GPT-5-Codex es una versión especializada de GPT-5 optimizada para flujos de trabajo de ingeniería de software y codificación. Está diseñada tanto para sesiones de desarrollo interactivas como para la ejecución independiente y prolongada de tareas complejas de ingeniería....
OpenAI GPT-5 Codex es un modelo de lenguaje grande de OpenAI especializado en generación de código y razonamiento matemático. Es una evolución de la familia Codex, diseñada para manejar tareas de…
GPT-5 Codex sobresale en generar, explicar, depurar y traducir código en muchos lenguajes de programación. Su amplia ventana de contexto le permite comprender dependencias a nivel de proyecto y producir soluciones coherentes de múltiples archivos. El modelo también puede generar documentación, crear pruebas unitarias y refactorizar código existente. Debido a que admite entrada de imágenes, puede interpretar capturas de pantalla de código, diagramas de arquitectura en pizarras o diagramas de flujo. Para tareas como la revisión de código, puede analizar solicitudes de extracción en su totalidad. Sin embargo, para completar líneas simples o scripts triviales, un modelo más pequeño y económico resultaría más rentable.
Sí, GPT-5 Codex acepta imágenes como entrada junto con texto. Esto permite que el modelo comprenda contenido visual como diagramas, gráficos, capturas de pantalla de código, notas escritas a mano y documentos escaneados. Por ejemplo, un usuario puede subir una foto de una arquitectura de pizarra y pedir al modelo que genere el código correspondiente. La entrada de imagen se procesa como parte del contexto, contando para el límite de 400K tokens (las imágenes se tokenizan según la resolución). Esta capacidad multimodal extiende la utilidad del modelo a escenarios donde el contexto visual es esencial, como la ingeniería inversa de diseños de GUI o la interpretación de esquemas dibujados a mano.
GPT-5 Codex puede generar hasta 128.000 tokens en una sola finalización. Esto permite que el modelo produzca resultados muy largos, como una aplicación de software completa, un informe técnico extenso o una demostración matemática detallada. La entrada y salida combinadas deben caber dentro de la ventana de contexto de 400K tokens. Al usar imágenes, ten en cuenta que consumen tokens del grupo de entrada. El límite alto de salida reduce la necesidad de encadenar múltiples solicitudes para contenido extenso, aunque puede aumentar los costos si no se gestiona cuidadosamente. Para salidas más cortas, establecer un parámetro `max_tokens` más bajo puede ayudar a controlar los gastos.
GPT-5 Codex es un modelo premium con costos por token correspondientemente más altos ($1.25 por entrada, $10 por salida por cada 1M de tokens). Para finalizaciones de código rutinarias, consultas simples o tareas que no requieren razonamiento avanzado, un modelo más pequeño como GPT-4 Turbo o incluso alternativas de código abierto pueden ser más rentables. Si tu base de código es pequeña o tus problemas matemáticos son elementales, el contexto y la precisión adicionales de GPT-5 Codex pueden no justificar el gasto. OrcaRouter ofrece acceso a muchos modelos; puedes comparar precios y capacidades para seleccionar la opción más adecuada. Usa GPT-5 Codex cuando la complejidad o la importancia de la tarea requieran sus fortalezas.
GPT-5 Codex obtuvo una puntuación de 98.7 en el benchmark AA Math, que mide el razonamiento algebraico avanzado. Esto indica un rendimiento casi perfecto en problemas que a menudo desafían a otros modelos. Aunque la metodología exacta de AA Math no se detalla aquí, una puntuación superior a 95 se considera generalmente de vanguardia. El entrenamiento del modelo probablemente incluyó extensos corpus matemáticos y código que refuerza el razonamiento lógico. Los usuarios deben tener en cuenta que las puntuaciones de los benchmarks no garantizan el rendimiento en el mundo real, pero proporcionan una referencia útil para la capacidad relativa. El modelo no fue evaluado en otros benchmarks estándar dentro de los hechos proporcionados.
No se proporcionaron cifras específicas de latencia para GPT-5 Codex. Como modelo grande con una ventana de contexto de 400K tokens y un límite de salida de 128K, el tiempo de inferencia será generalmente mayor que el de modelos más pequeños. La latencia depende de la longitud tanto de la entrada como de la salida, así como del hardware subyacente utilizado por OpenAI. OrcaRouter enruta las solicitudes al proveedor, por lo que los factores de red también influyen. Para aplicaciones en tiempo real, considere probar con indicaciones parciales o almacenar en caché respuestas comunes. Los usuarios que necesiten respuestas de baja latencia para llamadas de alta frecuencia pueden preferir modelos más pequeños disponibles en OrcaRouter.
La principal fortaleza de GPT-5 Codex es su combinación de una gran ventana de contexto (400K tokens), un límite de salida alto (128K tokens), entrada multimodal (texto e imagen) y un rendimiento excepcional en el benchmark AA Math (98.7). Estas características lo hacen adecuado para tareas complejas de codificación, matemáticas avanzadas y escenarios donde el contexto visual es esencial. Es probable que el modelo también muestre un razonamiento sólido debido a su entrenamiento tanto en código como en matemáticas. Su precio sin margen a través de OrcaRouter garantiza que los usuarios paguen solo la tarifa del proveedor. Estas fortalezas son más valiosas en proyectos de alto riesgo y gran escala.
Las limitaciones de GPT-5 Codex incluyen su mayor costo por token en comparación con modelos más pequeños, lo que puede acumularse en usos de alto volumen. Su amplia ventana de contexto también puede generar tiempos de respuesta más lentos, especialmente al procesar muchos tokens. No se proporciona la fecha de corte de los datos de entrenamiento del modelo, por lo que puede carecer de conocimiento sobre eventos recientes o bibliotecas de código. Además, aunque obtiene una puntuación alta en AA Math, no se especifica su rendimiento en otros benchmarks. Los usuarios deben verificar que el comportamiento del modelo se alinee con su caso de uso específico. Finalmente, al ser un modelo de código cerrado, no es posible realizar fine-tuning en OrcaRouter.
GPT-5 Codex tiene un precio de $1.25 por cada 1 millón de tokens de entrada y $10.00 por cada 1 millón de tokens de salida. Esta es la tarifa del proveedor establecida por OpenAI, y OrcaRouter no aplica ningún margen adicional, por lo que los usuarios pagan exactamente ese monto. Los tokens de entrada incluyen tanto tokens de texto como de imagen; las imágenes se tokenizan según su tamaño y resolución. El alto precio de salida refleja la capacidad del modelo para generar respuestas largas y de alta calidad. Para proyectos sensibles al costo, es importante monitorear el uso de tokens y establecer valores de max_tokens adecuados. No hay tarifas adicionales por acceso a la API más allá de los costos por token.
Basándose en los hechos proporcionados, GPT-5 Codex tiene un precio significativamente más alto que la mayoría de los otros modelos de OpenAI. Por ejemplo, GPT-4 Turbo y GPT-3.5 Turbo tienen tarifas por token más bajas. Sin embargo, aquí no se proporcionan precios comparativos específicos. El precio superior refleja la ventana de contexto más grande, el límite de salida más alto, la entrada multimodal y los puntajes de referencia. Los usuarios deben evaluar si las ganancias incrementales en precisión y tamaño de contexto justifican el costo adicional para su carga de trabajo. OrcaRouter enumera los precios de cada modelo, lo que permite una comparación directa. Para proyectos con presupuestos ajustados, alternativas como GPT-4 Turbo o modelos de código abierto pueden ser más económicas.
La documentación de OrcaRouter no proporcionó detalles sobre el almacenamiento en caché. Generalmente, el almacenamiento en caché puede reducir costos al almacenar respuestas frecuentes, pero no está confirmado para GPT-5 Codex. Los usuarios pueden implementar su propia capa de almacenamiento en caché a nivel de aplicación. Otra estrategia de ahorro de costos es usar indicaciones más cortas, limitar la longitud de salida y agrupar solicitudes. OrcaRouter no añade margen, por lo que las tarifas listadas son finales. Para cargas de trabajo masivas, contacte a OrcaRouter sobre posibles descuentos por volumen. Además, considere si la ventana de contexto de 400K se utiliza por completo; recortar tokens innecesarios puede reducir los costos de entrada.
La principal disyuntiva se da entre la alta precisión y capacidad de contexto del modelo frente a su costo por token. Para tareas donde los errores son costosos —como generar código de producción o resolver problemas matemáticos de alto riesgo— el precio premium puede estar justificado. Por el contrario, para trabajos exploratorios, prototipos o finalizaciones simples, el gasto puede superar los beneficios. El precio sin margen a través de OrcaRouter garantiza que no se pague más que la tarifa del proveedor, pero el costo absoluto sigue siendo alto. Planifique cuidadosamente sus presupuestos de tokens. Una buena práctica es probar primero con un modelo más pequeño y luego escalar si se necesitan las capacidades de GPT-5 Codex.
Para usar GPT-5 Codex, envía solicitudes al endpoint de API compatible con OpenAI de OrcaRouter en base_url https://api.orcarouter.ai/v1. Tu llamada a la API debe incluir el ID del modelo "openai/gpt-5-codex". El formato de solicitud es idéntico al de la API estándar de OpenAI, por lo que los códigos existentes pueden migrarse cambiando la URL base y el nombre del modelo. La autenticación requiere tu clave de API de OrcaRouter, la cual puedes obtener desde tu panel de control de OrcaRouter. Ejemplo de solicitud usando curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer TU_CLAVE_API" -d '{"model": "openai/gpt-5-codex", "messages": [...]}'.
Todos los parámetros estándar de finalización de chat de OpenAI son compatibles al usar la API de OrcaRouter. Estos incluyen "temperature" (0–2, por defecto 1), "max_tokens", "top_p", "frequency_penalty", "presence_penalty" y "stop". Dado que GPT-5 Codex tiene un límite de salida de 128K, puedes establecer max_tokens hasta ese valor. Para entrada de imágenes, los mensajes pueden contener partes de contenido image_url. El comportamiento de los parámetros es el mismo que el documentado por OpenAI. Consulta la documentación de OrcaRouter para cualquier nota específica del proveedor. No se requieren parámetros personalizados adicionales para GPT-5 Codex más allá del identificador del modelo.
La migración es sencilla. Reemplaza la URL base de tu API de OpenAI por https://api.orcarouter.ai/v1 y actualiza el nombre del modelo a "openai/gpt-5-codex". Reemplaza tu clave de API de OpenAI por tu clave de API de OrcaRouter. Los esquemas de solicitud y respuesta son idénticos, por lo que no es necesario cambiar la lógica del código. Esto te permite acceder a GPT-5 Codex a las mismas tarifas del proveedor, sin margen adicional. Por ejemplo, si antes usabas "model": "gpt-4-turbo", ahora usa "model": "openai/gpt-5-codex". Prueba con una solicitud pequeña para verificar el precio de los tokens y la calidad de la respuesta.
La autenticación requiere una clave API de OrcaRouter. Puedes generar una clave desde el panel de tu cuenta. La clave se pasa en el encabezado Authorization como "Bearer YOUR_API_KEY". OrcaRouter utiliza el mismo esquema de autenticación que OpenAI. Mantén la clave segura; no la expongas en código del lado del cliente. Para aplicaciones de alto tráfico, considera usar variables de entorno. OrcaRouter también puede admitir otros métodos de autenticación; consulta la documentación oficial. No se necesita autenticación adicional más allá de la clave API. Si encuentras errores, verifica la clave y que estés usando la URL base y el ID de modelo correctos.
Aunque no se proporcionan comparaciones de benchmarks exactas, GPT-5 Codex ofrece una ventana de contexto más grande (400K frente a 128K tokens), una salida máxima más alta (128K frente a 4K-16K) y soporte para entrada de imágenes. También obtiene una puntuación de 98.7 en AA Math, que probablemente supera el rendimiento matemático de GPT-4 Turbo. El precio es más alto: GPT-5 Codex cuesta $1.25/$10 por 1M de tokens en comparación con las tarifas más bajas de GPT-4 Turbo. Para tareas que requieren una longitud de contexto extrema, razonamiento de múltiples pasos o comprensión de imágenes, GPT-5 Codex es la opción más fuerte. GPT-4 Turbo sigue siendo una alternativa rentable para cargas de trabajo moderadas.
La familia Claude 3 de Anthropic (Opus, Sonnet, Haiku) también ofrece grandes ventanas de contexto (hasta 200K tokens) y entrada multimodal. Sin embargo, el contexto de 400K de GPT-5 Codex es el doble de grande, y su límite de salida de 128K es único. En el benchmark AA Math, el 98.7 de GPT-5 Codex es notablemente alto; Claude 3 Opus tiene matemáticas sólidas, pero no se proporcionan puntuaciones específicas. Las estructuras de precios difieren: los modelos Claude tienen sus propias tarifas por token. A través de OrcaRouter, puedes comparar ambos. Elige GPT-5 Codex para tareas que requieran máximo contexto y precisión matemática; Claude 3 puede ser preferido para conversaciones de texto matizadas.
Los modelos Llama 3 (p. ej., 70B) son de código abierto y gratuitos para alojar, pero tienen ventanas de contexto más pequeñas (generalmente hasta 128K tokens) y límites de salida más bajos. No admiten de forma nativa entrada multimodal (a menos que se extiendan). El rendimiento en pruebas de referencia varía: Llama 3 70B obtiene buenos resultados en muchas tareas, pero no tiene una puntuación específica en AA Math. GPT-5 Codex es propietario y se accede mediante API paga, pero ofrece un tamaño de contexto superior y precisión matemática. Para usuarios que necesitan capacidades máximas y están dispuestos a pagar, GPT-5 Codex es el claro ganador. Para proyectos con restricciones de presupuesto o sensibles a la privacidad, los modelos de código abierto pueden ser más apropiados.
OrcaRouter proporciona acceso a muchos modelos, pero GPT-5 Codex destaca por su ventana de contexto de 400K, límite de 128K tokens de salida, entrada multimodal y puntuación de 98.7 en el benchmark AA Math. Si su caso de uso implica código o documentos muy largos, álgebra avanzada, o interpretar imágenes junto con texto, este modelo es la opción más capaz entre los listados. Su precio sin margen significa que solo paga las tarifas de OpenAI. Sin embargo, para tareas más cortas o presupuestos más bajos, otros modelos de OrcaRouter como GPT-4 Turbo o Claude 3 pueden ofrecer un mejor valor. Evalúe los requisitos de su carga de trabajo frente a las fortalezas y el costo del modelo.
Compatible con OpenAI: conserva tu SDK actual
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client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
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)
response = client.chat.completions.create(
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messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
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print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Entrada / 1M tokens | $1.25 |
| Salida / 1M tokens | $10.00 |
| Lectura caché / 1M | $0.125 |
| Moneda | USD |
Estimación según precio de lista
Solo una estimación: el número real de tokens depende del tokenizador del proveedor.
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