Codex GPT-5 est une variante spécialisée de la famille GPT-5 d'OpenAI conçu pour les flux de travail d'ingénierie logicielle complexes: codage, refactorisation à grande échelle, tâches agentiques longues en plusieurs étapes et exécutions autonomes étendues dans l'environnement Codex (CLI, extension IDE et cloud). Il est positionné comme modèle par défaut pour le produit Codex d'OpenAI et est accessible via l'API Responses et les abonnements Codex.
Fonctionnalités
- Optimisation agentique — conçu pour fonctionner dans des boucles d'agent et des flux de travail pilotés par des outils (meilleure cohérence lors de l'utilisation d'outils/CLI). Agentique et utilisation d'outils sont de première classe.
- Focus sur la qualité du code — produit plus propre, Plus code orientable pour les tâches de refactorisation, de révision et de développement de longue durée.
- IDE et intégration de produits — intégrés dans les produits des développeurs (par exemple, Copilote GitHub (déploiements préliminaires) et le SDK/CLI Codex d'OpenAI.
- API de réponses uniquement — utilise le plus récent API de réponses modèle (réutilisation de jetons, prise en charge de la boucle d'agent) pour de meilleurs résultats ; les appels d'achèvement hérités peuvent être moins performants sur les tâches du Codex.
Détails techniques — formation et architecture
- Lignée de base:GPT-5-Codex est un dérivé de GPT-5, construit en ajustant davantage l'instantané GPT-5 pour les tâches de codage et les comportements des agents. Internes du modèle (nombre exact de paramètres, calcul d'entraînement) sont non recensé publiquement; OpenAI publie des capacités et une approche de réglage plutôt que des nombres de paramètres bruts.
- Objectif de la formation: l'accent sur corpus d'ingénierie logicielle du monde réel, traces d'agents interactifs, trajectoires d'utilisation des outils et réglage des instructions pour améliorer maniabilité et exactitude à long terme.
- Réglage de la boucle d'outils et d'agents: les définitions d'invite et d'outils ont été ajustées pour que la boucle de l'agent Codex s'exécute plus rapide et les rendements plus précise résultats en plusieurs étapes par rapport à un GPT-5 vanille dans des configurations comparables.
Performances de référence
L'analyse comparative publique réalisée par des examinateurs indépendants et des sites d'agrégation montre que GPT-5-Codex leader ou quasi leader sur les benchmarks de codage modernes :
- SWE-Bench (tâches de codage du monde réel) : rapports de synthèse indépendants ~≈77% de réussite sur une suite de 500 tâches (indiquée dans une évaluation indépendante). Cette évaluation a indiqué que ce résultat était légèrement supérieur à la valeur de référence GPT-5 (élevée) à usage général.
- LiveCodeBench / autres benchmarks de code : les sites d'agrégation signalent des performances relatives élevées (par exemple, les scores LiveCodeBench au milieu des années 80 pour certaines tâches).
Versionnage et disponibilité des modèles
Canaux de disponibilité : API de réponses (identifiant du modèle gpt-5-codex)
gpt-5-codex-faible/moyen/élevé – Spécialisé en codage et ingénierie logicielle :
- gpt-5-codex-bas
- gpt-5-codex-medium
- gpt-5-codex-haut
Prise en charge de l'appel au format /v1/responses
Limites
- Latence et calcul : Les flux de travail agentiques peuvent nécessiter beaucoup de calculs et être parfois plus lents que les modèles plus légers, en particulier lorsque le modèle exécute des suites de tests ou effectue une analyse statique approfondie.
- Hallucination et excès de confiance : malgré les améliorations, GPT-5-Codex peut encore halluciner les API, les chemins de fichiers ou la couverture des tests—les utilisateurs doivent valider le code généré et les sorties CI.
- Longueur et état du contexte : bien que le modèle soit adapté à des sessions plus longues, il reste limité par des limites pratiques de contexte/d'attention ; les bases de code extrêmement volumineuses nécessitent un découpage en blocs, une augmentation de la récupération ou une mémoire assistée par des outils.
- Sécurité et sûreté : les modifications de code automatisées peuvent introduire des régressions de sécurité ou des violations de licence ; la surveillance humaine et le contrôle CI sécurisé sont obligatoires.
Cas d'usage
- Révision de code automatisée — produire des commentaires de révision, identifier les régressions et suggérer des correctifs.
- Développement de fonctionnalités et refactorisation — de grandes modifications multi-fichiers avec des tests exécutés par le modèle et la validation CI.
- Synthèse de tests et automatisation TDD — générer des tests unitaires/d'intégration et itérer jusqu'à la réussite.
- Assistants et agents développeurs — intégrés dans des plugins IDE, des pipelines CI ou des agents autonomes pour effectuer des tâches d'ingénierie complexes.
Comment appeler gpt-5-codex API de CometAPI
gpt-5-codex Tarification de l'API dans CometAPI, 20 % de réduction sur le prix officiel :
| Jetons d'entrée | $1 |
| Jetons de sortie | $8 |
Étapes requises
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Utiliser la méthode
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gpt-5-codexPoint de terminaison pour envoyer la requête API et définir le corps de la requête. La méthode et le corps de la requête sont disponibles dans la documentation API de notre site web. Notre site web propose également le test Apifox pour plus de commodité. - Remplacer avec votre clé CometAPI réelle de votre compte.
- Insérez votre question ou demande dans le champ de contenu : c'est à cela que le modèle répondra.
- Traitez la réponse de l'API pour obtenir la réponse générée.
CometAPI fournit une API REST entièrement compatible, pour une migration fluide. Informations clés API doc:
- Paramètres de base:
prompt,max_tokens_to_sample,temperature,stop_sequences - Endpoint: https://api.cometapi.com/v1/responses
- Paramètre de modèle:
gpt-5-codex - Authentification:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY - Content-Type:
application/json.
Voir aussiGPT-5 Pro
