GPT-5-Codex ist eine spezialisierte Version von GPT-5, die für Softwareentwicklung und Programmier-Workflows optimiert ist. Es ist sowohl für interaktive Entwicklungssitzungen als auch für die langfristige, unabhängige Ausführung komplexer technischer Aufgaben konzipiert....
OpenAI GPT-5 Codex ist ein großes Sprachmodell von OpenAI, das auf Codegenerierung und mathematisches Denken spezialisiert ist. Es ist eine Weiterentwicklung der Codex-Familie und wurde entwickelt,…
GPT-5 Codex zeichnet sich durch das Generieren, Erklären, Debuggen und Übersetzen von Code in vielen Programmiersprachen aus. Dank seines großen Kontextfensters kann es projektübergreifende Abhängigkeiten verstehen und kohärene Lösungen für mehrere Dateien erstellen. Das Modell kann auch Dokumentationen generieren, Unit-Tests erstellen und bestehenden Code umgestalten. Da es Bildeingaben unterstützt, kann es Screenshots von Code, Whiteboard-Architekturen oder Flussdiagramme interpretieren. Bei Aufgaben wie der Codeüberprüfung kann es Pull Requests in ihrer Gesamtheit analysieren. Für einfache Einzeiler-Vervollständigungen oder triviale Skripte wäre jedoch ein kleineres und günstigeres Modell kosteneffizienter.
Ja, GPT-5 Codex akzeptiert Bilder als Eingabe zusätzlich zu Text. Dadurch kann das Modell visuelle Inhalte wie Diagramme, Grafiken, Screenshots von Code, handschriftliche Notizen und gescannte Dokumente verstehen. Beispielsweise kann ein Benutzer ein Foto einer Whiteboard-Architektur hochladen und das Modell bitten, den entsprechenden Code zu generieren. Die Bildeingabe wird als Teil des Kontexts verarbeitet und zählt zum 400K-Token-Limit (Bilder werden basierend auf der Auflösung tokenisiert). Diese multimodale Fähigkeit erweitert den Nutzen des Modells auf Szenarien, in denen visueller Kontext unerlässlich ist, wie etwa Reverse-Engineering von GUI-Layouts oder das Interpretieren handgezeichneter Schemata.
GPT-5 Codex kann in einem einzigen Durchlauf bis zu 128.000 Tokens generieren. Dies ermöglicht dem Modell, sehr lange Ausgaben zu erstellen, wie z. B. eine vollständige Softwareanwendung, einen umfangreichen technischen Bericht oder einen detaillierten mathematischen Beweis. Die kombinierte Eingabe und Ausgabe muss innerhalb des 400K-Token-Kontextfensters liegen. Beachten Sie bei der Verwendung von Bildern, dass sie Tokens aus dem Eingabepool verbrauchen. Die hohe Ausgabelimitierung verringert die Notwendigkeit, mehrere Anfragen für langformatige Inhalte zu verketten, auch wenn dies die Kosten erhöhen kann, wenn es nicht sorgfältig verwaltet wird. Für kürzere Ausgaben kann die Festlegung eines niedrigeren max_tokens-Parameters dazu beitragen, die Kosten zu kontrollieren.
GPT-5 Codex ist ein Premium-Modell mit entsprechend höheren Kosten pro Token (1,25 $ Input, 10 $ Output pro 1 M Token). Für routinemäßige Code-Vervollständigungen, einfache Abfragen oder Aufgaben, die keine fortgeschrittene Logik erfordern, kann ein kleineres Modell wie GPT-4 Turbo oder sogar Open-Source-Alternativen kosteneffizienter sein. Wenn Ihre Codebasis klein ist oder Ihre Matheprobleme elementar sind, rechtfertigen der zusätzliche Kontext und die Genauigkeit von GPT-5 Codex möglicherweise nicht die Ausgaben. OrcaRouter bietet Zugriff auf viele Modelle; Sie können Preise und Fähigkeiten vergleichen, um die beste Wahl zu treffen. Verwenden Sie GPT-5 Codex, wenn die Komplexität oder Tragweite der Aufgabe seine Stärken erfordert.
GPT-5 Codex erreichte eine Punktzahl von 98,7 im AA-Mathe-Benchmark, der fortgeschrittenes algebraisches Denken misst. Dies deutet auf eine nahezu perfekte Leistung bei Problemen hin, die oft andere Modelle herausfordern. Obwohl die genaue Methodik von AA Math hier nicht detailliert beschrieben wird, gilt eine Punktzahl über 95 allgemein als State-of-the-Art. Das Training des Modells umfasste wahrscheinlich umfangreiche mathematische Textsammlungen und Code, der logisches Denken verstärkt. Benutzer sollten beachten, dass Benchmark-Ergebnisse keine reale Leistung garantieren, aber sie bieten einen nützlichen Anhaltspunkt für relative Fähigkeiten. Das Modell wurde in den bereitgestellten Fakten nicht anhand anderer Standard-Benchmarks bewertet.
Für GPT-5 Codex wurden keine spezifischen Latenzwerte angegeben. Als großes Modell mit einem 400K-Token-Kontextfenster und einem 128K-Ausgabelimit wird die Inferenzzeit im Allgemeinen höher sein als bei kleineren Modellen. Die Latenz hängt von der Länge sowohl der Eingabe als auch der Ausgabe sowie von der zugrunde liegenden Hardware ab, die von OpenAI verwendet wird. OrcaRouter leitet Anfragen an den Anbieter weiter, daher spielen auch Netzwerkfaktoren eine Rolle. Für Echtzeitanwendungen sollten Sie Tests mit Teilaufforderungen oder das Zwischenspeichern häufiger Antworten in Betracht ziehen. Benutzer, die für häufige Aufrufe Antworten mit geringer Latenz benötigen, bevorzugen möglicherweise kleinere Modelle, die auf OrcaRouter verfügbar sind.
Die Hauptstärke von GPT-5 Codex liegt in der Kombination eines großen Kontextfensters (400K Tokens), einer hohen Ausgabegrenze (128K Tokens), multimodalem Input (Text und Bild) und einer außergewöhnlichen Leistung im AA Math Benchmark (98.7). Diese Eigenschaften machen es geeignet für komplexe Codierungsaufgaben, fortgeschrittene Mathematik und Szenarien, in denen visueller Kontext unerlässlich ist. Das Modell zeigt wahrscheinlich auch starkes logisches Denken aufgrund seines Trainings sowohl mit Code als auch mit Mathematik. Die zero-markup-Preisgestaltung über OrcaRouter stellt sicher, dass Benutzer nur den Anbieterpreis zahlen. Diese Stärken sind am wertvollsten in risikoreichen, groß angelegten Projekten.
GPT-5 Codex’ Einschränkungen umfassen die höheren Kosten pro Token im Vergleich zu kleineren Modellen, die sich bei hohem Nutzungsvolumen summieren können. Der große Kontextfenster kann zudem zu langsameren Antwortzeiten führen, insbesondere bei der Verarbeitung vieler Token. Das Datum des Trainingsdaten-Cutoffs des Modells wird nicht angegeben, daher fehlt möglicherweise Wissen über sehr aktuelle Ereignisse oder Codebibliotheken. Zudem sind zwar die Ergebnisse bei AA Math hoch, die Leistung bei anderen Benchmarks wird jedoch nicht spezifiziert. Nutzer sollten überprüfen, ob das Verhalten des Modells mit ihrem spezifischen Anwendungsfall übereinstimmt. Schließlich ist als Closed-Source-Modell kein Fine-Tuning auf OrcaRouter verfügbar.
GPT-5 Codex ist zu $1.25 pro 1 Million Eingabe-Token und $10.00 pro 1 Million Ausgabe-Token erhältlich. Dies ist der von OpenAI festgelegte Anbieterpreis, und OrcaRouter erhebt keinen Aufschlag, sodass die Nutzer genau diesen Betrag zahlen. Eingabe-Token umfassen sowohl Text- als auch Bild-Token; Bilder werden basierend auf ihrer Größe und Auflösung tokenisiert. Der hohe Ausgabepreis spiegelt die Fähigkeit des Modells wider, lange und qualitativ hochwertige Vervollständigungen zu generieren. Bei kostenempfindlichen Projekten ist es wichtig, die Token-Nutzung zu überwachen und angemessene max_tokens-Werte festzulegen. Es fallen keine zusätzlichen Gebühren für den API-Zugriff über die tokenbasierten Kosten hinaus an.
Basierend auf den vorliegenden Fakten ist GPT-5 Codex deutlich teurer als die meisten anderen OpenAI-Modelle. Beispielsweise haben GPT-4 Turbo und GPT-3.5 Turbo niedrigere Preise pro Token. Es werden jedoch keine spezifischen Vergleichspreise genannt. Die Premium-Preisgestaltung spiegelt das größere Kontextfenster, die höhere Ausgabelimit, die multimodale Eingabe und die Benchmark-Ergebnisse wider. Benutzer sollten abwägen, ob die inkrementellen Verbesserungen bei Genauigkeit und Kontextgröße die zusätzlichen Kosten für ihren Arbeitsablauf rechtfertigen. OrcaRouter listet Preise für jedes Modell auf, was einen direkten Vergleich ermöglicht. Für Projekte mit knappem Budget könnten Alternativen wie GPT-4 Turbo oder Open-Source-Modelle wirtschaftlicher sein.
Die Dokumentation von OrcaRouter enthielt keine Details zum Caching. Generell kann Caching Kosten senken, indem häufige Antworten gespeichert werden, aber für GPT-5 Codex ist dies nicht bestätigt. Benutzer können auf Anwendungsebene eine eigene Caching-Schicht implementieren. Eine weitere kostensparende Strategie ist die Verwendung kürzerer Prompts, die Begrenzung der Ausgabelänge und das Bündeln von Anfragen. OrcaRouter fügt keine Aufschläge hinzu, daher sind die angegebenen Tarife endgültig. Bei großen Arbeitslasten wenden Sie sich an OrcaRouter bezüglich möglicher Mengenrabatte. Zusätzlich sollten Sie prüfen, ob das 400K-Kontextfenster vollständig genutzt wird; das Entfernen unnötiger Token kann die Eingabekosten senken.
Der Hauptabwägungspunkt liegt zwischen der hohen Genauigkeit und Kontextkapazität des Modells und seinen Kosten pro Token. Bei Aufgaben, bei denen Fehler teuer sind – wie das Erstellen von Produktionscode oder das Lösen anspruchsvoller mathematischer Probleme – kann der Premiumpreis gerechtfertigt sein. Umgekehrt können bei explorativen Arbeiten, Prototyping oder einfachen Vervollständigungen die Kosten den Nutzen übersteigen. Die aufschlagsfreie Preisgestaltung über OrcaRouter stellt sicher, dass Sie nicht mehr als den Anbietersatz zahlen, aber die absoluten Kosten bleiben hoch. Planen Sie Ihre Token-Budgets sorgfältig. Eine bewährte Vorgehensweise ist es, zunächst mit einem kleineren Modell zu testen und dann auf GPT-5 Codex hochzuskalieren, wenn dessen Fähigkeiten benötigt werden.
Um GPT-5 Codex zu verwenden, senden Sie Anfragen an den OpenAI-kompatiblen API-Endpunkt von OrcaRouter unter der base_url https://api.orcarouter.ai/v1. Ihr API-Aufruf sollte die Modell-ID "openai/gpt-5-codex" enthalten. Das Anfrageformat ist identisch zur standardmäßigen OpenAI-API, sodass bestehende Codebasen durch Änderung der Basis-URL und des Modellnamens migriert werden können. Die Authentifizierung erfordert Ihren OrcaRouter-API-Schlüssel, den Sie aus Ihrem OrcaRouter-Dashboard erhalten. Beispielanfrage mit curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -d '{"model": "openai/gpt-5-codex", "messages": [...]}'.
Alle standardmäßigen Parameter für OpenAI-Chat-Vervollständigungen werden bei Verwendung der OrcaRouter-API unterstützt. Dazu gehören "temperature" (0–2, Standard 1), "max_tokens", "top_p", "frequency_penalty", "presence_penalty" und "stop". Da GPT-5 Codex ein Ausgabelimit von 128K hat, können Sie max_tokens auf diesen Wert setzen. Für Bildeingabe können Nachrichten image_url-Inhaltsteile enthalten. Das Verhalten der Parameter entspricht dem von OpenAI dokumentierten. Beachten Sie die OrcaRouter-Dokumentation für anbieterspezifische Hinweise. Für GPT-5 Codex sind über die Modell-ID hinaus keine zusätzlichen benutzerdefinierten Parameter erforderlich.
Die Migration ist unkompliziert. Ersetzen Sie Ihre OpenAI API-Basis-URL durch https://api.orcarouter.ai/v1 und aktualisieren Sie den Modellnamen auf "openai/gpt-5-codex". Ersetzen Sie Ihren OpenAI API-Key durch Ihren OrcaRouter API-Key. Die Anfrage- und Antwortschemata sind identisch, sodass keine Änderungen an der Code-Logik erforderlich sind. So können Sie auf GPT-5 Codex zu denselben Anbieterkonditionen ohne Aufschlag zugreifen. Wenn Sie zuvor beispielsweise "model": "gpt-4-turbo" verwendet haben, nutzen Sie jetzt "model": "openai/gpt-5-codex". Testen Sie mit einer kleinen Anfrage, um die Token-Preisgestaltung und die Antwortqualität zu überprüfen.
Die Authentifizierung erfordert einen API-Schlüssel von OrcaRouter. Sie können einen Schlüssel in Ihrem Account-Dashboard generieren. Der Schlüssel wird im Authorization-Header als "Bearer YOUR_API_KEY" übergeben. OrcaRouter verwendet dasselbe Authentifizierungsschema wie OpenAI. Bewahren Sie den Schlüssel sicher auf; setzen Sie ihn nicht in clientseitigem Code offen. Erwägen Sie für Anwendungen mit hohem Datenverkehr die Verwendung von Umgebungsvariablen. OrcaRouter unterstützt möglicherweise auch andere Authentifizierungsmethoden – lesen Sie dazu die offizielle Dokumentation. Über den API-Schlüssel hinaus ist keine weitere Authentifizierung erforderlich. Wenn Fehler auftreten, überprüfen Sie den Schlüssel und stellen Sie sicher, dass Sie die richtige Basis-URL und Modell-ID verwenden.
Obwohl keine genauen Benchmark-Vergleiche vorliegen, bietet GPT-5 Codex ein größeres Kontextfenster (400K vs. 128K Tokens), eine höhere maximale Ausgabe (128K vs. 4K-16K) sowie Unterstützung für Bildeingabe. Außerdem erreicht es 98,7 in AA Math, was wahrscheinlich über der Mathe-Leistung von GPT-4 Turbo liegt. Die Preise sind höher: GPT-5 Codex kostet 1,25 $/10 $ pro 1 M Tokens, verglichen mit den niedrigeren Raten von GPT-4 Turbo. Für Aufgaben, die extreme Kontextlänge, mehrstufiges Denken oder Bildverständnis erfordern, ist GPT-5 Codex die stärkere Wahl. GPT-4 Turbo bleibt eine kostengünstige Alternative für moderate Arbeitslasten.
Anthropics Claude 3-Familie (Opus, Sonnet, Haiku) bietet ebenfalls große Kontextfenster (bis zu 200K Tokens) und multimodale Eingabe. Allerdings ist der 400K-Kontext von GPT-5 Codex doppelt so groß, und sein 128K-Ausgabelimit ist einzigartig. Im AA Math-Benchmark ist GPT-5 Codex mit 98,7 bemerkenswert hoch; Claude 3 Opus hat starke Mathematikfähigkeiten, aber spezifische Werte werden nicht angegeben. Die Preisstrukturen unterscheiden sich – Claude-Modelle haben ihre eigenen Preise pro Token. Über OrcaRouter können Sie beide vergleichen. Wählen Sie GPT-5 Codex für Aufgaben, die maximalen Kontext und mathematische Präzision erfordern; Claude 3 könnte für nuancierte Textkonversationen bevorzugt werden.
Llama 3-Modelle (z. B. 70B) sind Open-Source und kostenlos selbst hostbar, haben jedoch kleinere Kontextfenster (normalerweise bis zu 128K Token) und niedrigere Ausgabelimits. Sie unterstützen nativ keine multimodale Eingabe (es sei denn, sie werden erweitert). Die Benchmark-Leistung variiert: Llama 3 70B schneidet bei vielen Aufgaben gut ab, hat aber keine spezifische AA Math-Punktzahl. GPT-5 Codex ist proprietär und wird über eine kostenpflichtige API bereitgestellt, bietet jedoch eine überlegene Kontextgröße und mathematische Genauigkeit. Für Benutzer, die maximale Fähigkeiten benötigen und bereit sind zu zahlen, ist GPT-5 Codex der klare Gewinner. Für budgetbeschränkte oder datenschutzsensible Projekte können Open-Source-Modelle besser geeignet sein.
OrcaRouter bietet Zugriff auf viele Modelle, aber GPT-5 Codex zeichnet sich durch sein 400K-Kontextfenster, das 128K-Ausgabetoken-Limit, multimodale Eingabe und eine Punktzahl von 98,7 im AA Math Benchmark aus. Wenn Ihr Anwendungsfall sehr lange Code- oder Dokumente, fortgeschrittene Algebra oder das Interpretieren von Bildern zusammen mit Text umfasst, ist dieses Modell die leistungsfähigste Wahl unter den aufgeführten. Sein Null-Margen-Preismodell bedeutet, dass Sie nur die Tarife von OpenAI zahlen. Für kürzere Aufgaben oder kleinere Budgets können jedoch andere Modelle von OrcaRouter wie GPT-4 Turbo oder Claude 3 ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis bieten. Bewerten Sie die Anforderungen Ihrer Arbeitslast im Vergleich zu den Stärken und Kosten des Modells.
OpenAI-kompatibel — behalte dein bisheriges SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5-codex",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Eingabe / 1M Tokens | $1.25 |
| Ausgabe / 1M Tokens | $10.00 |
| Cache-Lesen / 1M | $0.125 |
| Währung | USD |
Schätzung auf Basis des Listenpreises
Nur eine Schätzung — die tatsächliche Token-Anzahl hängt vom Tokenizer des Anbieters ab.
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author = {OpenAI},
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}OpenAI. (2025). GPT-5 Codex API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5-codex