Kodeks GPT-5 jest specjalistyczną odmianą rodziny GPT-5 firmy OpenAI zaprojektowane do złożonych przepływów pracy inżynierii oprogramowania: kodowanie, refaktoryzacja na dużą skalę, długie, wieloetapowe zadania agentowe oraz rozbudowane, autonomiczne przebiegi w środowisku Codex (CLI, rozszerzenie IDE i chmura). Jest on pozycjonowany jako domyślny model produktu Codex firmy OpenAI i jest dostępny za pośrednictwem interfejsu API Responses oraz subskrypcji Codex.
Główne cechy
- Optymalizacja agentowa — dostosowane do działania w pętlach agentów i przepływach pracy sterowanych przez narzędzia (większa spójność podczas korzystania z narzędzi/interfejsów wiersza poleceń). Agentyczny oraz użycie narzędzia są pierwszej klasy.
- Skupienie się na jakości kodu — produkuje odkurzacz, Bardziej kod sterowalny do refaktoryzacji, przeglądu i długotrwałych zadań rozwojowych.
- IDE i integracja produktów — zintegrowane z produktami dla programistów (np. Drugi pilot GitHub wdrożeń podglądowych) i pakietu SDK/CLI Codex firmy OpenAI.
- Tylko API odpowiedzi — używa nowszej wersji API odpowiedzi wzorzec (ponowne wykorzystanie tokenów, obsługa pętli agenta) w celu uzyskania najlepszych wyników; starsze wywołania funkcji uzupełniania mogą nie działać prawidłowo w przypadku zadań Kodeksu.
Szczegóły techniczne — szkolenia i architektura
- Linia bazowa:Kodeks GPT-5 jest pochodna GPT-5, zbudowany poprzez dalsze dostrajanie migawki GPT-5 do zadań kodowania i zachowań agenta. Wnętrze modelu (dokładna liczba parametrów, obliczenia treningowe) są nie wymienione publicznie; OpenAI publikuje możliwości i podejście do dostrajania, a nie surowe liczby parametrów.
- Skupienie na szkoleniu:nacisk na korpusy inżynierii oprogramowania w świecie rzeczywistym, interaktywne ślady agentów, trajektorie użycia narzędzi i dostrajanie instrukcji w celu poprawy sterowność oraz poprawność długoterminowa.
- Strojenie pętli narzędzi i agentów:definicje monitów i narzędzi zostały dostosowane, aby pętla agenta Kodeksu działała szybciej i plony bardziej precyzyjne wyniki wieloetapowe w porównaniu do zwykłego GPT-5 w porównywalnych konfiguracjach.
Wydajność wzorcowa
Publiczne testy porównawcze niezależnych recenzentów i witryn agregujących wykazują, że GPT-5-Codex wiodący lub prawie wiodący na temat nowoczesnych testów porównawczych kodowania:
- SWE-Bench (zadania kodowania w warunkach rzeczywistych): niezależne raporty podsumowujące ~≈77% sukcesu w pakiecie 500 zadań (zgłoszonym w recenzji niezależnej). W tej recenzji odnotowano wynik nieznacznie powyżej ogólnego poziomu bazowego GPT-5 (wysoki).
- LiveCodeBench / inne testy porównawcze kodu: witryny agregujące raporty wykazują wysoką względną wydajność (przykładem mogą być wyniki LiveCodeBench wynoszące około 80% dla niektórych zadań).
Wersjonowanie i dostępność modeli
Kanały dostępności: API odpowiedzi (identyfikator modelu gpt-5-codex)
gpt-5-codex-niski/średni/wysoki – Specjalizacja w kodowaniu i inżynierii oprogramowania:
- gpt-5-kodeks-niski
- gpt-5-kodeks-średni
- gpt-5-kodeks-wysoki
Obsługa wywołania formatu /v1/responses
Ograniczenia
- Opóźnienie i obliczenia: Przepływy pracy oparte na agentach mogą być intensywne obliczeniowo i czasami wolniejsze niż lżejsze modele, szczególnie gdy model uruchamia zestawy testów lub przeprowadza obszerną analizę statyczną.
- Halucynacje i nadmierna pewność siebie: pomimo ulepszeń, GPT-5-Codex nadal może halucynacje API, ścieżki plików lub pokrycie testowe—użytkownicy muszą weryfikować wygenerowany kod i wyniki CI.
- Długość i stan kontekstu: chociaż model jest dostosowany do dłuższych sesji, nadal jest ograniczony przez praktyczny kontekst/limity uwagi; wyjątkowo duże bazy kodu wymagają dzielenia na fragmenty, rozszerzania wyszukiwania lub pamięci wspomaganej narzędziami.
- Bezpieczeństwo: automatyczne zmiany kodu mogą prowadzić do pogorszenia bezpieczeństwa lub naruszenia licencji; nadzór ludzki i bezpieczne bramki CI są obowiązkowe.
Przykłady użycia
- Automatyczny przegląd kodu — tworzyć komentarze recenzentów, identyfikować regresje i proponować poprawki.
- Rozwój funkcji i refaktoryzacja — duże edycje wielu plików z testami uruchamianymi przez model i walidacją CI.
- Synteza testów i automatyzacja TDD — generuj testy jednostkowe/integracyjne i powtarzaj je, aż do zaliczenia.
- Asystenci i agenci programistów — zintegrowane z wtyczkami IDE, procesami CI lub autonomicznymi agentami w celu realizacji złożonych zadań inżynieryjnych.
Jak zadzwonić gpt-5-codex API z CometAPI
gpt-5-codex Ceny API w CometAPI, 20% zniżki od ceny oficjalnej:
| Tokeny wejściowe | $1 |
| Tokeny wyjściowe | $8 |
Wymagane kroki
- Zaloguj się do pl.com. Jeśli jeszcze nie jesteś naszym użytkownikiem, zarejestruj się najpierw
- Pobierz klucz API uwierzytelniania dostępu do interfejsu. Kliknij „Dodaj token” przy tokenie API w centrum osobistym, pobierz klucz tokena: sk-xxxxx i prześlij.
- Uzyskaj adres URL tej witryny: https://api.cometapi.com/
Użyj metody
- Wybierz "
gpt-5-codex” punkt końcowy do wysłania żądania API i ustawienia treści żądania. Metoda żądania i treść żądania są pobierane z naszej witryny internetowej API doc. Nasza witryna internetowa udostępnia również test Apifox dla Twojej wygody. - Zastępować za pomocą aktualnego klucza CometAPI ze swojego konta.
- Wpisz swoje pytanie lub prośbę w polu treści — model odpowie właśnie na tę wiadomość.
- . Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.
CometAPI zapewnia w pełni kompatybilne API REST, co umożliwia bezproblemową migrację. Kluczowe szczegóły Dokumentacja API:
- Podstawowe parametry:
prompt,max_tokens_to_sample,temperature,stop_sequences - Punkt końcowy: https://api.cometapi.com/v1/responses
- Parametr modelu:
gpt-5-codex - Poświadczenie:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY - Typ zawartości:
application/json.
Zobacz też GPT-5 Pro
