GPT-5-Кодекс это специализированный вариант семейства GPT-5 от OpenAI разработан для сложных рабочих процессов разработки программного обеспечения: кодирование, масштабный рефакторинг, длительные многошаговые агентные задачи и расширенные автономные запуски в среде Codex (CLI, расширение IDE и облако). Позиционируется как модель по умолчанию для продукта Codex от OpenAI и доступна через API Responses и подписки Codex.
Ключевые характеристики
- Агентная оптимизация — настроен на работу внутри циклов агентов и рабочих процессов, управляемых инструментами (лучшая согласованность при использовании инструментов/CLI). Агентический и использование инструмента являются первоклассными.
- Фокус на качестве кода — производит очиститель, Более управляемый код для рефакторинга, обзора и длительных задач разработки.
- Интеграция IDE и продукта — интегрированы в продукты разработчиков (например, Второй пилот GitHub (предварительные версии) и Codex SDK/CLI от OpenAI.
- Только API ответов — использует более новый API ответов шаблон (повторное использование токена, поддержка цикла агентов) для достижения наилучших результатов; устаревшие вызовы Completion могут работать недостаточно эффективно при выполнении задач Codex.
Технические детали — обучение и архитектура
- Базовая родословная: GPT-5-Codex — это производное GPT-5, созданный путем дальнейшей настройки снимка GPT-5 для задач кодирования и поведения агентов. Внутренности модели (точный подсчет параметров, тренировочные вычисления) не перечислены публично; OpenAI публикует возможности и подходы к настройке, а не сырые данные о параметрах.
- Фокус на обучении: акцент на реальная корпорация по разработке программного обеспечения, интерактивные трассировки агентов, траектории использования инструментов и настройка инструкций для улучшения управляемость и долгосрочная корректность.
- Настройка цикла инструментов и агентов: определения подсказок и инструментов были скорректированы таким образом, чтобы цикл агента Codex выполнялся быстрее и урожайность более точным многоэтапные результаты по сравнению с обычным GPT-5 в сопоставимых настройках.
Контрольная производительность
Публичный сравнительный анализ, проведенный независимыми рецензентами и сайтами-агрегаторами, показывает, что GPT-5-Codex лидирующие или почти лидирующие по современным стандартам кодирования:
- SWE-Bench (реальные задачи кодирования): независимые сводные отчеты ~≈77% успеха на наборе из 500 задач (согласно данным независимого обзора). В этом обзоре было отмечено, что этот показатель немного превышает базовый уровень GPT-5 общего назначения (высокий).
- LiveCodeBench / другие тесты кода: Сайты-агрегаторы сообщают о высокой относительной производительности (примерами служат результаты LiveCodeBench в районе середины 80-х для определенных задач).
Версии и доступность модели
Каналы доступности: API ответов (идентификатор модели gpt-5-codex)
gpt-5-codex-низкий/средний/высокий – Специализация на кодировании и разработке программного обеспечения:
- gpt-5-codex-low
- gpt-5-codex-medium
- gpt-5-codex-high
Поддержка вызова формата /v1/responses
ограничения
- Задержка и вычисления: Агентные рабочие процессы могут требовать больших вычислительных мощностей и иногда работать медленнее, чем более легкие модели, особенно когда модель запускает тестовые наборы или выполняет обширный статический анализ.
- Галлюцинации и чрезмерная самоуверенность: Несмотря на улучшения, GPT-5-Codex все еще может галлюцинировать API, пути к файлам или тестовое покрытие— пользователи должны проверять сгенерированный код и выходные данные CI.
- Длина и состояние контекста: Хотя модель и настроена на более длительные сеансы, она по-прежнему ограничена практическими пределами контекста/внимания; для очень больших кодовых баз требуется разбиение на фрагменты, расширение поиска или инструментальная поддержка памяти.
- Безопасность: Автоматизированные изменения кода могут привести к снижению безопасности или нарушению лицензии; человеческий контроль и безопасное управление CI обязательны.
Use cases
- Автоматизированный обзор кода — подготовить комментарии рецензентов, выявить регрессии и предложить исправления.
- Разработка функций и рефакторинг — большие многофайловые правки с тестированием, выполняемым моделью, и проверкой CI.
- Синтез тестов и автоматизация TDD — сгенерировать модульные/интеграционные тесты и повторять их до успешного прохождения.
- Помощники и агенты разработчиков — интегрируются в плагины IDE, конвейеры CI или автономные агенты для выполнения сложных инженерных задач.
Как позвонить gpt-5-codex API от CometAPI
gpt-5-codex Цены на API в CometAPI, скидка 20% от официальной цены:
| Входные токены | $1 |
| Выходные токены | $8 |
Необходимые шаги
- Войти в cometapi.com. Если вы еще не являетесь нашим пользователем, пожалуйста, сначала зарегистрируйтесь.
- Получите ключ API-интерфейса для доступа к учетным данным. Нажмите «Добавить токен» в API-токене в персональном центре, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.
- Получите URL этого сайта: https://api.cometapi.com/
Используйте метод
- Выберите "
gpt-5-codex” конечная точка для отправки запроса API и установки тела запроса. Метод запроса и тело запроса получены из нашего веб-сайта API doc. Наш веб-сайт также предоставляет тест Apifox для вашего удобства. - Заменять с вашим реальным ключом CometAPI из вашей учетной записи.
- Введите свой вопрос или запрос в поле «Контент» — на него ответит модель.
- . Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ.
CometAPI предоставляет полностью совместимый REST API для беспроблемной миграции. Ключевые детали API документ:
- Основные параметры:
prompt,max_tokens_to_sample,temperature,stop_sequences - Конечная точка: https://api.cometapi.com/v1/responses
- Параметр модели:
gpt-5-codex - Аутентификация:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY - Тип содержимого:
application/json.
Смотрите также ГПТ-5 Про
