GPT-5-Codex é uma variante especializada da família GPT-5 da OpenAI projetado para fluxos de trabalho complexos de engenharia de software: codificação, refatoração em larga escala, tarefas de agente longas e multietapas e execuções autônomas estendidas dentro do ambiente Codex (CLI, extensão IDE e nuvem). É posicionado como o modelo padrão para o produto Codex da OpenAI e pode ser acessado por meio da API Responses e das assinaturas do Codex.
Características chave
- Otimização de agente — ajustado para ser executado dentro de loops de agentes e fluxos de trabalho orientados por ferramentas (melhor consistência ao usar ferramentas/CLIs). Agente e uso de ferramentas são de primeira classe.
- Foco na qualidade do código — produz limpador, Mais código direcionável para refatoração, revisão e tarefas de desenvolvimento de longa duração.
- Integração de IDE e produto — integrado em produtos para desenvolvedores (por exemplo, Copiloto do GitHub pré-lançamentos) e Codex SDK/CLI da OpenAI.
- Somente API de respostas — usa o mais novo Respostas API padrão (reutilização de token, suporte a loop de agente) para melhores resultados; chamadas de conclusão legadas podem ter desempenho inferior em tarefas do Codex.
Detalhes técnicos — treinamento e arquitetura
- Linhagem base: GPT-5-Codex é um derivado do GPT-5, criado por meio de ajustes adicionais no snapshot do GPT-5 para tarefas de codificação e comportamentos de agentes. Internos do modelo (contagem exata de parâmetros, cálculo de treinamento) são não enumerado publicamente; O OpenAI publica recursos e abordagens de ajuste em vez de contagens brutas de parâmetros.
- Foco no treinamento: ênfase em corpora de engenharia de software do mundo real, rastros de agentes interativos, trajetórias de uso de ferramentas e ajuste de instruções para melhorar dirigibilidade e correção de longo horizonte.
- Ajuste de loop de ferramenta e agente: as definições de prompt e ferramenta foram ajustadas para que o loop do agente Codex seja executado mais rápido e rendimentos mais preciso resultados em várias etapas quando comparados a um GPT-5 padrão em configurações comparáveis.
Desempenho de referência
A avaliação comparativa pública de revisores independentes e sites agregadores mostra o GPT-5-Codex líder ou quase líder sobre benchmarks de codificação modernos:
- SWE-Bench (tarefas de codificação do mundo real): relatórios resumidos independentes ~≈77% de sucesso em um conjunto de 500 tarefas (relatado em uma análise de terceiros). Isso foi observado como ligeiramente acima da linha de base GPT-5 (alta) de uso geral naquela análise.
- LiveCodeBench / outros benchmarks de código: sites agregadores relatam alto desempenho relativo (exemplos incluem pontuações do LiveCodeBench na faixa de 80 para certas tarefas).
Versão e disponibilidade do modelo
Canais de disponibilidade: Respostas API (ID do modelo gpt-5-codex)
gpt-5-codex-baixo/médio/alto – Especializado em codificação e engenharia de software:
- gpt-5-codex-baixo
- gpt-5-codex-médio
- gpt-5-codex-alto
Suporte ao formato de chamada /v1/responses
Limitações
- Latência e computação: Os fluxos de trabalho de agente podem exigir muita computação e, às vezes, ser mais lentos do que modelos mais leves, principalmente quando o modelo executa conjuntos de testes ou realiza análises estáticas extensas.
- Alucinação e excesso de confiança: apesar das melhorias, o GPT-5-Codex ainda pode APIs alucinantes, caminhos de arquivo ou cobertura de teste—os usuários devem validar o código gerado e as saídas de CI.
- Comprimento e estado do contexto: embora o modelo seja ajustado para sessões mais longas, ele permanece limitado por limites práticos de contexto/atenção; bases de código extremamente grandes exigem fragmentação, aumento de recuperação ou memória assistida por ferramentas.
- Segurança: alterações automatizadas de código podem introduzir regressões de segurança ou violações de licença; supervisão humana e controle de CI seguro são obrigatórios.
Os casos de uso
- Revisão de código automatizada — produzir comentários do revisor, identificar regressões e sugerir correções.
- Desenvolvimento de recursos e refatoração — grandes edições de vários arquivos com testes executados pelo modelo e validação de CI.
- Síntese de testes e automação de TDD — gerar testes unitários/de integração e iterar até passar.
- Assistentes e agentes de desenvolvimento — integrado em plugins IDE, pipelines de CI ou agentes autônomos para executar tarefas complexas de engenharia.
Como ligar gpt-5-codex API da CometAPI
gpt-5-codex Preços da API no CometAPI, 20% de desconto sobre o preço oficial:
| Tokens de entrada | $1 |
| Tokens de saída | $8 |
Etapas Necessárias
- Faça o login no cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro
- Obtenha a chave de API da credencial de acesso da interface. Clique em "Adicionar Token" no token da API no centro pessoal, obtenha a chave de token: sk-xxxxx e envie.
- Obtenha a URL deste site: https://api.cometapi.com/
Use o método
- Selecione a opção "
gpt-5-codex” endpoint para enviar a solicitação de API e definir o corpo da solicitação. O método e o corpo da solicitação são obtidos da documentação da API do nosso site. Nosso site também oferece o teste Apifox para sua conveniência. - Substituir com sua chave CometAPI real da sua conta.
- Insira sua pergunta ou solicitação no campo de conteúdo — é a isso que o modelo responderá.
- . Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.
A CometAPI fornece uma API REST totalmente compatível — para uma migração perfeita. Detalhes importantes para Doc API:
- Parâmetros principais:
prompt,max_tokens_to_sample,temperature,stop_sequences - Endpoint: https://api.cometapi.com/v1/responses
- Parâmetro do modelo:
gpt-5-codex - Autenticação:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY - Tipo de conteúdo:
application/json.
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