Apa itu GPT-5-Codex? Arsitektur, Fitur, Akses, dan Lainnya

GPT-5-Codex adalah varian GPT-5 baru dari OpenAI yang berfokus pada rekayasa, yang dirancang khusus untuk rekayasa perangkat lunak agen di dalam keluarga produk Codex. Varian ini dirancang untuk menangani alur kerja rekayasa skala besar di dunia nyata: membuat proyek lengkap dari awal, menambahkan fitur dan pengujian, melakukan debugging, refaktor, dan melakukan tinjauan kode sambil berinteraksi dengan alat dan rangkaian pengujian eksternal. Rilis ini merupakan penyempurnaan produk yang terarah, alih-alih model dasar yang benar-benar baru: OpenAI telah mengintegrasikan GPT-5-Codex ke dalam Codex CLI, ekstensi Codex IDE, Codex Cloud, alur kerja GitHub, dan pengalaman seluler ChatGPT; ketersediaan API direncanakan tetapi tidak segera.

Apa itu GPT-5-Codex — dan mengapa itu ada?

GPT-5-Codex adalah GPT-5 yang "khusus untuk pengkodean." Alih-alih menjadi asisten percakapan umum, GPT-5 ini disetel dan dilatih dengan pembelajaran penguatan dan set data khusus rekayasa untuk mendukung tugas-tugas pengkodean iteratif yang dibantu alat dengan lebih baik (misalnya: menjalankan pengujian, mengulangi kegagalan, melakukan refaktor modul, dan mengikuti konvensi PR). OpenAI membingkainya sebagai penerus upaya Codex sebelumnya, tetapi dibangun di atas tulang punggung GPT-XNUMX untuk meningkatkan kedalaman penalaran tentang basis kode besar dan untuk melakukan tugas-tugas rekayasa multi-langkah dengan lebih andal.

Motivasinya praktis: alur kerja pengembang semakin bergantung pada agen yang dapat melakukan lebih dari sekadar saran cuplikan tunggal. Dengan menyelaraskan model secara spesifik dengan siklus "hasilkan → jalankan pengujian → perbaiki → ulangi" dan norma PR organisasi, OpenAI bertujuan untuk menciptakan AI yang terasa seperti rekan satu tim, alih-alih sumber penyelesaian satu kali. Pergeseran dari "hasilkan fungsi" menjadi "kirim fitur" inilah nilai unik model ini.

Bagaimana GPT-5-Codex dirancang dan dilatih?

Arsitektur tingkat tinggi

GPT-5-Codex merupakan varian dari arsitektur GPT-5 (garis keturunan GPT-5 yang lebih luas), alih-alih arsitektur baru yang sepenuhnya baru. Artinya, GPT-5 mewarisi desain inti berbasis transformator, properti penskalaan, dan penyempurnaan penalaran GPT-5, tetapi menambahkan pelatihan khusus Codex dan penyempurnaan berbasis RL yang ditujukan untuk tugas-tugas rekayasa perangkat lunak. Addendum OpenAI menjelaskan GPT-XNUMX-Codex dilatih pada tugas-tugas rekayasa dunia nyata yang kompleks dan menekankan pembelajaran penguatan pada lingkungan tempat kode dieksekusi dan divalidasi.

Bagaimana cara melatihnya dan mengoptimalkan kodenya?

Regimen pelatihan GPT-5-Codex menekankan tugas teknik dunia nyata. Ia menggunakan penyempurnaan bergaya pembelajaran penguatan pada set data dan lingkungan yang dibangun dari alur kerja pengembangan perangkat lunak yang nyata: refaktor multi-file, perbedaan PR, rangkaian pengujian yang berjalan, sesi debugging, dan sinyal tinjauan manusia. Tujuan pelatihannya adalah untuk memaksimalkan ketepatan di seluruh pengeditan kode, lulus pengujian, dan menghasilkan komentar tinjauan yang memiliki presisi dan relevansi tinggi. Fokus inilah yang membedakan Codex dari penyempurnaan berorientasi obrolan umum: fungsi kerugian, pemanfaatan evaluasi, dan sinyal penghargaan diselaraskan dengan hasil rekayasa (lulus pengujian, perbedaan yang benar, lebih sedikit komentar palsu).

Seperti apa pelatihan “agentik”

• Penyempurnaan yang didorong oleh eksekusiModel dilatih dalam konteks di mana kode yang dihasilkan dieksekusi, diuji, dan dievaluasi. Umpan balik berasal dari hasil pengujian dan sinyal preferensi manusia, yang mendorong model untuk beriterasi hingga rangkaian pengujian berhasil.
• Pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia (RLHF):Serupa dalam semangat dengan pekerjaan RLHF sebelumnya, tetapi diterapkan pada tugas pengkodean multi-langkah (membuat PR, menjalankan pengujian, memperbaiki kegagalan), sehingga model mempelajari penugasan kredit temporal melalui serangkaian tindakan.
• Konteks skala repositoriPelatihan dan evaluasi mencakup repositori besar dan refaktor, membantu model mempelajari penalaran lintas file, konvensi penamaan, dan dampak pada tingkat basis kode. ()

Bagaimana GPT-5-Codex menangani penggunaan alat dan interaksi lingkungan?

Fitur arsitektur utama adalah peningkatan kemampuan model untuk memanggil dan mengoordinasikan alat. Codex sebelumnya menggabungkan keluaran model dengan sistem runtime/agen kecil yang dapat menjalankan pengujian, membuka berkas, atau memanggil pencarian. GPT-5-Codex memperluasnya dengan mempelajari kapan harus memanggil alat dan dengan mengintegrasikan umpan balik pengujian dengan lebih baik ke dalam pembuatan kode selanjutnya—secara efektif menutup loop antara sintesis dan verifikasi. Hal ini dicapai dengan pelatihan pada lintasan di mana model mengeluarkan tindakan (seperti "menjalankan pengujian X") dan mengkondisikan generasi selanjutnya pada keluaran dan diff pengujian.

Apa saja fitur yang dimiliki GPT-5-Codex?

Salah satu inovasi produk yang menentukan adalah durasi berpikir adaptifGPT-5-Codex menyesuaikan seberapa banyak penalaran tersembunyi yang dijalankannya: permintaan sepele berjalan cepat dan murah, sementara refaktor kompleks atau tugas yang berjalan lama memungkinkan model untuk "berpikir" lebih lama. Pada saat yang sama, untuk putaran interaktif kecil, model menggunakan token yang jauh lebih sedikit daripada instans GPT-5 umum. Menghemat 93.7% token (termasuk inferensi dan keluaran) dibandingkan dengan GPT-5. Strategi penalaran variabel ini dimaksudkan untuk menghasilkan respons yang cepat saat dibutuhkan dan eksekusi yang mendalam dan menyeluruh saat diperlukan.

Kemampuan inti

• Pembuatan dan bootstrapping proyek: Buat keseluruhan kerangka proyek dengan CI, pengujian, dan dokumentasi dasar dari perintah tingkat tinggi.
• Pengujian dan iterasi agen: Hasilkan kode, jalankan pengujian, analisis kegagalan, patch kode, dan jalankan kembali hingga pengujian berhasil — secara efektif mengotomatiskan bagian dari siklus edit → uji → perbaiki pengembang.
• Refaktorisasi skala besar: Lakukan refaktor sistematis di berbagai berkas sambil mempertahankan perilaku dan pengujian. Ini adalah area optimasi yang dinyatakan untuk GPT-5-Codex vs. GPT-5 generik.
• Peninjauan kode dan pembuatan PR: Hasilkan deskripsi PR, saran perubahan dengan perbedaan, dan tinjau komentar yang selaras dengan konvensi proyek dan harapan tinjauan manusia.
• Penalaran kode konteks besar: Lebih baik dalam menavigasi dan bernalar tentang basis kode multi-file, grafik ketergantungan, dan batasan API dibandingkan dengan model obrolan umum.
• Masukan dan keluaran visual: Saat bekerja di cloud, GPT-5-Codex dapat menerima gambar/tangkapan layar, memeriksa kemajuan secara visual, dan melampirkan artefak visual (tangkapan layar UI yang dibangun) ke tugas — keuntungan praktis untuk debugging front-end dan alur kerja QA visual.

Integrasi editor dan alur kerja

Codex terintegrasi secara mendalam ke dalam alur kerja pengembang:

• Kodeks CLI — interaksi terminal-first, mendukung tangkapan layar, pelacakan tugas, dan persetujuan agen. CLI bersifat sumber terbuka dan disesuaikan untuk alur kerja pengkodean agen.
• Ekstensi IDE Codex — menanamkan agen dalam VS Code (dan fork) sehingga Anda dapat melihat pratinjau perbedaan lokal, membuat tugas cloud, dan memindahkan pekerjaan antara konteks cloud dan lokal dengan status yang dipertahankan.
• Awan Codex / GitHub —tugas cloud dapat dikonfigurasikan untuk meninjau PR secara otomatis, memunculkan kontainer sementara untuk pengujian, dan melampirkan log tugas serta tangkapan layar ke utas PR.

Batasan dan kompromi yang penting

• Optimasi sempit:Beberapa evaluasi produksi non-coding sedikit lebih rendah untuk GPT-5-Codex dibandingkan dengan varian GPT-5 umum — sebuah pengingat bahwa spesialisasi dapat mengorbankan keumuman.
• Ketergantungan pada tesPerilaku agen bergantung pada pengujian otomatis yang tersedia. Basis kode dengan cakupan pengujian yang buruk akan menunjukkan batasan dalam verifikasi otomatis dan mungkin memerlukan pengawasan manusia.

Jenis tugas apa saja yang GPT-5-Codex kuasai dengan baik atau buruk?

Jago dalam hal: refaktor kompleks, membuat perancah untuk proyek besar, menulis dan memperbaiki pengujian, mengikuti ekspektasi PR, dan mendiagnosis masalah runtime multi-file.

Kurang bagus dalam: Tugas yang membutuhkan pengetahuan internal terkini atau kepemilikan yang tidak tersedia di ruang kerja, atau tugas yang menuntut ketepatan dengan jaminan tinggi tanpa tinjauan manusia (sistem yang kritis terhadap keselamatan tetap membutuhkan pakar). Tinjauan independen juga mencatat gambaran yang beragam pada kualitas kode mentah dibandingkan dengan model pengodean khusus lainnya—kekuatan dalam alur kerja agensi tidak selalu menghasilkan ketepatan terbaik di setiap tolok ukur.

Apa yang terungkap dari benchmark tentang kinerja GPT-5-Codex?

SWE-bench / SWE-bench TerverifikasiOpenAI menyatakan bahwa GPT-5-Codex mengungguli GPT-5 pada tolok ukur pengkodean agen seperti SWE-bench Verified, dan menunjukkan peningkatan pada tugas-tugas refaktor kode yang diambil dari repositori besar. Pada set data SWE-bench Verified, yang berisi 500 tugas rekayasa perangkat lunak dunia nyata, GPT-5-Codex mencapai tingkat keberhasilan 74.5%. Hal ini mengungguli GPT-5 yang mencapai 72.8% pada tolok ukur yang sama, yang menunjukkan peningkatan kemampuan agen. 500 tugas pemrograman dari proyek sumber terbuka nyata. Sebelumnya, hanya 477 tugas yang dapat diuji, tetapi sekarang semua 500 tugas dapat diuji → hasil yang lebih lengkap.

dari pengaturan GPT-5 sebelumnya ke GPT-5-Codex, skor evaluasi refactoring kode meningkat secara signifikan — angka-angka seperti pergeseran dari ~34% menjadi ~51% pada metrik refactor verbositas tinggi tertentu disorot dalam analisis awal). Keuntungan tersebut bermakna karena mencerminkan peningkatan pada refaktor besar dan realistis daripada contoh mainan — tetapi tetap ada peringatan tentang reproduktifitas dan alat uji yang tepat.

Bagaimana pengembang dan tim dapat mengakses GPT-5-Codex?

OpenAI telah mengintegrasikan GPT-5-Codex ke dalam antarmuka produk Codex: platform ini aktif di mana pun Codex berjalan saat ini (misalnya, Codex CLI dan pengalaman Codex terintegrasi). Bagi pengembang yang menggunakan Codex melalui CLI dan login ChatGPT, pengalaman Codex yang diperbarui akan menampilkan model GPT-5-Codex. OpenAI menyatakan bahwa model ini akan segera tersedia di API yang lebih luas bagi mereka yang menggunakan kunci API, tetapi pada peluncuran awal, jalur akses utamanya adalah melalui perangkat Codex, bukan titik akhir API publik.

Kodeks CLI

Aktifkan Codex untuk meninjau draf PR di repositori sandbox sehingga Anda dapat menilai kualitas komentar tanpa risiko. Gunakan mode persetujuan secara hati-hati.

• Dirancang ulang berdasarkan alur kerja pengkodean agen.
• Dukungan untuk melampirkan gambar (seperti rangka kerja, desain, dan tangkapan layar bug UI) menyediakan konteks untuk model.
• Menambahkan fitur daftar tugas untuk melacak kemajuan tugas yang kompleks.
• Menyediakan dukungan alat eksternal (pencarian web, koneksi MCP).
• Antarmuka terminal baru meningkatkan pemanggilan alat dan pemformatan diff, dan mode izin telah disederhanakan menjadi tiga tingkat (hanya baca, otomatis, dan akses penuh).

Ekstensi IDE

Integrasikan ke dalam alur kerja IDE: Tambahkan ekstensi Codex IDE untuk pengembang yang menginginkan pratinjau sebaris dan iterasi yang lebih cepat. Memindahkan tugas antara cloud dan lokal dengan konteks yang terjaga dapat mengurangi hambatan pada fitur yang kompleks.

• Mendukung VS Code, Cursor, dan banyak lagi.
• Panggil Codex langsung dari editor untuk memanfaatkan konteks file dan kode yang sedang dibuka untuk hasil yang lebih akurat.
• Beralih tugas secara mulus antara lingkungan lokal dan cloud, menjaga kesinambungan kontekstual.
• Lihat dan kerjakan hasil tugas cloud langsung di editor, tanpa perlu berpindah platform.

Integrasi GitHub dan Fungsi Cloud

• Tinjauan PR Otomatis: Secara otomatis memicu kemajuan dari draf hingga siap.
• Mendukung pengembang untuk meminta ulasan yang ditargetkan langsung di bagian @codex dari sebuah PR.
• Infrastruktur cloud yang jauh lebih cepat: Mengurangi waktu respons tugas hingga 90% melalui penyimpanan kontainer melalui caching.
• Konfigurasi Lingkungan Otomatis: Menjalankan skrip pengaturan dan menginstal dependensi (misalnya, pip install).
• Menjalankan browser secara otomatis, memeriksa implementasi front-end, dan melampirkan tangkapan layar ke tugas atau PR.

Apa saja pertimbangan keselamatan, keamanan, dan batasannya?

OpenAI menekankan beberapa lapisan mitigasi untuk agen Codex:

• Pelatihan tingkat model: pelatihan keselamatan yang ditargetkan untuk menahan suntikan mendadak dan membatasi perilaku yang membahayakan atau berisiko tinggi.
• Kontrol tingkat produk: Perilaku default sandbox, akses jaringan yang dapat dikonfigurasi, mode persetujuan untuk menjalankan perintah, log terminal dan sitasi untuk ketertelusuran, serta kemampuan untuk mewajibkan persetujuan manusia untuk tindakan sensitif. OpenAI juga telah menerbitkan "addendum kartu sistem" yang menjelaskan mitigasi ini dan penilaian risikonya, terutama untuk kapabilitas domain biologi dan kimia.

Kontrol tersebut mencerminkan fakta bahwa agen yang mampu menjalankan perintah dan menginstal dependensi memiliki permukaan serangan dan risiko dunia nyata — pendekatan OpenAI adalah menggabungkan pelatihan model dengan batasan produk untuk membatasi penyalahgunaan.

Apa saja batasan yang diketahui?

• Bukan pengganti peninjau manusia: OpenAI secara eksplisit merekomendasikan Codex sebagai tambahan peninjau, bukan pengganti. Pengawasan manusia tetap krusial, terutama untuk keputusan keamanan, perizinan, dan arsitektur.
• Tolok ukur dan klaim perlu dibaca dengan cermat: Para peninjau telah menunjukkan perbedaan dalam subset evaluasi, pengaturan verbositas, dan tradeoff biaya ketika membandingkan model. Pengujian independen awal menunjukkan hasil yang beragam: Codex menunjukkan perilaku agen yang kuat dan peningkatan refactoring, tetapi akurasi relatif dibandingkan vendor lain bervariasi berdasarkan tolok ukur dan konfigurasi.
• Halusinasi dan perilaku tidak menentu: Seperti semua LLM, Codex dapat berhalusinasi (menciptakan URL, salah menyatakan grafik dependensi), dan pengoperasian agennya yang berlangsung selama beberapa jam mungkin masih mengalami kerapuhan dalam kasus-kasus ekstrem. Bersiaplah untuk memvalidasi keluarannya dengan pengujian dan peninjauan manusia.

Apa implikasi yang lebih luas untuk rekayasa perangkat lunak?

GPT-5-Codex menunjukkan pergeseran yang semakin matang dalam desain LLM: alih-alih hanya meningkatkan kemampuan bahasa telanjang, vendor mengoptimalkan laku untuk tugas-tugas agensi yang panjang (eksekusi berjam-jam, pengembangan berbasis pengujian, alur tinjauan terintegrasi). Hal ini mengubah unit produktivitas dari satu cuplikan yang dihasilkan menjadi penyelesaian tugas —kemampuan model untuk menerima tiket, menjalankan serangkaian pengujian, dan secara iteratif menghasilkan implementasi yang tervalidasi. Jika agen-agen ini menjadi tangguh dan tertata dengan baik, mereka akan membentuk kembali alur kerja (lebih sedikit refaktor manual, siklus PR yang lebih cepat, waktu pengembang yang terfokus pada desain dan strategi). Namun, transisi ini membutuhkan desain proses yang cermat, pengawasan manusia, dan tata kelola keselamatan.

Kesimpulan — Apa yang harus Anda ambil?

GPT-5-Codex merupakan langkah yang terfokus menuju tingkat insinyur LLM: varian GPT-5 yang dilatih, disetel, dan diproduktifkan untuk bertindak sebagai agen pengkodean yang mumpuni di dalam ekosistem Codex. Varian ini menghadirkan perilaku baru yang nyata — waktu penalaran adaptif, proses otonom yang panjang, eksekusi sandbox terintegrasi, dan peningkatan peninjauan kode yang terarah — sambil mempertahankan peringatan yang umum pada model bahasa (kebutuhan akan pengawasan manusia, nuansa evaluasi, dan halusinasi sesekali). Bagi tim, langkah yang bijaksana adalah eksperimen yang terukur: uji coba pada repositori yang aman, pantau metrik hasil, dan masukkan agen ke dalam alur kerja peninjau secara bertahap. Seiring dengan perluasan akses API OpenAI dan semakin banyaknya tolok ukur pihak ketiga, kita dapat mengharapkan perbandingan yang lebih jelas dan panduan yang lebih konkret tentang biaya, akurasi, dan tata kelola praktik terbaik.

Mulai

CometAPI adalah platform API terpadu yang menggabungkan lebih dari 500 model AI dari penyedia terkemuka—seperti seri GPT OpenAI, Google Gemini, Claude Anthropic, Midjourney, Suno, dan lainnya—menjadi satu antarmuka yang ramah bagi pengembang. Dengan menawarkan autentikasi yang konsisten, pemformatan permintaan, dan penanganan respons, CometAPI secara drastis menyederhanakan integrasi kapabilitas AI ke dalam aplikasi Anda. Baik Anda sedang membangun chatbot, generator gambar, komposer musik, atau alur kerja analitik berbasis data, CometAPI memungkinkan Anda melakukan iterasi lebih cepat, mengendalikan biaya, dan tetap tidak bergantung pada vendor—semuanya sambil memanfaatkan terobosan terbaru di seluruh ekosistem AI.

Pengembang dapat mengakses API Kodeks GPT-5 Melalui CometAPI, model terbaru CometAPI yang tercantum adalah per tanggal publikasi artikel. Sebelum mengakses, pastikan Anda telah masuk ke CometAPI dan mendapatkan kunci API.