Codice GPT-5 è una variante specializzata della famiglia GPT-5 di OpenAI progettato per flussi di lavoro complessi di ingegneria del software: codifica, refactoring su larga scala, lunghe attività agentiche multi-step ed esecuzioni autonome estese all'interno dell'ambiente Codex (CLI, estensione IDE e cloud). È posizionato come modello predefinito per il prodotto Codex di OpenAI ed è accessibile tramite l'API Responses e gli abbonamenti Codex.
Funzionalità principali
- Ottimizzazione agentica — ottimizzato per l'esecuzione all'interno di cicli di agenti e flussi di lavoro basati su strumenti (migliore coerenza quando si utilizzano strumenti/CLI). Agente e al utilizzo degli strumenti sono di prima classe.
- Focus sulla qualità del codice — produce depuratore, Più codice orientabile per attività di refactoring, revisione e sviluppo a lungo termine.
- Integrazione IDE e prodotto — integrato nei prodotti degli sviluppatori (ad esempio, Copilota GitHub anteprime di rollout) e Codex SDK/CLI di OpenAI.
- Solo API di risposte — utilizza il più recente API delle risposte modello (riutilizzo del token, supporto del ciclo dell'agente) per risultati ottimali; le chiamate di completamento legacy possono avere prestazioni inferiori sulle attività Codex.
Dettagli tecnici: formazione e architettura
- Linea di base: GPT-5-Codex è un derivato del GPT-5, creato ottimizzando ulteriormente lo snapshot GPT-5 per le attività di codifica e i comportamenti degli agenti. Interni del modello (conteggio esatto dei parametri, calcolo di addestramento) sono non enumerato pubblicamente; OpenAI pubblica le capacità e l'approccio di ottimizzazione anziché i conteggi dei parametri grezzi.
- Focus sulla formazione: enfasi su corpora di ingegneria del software del mondo reale, tracce di agenti interattivi, traiettorie di utilizzo degli strumenti e ottimizzazione delle istruzioni per migliorare manovrabilità e al correttezza a lungo termine.
- Ottimizzazione del ciclo di strumenti e agenti: le definizioni di prompt e strumenti sono state modificate in modo che il ciclo dell'agente Codex venga eseguito più veloce e rendimenti più accurato risultati multi-step rispetto a un GPT-5 vanilla in configurazioni comparabili.
Prestazioni di riferimento
Il benchmarking pubblico da parte di revisori indipendenti e siti aggregatori mostra GPT-5-Codex leader o quasi leader sui benchmark di codifica moderni:
- SWE-Bench (attività di codifica nel mondo reale): rapporti di sintesi indipendenti ~≈77% di successo su una suite da 500 attività (riportata in una revisione di terze parti). Tale valore è stato rilevato come leggermente superiore al valore di riferimento GPT-5 (alto) per uso generale in tale revisione.
- LiveCodeBench / altri benchmark del codice: I siti aggregatori segnalano prestazioni relative elevate (ad esempio, punteggi LiveCodeBench intorno agli 80 per determinate attività).
Versionamento e disponibilità del modello
Canali di disponibilità: API delle risposte (ID modello gpt-5-codex)
gpt-5-codex-basso/medio/alto – Specializzato in codifica e ingegneria del software:
- gpt-5-codex-low
- gpt-5-codex-medium
- gpt-5-codex-high
Supporta la chiamata al formato /v1/responses
Limiti
- Latenza e calcolo: I flussi di lavoro agentici possono richiedere un elevato utilizzo di risorse di calcolo e talvolta essere più lenti rispetto ai modelli più leggeri, in particolare quando il modello esegue suite di test o esegue analisi statiche approfondite.
- Allucinazioni ed eccessiva sicurezza: nonostante i miglioramenti, GPT-5-Codex può ancora API allucinate, percorsi di file o copertura di test—gli utenti devono convalidare il codice generato e gli output CI.
- Lunghezza e stato del contesto: sebbene il modello sia ottimizzato per sessioni più lunghe, resta vincolato da limiti pratici di contesto/attenzione; le basi di codice estremamente grandi richiedono suddivisione in blocchi, aumento del recupero o memoria assistita da strumenti.
- Sicurezza e protezione: le modifiche automatizzate del codice possono introdurre regressioni di sicurezza o violazioni di licenza; la supervisione umana e il controllo CI sicuro sono obbligatori.
Utilizzo Tipico
- Revisione automatica del codice — produrre commenti di revisori, identificare regressioni e suggerire correzioni.
- Sviluppo e refactoring delle funzionalità — grandi modifiche multi-file con test eseguiti dal modello e convalida CI.
- Sintesi dei test e automazione TDD — generare test unitari/di integrazione e ripetere l'operazione fino al superamento.
- Assistenti e agenti sviluppatori — integrati in plugin IDE, pipeline CI o agenti autonomi per svolgere attività di ingegneria complesse.
Come chiamare gpt-5-codex API di CometAPI
gpt-5-codex Prezzi API in CometAPI: sconto del 20% sul prezzo ufficiale:
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Passi richiesti
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- Ottieni l'URL di questo sito: https://api.cometapi.com/
Usa il metodo
- Selezionare l'opzione "
gpt-5-codex"endpoint" per inviare la richiesta API e impostarne il corpo. Il metodo e il corpo della richiesta sono reperibili nella documentazione API del nostro sito web. Il nostro sito web fornisce anche il test Apifox per vostra comodità. - Sostituire con la tua chiave CometAPI effettiva dal tuo account.
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CometAPI fornisce un'API REST completamente compatibile, per una migrazione senza interruzioni. Dettagli chiave per Documento API:
- Parametri fondamentali:
prompt,max_tokens_to_sample,temperature,stop_sequences - endpoint: https://api.cometapi.com/v1/responses
- Parametro del modello:
gpt-5-codex - Autenticazione:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY - Tipo di contenuto:
application/json.
Vedi anche GPT-5 Pro
