Hvad er GPT-5-Codex? Arkitektur, funktioner, adgange og mere

GPT-5-Codex er OpenAIs nye, ingeniørfokuserede variant af GPT-5, der er specifikt tilpasset agentisk softwareudvikling inden for Codex-produktfamilien. Den er designet til at håndtere store, virkelige ingeniørarbejdsgange: oprettelse af komplette projekter fra bunden, tilføjelse af funktioner og tests, fejlfinding, refaktorering og udførelse af kodegennemgange, mens man interagerer med eksterne værktøjer og testsuiter. Denne udgivelse repræsenterer en målrettet produktforfining snarere end en helt ny grundlæggende model: OpenAI har integreret GPT-5-Codex i Codex CLI, Codex IDE-udvidelsen, Codex Cloud, GitHub-arbejdsgange og ChatGPT-mobiloplevelser; API-tilgængelighed er planlagt, men ikke øjeblikkelig.

Hvad er GPT-5-Codex – og hvorfor findes den?

GPT-5-Codex er GPT-5 "specialiseret til kodning". I stedet for at være en generel konversationsassistent er den finjusteret og trænet med forstærkningslæring og ingeniørspecifikke datasæt for bedre at understøtte iterative, værktøjsstøttede kodningsopgaver (tænk: kør tests, iterer på fejl, refaktorer moduler og følg PR-konventioner). OpenAI fremstiller den som efterfølgeren til tidligere Codex-indsatser, men er bygget på GPT-5-rygraden for at forbedre dybden af ​​​​ræsonnement om store kodebaser og for at udføre flertrinsingeniøropgaver mere pålideligt.

Motivationen er praktisk: Udviklernes arbejdsgange er i stigende grad afhængige af agenter, der kan gøre mere end forslag i enkeltstående kodestykker. Ved at tilpasse en model specifikt til løkken "generer → kør tests → reparer → gentag" og til organisatoriske PR-normer, sigter OpenAI mod at skabe en AI, der føles som en holdkammerat snarere end en kilde til engangsfuldførelser. Dette skift fra "generer en funktion" til "lever en funktion" er modellens unikke værdi.

Hvordan er GPT-5-Codex opbygget og trænet?

Arkitektur på højt niveau

GPT-5-Codex er en variant af GPT-5-arkitekturen (den bredere GPT-5-afstamning) snarere end en helt ny arkitektur. Det betyder, at den arver GPT-5's kernetransformerbaserede design, skaleringsegenskaber og forbedringer af ræsonnement, men tilføjer Codex-specifik træning og RL-baseret finjustering målrettet mod softwareudviklingsopgaver. OpenAI's tillæg beskriver GPT-5-Codex som trænet i komplekse, virkelige ingeniøropgaver og lægger vægt på forstærkningslæring i miljøer, hvor kode udføres og valideres.

Hvordan blev det trænet og optimeret til kode?

GPT-5-Codex' træningsprogram lægger vægt på ingeniøropgaver i den virkelige verdenDen bruger finjustering i forstærknings-læringsstil på datasæt og miljøer konstrueret ud fra konkrete softwareudviklingsworkflows: refaktorering af flere filer, PR-diffs, kørsel af testsuiter, fejlfindingssessioner og menneskelige gennemgangssignaler. Træningsmålet er at maksimere korrektheden på tværs af koderedigeringer, bestå tests og producere gennemgangskommentarer, der har høj præcision og relevans. Dette fokus er det, der adskiller Codex fra generel chatorienteret finjustering: tabsfunktionerne, evalueringsredskaberne og belønningssignalerne er justeret efter tekniske resultater (beståede tests, korrekte diffs, færre falske kommentarer).

Sådan ser "agentisk" træning ud

• Udførelsesdrevet finjusteringModellen trænes i kontekster, hvor genereret kode udføres, testes og evalueres. Feedback-loops kommer fra testresultater og menneskelige præferencesignaler, hvilket opfordrer modellen til at iterere, indtil en testsuite består.
• **Forstærkende læring fra menneskelig feedback (RLHF)**Ligesom i ånden med tidligere RLHF-arbejde, men anvendt til flertrinskodningsopgaver (oprettelse af PR, kørsel af tests, rettelse af fejl), så modellen lærer tidsmæssig kredittildeling over en række handlinger.
• Kontekst på repository-skalaTræning og evaluering omfatter store arkiver og refaktorering, der hjælper modellen med at lære filoverskridende argumentation, navngivningskonventioner og påvirkninger på kodebaseniveau. ()

Hvordan håndterer GPT-5-Codex værktøjsbrug og interaktioner mellem miljøer?

En central arkitektonisk funktion er modellens forbedrede evne til at kalde og koordinere værktøjer. Codex kombinerede historisk set modeloutput med et lille runtime/agent-system, der kan køre tests, åbne filer eller kalde søgninger. GPT-5-Codex udvider dette ved at lære, hvornår værktøjer skal kaldes, og ved bedre at integrere testfeedback i efterfølgende kodegenerering – hvilket effektivt lukker kredsløbet mellem syntese og verifikation. Dette opnås ved at træne på baner, hvor modellen både udsteder handlinger (som "kør test X") og betinger senere generationer på testoutput og diffs.

Hvad kan GPT-5-Codex egentlig – hvad er dens funktioner?

En af de definerende produktinnovationer er adaptiv tænknings varighedGPT-5-Codex justerer, hvor meget skjult ræsonnement den udfører: trivielle anmodninger kører hurtigt og billigt, mens komplekse refaktoreringer eller langvarige opgaver tillader modellen at "tænke" i meget længere tid. Samtidig bruger modellen langt færre tokens til små, interaktive ture end en generel GPT-5-instans. Den sparer 93.7% af tokens (inklusive inferens og output) sammenlignet med GPT-5. Denne variable ræsonnementstrategi er beregnet til at producere hurtige svar, når det er nødvendigt, og dybdegående, grundig udførelse, når det er berettiget.

Kerneevner

• Projektgenerering og bootstrapping: Opret komplette projektskeletter med CI, tests og grundlæggende dokumentation fra overordnede prompts.
• Agenttestning og iteration: Generer kode, kør tests, analyser fejl, rett kode og kør den igen, indtil testene består — hvilket effektivt automatiserer dele af en udviklers redigerings- → test- → reparationsløkke.
• Storstilet refactoring: Udfør systematiske refaktoreringer på tværs af mange filer, samtidig med at adfærd og test opretholdes. Dette er et angivet optimeringsområde for GPT-5-Codex vs. generisk GPT-5.
• Kodegennemgang og PR-generering: Udarbejd PR-beskrivelser, foreslåede ændringer med diffs, og gennemgå kommentarer, der stemmer overens med projektkonventioner og forventninger til menneskelig gennemgang.
• Stor kontekst kodeargumentation: Bedre til at navigere og ræsonnere omkring kodebaser med flere filer, afhængighedsgrafer og API-grænser sammenlignet med generiske chatmodeller.
• Visuelle input og output: Når man arbejder i skyen, kan GPT-5-Codex acceptere billeder/skærmbilleder, visuelt inspicere fremskridt og vedhæfte visuelle artefakter (skærmbilleder af den indbyggede brugergrænseflade) til opgaver – en praktisk fordel til frontend-debugging og visuelle QA-workflows.

Integrationer af editor og arbejdsgange

Codex er dybt integreret i udviklernes arbejdsgange:

• Codex CLI — terminal-først interaktion, understøtter skærmbilleder, sporing af opgaver og agentgodkendelser. CLI'en er open source og optimeret til agentkodningsworkflows.
• Codex IDE-udvidelse — integrerer agenten i VS Code (og forks), så du kan forhåndsvise lokale diffs, oprette cloud-opgaver og flytte arbejde mellem cloud- og lokale kontekster med bevaret tilstand.
• Codex Cloud / GitHub — cloud-opgaver kan konfigureres til automatisk at gennemgå PR'er, oprette midlertidige containere til test og vedhæfte opgavelogfiler og skærmbilleder til PR-tråde.

Bemærkelsesværdige begrænsninger og afvejninger

• Smal optimeringNogle ikke-kodende produktionsevalueringer er en smule lavere for GPT-5-Codex end for den generelle GPT-5-variant — en påmindelse om, at specialisering kan gå på kompromis med generalitet.
• TestafhængighedAgenternes adfærd afhænger af tilgængelige automatiserede tests. Kodebaser med dårlig testdækning vil afdække begrænsninger i automatisk verifikation og kan kræve menneskelig overvågning.

Hvilke typer opgaver er GPT-5-Codex særligt god eller dårlig til?

God til: komplekse refactorings, oprettelse af scaffoldings til store projekter, skrivning og rettelse af tests, overholdelse af PR-forventninger og diagnosticering af runtime-problemer med flere filer.

Mindre god til: Opgaver, der kræver opdateret eller proprietær intern viden, som ikke findes i arbejdsområdet, eller opgaver, der kræver højtydende korrekthed uden menneskelig gennemgang (sikkerhedskritiske systemer har stadig brug for eksperter). Uafhængige anmeldelser bemærker også et blandet billede af råkodekvaliteten sammenlignet med andre specialiserede kodningsmodeller – styrker i agentiske arbejdsgange omsættes ikke ensartet til den bedste korrekthed i sin klasse på tværs af alle benchmarks.

Hvad afslører benchmarks om GPT-5-Codex' ydeevne?

SWE-bænk / SWE-bænk VerificeretOpenAI angiver, at GPT-5-Codex overgår GPT-5 på agentiske kodningsbenchmarks såsom SWE-bench Verified, og viser gevinster på kodeomstruktureringsopgaver hentet fra store repositories. På SWE-bench Verified-datasættet, som indeholder 500 softwareudviklingsopgaver fra den virkelige verden, opnåede GPT-5-Codex en succesrate på 74.5%. Dette overgår GPT-5's 72.8% på samme benchmark, hvilket fremhæver agentens forbedrede muligheder. 500 programmeringsopgaver fra rigtige open source-projekter. Tidligere kunne kun 477 opgaver testes, men nu kan alle 500 opgaver testes → mere komplette resultater.

Fra tidligere GPT-5-indstillinger til GPT-5-Codex steg evalueringsscorerne for kodeomstrukturering væsentligt — tal som skiftet fra ~34 % til ~51 % på en specifik omstruktureringsmåling med høj detaljeringsgrad blev fremhævet i tidlige analyser). Disse gevinster er meningsfulde, idet de afspejler forbedringer på store, realistiske refaktorer snarere end legetøjseksempler — men der er stadig forbehold vedrørende reproducerbarhed og den nøjagtige testledning.

Hvordan kan udviklere og teams få adgang til GPT-5-Codex?

OpenAI har rullet GPT-5-Codex ind i Codex-produktfladerne: det er live overalt, hvor Codex kører i dag (for eksempel Codex CLI og integrerede Codex-oplevelser). For udviklere, der bruger Codex via CLI og ChatGPT-login, vil den opdaterede Codex-oplevelse vise GPT-5-Codex-modellen. OpenAI har sagt, at modellen vil blive gjort tilgængelig i den bredere API "snart" for dem, der bruger API-nøgler, men fra den første udrulning er den primære adgangsvej via Codex-værktøjer snarere end et offentligt API-slutpunkt.

Codex CLI

Aktivér Codex til at gennemgå udkast af PR'er i et sandbox-lager, så du kan vurdere kommentarkvaliteten uden risiko. Brug godkendelsestilstandene konservativt.

• Redesignet omkring en agentisk kodningsworkflow.
• Understøttelse af vedhæftning af billeder (f.eks. wireframes, designs og skærmbilleder af brugergrænsefladefejl) giver kontekst til modeller.
• Tilføjet en opgavelistefunktion til at spore status for komplekse opgaver.
• Tilbød support til eksterne værktøjer (websøgning, MCP-forbindelse).
• Den nye terminalgrænseflade forbedrer værktøjskald og diff-formatering, og tilladelsestilstanden er blevet forenklet til tre niveauer (skrivebeskyttet, automatisk og fuld adgang).

IDE-udvidelse

Integrer i IDE-arbejdsgange: Tilføj Codex IDE-udvidelsen til udviklere, der ønsker indlejrede forhåndsvisninger og hurtigere iteration. Flytning af opgaver mellem skyen og lokalt med bevaret kontekst kan reducere friktion på komplekse funktioner.

• Understøtter VS-kode, markør og mere.
• Aktiver Codex direkte fra editoren for at udnytte konteksten for den aktuelt åbne fil og kode for at opnå mere præcise resultater.
• Skift problemfrit opgaver mellem lokale og cloud-miljøer, og oprethold kontekstuel kontinuitet.
• Se og arbejd med resultater fra cloud-opgaver direkte i editoren, uden at skifte platform.

GitHub-integration og cloudfunktioner

• Automatiseret PR-gennemgang: Udløser automatisk fremskridt fra udkast til klar.
• Hjælper udviklere med at anmode om målrettede anmeldelser direkte i @codex-sektionen af ​​en PR.
• Markant hurtigere cloudinfrastruktur: Reducer svartider på opgaver med 90 % via containercaching.
• Automatiseret miljøkonfiguration: Udfører opsætningsscripts og installerer afhængigheder (f.eks. pip install).
• Kører automatisk en browser, kontrollerer frontend-implementeringer og vedhæfter skærmbilleder til opgaver eller PR'er.

Hvad er overvejelserne omkring sikkerhed, tryghed og begrænsninger?

OpenAI understreger flere lag af afhjælpning for Codex-agenter:

• Træning på modelniveau: målrettet sikkerhedstræning for at modstå umiddelbare injektioner og begrænse skadelig eller højrisikoadfærd.
• Kontrol på produktniveau: sandbox-standardadfærd, konfigurerbar netværksadgang, godkendelsestilstande for kørsel af kommandoer, terminallogfiler og citater til sporbarhed og muligheden for at kræve menneskelig godkendelse af følsomme handlinger. OpenAI har også udgivet et "systemkorttillæg", der beskriver disse afbødninger og deres risikovurderinger, især for biologiske og kemiske domænefunktioner.

Disse kontroller afspejler det faktum, at en agent, der er i stand til at køre kommandoer og installere afhængigheder, har en angrebsflade og risiko i den virkelige verden – OpenAIs tilgang er at kombinere modeltræning med produktbegrænsninger for at begrænse misbrug.

Hvad er kendte begrænsninger?

• Ikke en erstatning for menneskelige anmeldere: OpenAI anbefaler eksplicit Codex som en ekstra korrekturlæser, ikke en erstatning. Menneskelig overvågning er fortsat afgørende, især i forbindelse med beslutninger om sikkerhed, licensering og arkitektur.
• Benchmarks og påstande kræver omhyggelig læsning: Anmeldere har påpeget forskelle i evalueringsundersæt, detaljeringsindstillinger og omkostningsafvejninger ved sammenligning af modeller. Tidlige uafhængige tests tyder på blandede resultater: Codex viser stærk agentisk adfærd og forbedringer i refaktorering, men den relative nøjagtighed i forhold til andre leverandører varierer afhængigt af benchmark og konfiguration.
• Hallucinationer og ustabil adfærd: Ligesom alle LLM'er kan Codex hallucinere (opfinde URL'er, fejlagtigt angive afhængighedsgrafer), og dens agentkørsler over flere timer kan stadig opleve skrøbelighed i edge-tilfælde. Forvent at validere dens output med tests og menneskelig gennemgang.

Hvad er de bredere implikationer for softwareudvikling?

GPT-5-Codex demonstrerer et modningsskifte i LLM-design: i stedet for kun at forbedre funktionerne i nøgent sprog optimerer leverandørerne adfærd til lange, agentmæssige opgaver (flertimers udførelse, testdrevet udvikling, integrerede gennemgangspipelines). Dette ændrer produktivitetsenheden fra et enkelt genereret kodestykke til opgaveafslutning — modellens evne til at tage en ticket, køre en række tests og iterativt producere en valideret implementering. Hvis disse agenter bliver robuste og velstyrede, vil de omforme arbejdsgange (færre manuelle refaktoreringer, hurtigere PR-cyklusser, udviklertid fokuseret på design og strategi). Men overgangen kræver omhyggeligt procesdesign, menneskeligt tilsyn og sikkerhedsstyring.

Konklusion – Hvad skal du tage med dig?

GPT-5-Codex er et fokuseret skridt i retning af ingeniørklasse LLM'er: en GPT-5-variant, der er trænet, finjusteret og produktificeret til at fungere som en kompetent kodningsagent i Codex-økosystemet. Den bringer håndgribelige nye adfærdsmønstre — adaptiv ræsonnementstid, lange autonome kørselsforløb, integreret sandbox-udførelse og målrettede forbedringer af kodegennemgang — samtidig med at den bevarer de velkendte forbehold fra sprogmodeller (behovet for menneskelig overvågning, nuancer i evaluering og lejlighedsvise hallucinationer). For teams er den fornuftige vej afmålt eksperimentering: pilotprojekter med sikre repositorier, overvågning af resultatmålinger og trinvis integration af agenten i korrekturlæserens arbejdsgange. Efterhånden som OpenAI udvider API-adgang, og tredjepartsbenchmarks spredes, bør vi forvente klarere sammenligninger og mere konkret vejledning om omkostninger, nøjagtighed og bedste praksis for styring.

Kom godt i gang

CometAPI er en samlet API-platform, der samler over 500 AI-modeller fra førende udbydere – såsom OpenAIs GPT-serie, Google Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i en enkelt, udviklervenlig grænseflade. Ved at tilbyde ensartet godkendelse, formatering af anmodninger og svarhåndtering forenkler CometAPI dramatisk integrationen af ​​AI-funktioner i dine applikationer. Uanset om du bygger chatbots, billedgeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipelines, giver CometAPI dig mulighed for at iterere hurtigere, kontrollere omkostninger og forblive leverandøruafhængig – alt imens du udnytter de seneste gennembrud på tværs af AI-økosystemet.

Udviklere kan få adgang GPT-5-Codex API Gennem CometAPI er cometAPI's seneste modeller anført pr. artiklens udgivelsesdato. Før du tilgår, skal du sørge for at være logget ind på CometAPI og have fået API-nøglen.