GPT-5-Codex Nedir? Mimarisi, Özellikleri, Erişimleri ve Daha Fazlası

GPT-5-Codex, OpenAI'nin Codex ürün ailesi içinde aracı yazılım mühendisliği için özel olarak ayarlanmış, mühendislik odaklı yeni GPT-5 sürümüdür. Büyük gerçek dünya mühendislik iş akışlarını üstlenmek üzere tasarlanmıştır: sıfırdan eksiksiz projeler oluşturmak, özellik ve testler eklemek, hata ayıklamak, yeniden düzenlemek ve harici araçlar ve test paketleriyle etkileşim kurarken kod incelemeleri yapmak. Bu sürüm, yepyeni bir temel modelden ziyade hedefli bir ürün geliştirmeyi temsil ediyor: OpenAI, GPT-5-Codex'i Codex CLI, Codex IDE eklentisi, Codex Cloud, GitHub iş akışları ve ChatGPT mobil deneyimlerine entegre etti; API'nin kullanıma sunulması planlanıyor, ancak hemen değil.

GPT-5-Kodeksi nedir ve neden var?

GPT-5-Codex, "kodlama için özelleşmiş" bir GPT-5'tir. Genel bir konuşma yardımcısı olmak yerine, yinelemeli, araç destekli kodlama görevlerini (örneğin: test çalıştırma, arızalar üzerinde yineleme, modülleri yeniden düzenleme ve PR kurallarına uyma) daha iyi desteklemek için takviyeli öğrenme ve mühendisliğe özgü veri kümeleriyle ayarlanmış ve eğitilmiştir. OpenAI, bunu önceki Codex çalışmalarının halefi olarak çerçeveler, ancak büyük kod tabanları hakkında akıl yürütme derinliğini artırmak ve çok adımlı mühendislik görevlerini daha güvenilir bir şekilde gerçekleştirmek için GPT-5 omurgası üzerine inşa edilmiştir.

Motivasyon pratik: Geliştirici iş akışları, tek parça önerilerden daha fazlasını yapabilen aracılara giderek daha fazla güveniyor. Bir modeli özellikle "oluştur → testleri çalıştır → düzelt → tekrarla" döngüsüne ve kurumsal halkla ilişkiler normlarına uyarlayarak, OpenAI, tek seferlik tamamlamaların kaynağı olmaktan ziyade bir takım arkadaşı gibi hissettiren bir yapay zeka yaratmayı hedefliyor. "Bir işlev oluştur"dan "bir özellik sun"a geçiş, modelin benzersiz değeridir.

GPT-5-Codex nasıl tasarlanıyor ve eğitiliyor?

Üst düzey mimari

GPT-5-Codex, sıfırdan yeni bir mimari olmaktan ziyade GPT-5 mimarisinin (daha geniş kapsamlı GPT-5 soyunun) bir çeşididir. Bu, GPT-5'in temel transformatör tabanlı tasarımını, ölçekleme özelliklerini ve akıl yürütme geliştirmelerini devraldığı, ancak yazılım mühendisliği görevlerine yönelik Codex'e özgü eğitim ve RL tabanlı ince ayar eklediği anlamına gelir. OpenAI'nin ekinde, GPT-5-Codex'in karmaşık, gerçek dünya mühendislik görevleri üzerinde eğitildiği ve kodun yürütülüp doğrulandığı ortamlarda takviyeli öğrenmenin vurgulandığı belirtilmektedir.

Kod için nasıl eğitildi ve optimize edildi?

GPT-5-Codex'in eğitim rejimi şunları vurgular: gerçek dünya mühendislik görevleriSomut yazılım geliştirme iş akışlarından oluşturulan veri kümeleri ve ortamlarda takviyeli öğrenme tarzı ince ayar kullanır: çok dosyalı yeniden düzenlemeler, PR farkları, çalışan test paketleri, hata ayıklama oturumları ve insan inceleme sinyalleri. Eğitimin amacı, kod düzenlemeleri arasında doğruluğu en üst düzeye çıkarmak, testleri geçmek ve yüksek hassasiyet ve alaka düzeyi taşıyan inceleme yorumları üretmektir. Bu odak noktası, Codex'i genel sohbet odaklı ince ayardan ayıran şeydir: kayıp fonksiyonları, değerlendirme düzenekleri ve ödül sinyalleri, mühendislik sonuçlarıyla (testlerin geçmesi, doğru farklar, daha az hatalı yorum) uyumludur.

"Temsilci" eğitim nasıl görünüyor?

• Uygulama odaklı ince ayar: Model, üretilen kodun yürütüldüğü, test edildiği ve değerlendirildiği bağlamlarda eğitilir. Geri bildirim döngüleri, test sonuçlarından ve insan tercih sinyallerinden gelir ve modelin bir test paketi geçene kadar yinelemesini teşvik eder.
• İnsan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenme (RLHF): Önceki RLHF çalışmalarına benzer bir ruha sahip, ancak çok adımlı kodlama görevlerine (PR oluşturma, test çalıştırma, hataları düzeltme) uygulanmış, böylece model bir dizi eylem boyunca zamansal kredi atamasını öğrenmiş.
• Depo ölçeğinde bağlam: Eğitim ve değerlendirme, modelin dosyalar arası akıl yürütmeyi, adlandırma kurallarını ve kod tabanı düzeyindeki etkileri öğrenmesine yardımcı olan büyük depoları ve yeniden düzenlemeleri içerir. ()

GPT-5-Codex araç kullanımını ve ortam etkileşimlerini nasıl ele alır?

Modelin önemli bir mimari özelliği, araçları çağırma ve koordine etme becerisinin geliştirilmiş olmasıdır. Codex, geçmişte model çıktılarını, testleri çalıştırabilen, dosyaları açabilen veya arama çağırabilen küçük bir çalışma zamanı/araç sistemiyle birleştiriyordu. GPT-5-Codex, araçları ne zaman çağıracağını öğrenerek ve test geri bildirimini sonraki kod üretimine daha iyi entegre ederek bunu daha da genişletir; böylece sentez ve doğrulama arasındaki döngüyü etkili bir şekilde kapatır. Bu, modelin hem eylemler ("X testini çalıştır" gibi) yayınladığı hem de sonraki nesilleri test çıktıları ve farkları üzerinde koşullandırdığı yörüngeler üzerinde eğitim verilerek sağlanır.

GPT-5-Codex aslında ne yapabilir, özellikleri nelerdir?

Tanımlayıcı ürün yeniliklerinden biri uyarlanabilir düşünme süresiGPT-5-Codex, gizli muhakemenin ne kadarını gerçekleştirdiğini ayarlar: basit istekler hızlı ve ucuz bir şekilde çalışırken, karmaşık yeniden düzenlemeler veya uzun süren görevler modelin çok daha uzun süre "düşünmesini" sağlar. Aynı zamanda, küçük ve etkileşimli dönüşler için model, genel amaçlı bir GPT-5 örneğine göre çok daha az belirteç tüketir ve GPT-93.7'e kıyasla belirteçlerin %5'sini (çıkarım ve çıktı dahil) kurtarır. Bu değişken muhakeme stratejisi, gerektiğinde hızlı yanıtlar ve gerektiğinde derinlemesine ve kapsamlı bir yürütme üretmeyi amaçlar.

Temel yetenekler

• Proje oluşturma ve önyükleme: Üst düzey komutlardan CI, testler ve temel dokümantasyonla tüm proje iskeletlerini oluşturun.
• Aracı test ve yineleme: Kod oluşturun, testleri çalıştırın, hataları analiz edin, kodları düzeltin ve testler geçene kadar tekrar çalıştırın; böylece bir geliştiricinin düzenleme → test → düzeltme döngüsünün bazı kısımlarını etkili bir şekilde otomatikleştirin.
• Büyük ölçekli yeniden düzenleme: Davranış ve testleri korurken birçok dosyada sistematik yeniden düzenlemeler gerçekleştirin. Bu, GPT-5-Codex ile genel GPT-5 arasındaki fark için belirtilen bir optimizasyon alanıdır.
• Kod incelemesi ve PR oluşturma: Proje kuralları ve insan incelemesi beklentileriyle uyumlu PR açıklamaları, önerilen değişiklikler ve inceleme yorumları üretin.
• Geniş bağlamlı kod muhakemesi: Genel sohbet modellerine kıyasla çok dosyalı kod tabanları, bağımlılık grafikleri ve API sınırları hakkında gezinme ve akıl yürütme konusunda daha iyidir.
• Görsel girdiler ve çıktılar: Bulutta çalışırken GPT-5-Codex, görüntüleri/ekran görüntülerini kabul edebilir, ilerlemeyi görsel olarak inceleyebilir ve görevlere görsel eserler (oluşturulan kullanıcı arayüzünün ekran görüntüleri) ekleyebilir; bu da ön uç hata ayıklama ve görsel QA iş akışları için pratik bir kolaylıktır.

Editör ve iş akışı entegrasyonları

Codex, geliştirici iş akışlarına derinlemesine entegre edilmiştir:

• Kodeks CLI — Terminal öncelikli etkileşim, ekran görüntüleri, yapılacaklar takibi ve aracı onaylarını destekler. CLI açık kaynaklıdır ve aracı kodlama iş akışları için tasarlanmıştır.
• Codex IDE uzantısı — aracıyı VS Code'a (ve çatallara) gömer, böylece yerel farklılıkları önizleyebilir, bulut görevleri oluşturabilir ve korunmuş durumla bulut ve yerel bağlamlar arasında çalışmayı taşıyabilirsiniz.
• Codex Bulutu / GitHub — bulut görevleri, PR'leri otomatik olarak incelemek, test için geçici kapsayıcılar oluşturmak ve görev günlüklerini ve ekran görüntülerini PR iş parçacıklarına eklemek üzere yapılandırılabilir.

Önemli sınırlamalar ve ödünler

• Dar optimizasyon: Bazı kodlamayan üretim değerlendirmeleri GPT-5-Codex için genel GPT-5 varyantına göre biraz daha düşüktür; bu, uzmanlaşmanın genellikten ödün verebileceğinin bir hatırlatıcısıdır.
• Test bağımlılığı: Aracı davranış, mevcut otomatik testlere bağlıdır. Test kapsamı zayıf olan kod tabanları, otomatik doğrulamada sınırlamalar ortaya çıkaracak ve insan gözetimi gerektirebilir.

GPT-5-Codex hangi tür görevlerde özellikle iyi veya kötüdür?

İyi olduğu şeyler: karmaşık yeniden düzenlemeler, büyük projeler için iskele oluşturma, test yazma ve düzeltme, PR beklentilerini takip etme ve çoklu dosya çalışma zamanı sorunlarını teşhis etme.

Daha az iyi: Çalışma alanında sağlanmayan güncel veya özel dahili bilgi gerektiren görevler veya insan incelemesi olmadan yüksek güvenceli doğruluk gerektiren görevler (güvenlik açısından kritik sistemler hala uzmanlara ihtiyaç duyar). Bağımsız incelemeler ayrıca, diğer özel kodlama modelleriyle karşılaştırıldığında ham kod kalitesi konusunda karmaşık bir tabloya dikkat çekiyor; aracı iş akışlarındaki güçlü yönler, her kıyaslamada sınıfının en iyisi doğruluğa eşit şekilde yansımıyor.

GPT-5-Codex'in performansı hakkında kıyaslamalar ne ortaya koyuyor?

SWE-bench / SWE-bench Doğrulandı: OpenAI, GPT-5-Codex'in SWE-bench Verified gibi aracı kodlama kıyaslamalarında GPT-5'ten daha iyi performans gösterdiğini ve büyük depolardan alınan kod yeniden düzenleme görevlerinde kazanımlar sağladığını belirtiyor. 500 gerçek dünya yazılım mühendisliği görevi içeren SWE-bench Verified veri setinde GPT-5-Codex %74.5'lik bir başarı oranına ulaştı. Bu oran, aynı kıyaslamada GPT-5'in %72.8'lik performansını geride bırakarak, aracının gelişmiş yeteneklerini vurguluyor. Gerçek açık kaynaklı projelerden 500 programlama görevi. Önceden yalnızca 477 görev test edilebiliyordu, ancak şimdi 500 görevin tamamı test edilebiliyor → daha eksiksiz sonuçlar.

Önceki GPT-5 ayarlarından GPT-5-Codex'e geçişle birlikte, kod yeniden düzenleme değerlendirme puanları önemli ölçüde arttı (örneğin, belirli bir yüksek ayrıntı düzeyine sahip yeniden düzenleme metriğinde yaklaşık %34'ten yaklaşık %51'e geçiş gibi sayılar erken analizlerde vurgulanmıştı). Bu kazanımlar, iyileştirmeyi yansıttıkları için anlamlıdır. büyük, gerçekçi yeniden düzenlemeler oyuncak örnekler yerine - ancak tekrarlanabilirlik ve tam test koşum takımı hakkında uyarılar var.

Geliştiriciler ve ekipler GPT-5-Codex'e nasıl erişebilir?

OpenAI, GPT-5-Codex'i Codex ürün arayüzlerine entegre etti: Codex'in bugün çalıştığı her yerde (örneğin, Codex CLI ve entegre Codex deneyimleri) aktif olarak kullanılıyor. Codex'i CLI ve ChatGPT oturum açma yoluyla kullanan geliştiriciler için, güncellenen Codex deneyimi GPT-5-Codex modelini sunacak. OpenAI, modelin API anahtarları kullananlar için "yakında" daha geniş API'de kullanıma sunulacağını belirtti, ancak ilk kullanıma sunulduğu andan itibaren birincil erişim yolu, genel bir API uç noktası yerine Codex araçları üzerinden sağlanıyor.

Kodeks CLI

Yorum kalitesini riske atmadan değerlendirebilmeniz için, taslak PR'leri korumalı bir depoda incelemek üzere Codex'i etkinleştirin. Onay modlarını ihtiyatlı kullanın.

• Aracı kodlama iş akışı etrafında yeniden tasarlandı.
• Resim ekleme desteği (tel çerçeveler, tasarımlar ve kullanıcı arayüzü hata ekran görüntüleri gibi) modeller için bağlam sağlar.
• Karmaşık görevlerin ilerleyişini takip etmek için görev listesi özelliği eklendi.
• Harici araç desteği sağlandı (web araması, MCP bağlantısı).
• Yeni terminal arayüzü araç çağrısını ve diff biçimlendirmesini iyileştiriyor ve izin modu üç düzeye (salt okunur, otomatik ve tam erişim) basitleştirildi.

IDE Uzantısı

IDE iş akışlarına entegre edin: Satır içi önizlemeler ve daha hızlı yineleme isteyen geliştiriciler için Codex IDE eklentisini ekleyin. Görevleri, korunan bağlamla bulut ve yerel arasında taşımak, karmaşık özellikler üzerindeki sürtünmeyi azaltabilir.

• VS Code, Cursor ve daha fazlasını destekler.
• Daha doğru sonuçlar elde etmek için, halihazırda açık olan dosyanın ve kodun bağlamından yararlanmak amacıyla Codex'i doğrudan düzenleyiciden çağırın.
• Bağlamsal sürekliliği koruyarak yerel ve bulut ortamları arasında görevleri sorunsuz bir şekilde değiştirin.
• Platform değiştirmeden doğrudan düzenleyicide bulut görev sonuçlarını görüntüleyin ve üzerinde çalışın.

GitHub Entegrasyonu ve Bulut Fonksiyonları

• Otomatik PR İncelemesi: Taslaktan hazır hale gelene kadar ilerlemeyi otomatik olarak tetikler.
• Geliştiricilerin PR'nin @codex bölümünde doğrudan hedeflenen incelemeleri talep etmelerini destekler.
• Önemli ölçüde daha hızlı bulut altyapısı: Konteyner önbelleğe alma yoluyla görev yanıt sürelerini %90 oranında azaltın.
• Otomatik Ortam Yapılandırması: Kurulum betiklerini çalıştırır ve bağımlılıkları yükler (örneğin, pip install).
• Otomatik olarak bir tarayıcı çalıştırır, ön uç uygulamalarını kontrol eder ve ekran görüntülerini görevlere veya PR'lara ekler.

Güvenlik, emniyet ve sınırlama hususları nelerdir?

OpenAI, Codex ajanları için birden fazla katman azaltmayı vurgular:

• Model düzeyinde eğitim: Hızlı enjeksiyonlara karşı koymak ve zararlı veya yüksek riskli davranışları sınırlamak için hedefli güvenlik eğitimi.
• Ürün düzeyindeki kontroller: Sanal ortamda varsayılan davranış, yapılandırılabilir ağ erişimi, komutları çalıştırmak için onay modları, izlenebilirlik için terminal günlükleri ve alıntılar ve hassas eylemler için insan onayı gerektirme yeteneği. OpenAI ayrıca, bu azaltma önlemlerini ve özellikle biyolojik ve kimyasal alan yetenekleri için risk değerlendirmelerini açıklayan bir "sistem kartı eki" yayınladı.

Bu kontroller, komutları çalıştırabilen ve bağımlılıkları yükleyebilen bir aracının gerçek dünyada saldırı yüzeyi ve riski olduğunu yansıtıyor. OpenAI'nin yaklaşımı, kötüye kullanımı sınırlamak için model eğitimini ürün kısıtlamalarıyla birleştirmektir.

Bilinen sınırlamalar nelerdir?

• İnsan değerlendiricilerin yerini tutmaz: OpenAI, Codex'i açıkça öneriyor ek Bir gözden geçiren, bir yedek değil. İnsan gözetimi, özellikle güvenlik, lisanslama ve mimari kararları açısından kritik öneme sahip olmaya devam ediyor.
• Ölçütler ve iddialar dikkatli okunmalıdır: İncelemeciler, modelleri karşılaştırırken değerlendirme alt kümeleri, ayrıntı ayarları ve maliyet dengeleri açısından farklılıklar olduğunu belirtti. Erken bağımsız testler, karışık sonuçlar gösteriyor: Codex, güçlü bir aracı davranış ve yeniden düzenleme iyileştirmeleri gösteriyor, ancak diğer tedarikçilere kıyasla göreceli doğruluk, kıyaslama ölçütüne ve yapılandırmaya göre değişiyor.
• Halüsinasyonlar ve dengesiz davranışlar: Tüm LLM'ler gibi Codex de halüsinasyon görebilir (URL'ler icat edebilir, bağımlılık grafiklerini yanlış ifade edebilir) ve saatler süren aracı çalıştırmaları, uç durumlarda kırılganlıklarla karşılaşabilir. Çıktılarının testler ve insan incelemesiyle doğrulanmasını bekleyin.

Yazılım mühendisliği açısından daha geniş kapsamlı etkileri nelerdir?

GPT-5-Codex, LLM tasarımında olgunlaşan bir değişimi göstermektedir: Satıcılar yalnızca yalın dil yeteneklerini geliştirmek yerine, davranış uzun, aracı görevler için (birkaç saatlik yürütme, test odaklı geliştirme, entegre inceleme hatları). Bu, üretkenlik birimini tek bir oluşturulan kod parçasından görev tamamlama — modelin bir bilet alma, bir dizi test çalıştırma ve yinelemeli olarak doğrulanmış bir uygulama üretme becerisi. Bu etkenler sağlam ve iyi yönetilir hale gelirse, iş akışlarını yeniden şekillendireceklerdir (daha az manuel yeniden düzenleme, daha hızlı PR döngüleri, tasarım ve stratejiye odaklanan geliştirici zamanı). Ancak bu geçiş, dikkatli bir süreç tasarımı, insan gözetimi ve güvenlik yönetimi gerektirir.

Sonuç — Buradan ne çıkarmalısınız?

GPT-5-Kodeks, şu yönde odaklanmış bir adımdır: mühendislik sınıfı LLM'ler: Codex ekosistemi içinde yetenekli bir kodlama aracısı olarak hareket etmek üzere eğitilmiş, ayarlanmış ve ürünleştirilmiş bir GPT-5 varyantıdır. Dil modellerinin bilindik uyarılarını (insan gözetimi ihtiyacı, değerlendirme nüansları ve ara sıra görülen halüsinasyonlar) korurken, somut yeni davranışlar (uyarlanabilir akıl yürütme süresi, uzun otonom çalışmalar, entegre sanal alan yürütme ve hedefli kod inceleme iyileştirmeleri) getirir. Ekipler için ihtiyatlı yol, ölçülü deneylerdir: güvenli depolarda pilot uygulama, sonuç metriklerini izleme ve aracı gözden geçiren iş akışlarına kademeli olarak dahil etme. OpenAI API erişimini genişlettikçe ve üçüncü taraf kıyaslamaları yaygınlaştıkça, maliyet, doğruluk ve en iyi uygulama yönetimi hakkında daha net karşılaştırmalar ve daha somut rehberlik beklemeliyiz.

Başlamak

CometAPI, OpenAI'nin GPT serisi, Google Gemini, Anthropic'in Claude, Midjourney, Suno ve daha fazlası gibi önde gelen sağlayıcılardan 500'den fazla AI modelini tek bir geliştirici dostu arayüzde toplayan birleşik bir API platformudur. Tutarlı kimlik doğrulama, istek biçimlendirme ve yanıt işleme sunarak CometAPI, AI yeteneklerinin uygulamalarınıza entegrasyonunu önemli ölçüde basitleştirir. İster sohbet robotları, görüntü oluşturucular, müzik bestecileri veya veri odaklı analiz hatları oluşturuyor olun, CometAPI daha hızlı yineleme yapmanızı, maliyetleri kontrol etmenizi ve satıcıdan bağımsız kalmanızı sağlar; tüm bunları yaparken AI ekosistemindeki en son atılımlardan yararlanırsınız.

Geliştiriciler erişebilir GPT-5-Kodeks API'si CometAPI aracılığıyla listelenen en son cometAPI modelleri, makalenin yayınlandığı tarih itibarıyla geçerlidir. Erişimden önce lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını aldığınızdan emin olun.