โมเดลสนับสนุนองค์กรบล็อก
500+ AI Model API ทั้งหมดในหนึ่ง API เพียงแค่ใน CometAPI
API โมเดล
นักพัฒนา
เริ่มต้นอย่างรวดเร็วเอกสารประกอบแดชบอร์ด API
ทรัพยากร
โมเดล AIบล็อกองค์กรบันทึกการเปลี่ยนแปลงเกี่ยวกับ
2025 CometAPI สงวนลิขสิทธิ์ทั้งหมดนโยบายความเป็นส่วนตัวข้อกำหนดการให้บริการ
Home/Models/OpenAI/GPT 5 Codex
O

GPT 5 Codex

อินพุต:$1/M
เอาต์พุต:$8/M
บริบท:400K
เอาต์พุตสูงสุด:128K
GPT-5-Codex เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ประสิทธิภาพสูงที่มุ่งเน้นการสร้างและทำความเข้าใจโค้ด พร้อมความสามารถที่เพิ่มขึ้นสำหรับงานเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อน การให้เหตุผลเกี่ยวกับโค้ด และแอปพลิเคชันระดับโปรดักชัน.
ใหม่
ใช้งานเชิงพาณิชย์
Playground
ภาพรวม
คุณสมบัติ
ราคา
API
เวอร์ชัน

GPT-5-Codex คืออะไร?

GPT-5-Codex เป็นรุ่นเฉพาะทางของตระกูล GPT-5 ของ OpenAI ที่ออกแบบมาสำหรับเวิร์กโฟลว์วิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อน: การเขียนโค้ด การรีแฟกเตอร์ขนาดใหญ่ งานเชิงตัวแทนแบบหลายขั้นตอนระยะยาว และการรันอัตโนมัติแบบต่อเนื่องภายในสภาพแวดล้อม Codex (CLI, ส่วนขยาย IDE และคลาวด์) โดยถูกวางตำแหน่งให้เป็นโมเดลเริ่มต้นสำหรับผลิตภัณฑ์ Codex ของ OpenAI และเข้าถึงได้ผ่าน Responses API และการสมัครใช้งาน Codex

คุณสมบัติหลัก

  • การปรับให้เหมาะกับงานเชิงตัวแทน (Agentic) — ปรับจูนให้ทำงานภายในวงวนเอเจนต์และเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วยเครื่องมือ (มีความสม่ำเสมอที่ดีกว่าเมื่อใช้เครื่องมือ/CLI) Agentic และ การใช้เครื่องมือ เป็นความสามารถระดับหลัก
  • โฟกัสคุณภาพโค้ด — สร้างโค้ดที่สะอาดกว่าและควบคุมทิศทางได้มากขึ้น สำหรับการรีแฟกเตอร์ การรีวิว และงานพัฒนายาวนาน
  • การผนวกรวมกับ IDE และผลิตภัณฑ์ — ผสานเข้ากับผลิตภัณฑ์สำหรับนักพัฒนา (เช่น GitHub Copilot ที่เปิดตัวแบบพรีวิว) และ OpenAI’s Codex SDK/CLI
  • Responses API เท่านั้น — ใช้รูปแบบ Responses API รุ่นใหม่ (การใช้โทเค็นซ้ำ รองรับวงวนเอเจนต์) เพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด; การเรียกแบบ Completion รุ่นเก่าอาจให้ผลด้อยกว่าในงานของ Codex

รายละเอียดทางเทคนิค — การฝึกและสถาปัตยกรรม

  • สายพื้นฐาน: GPT-5-Codex เป็น อนุพันธ์ของ GPT-5 ที่สร้างขึ้นโดยการปรับจูนสแนปช็อตของ GPT-5 เพิ่มเติมสำหรับงานเขียนโค้ดและพฤติกรรมแบบเอเจนต์ รายละเอียดภายในของโมเดล (จำนวนพารามิเตอร์ที่แน่ชัด, คอมพิวต์ที่ใช้ฝึก) ไม่ได้เปิดเผยต่อสาธารณะเป็นตัวเลข; OpenAI เผยแพร่ด้านขีดความสามารถและแนวทางการปรับจูนมากกว่าจำนวนพารามิเตอร์ดิบ
  • โฟกัสการฝึก: เน้น คลังข้อมูลวิศวกรรมซอฟต์แวร์โลกจริง ร่องรอยการทำงานของเอเจนต์เชิงโต้ตอบ เส้นทางการใช้เครื่องมือ และการปรับจูนตามคำสั่ง เพื่อเพิ่ม ความสามารถในการชี้นำ และ ความถูกต้องระยะยาว
  • การปรับจูนเครื่องมือและวงวนเอเจนต์: ปรับพรอมป์ต์และคำนิยามเครื่องมือ เพื่อให้วงวนเอเจนต์ของ Codex ทำงานได้ เร็วขึ้น และให้ผลลัพธ์หลายขั้นตอนที่ แม่นยำกว่า เมื่อเทียบกับ GPT-5 แบบพื้นฐานในสภาพแวดล้อมที่ใกล้เคียงกัน

ประสิทธิภาพบนเบนช์มาร์ก

ผลการทดสอบสาธารณะจากผู้รีวิวอิสระและเว็บไซต์รวบรวมคะแนนแสดงว่า GPT-5-Codex นำหรือใกล้เคียงผู้นำ บนเบนช์มาร์กการเขียนโค้ดยุคใหม่:

  • SWE-Bench (งานโค้ดโลกจริง): รายงานสรุปจากภายนอก ~≈77% success บนชุดงาน 500 งาน (อ้างอิงจากบทวิจารณ์บุคคลที่สาม) โดยสูงกว่าค่าอ้างอิง GPT-5 แบบใช้งานทั่วไป (high) เล็กน้อยในรีวิวนั้น
  • LiveCodeBench / เบนช์มาร์กโค้ดอื่น ๆ: เว็บไซต์รวมผลรายงานประสิทธิภาพสัมพัทธ์สูง (ตัวอย่างเช่น คะแนน LiveCodeBench อยู่ช่วง 80 กลาง ๆ สำหรับบางงาน)

เวอร์ชันของโมเดลและความพร้อมใช้งาน

ช่องทางใช้งาน: Responses API (model id gpt-5-codex)

gpt-5-codex-low/medium/high – เฉพาะทางสำหรับการเขียนโค้ดและวิศวกรรมซอฟต์แวร์:

  • gpt-5-codex-low
  • gpt-5-codex-medium
  • gpt-5-codex-high

รองรับการเรียกแบบ /v1/responses

ข้อจำกัด

  • เวลาแฝงและคอมพิวต์: เวิร์กโฟลว์เชิงตัวแทนอาจใช้ทรัพยากรคอมพิวต์สูงและบางครั้งช้ากว่าโมเดลที่เบากว่า โดยเฉพาะเมื่อโมเดลรันชุดทดสอบหรือทำการวิเคราะห์เชิงสถิติจำนวนมาก
  • ภาพหลอนและความมั่นใจเกินจริง: แม้ได้รับการปรับปรุง GPT-5-Codex ยังอาจ “จินตนาการ” API เส้นทางไฟล์ หรือขอบเขตการทดสอบ—ผู้ใช้ต้องตรวจสอบโค้ดและผลลัพธ์ CI ที่สร้างขึ้น
  • ความยาวบริบทและสถานะ: แม้โมเดลจะถูกปรับให้รองรับเซสชันที่ยาวขึ้น แต่ยังจำกัดด้วยขอบเขตบริบทเชิงปฏิบัติ; โค้ดเบสที่ใหญ่มากต้องแบ่งส่วน ใช้การเรียกค้นประกอบ หรือหน่วยความจำช่วยด้วยเครื่องมือ
  • ความปลอดภัยและความมั่นคงปลอดภัย: การเปลี่ยนโค้ดอัตโนมัติอาจก่อให้เกิดการถดถอยด้านความปลอดภัยหรือปัญหาไลเซนส์; จำเป็นต้องมีการกำกับดูแลโดยมนุษย์และการกั้นผ่าน CI ที่ปลอดภัย

กรณีใช้งาน

  • รีวิวโค้ดอัตโนมัติ — สร้างความเห็นผู้รีวิว ระบุการถดถอย และเสนอแนวทางแก้ไข
  • พัฒนาฟีเจอร์และรีแฟกเตอร์ — แก้ไขหลายไฟล์ขนาดใหญ่ พร้อมรันทดสอบโดยโมเดลและตรวจยืนยันผ่าน CI
  • สังเคราะห์แบบทดสอบและ TDD อัตโนมัติ — สร้างแบบทดสอบหน่วย/บูรณาการ และวนซ้ำจนผ่าน
  • ผู้ช่วยนักพัฒนาและเอเจนต์ — ผสานในปลั๊กอิน IDE สายงาน CI หรือเอเจนต์อัตโนมัติ เพื่อทำงานวิศวกรรมที่ซับซ้อน

วิธีใช้ GPT-5 Codex API

ขั้นตอนที่จำเป็น

  • เข้าสู่ระบบที่ cometapi.com หากคุณยังไม่เป็นผู้ใช้ โปรดลงทะเบียนก่อน
  • ลงชื่อเข้า คอนโซล CometAPI
  • รับคีย์ API สำหรับการเข้าถึงอินเทอร์เฟซ คลิก “Add Token” ที่ส่วน API token ในศูนย์ส่วนบุคคล รับ token key: sk-xxxxx แล้วส่ง

วิธีการใช้งาน

  1. เลือกปลายทาง “gpt-5-codex” เพื่อส่งคำขอ API และกำหนด request body วิธีการเรียกและรูปแบบ request body ดูได้จากเอกสาร API บนเว็บไซต์ของเรา นอกจากนี้เรายังมีการทดสอบผ่าน Apifox เพื่อความสะดวกของคุณ
  2. แทนที่ <YOUR_API_KEY> ด้วย CometAPI key จริงจากบัญชีของคุณ
  3. ใส่คำถามหรือคำขอของคุณลงในฟิลด์ content — โมเดลจะตอบกลับข้อความนี้
  4. . ประมวลผลการตอบกลับของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น

CometAPI มี REST API ที่เข้ากันได้อย่างสมบูรณ์—เพื่อการย้ายใช้งานที่ไร้รอยต่อ รายละเอียดหลักสำหรับ Responses

ดูเพิ่มเติม GPT-5.1 API และ GPT-5.1-Chat-latest API

คุณสมบัติสำหรับ GPT 5 Codex

สำรวจคุณสมบัติหลักของ GPT 5 Codex ที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความสะดวกในการใช้งาน ค้นพบว่าความสามารถเหล่านี้สามารถเป็นประโยชน์ต่อโครงการของคุณและปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ได้อย่างไร

ราคาสำหรับ GPT 5 Codex

สำรวจราคาที่แข่งขันได้สำหรับ GPT 5 Codex ที่ออกแบบมาให้เหมาะสมกับงบประมาณและความต้องการการใช้งานที่หลากหลาย แผนการบริการที่ยืดหยุ่นของเรารับประกันว่าคุณจะจ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้เท่านั้น ทำให้สามารถขยายขนาดได้ง่ายเมื่อความต้องการของคุณเพิ่มขึ้น ค้นพบว่า GPT 5 Codex สามารถยกระดับโปรเจกต์ของคุณได้อย่างไรในขณะที่ควบคุมต้นทุนให้อยู่ในระดับที่จัดการได้
ราคา Comet (USD / M Tokens)ราคาทางการ (USD / M Tokens)ส่วนลด
อินพุต:$1/M
เอาต์พุต:$8/M
อินพุต:$1.25/M
เอาต์พุต:$10/M
-20%

โค้ดตัวอย่างและ API สำหรับ GPT 5 Codex

เข้าถึงโค้ดตัวอย่างที่ครอบคลุมและทรัพยากร API สำหรับ GPT 5 Codex เพื่อปรับปรุงกระบวนการผสานรวมของคุณ เอกสารประกอบที่มีรายละเอียดของเราให้คำแนะนำทีละขั้นตอน ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากศักยภาพเต็มรูปแบบของ GPT 5 Codex ในโครงการของคุณ
POST
/v1/responses
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)
response = client.responses.create(
    model="gpt-5-codex", input="Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn."
)

print(response)

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)
response = client.responses.create(
    model="gpt-5-codex", input="Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn."
)

print(response)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY;
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-5-codex",
  input: "Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn.",
});

console.log(response);

Curl Code Example

curl https://api.cometapi.com/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-5-codex",
    "input": "Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn."
  }'

รุ่นของ GPT 5 Codex

เหตุผลที่ GPT 5 Codex มีสแนปช็อตหลายตัวอาจรวมถึงปัจจัยที่อาจเกิดขึ้น เช่น ความแปรผันของผลลัพธ์หลังการอัปเดตที่ต้องการสแนปช็อตรุ่นเก่าสำหรับความสม่ำเสมอ การให้ช่วงเวลาเปลี่ยนผ่านสำหรับนักพัฒนาเพื่อการปรับตัวและการย้ายข้อมูล และสแนปช็อตที่แตกต่างกันซึ่งสอดคล้องกับเอนด์พอยต์ระดับโลกหรือระดับภูมิภาคเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ผู้ใช้ สำหรับความแตกต่างโดยละเอียดระหว่างเวอร์ชัน โปรดอ้างอิงเอกสารทางการ
version
gpt-5-codex
gpt-5-codex-high
gpt-5-codex-low
gpt-5-codex-medium

โมเดลเพิ่มเติม

A

Claude Opus 4.6

อินพุต:$4/M
เอาต์พุต:$20/M
Claude Opus 4.6 เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ระดับ “Opus” ของ Anthropic เปิดตัวในเดือนกุมภาพันธ์ 2026. ถูกวางตำแหน่งให้เป็นกำลังหลักสำหรับงานเชิงความรู้และเวิร์กโฟลว์การวิจัย — ปรับปรุงการให้เหตุผลในบริบทยาว การวางแผนหลายขั้นตอน การใช้เครื่องมือ (รวมถึงเวิร์กโฟลว์ซอฟต์แวร์เชิงตัวแทน) และงานการใช้คอมพิวเตอร์ เช่น การสร้างสไลด์และสเปรดชีตอัตโนมัติ.
A

Claude Sonnet 4.6

อินพุต:$2.4/M
เอาต์พุต:$12/M
Claude Sonnet 4.6 เป็นโมเดล Sonnet ที่มีความสามารถมากที่สุดเท่าที่เคยมีมา เป็นการอัปเกรดเต็มรูปแบบของทักษะของโมเดล ครอบคลุมการเขียนโค้ด การใช้งานคอมพิวเตอร์ การให้เหตุผลในบริบทยาว การวางแผนของเอเจนต์ งานด้านความรู้ และการออกแบบ Sonnet 4.6 ยังมาพร้อมกับหน้าต่างบริบทขนาด 1M โทเค็นในเวอร์ชันเบต้า
O

GPT-5.4 nano

อินพุต:$0.16/M
เอาต์พุต:$1/M
GPT-5.4 nano ถูกออกแบบมาสำหรับงานที่ความเร็วและต้นทุนมีความสำคัญสูงสุด เช่น การจำแนกประเภท การสกัดข้อมูล การจัดอันดับ และเอเจนต์ย่อย.
O

GPT-5.4 mini

อินพุต:$0.6/M
เอาต์พุต:$3.6/M
GPT-5.4 mini นำจุดแข็งของ GPT-5.4 มาสู่โมเดลที่เร็วกว่าและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งออกแบบมาสำหรับภาระงานปริมาณมาก
A

Claude Mythos Preview

A

Claude Mythos Preview

เร็วๆ นี้
อินพุต:$60/M
เอาต์พุต:$240/M
Claude Mythos Preview เป็นโมเดลระดับแนวหน้าที่มีความสามารถสูงสุดของเราจนถึงปัจจุบัน และทำคะแนนก้าวกระโดดอย่างชัดเจน บนเบนช์มาร์กการประเมินหลายรายการ เมื่อเทียบกับโมเดลระดับแนวหน้ารุ่นก่อนของเรา Claude Opus 4.6.
X

mimo-v2-pro

อินพุต:$0.8/M
เอาต์พุต:$2.4/M
MiMo-V2-Pro คือโมเดลพื้นฐานเรือธงของ Xiaomi ที่มีพารามิเตอร์รวมมากกว่า 1T และความยาวคอนเท็กซ์ 1M โดยได้รับการปรับแต่งอย่างลึกซึ้งสำหรับสถานการณ์แบบเอเจนต์ มีความสามารถในการปรับใช้ได้สูงกับเฟรมเวิร์กเอเจนต์ทั่วไป เช่น OpenClaw โดยติดอันดับระดับแนวหน้าของโลกในการทดสอบมาตรฐาน PinchBench และ ClawBench และมีประสิทธิภาพที่รับรู้ได้ใกล้เคียงกับ Opus 4.6 MiMo-V2-Pro ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำหน้าที่เป็นสมองของระบบเอเจนต์ ประสานการทำงานของเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน ขับเคลื่อนงานวิศวกรรมสำหรับการใช้งานจริง และส่งมอบผลลัพธ์ได้อย่างน่าเชื่อถือ