codex

Udforsk de vigtigste funktioner i GPT 5 Codex, designet til at forbedre ydeevne og brugervenlighed. Opdag hvordan disse muligheder kan gavne dine projekter og forbedre brugeroplevelsen.

Priser for GPT 5 Codex

Udforsk konkurrencedygtige priser for GPT 5 Codex, designet til at passe til forskellige budgetter og brugsbehov. Vores fleksible planer sikrer, at du kun betaler for det, du bruger, hvilket gør det nemt at skalere, efterhånden som dine krav vokser. Opdag hvordan GPT 5 Codex kan forbedre dine projekter, mens omkostningerne holdes håndterbare.
Comet-pris (USD / M Tokens)Officiel Pris (USD / M Tokens)Rabat
Indtast:$1/M
Output:$8/M
Indtast:$1.25/M
Output:$10/M
-20%

Eksempelkode og API til GPT 5 Codex

Få adgang til omfattende eksempelkode og API-ressourcer for GPT 5 Codex for at strømline din integrationsproces. Vores detaljerede dokumentation giver trin-for-trin vejledning, der hjælper dig med at udnytte det fulde potentiale af GPT 5 Codex i dine projekter.
POST
/v1/responses
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)
response = client.responses.create(
    model="gpt-5-codex", input="Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn."
)

print(response)

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)
response = client.responses.create(
    model="gpt-5-codex", input="Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn."
)

print(response)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY;
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-5-codex",
  input: "Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn.",
});

console.log(response);

Curl Code Example

curl https://api.cometapi.com/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-5-codex",
    "input": "Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn."
  }'

Versioner af GPT 5 Codex

Årsagen til, at GPT 5 Codex har flere øjebliksbilleder kan omfatte potentielle faktorer såsom variationer i output efter opdateringer, der kræver ældre øjebliksbilleder for konsistens, at give udviklere en overgangsperiode til tilpasning og migration, og at forskellige øjebliksbilleder svarer til globale eller regionale slutpunkter for at optimere brugeroplevelsen. For detaljerede forskelle mellem versioner, henvises der til den officielle dokumentation.
version
gpt-5-codex
gpt-5-codex-high
gpt-5-codex-low
gpt-5-codex-medium

Flere modeller

A

Claude Opus 4.6

Indtast:$4/M
Output:$20/M
Claude Opus 4.6 er Anthropic’s "Opus"-klasse store sprogmodel, lanceret i februar 2026. Den er positioneret som en arbejdshest til vidensarbejde og forskningsarbejdsgange — med forbedret langkontekstuel ræsonnering, flertrinsplanlægning, brug af værktøjer (herunder agent-baserede softwarearbejdsgange) og computeropgaver såsom automatiseret generering af slides og regneark.
A

Claude Sonnet 4.6

Indtast:$2.4/M
Output:$12/M
Claude Sonnet 4.6 er vores hidtil mest kapable Sonnet-model. Det er en fuld opgradering af modellens færdigheder på tværs af kodning, computerbrug, langkontekstlig ræsonnering, agentplanlægning, vidensarbejde og design. Sonnet 4.6 har også et kontekstvindue på 1M tokens i beta.
O

GPT-5.4 nano

Indtast:$0.16/M
Output:$1/M
GPT-5.4 nano er designet til opgaver, hvor hastighed og omkostninger er vigtigst, såsom klassificering, dataudtræk, rangering og subagenter.
O

GPT-5.4 mini

Indtast:$0.6/M
Output:$3.6/M
GPT-5.4 mini samler styrkerne fra GPT-5.4 i en hurtigere og mere effektiv model, der er designet til arbejdsbelastninger i stor skala.
A

Claude Mythos Preview

A

Claude Mythos Preview

Kommer snart
Indtast:$60/M
Output:$240/M
Claude Mythos Preview er vores hidtil mest kapable frontier-model og viser et markant spring i resultaterne på tværs af mange benchmark-tests sammenlignet med vores tidligere frontier-model, Claude Opus 4.6.
X

mimo-v2-pro

Indtast:$0.8/M
Output:$2.4/M
MiMo-V2-Pro er Xiaomis flagskibs-grundmodel med over 1T samlede parametre og en kontekstlængde på 1M, dybt optimeret til agentbaserede scenarier. Den er meget tilpasningsdygtig til generelle agent-rammeværk som OpenClaw. Den placerer sig blandt den globale top i de standardiserede PinchBench- og ClawBench-benchmarks, med en oplevet ydeevne, der nærmer sig Opus 4.6. MiMo-V2-Pro er designet til at fungere som hjernen i agent-systemer, orkestrere komplekse arbejdsgange, håndtere produktionsingeniøropgaver og levere pålidelige resultater.