GPT-5-Codex est une version spécialisée de GPT-5 optimisée pour le génie logiciel et les flux de travail de codage. Elle est conçue pour les sessions de développement interactives ainsi que pour l'exécution longue et indépendante de tâches d'ingénierie complexes....
OpenAI GPT-5 Codex est un grand modèle de langage d'OpenAI spécialisé dans la génération de code et le raisonnement mathématique. Il s'agit d'une évolution de la famille Codex, conçue pour gérer des…
GPT-5 Codex excelle dans la génération, l'explication, le débogage et la traduction de code dans de nombreux langages de programmation. Sa grande fenêtre contextuelle lui permet de comprendre les dépendances au niveau du projet et de produire des solutions multi-fichiers cohérentes. Le modèle peut également générer de la documentation, créer des tests unitaires et refactoriser du code existant. Comme il prend en charge les entrées d'image, il peut interpréter des captures d'écran de code, des architectures de tableau blanc ou des diagrammes de flux. Pour des tâches comme la revue de code, il peut analyser les pull requests dans leur intégralité. Cependant, pour des complétions simples d'une ligne ou des scripts triviaux, un modèle plus petit et moins coûteux serait plus rentable.
Oui, GPT-5 Codex accepte des images en entrée en plus du texte. Cela permet au modèle de comprendre du contenu visuel tel que des diagrammes, des graphiques, des captures d'écran de code, des notes manuscrites et des documents scannés. Par exemple, un utilisateur peut télécharger une photo d'une architecture de tableau blanc et demander au modèle de générer le code correspondant. L'image en entrée est traitée dans le contexte, comptant dans la limite de 400 000 tokens (les images sont tokenisées en fonction de leur résolution). Cette capacité multimodale étend l'utilité du modèle à des scénarios où le contexte visuel est essentiel, comme le rétro-ingénierie de mises en page d'interface graphique ou l'interprétation de schémas dessinés à la main.
GPT-5 Codex peut générer jusqu'à 128 000 jetons en une seule complétion. Cela permet au modèle de produire des sorties très longues, telles qu'une application logicielle complète, un rapport technique volumineux ou une preuve mathématique détaillée. L'entrée et la sortie combinées doivent tenir dans la fenêtre de contexte de 400 000 jetons. Lors de l'utilisation d'images, notez qu'elles consomment des jetons du pool d'entrée. La limite élevée de sortie réduit la nécessité d'enchaîner plusieurs demandes pour du contenu long, bien que cela puisse augmenter les coûts si elle n'est pas gérée avec soin. Pour des sorties plus courtes, définir un paramètre max_tokens plus bas peut aider à contrôler les dépenses.
GPT-5 Codex est un modèle premium avec des coûts par jeton correspondamment plus élevés ($1.25 en entrée, $10 en sortie pour 1M de jetons). Pour des complétions de code de routine, des requêtes simples ou des tâches ne nécessitant pas de raisonnement avancé, un modèle plus petit comme GPT-4 Turbo ou même des alternatives open source peuvent être plus rentables. Si votre base de code est petite ou vos problèmes mathématiques élémentaires, le contexte et la précision supplémentaires de GPT-5 Codex peuvent ne pas justifier la dépense. OrcaRouter offre un accès à de nombreux modèles ; vous pouvez comparer les prix et les capacités pour sélectionner le meilleur ajustement. Utilisez GPT-5 Codex lorsque la complexité ou les enjeux de la tâche exigent ses atouts.
GPT-5 Codex a obtenu un score de 98,7 sur le benchmark AA Math, qui mesure le raisonnement algébrique avancé. Cela indique une performance quasi parfaite sur des problèmes qui posent souvent difficulté à d'autres modèles. Bien que la méthodologie exacte d'AA Math ne soit pas détaillée ici, un score supérieur à 95 est généralement considéré comme étant à l'état de l'art. L'entraînement du modèle a probablement inclus de vastes corpus mathématiques et du code qui renforce le raisonnement logique. Les utilisateurs doivent noter que les scores de benchmark ne garantissent pas les performances dans le monde réel, mais ils constituent une référence utile pour la capacité relative. Le modèle n'a pas été évalué sur d'autres benchmarks standards dans les faits fournis.
Aucune donnée de latence spécifique n’a été fournie pour GPT-5 Codex. En tant que grand modèle avec une fenêtre de contexte de 400 000 tokens et une limite de sortie de 128 000 tokens, le temps d’inférence sera généralement plus élevé que pour les modèles plus petits. La latence dépend de la longueur de l’entrée et de la sortie, ainsi que du matériel sous-jacent utilisé par OpenAI. OrcaRouter achemine les requêtes vers le fournisseur, donc des facteurs réseau jouent également un rôle. Pour les applications en temps réel, envisagez de tester avec des invites partielles ou de mettre en cache les réponses courantes. Les utilisateurs qui ont besoin de réponses à faible latence pour des appels à haute fréquence peuvent préférer des modèles plus petits disponibles sur OrcaRouter.
La principale force de GPT-5 Codex réside dans sa combinaison d'une grande fenêtre de contexte (400K tokens), d'une limite de sortie élevée (128K tokens), d'une entrée multimodale (texte et image) et de performances exceptionnelles sur le benchmark AA Math (98.7). Ces caractéristiques le rendent adapté à des tâches de codage complexes, des mathématiques avancées et des scénarios où le contexte visuel est essentiel. Le modèle est également susceptible de démontrer un raisonnement solide grâce à son entraînement à la fois sur le code et les mathématiques. Sa tarification sans marge via OrcaRouter garantit que les utilisateurs ne paient que le tarif du fournisseur. Ces atouts sont particulièrement précieux dans les projets à enjeux élevés et à grande échelle.
Les limitations de GPT-5 Codex incluent son coût par jeton plus élevé par rapport aux modèles plus petits, ce qui peut s'accumuler pour une utilisation à volume élevé. Sa grande fenêtre de contexte peut également entraîner des temps de réponse plus lents, surtout lors du traitement de nombreux jetons. La date de coupure des données d'entraînement du modèle n'est pas fournie, il pourrait donc manquer de connaissances sur des événements ou bibliothèques de code très récents. De plus, bien qu'il obtienne des scores élevés en AA Math, les performances sur d'autres benchmarks ne sont pas spécifiées. Les utilisateurs doivent vérifier que le comportement du modèle correspond à leur cas d'usage spécifique. Enfin, en tant que modèle à source fermée, le fine-tuning n'est pas disponible sur OrcaRouter.
GPT-5 Codex est facturé à 1,25 $ par million de tokens d'entrée et 10,00 $ par million de tokens de sortie. Il s'agit du tarif fournisseur fixé par OpenAI, et OrcaRouter n'applique aucune marge, donc les utilisateurs paient exactement ce montant. Les tokens d'entrée incluent les tokens de texte et d'image ; les images sont tokenisées en fonction de leur taille et de leur résolution. Le prix élevé de la sortie reflète la capacité du modèle à générer des complétions longues et de haute qualité. Pour les projets sensibles aux coûts, il est important de surveiller l'utilisation des tokens et de définir des valeurs max_tokens appropriées. Il n'y a pas de frais supplémentaires pour l'accès à l'API au-delà des coûts par token.
D'après les faits fournis, GPT-5 Codex est nettement plus cher que la plupart des autres modèles OpenAI. Par exemple, GPT-4 Turbo et GPT-3.5 Turbo ont des tarifs par token inférieurs. Cependant, aucun prix comparatif spécifique n'est donné ici. Le prix élevé reflète la fenêtre de contexte plus large, la limite de sortie plus élevée, l'entrée multimodale et les scores de référence. Les utilisateurs doivent évaluer si les gains progressifs en précision et en taille de contexte justifient le coût supplémentaire pour leur charge de travail. OrcaRouter répertorie les prix de chaque modèle, permettant une comparaison directe. Pour les projets avec des budgets serrés, des alternatives comme GPT-4 Turbo ou des modèles open source peuvent être plus économiques.
La documentation d'OrcaRouter ne fournissait pas de détails sur la mise en cache. Généralement, la mise en cache peut réduire les coûts en stockant les réponses fréquentes, mais cela n'est pas confirmé pour GPT-5 Codex. Les utilisateurs peuvent implémenter leur propre couche de mise en cache au niveau de l'application. Une autre stratégie d'économie de coûts consiste à utiliser des prompts plus courts, à limiter la longueur de sortie et à regrouper les requêtes. OrcaRouter n'ajoute pas de balisage, donc les tarifs indiqués sont finaux. Pour des charges de travail massives, contactez OrcaRouter pour d'éventuelles remises sur volume. De plus, considérez si la fenêtre de contexte de 400K est entièrement utilisée ; supprimer les tokens inutiles peut réduire les coûts d'entrée.
Le principal compromis se situe entre la haute précision et la capacité de contexte du modèle, d’une part, et son coût par token, d’autre part. Pour les tâches où les erreurs sont coûteuses – comme la génération de code de production ou la résolution de problèmes mathématiques à enjeux élevés – le prix plus élevé peut être justifié. En revanche, pour les travaux exploratoires, le prototypage ou les complétions simples, la dépense peut dépasser les avantages. La tarification sans marge via OrcaRouter garantit que vous ne payez pas plus que le tarif du fournisseur, mais le coût absolu reste élevé. Planifiez soigneusement vos budgets de tokens. Une bonne pratique consiste à d’abord tester avec un modèle plus petit, puis à passer à l’échelle supérieure si les capacités de GPT-5 Codex sont nécessaires.
Pour utiliser GPT-5 Codex, envoyez des requêtes au point de terminaison API compatible OpenAI d'OrcaRouter à l'URL de base https://api.orcarouter.ai/v1. Votre appel API doit inclire l'ID du modèle "openai/gpt-5-codex". Le format de la requête est identique à celui de l'API OpenAI standard, ce qui permet de migrer les bases de code existantes en modifiant simplement l'URL de base et le nom du modèle. L'authentification nécessite votre clé API OrcaRouter, que vous pouvez obtenir depuis votre tableau de bord OrcaRouter. Exemple de requête avec curl : curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -d '{"model": "openai/gpt-5-codex", "messages": [...]}'.
Tous les paramètres standard de complétion de chat d'OpenAI sont pris en charge lors de l'utilisation de l'API d'OrcaRouter. Ceux-ci incluent "temperature" (0–2, valeur par défaut 1), "max_tokens", "top_p", "frequency_penalty", "presence_penalty" et "stop". Comme GPT-5 Codex a une limite de sortie de 128K, vous pouvez définir max_tokens jusqu'à cette valeur. Pour l'entrée d'images, les messages peuvent contenir des parties de contenu image_url. Le comportement des paramètres est le même que celui documenté par OpenAI. Consultez la documentation d'OrcaRouter pour toute note spécifique au fournisseur. Aucun paramètre personnalisé supplémentaire n'est requis pour GPT-5 Codex au-delà de l'identifiant du modèle.
La migration est simple. Remplacez l'URL de base de votre API OpenAI par https://api.orcarouter.ai/v1 et mettez à jour le nom du modèle en "openai/gpt-5-codex". Remplacez votre clé API OpenAI par votre clé API OrcaRouter. Les schémas de requête et de réponse sont identiques, donc aucune modification de la logique du code n'est nécessaire. Cela vous permet d'accéder à GPT-5 Codex aux mêmes tarifs que le fournisseur, sans aucune majoration. Par exemple, si vous utilisiez auparavant "model": "gpt-4-turbo", utilisez désormais "model": "openai/gpt-5-codex". Testez avec une petite requête pour vérifier la tarification des tokens et la qualité des réponses.
L'authentification nécessite une clé API provenant d'OrcaRouter. Vous pouvez générer une clé depuis votre tableau de bord. La clé est transmise dans l'en-tête Authorization sous la forme "Bearer YOUR_API_KEY". OrcaRouter utilise le même schéma d'authentification qu'OpenAI. Gardez la clé en sécurité ; ne l'exposez pas dans du code côté client. Pour les applications à fort trafic, envisagez d'utiliser des variables d'environnement. OrcaRouter peut également prendre en charge d'autres méthodes d'authentification—consultez la documentation officielle. Aucune authentification supplémentaire n'est nécessaire au-delà de la clé API. Si vous rencontrez des erreurs, vérifiez la clé ainsi que l'URL de base et l'ID du modèle que vous utilisez.
Bien que des comparaisons précises de benchmarks ne soient pas fournies, GPT-5 Codex offre une fenêtre de contexte plus grande (400K contre 128K tokens), une sortie maximale plus élevée (128K contre 4K-16K) et la prise en charge des entrées d'images. Il obtient également un score de 98.7 en AA Math, ce qui dépasse probablement les performances mathématiques de GPT-4 Turbo. Les prix sont plus élevés : GPT-5 Codex coûte $1.25/$10 par million de tokens, comparé aux tarifs plus bas de GPT-4 Turbo. Pour les tâches nécessitant une longueur de contexte extrême, un raisonnement en plusieurs étapes ou une compréhension d'images, GPT-5 Codex est le choix le plus fort. GPT-4 Turbo reste une alternative rentable pour les charges de travail modérées.
La famille Claude 3 d’Anthropic (Opus, Sonnet, Haiku) propose également de grandes fenêtres de contexte (jusqu’à 200 000 tokens) et une entrée multimodale. Cependant, le contexte de 400 000 tokens de GPT-5 Codex est deux fois plus grand, et sa limite de sortie de 128 000 tokens est unique. Sur le benchmark AA Math, le score de 98,7 de GPT-5 Codex est notablement élevé ; Claude 3 Opus dispose de bonnes capacités mathématiques, mais les scores précis ne sont pas fournis. Les structures de prix diffèrent – les modèles Claude ont leurs propres tarifs par token. Via OrcaRouter, vous pouvez comparer les deux. Choisissez GPT-5 Codex pour les tâches nécessitant un contexte maximal et une précision mathématique ; Claude 3 peut être préféré pour les conversations textuelles nuancées.
Les modèles Llama 3 (par exemple, 70B) sont open-source et gratuits à auto-héberger, mais ils ont des fenêtres de contexte plus petites (généralement jusqu'à 128K tokens) et des limites de sortie plus faibles. Ils ne prennent pas en charge nativement l'entrée multimodale (sauf extension). Les performances des benchmarks varient : Llama 3 70B obtient de bons résultats sur de nombreuses tâches mais n'a pas de score AA Math spécifique. GPT-5 Codex est propriétaire et accessible via une API payante, mais il offre une taille de contexte et une précision mathématique supérieures. Pour les utilisateurs qui ont besoin de capacités maximales et sont prêts à payer, GPT-5 Codex est le grand gagnant. Pour les projets à budget limité ou soucieux de la vie privée, les modèles open-source peuvent être plus appropriés.
OrcaRouter donne accès à de nombreux modèles, mais GPT-5 Codex se distingue par sa fenêtre de contexte de 400K, une limite de jetons de sortie de 128K, une entrée multimodale et un score de 98.7 au benchmark AA Math. Si votre cas d'utilisation implique du code ou des documents très longs, de l'algèbre avancée, ou l'interprétation d'images accompagnées de texte, ce modèle est le choix le plus performant parmi ceux listés. Sa tarification sans marge signifie que vous ne payez que les tarifs d'OpenAI. Cependant, pour des tâches plus courtes ou des budgets plus serrés, les autres modèles d'OrcaRouter comme GPT-4 Turbo ou Claude 3 peuvent offrir un meilleur rapport qualité-prix. Évaluez les exigences de votre charge de travail par rapport aux atouts et au coût du modèle.
Compatible OpenAI — gardez votre SDK actuel
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Estimation basée sur le tarif public
Estimation seulement — le nombre réel de tokens dépend du tokeniseur du fournisseur.
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