GPT-5-Codex adalah versi khusus dari GPT-5 yang dioptimalkan untuk rekayasa perangkat lunak dan alur kerja pemrograman. Ini dirancang untuk sesi pengembangan interaktif dan eksekusi mandiri yang panjang dari tugas-tugas teknik yang kompleks....
OpenAI GPT-5 Codex adalah model bahasa besar dari OpenAI yang mengkhususkan diri dalam pembuatan kode dan penalaran matematis. Model ini merupakan evolusi dari keluarga Codex, dirancang untuk…
GPT-5 Codex unggul dalam menghasilkan, menjelaskan, melakukan debug, dan menerjemahkan kode di berbagai bahasa pemrograman. Jendela konteksnya yang besar memungkinkannya memahami dependensi tingkat proyek dan menghasilkan solusi multi-file yang koheren. Model ini juga dapat menghasilkan dokumentasi, membuat pengujian unit, dan melakukan refaktorisasi kode yang sudah ada. Karena mendukung input gambar, ia dapat menginterpretasikan tangkapan layar kode, arsitektur papan tulis, atau diagram aliran. Untuk tugas seperti tinjauan kode, ia dapat menganalisis pull request secara keseluruhan. Namun, untuk penyelesaian satu baris sederhana atau skrip sepele, model yang lebih kecil dan lebih murah akan lebih hemat biaya.
Iya, GPT-5 Codex menerima gambar sebagai input bersama teks. Hal ini memungkinkan model untuk memahami konten visual seperti diagram, bagan, tangkapan layar kode, catatan tulisan tangan, dan dokumen yang dipindai. Misalnya, pengguna dapat mengunggah foto arsitektur papan tulis dan meminta model untuk menghasilkan kode yang sesuai. Input gambar diproses sebagai bagian dari konteks, dihitung menuju batas token 400K (gambar ditokenisasi berdasarkan resolusi). Kemampuan multimodal ini memperluas kegunaan model ke skenario di mana konteks visual sangat penting, seperti merekayasa balik tata letak GUI atau menafsirkan skema gambar tangan.
GPT-5 Codex dapat menghasilkan hingga 128.000 token dalam satu penyelesaian. Hal ini memungkinkan model untuk menghasilkan output yang sangat panjang, seperti aplikasi perangkat lunak lengkap, laporan teknis yang panjang, atau bukti matematis yang mendetail. Gabungan input dan output harus muat dalam jendela konteks 400K token. Saat menggunakan gambar, perhatikan bahwa gambar tersebut mengonsumsi token dari kumpulan input. Batas output yang tinggi mengurangi kebutuhan untuk merantai beberapa permintaan untuk konten bentuk panjang, meskipun dapat meningkatkan biaya jika tidak dikelola dengan hati-hati. Untuk output yang lebih pendek, mengatur parameter max_tokens yang lebih rendah dapat membantu mengendalikan biaya.
GPT-5 Codex adalah model premium dengan biaya per token yang lebih tinggi ($1.25 input, $10 output per 1M token). Untuk penyelesaian kode rutin, kueri sederhana, atau tugas yang tidak memerlukan penalaran tingkat lanjut, model yang lebih kecil seperti GPT-4 Turbo atau bahkan alternatif sumber terbuka mungkin lebih hemat biaya. Jika basis kode Anda kecil atau masalah matematika Anda bersifat dasar, konteks dan akurasi tambahan dari GPT-5 Codex mungkin tidak sebanding dengan biayanya. OrcaRouter menawarkan akses ke banyak model; Anda dapat membandingkan harga dan kemampuan untuk memilih yang paling sesuai. Gunakan GPT-5 Codex ketika kompleksitas atau kepentingan tugas membutuhkan kekuatannya.
GPT-5 Codex mencapai skor 98,7 pada tolok ukur AA Math, yang mengukur penalaran aljabar tingkat lanjut. Ini menunjukkan performa hampir sempurna pada soal-soal yang sering menantang model lain. Meskipun metodologi pasti AA Math tidak dijelaskan di sini, skor di atas 95 umumnya dianggap sebagai yang terdepan. Pelatihan model kemungkinan mencakup korpora matematika yang luas dan kode yang memperkuat penalaran logis. Pengguna harus mencatat bahwa skor tolok ukur tidak menjamin performa di dunia nyata, tetapi memberikan referensi yang berguna untuk kemampuan relatif. Model ini tidak dievaluasi pada tolok ukur standar lainnya dalam fakta yang disediakan.
Tidak ada angka latensi spesifik yang diberikan untuk GPT-5 Codex. Sebagai model besar dengan jendela konteks 400K token dan batas output 128K, waktu inferensi umumnya akan lebih tinggi dibandingkan model yang lebih kecil. Latensi bergantung pada panjang input dan output, serta perangkat keras yang digunakan oleh OpenAI. OrcaRouter mengarahkan permintaan ke penyedia, sehingga faktor jaringan juga berperan. Untuk aplikasi real-time, pertimbangkan untuk menguji dengan prompt parsial atau menyimpan respons umum dalam cache. Pengguna yang membutuhkan respons latensi rendah untuk panggilan frekuensi tinggi mungkin lebih memilih model yang lebih kecil yang tersedia di OrcaRouter.
Kekuatan utama dari GPT-5 Codex adalah kombinasi dari jendela konteks yang besar (400K token), batas output yang tinggi (128K token), input multimodal (teks dan gambar), dan kinerja luar biasa pada tolok ukur AA Math (98.7). Fitur-fitur ini membuatnya cocok untuk tugas pengkodean yang kompleks, matematika tingkat lanjut, dan skenario di mana konteks visual sangat penting. Model ini juga cenderung menunjukkan penalaran yang kuat karena pelatihannya pada kode dan matematika. Penetapan harga tanpa markup melalui OrcaRouter memastikan bahwa pengguna hanya membayar tarif penyedia. Kekuatan ini paling berharga dalam proyek-proyek berskala besar dan berisiko tinggi.
Keterbatasan GPT-5 Codex mencakup biaya per token yang lebih tinggi dibandingkan model yang lebih kecil, yang dapat bertambah untuk penggunaan volume tinggi. Jendela konteksnya yang besar juga dapat menyebabkan waktu respons yang lebih lambat, terutama saat memproses banyak token. Tanggal batas data pelatihan model tidak diberikan, sehingga mungkin tidak memiliki pengetahuan tentang peristiwa terkini atau pustaka kode terbaru. Selain itu, meskipun mendapat skor tinggi pada AA Math, performa pada tolok ukur lain tidak disebutkan. Pengguna harus memverifikasi bahwa perilaku model sesuai dengan kasus penggunaan spesifik mereka. Terakhir, sebagai model sumber tertutup, penyesuaian halus tidak tersedia di OrcaRouter.
GPT-5 Codex dibanderol seharga $1.25 per 1 juta token input dan $10.00 per 1 juta token output. Ini adalah tarif penyedia yang ditetapkan oleh OpenAI, dan OrcaRouter tidak mengenakan markup, sehingga pengguna membayar persis jumlah tersebut. Token input mencakup token teks dan gambar; gambar ditokenisasi berdasarkan ukuran dan resolusinya. Harga output yang tinggi mencerminkan kemampuan model untuk menghasilkan penyelesaian yang panjang dan berkualitas tinggi. Untuk proyek yang sensitif terhadap biaya, penting untuk memantau penggunaan token dan menetapkan nilai max_tokens yang sesuai. Tidak ada biaya tambahan untuk akses API di luar biaya per token.
Berdasarkan fakta yang diberikan, GPT-5 Codex dibanderol dengan harga yang jauh lebih tinggi dibandingkan sebagian besar model OpenAI lainnya. Misalnya, GPT-4 Turbo dan GPT-3.5 Turbo memiliki tarif per token yang lebih rendah. Namun, tidak ada harga perbandingan spesifik yang diberikan di sini. Harga premium ini mencerminkan jendela konteks yang lebih besar, batas output yang lebih tinggi, input multimodal, dan skor tolok ukur. Pengguna harus mengevaluasi apakah peningkatan inkremental dalam akurasi dan ukuran konteks sepadan dengan biaya tambahan untuk beban kerja mereka. OrcaRouter mencantumkan harga untuk setiap model, memungkinkan perbandingan langsung. Untuk proyek dengan anggaran terbatas, alternatif seperti GPT-4 Turbo atau model sumber terbuka mungkin lebih ekonomis.
Dokumentasi OrcaRouter tidak disertai dengan detail tentang caching. Secara umum, caching dapat mengurangi biaya dengan menyimpan respons yang sering, namun hal ini belum dikonfirmasi untuk GPT-5 Codex. Pengguna dapat menerapkan lapisan caching mereka sendiri di tingkat aplikasi. Strategi penghematan biaya lainnya adalah menggunakan prompt yang lebih pendek, membatasi panjang output, dan melakukan batch permintaan. OrcaRouter tidak menambahkan markup, sehingga tarif yang tercantum bersifat final. Untuk beban kerja yang besar, hubungi OrcaRouter tentang kemungkinan diskon volume. Selain itu, pertimbangkan apakah jendela konteks 400K digunakan sepenuhnya; memangkas token yang tidak perlu dapat mengurangi biaya input.
Perdagangan utama adalah antara akurasi tinggi dan kapasitas konteks model versus biaya per token. Untuk tugas-tugas di mana kesalahan memiliki konsekuensi yang mahal—seperti menghasilkan kode produksi atau memecahkan masalah matematika berisiko tinggi—harga premium mungkin dapat dibenarkan. Sebaliknya, untuk pekerjaan eksplorasi, pembuatan prototipe, atau penyelesaian sederhana, biaya mungkin melebihi manfaat. Penetapan harga tanpa markup melalui OrcaRouter memastikan Anda tidak membayar lebih dari tarif penyedia, tetapi biaya absolut tetap tinggi. Rencanakan anggaran token Anda dengan hati-hati. Praktik terbaik adalah pertama-tama menguji dengan model yang lebih kecil dan kemudian meningkatkan skala jika kemampuan GPT-5 Codex diperlukan.
Untuk menggunakan GPT-5 Codex, kirim permintaan ke titik akhir API yang kompatibel dengan OpenAI milik OrcaRouter di base_url https://api.orcarouter.ai/v1. Panggilan API Anda harus menyertakan ID model "openai/gpt-5-codex". Format permintaan identik dengan API OpenAI standar, sehingga basis kode yang ada dapat dimigrasi dengan mengubah URL dasar dan nama model. Otentikasi memerlukan kunci API OrcaRouter Anda, yang dapat diperoleh dari dasbor OrcaRouter Anda. Contoh permintaan menggunakan curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -d '{"model": "openai/gpt-5-codex", "messages": [...]}'.
Semua parameter penyelesaian obrolan standar OpenAI didukung saat menggunakan API OrcaRouter. Ini termasuk "temperature" (0–2, default 1), "max_tokens", "top_p", "frequency_penalty", "presence_penalty", dan "stop". Karena GPT-5 Codex memiliki batas output 128K, Anda dapat mengatur max_tokens hingga nilai tersebut. Untuk input gambar, pesan dapat berisi bagian konten image_url. Perilaku parameter sama seperti yang didokumentasikan oleh OpenAI. Lihat dokumentasi OrcaRouter untuk catatan khusus penyedia mana pun. Tidak ada parameter khusus tambahan yang diperlukan untuk GPT-5 Codex selain id model.
Migrasi sangat mudah. Ganti URL basis API OpenAI Anda dengan https://api.orcarouter.ai/v1 dan perbarui nama model menjadi "openai/gpt-5-codex". Ganti kunci API OpenAI Anda dengan kunci API OrcaRouter Anda. Skema permintaan dan respons identik, sehingga tidak ada perubahan logika kode yang diperlukan. Ini memungkinkan Anda mengakses GPT-5 Codex dengan tarif penyedia yang sama tanpa markup. Misalnya, jika sebelumnya Anda menggunakan "model": "gpt-4-turbo", sekarang gunakan "model": "openai/gpt-5-codex". Uji dengan permintaan kecil untuk memverifikasi harga token dan kualitas respons.
Autentikasi memerlukan kunci API dari OrcaRouter. Anda dapat membuat kunci dari dasbor akun Anda. Kunci tersebut dikirimkan dalam header Authorization sebagai "Bearer YOUR_API_KEY". OrcaRouter menggunakan skema autentikasi yang sama dengan OpenAI. Jaga keamanan kunci; jangan memaparkannya dalam kode sisi klien. Untuk aplikasi dengan lalu lintas tinggi, pertimbangkan variabel lingkungan. OrcaRouter mungkin juga mendukung metode autentikasi lainnya—periksa dokumentasi resmi. Tidak ada autentikasi tambahan yang diperlukan selain kunci API. Jika Anda menemui kesalahan, verifikasi kunci dan pastikan Anda menggunakan URL dasar dan ID model yang benar.
Meskipun perbandingan tolok ukur yang tepat tidak disediakan, GPT-5 Codex menawarkan jendela konteks yang lebih besar (400K vs. 128K token), output maksimum yang lebih tinggi (128K vs. 4K-16K), dan dukungan input gambar. Skornya juga mencapai 98,7 di AA Math, yang kemungkinan melebihi performa matematika GPT-4 Turbo. Harganya lebih tinggi: GPT-5 Codex berharga $1,25/$10 per 1 juta token dibandingkan dengan tarif GPT-4 Turbo yang lebih rendah. Untuk tugas yang membutuhkan panjang konteks ekstrem, penalaran multi-langkah, atau pemahaman gambar, GPT-5 Codex adalah pilihan yang lebih kuat. GPT-4 Turbo tetap menjadi alternatif yang hemat biaya untuk beban kerja sedang.
Keluarga Claude 3 dari Anthropic (Opus, Sonnet, Haiku) juga menawarkan jendela konteks yang besar (hingga 200K token) dan input multimodal. Namun, konteks 400K GPT-5 Codex dua kali lebih besar, dan batas output 128K-nya unik. Pada benchmark AA Math, GPT-5 Codex mencapai 98.7 yang sangat tinggi; Claude 3 Opus memiliki kemampuan matematika yang kuat tetapi skor spesifik tidak disediakan. Struktur harga berbeda—model Claude memiliki tarif per token sendiri. Melalui OrcaRouter, Anda dapat membandingkan keduanya. Pilih GPT-5 Codex untuk tugas yang membutuhkan konteks maksimal dan presisi matematika; Claude 3 mungkin lebih disukai untuk percakapan teks yang bernuansa.
Model Llama 3 (misalnya, 70B) bersifat open-source dan gratis untuk dihosting sendiri, tetapi memiliki jendela konteks yang lebih kecil (biasanya hingga 128K token) dan batas keluaran yang lebih rendah. Mereka tidak mendukung input multimodal secara native (kecuali diperluas). Performa benchmark bervariasi: Llama 3 70B mendapat skor baik di banyak tugas tetapi tidak memiliki skor AA Math yang spesifik. GPT-5 Codex bersifat proprietary dan diakses melalui API berbayar, tetapi menawarkan ukuran konteks dan akurasi matematika yang unggul. Bagi pengguna yang membutuhkan kemampuan maksimal dan bersedia membayar, GPT-5 Codex adalah pemenang yang jelas. Untuk proyek dengan anggaran terbatas atau sensitif terhadap privasi, model open-source mungkin lebih sesuai.
OrcaRouter menyediakan akses ke banyak model, tetapi GPT-5 Codex menonjol dengan jendela konteks 400K, batas output token 128K, input multimodal, dan skor tolok ukur AA Math 98,7. Jika kasus penggunaan Anda melibatkan kode atau dokumen yang sangat panjang, aljabar tingkat lanjut, atau menafsirkan gambar bersamaan dengan teks, model ini adalah pilihan paling mumpuni di antara yang tercantum. Penetapan harga tanpa markup berarti Anda hanya membayar tarif OpenAI. Namun, untuk tugas yang lebih pendek atau anggaran yang lebih rendah, model OrcaRouter lainnya seperti GPT-4 Turbo atau Claude 3 mungkin menawarkan nilai lebih baik. Evaluasi persyaratan beban kerja Anda terhadap kelebihan dan biaya model.
Kompatibel OpenAI — pakai SDK Anda yang sekarang
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| Input / 1M token | $1.25 |
| Output / 1M token | $10.00 |
| Baca cache / 1M | $0.125 |
| Mata uang | USD |
Perkiraan berdasarkan harga daftar
Hanya perkiraan — jumlah token sebenarnya bergantung pada tokenizer penyedia.
GET /api/public/models/openai/gpt-5-codexBuka @misc{orcarouter_gpt_5_codex,
title = {GPT-5 Codex API},
author = {OpenAI},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5-codex}
}OpenAI. (2025). GPT-5 Codex API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5-codex