GPT-5-Codex è una versione specializzata di GPT-5 ottimizzata per l'ingegneria del software e i flussi di lavoro di codifica. È progettata sia per sessioni di sviluppo interattive che per l'esecuzione lunga e indipendente di compiti di ingegneria complessi...
OpenAI GPT-5 Codex è un modello linguistico di grandi dimensioni di OpenAI specializzato nella generazione di codice e nel ragionamento matematico. È un'evoluzione della famiglia Codex, progettata…
GPT-5 Codex eccelle nel generare, spiegare, eseguire il debug e tradurre codice in molti linguaggi di programmazione. La sua ampia finestra di contesto gli consente di comprendere le dipendenze a livello di progetto e produrre soluzioni multi-file coerenti. Il modello può anche generare documentazione, creare test unitari e rifattorizzare codice esistente. Poiché supporta input di immagini, può interpretare screenshot di codice, architetture su lavagne o diagrammi di flusso. Per attività come la revisione del codice, può analizzare interamente le pull request. Tuttavia, per semplici completamenti di una riga o script banali, un modello più piccolo ed economico sarebbe più conveniente.
Sì, GPT-5 Codex accetta immagini come input insieme al testo. Ciò consente al modello di comprendere contenuti visivi come diagrammi, grafici, screenshot di codice, appunti scritti a mano e documenti scansionati. Ad esempio, un utente può caricare una foto di un'architettura su lavagna e chiedere al modello di generare il codice corrispondente. L'input dell'immagine viene elaborato come parte del contesto, conteggiato nel limite di 400K token (le immagini sono tokenizzate in base alla risoluzione). Questa capacità multimodale estende l'utilità del modello a scenari in cui il contesto visivo è essenziale, come il reverse-engineering di layout GUI o l'interpretazione di schemi disegnati a mano.
GPT-5 Codex può generare fino a 128.000 token in una singola completazione. Ciò consente al modello di produrre output molto lunghi, come un intero applicativo software, un lungo rapporto tecnico o una dimostrazione matematica dettagliata. L'input e l'output combinati devono rientrare nella finestra di contesto di 400K token. Quando si utilizzano immagini, si tenga presente che consumano token dal pool di input. L'elevato limite di output riduce la necessità di concatenare più richieste per contenuti di lunga durata, sebbene possa aumentare i costi se non gestito con attenzione. Per output più brevi, impostare un parametro max_tokens più basso può aiutare a controllare le spese.
GPT-5 Codex è un modello premium con costi per token corrispondentemente più elevati ($1,25 input, $10 output per 1M di token). Per completamenti di codice di routine, query semplici o attività che non richiedono ragionamento avanzato, un modello più piccolo come GPT-4 Turbo o anche alternative open-source possono essere più convenienti. Se il tuo codice è limitato o i tuoi problemi di matematica sono elementari, il contesto extra e l'accuratezza di GPT-5 Codex potrebbero non giustificare la spesa. OrcaRouter offre accesso a molti modelli; puoi confrontare prezzi e capacità per selezionare la soluzione migliore. Usa GPT-5 Codex quando la complessità o l'importanza del compito richiedono i suoi punti di forza.
GPT-5 Codex ha ottenuto un punteggio di 98.7 nel benchmark AA Math, che misura il ragionamento algebrico avanzato. Ciò indica una prestazione quasi perfetta su problemi che spesso mettono alla prova altri modelli. Sebbene la metodologia esatta di AA Math non sia dettagliata qui, un punteggio superiore a 95 è generalmente considerato all'avanguardia. L'addestramento del modello ha probabilmente incluso ampi corpora matematici e codice che rafforza il ragionamento logico. Gli utenti devono notare che i punteggi dei benchmark non garantiscono le prestazioni nel mondo reale, ma forniscono un utile riferimento per la capacità relativa. Il modello non è stato valutato su altri benchmark standard nei fatti forniti.
Non sono state fornite cifre di latenza specifiche per GPT-5 Codex. Essendo un modello grande con una finestra di contesto di 400K token e un limite di output di 128K, il tempo di inferenza sarà generalmente più alto rispetto ai modelli più piccoli. La latenza dipende dalla lunghezza sia dell'input che dell'output, nonché dall'hardware sottostante utilizzato da OpenAI. OrcaRouter instrada le richieste al provider, quindi anche i fattori di rete giocano un ruolo. Per applicazioni in tempo reale, considera di testare con prompt parziali o memorizzare nella cache le risposte comuni. Gli utenti che necessitano di risposte a bassa latenza per chiamate ad alta frequenza potrebbero preferire modelli più piccoli disponibili su OrcaRouter.
Il punto di forza principale di GPT-5 Codex è la combinazione di un'ampia finestra di contesto (400K token), un limite di output elevato (128K token), input multimodale (testo e immagine) e prestazioni eccezionali nel benchmark AA Math (98.7). Queste caratteristiche lo rendono adatto per attività di codifica complesse, matematica avanzata e scenari in cui il contesto visivo è essenziale. Il modello è anche probabile che mostri un forte ragionamento grazie al suo addestramento sia sul codice che sulla matematica. La sua tariffazione senza markup tramite OrcaRouter garantisce che gli utenti paghino solo la tariffa del fornitore. Questi punti di forza sono particolarmente preziosi in progetti ad alto rischio e su larga scala.
I limiti di GPT-5 Codex includono il costo più alto per token rispetto ai modelli più piccoli, che può accumularsi in caso di utilizzo ad alto volume. La sua ampia finestra di contesto può anche portare a tempi di risposta più lenti, specialmente quando si elaborano molti token. La data di cutoff dei dati di addestramento del modello non è fornita, quindi potrebbe non conoscere eventi molto recenti o librerie di codice. Inoltre, sebbene ottenga punteggi elevati in AA Math, le prestazioni su altri benchmark non sono specificate. Gli utenti dovrebbero verificare che il comportamento del modello sia in linea con il loro caso d'uso specifico. Infine, essendo un modello closed-source, la messa a punto non è disponibile su OrcaRouter.
GPT-5 Codex ha un prezzo di $1.25 per 1 milione di token in input e $10.00 per 1 milione di token in output. Questa è la tariffa del provider stabilita da OpenAI, e OrcaRouter non applica alcun margine, quindi gli utenti pagano esattamente tale importo. I token in input includono sia token di testo che di immagine; le immagini vengono tokenizzate in base alle loro dimensioni e risoluzione. L'alto prezzo di output riflette la capacità del modello di generare completamenti lunghi e di alta qualità. Per progetti sensibili ai costi, è importante monitorare l'utilizzo dei token e impostare valori max_tokens appropriati. Non ci sono costi aggiuntivi per l'accesso API oltre ai costi per token.
Sulla base dei fatti forniti, GPT-5 Codex ha un prezzo significativamente più alto rispetto alla maggior parte degli altri modelli OpenAI. Ad esempio, GPT-4 Turbo e GPT-3.5 Turbo hanno tariffe per token inferiori. Tuttavia, non vengono forniti prezzi comparativi specifici. Il prezzo premium riflette la finestra di contesto più ampia, il limite di output più elevato, l'input multimodale e i punteggi nei benchmark. Gli utenti dovrebbero valutare se i guadagni incrementali in accuratezza e dimensione del contesto giustifichino il costo aggiuntivo per il loro carico di lavoro. OrcaRouter elenca i prezzi per ogni modello, consentendo un confronto diretto. Per progetti con budget limitati, alternative come GPT-4 Turbo o modelli open-source potrebbero essere più economiche.
La documentazione di OrcaRouter non è stata fornita con dettagli sulla memorizzazione nella cache. In generale, la memorizzazione nella cache può ridurre i costi archiviando risposte frequenti, ma non è confermato per GPT-5 Codex. Gli utenti possono implementare il proprio livello di caching a livello di applicazione. Un'altra strategia per risparmiare è utilizzare prompt più brevi, limitare la lunghezza dell'output e raggruppare le richieste in batch. OrcaRouter non aggiunge markup, quindi le tariffe elencate sono definitive. Per carichi di lavoro massivi, contatta OrcaRouter per potenziali sconti sul volume. Inoltre, considera se la finestra di contesto da 400K è pienamente utilizzata; tagliare i token non necessari può ridurre i costi di input.
Il principale compromesso è tra l'elevata accuratezza del modello e la capacità di contesto rispetto al costo per token. Per attività in cui gli errori sono costosi — come la generazione di codice di produzione o la risoluzione di problemi matematici ad alto rischio — il prezzo premium può essere giustificato. Al contrario, per lavori esplorativi, prototipazione o completamenti semplici, la spesa potrebbe superare i benefici. Il prezzo senza ricarico tramite OrcaRouter garantisce che non si paghi più della tariffa del fornitore, ma il costo assoluto rimane elevato. Pianifica attentamente i tuoi budget di token. Una buona pratica è testare prima con un modello più piccolo e poi passare a uno più grande se sono necessarie le capacità di GPT-5 Codex.
Per utilizzare GPT-5 Codex, invia richieste all'endpoint API compatibile con OpenAI di OrcaRouter all'indirizzo base_url https://api.orcarouter.ai/v1. La tua chiamata API deve includere l'ID del modello "openai/gpt-5-codex". Il formato della richiesta è identico all'API standard di OpenAI, quindi i codebase esistenti possono essere migrati modificando l'URL di base e il nome del modello. L'autenticazione richiede la tua chiave API di OrcaRouter, che puoi ottenere dalla dashboard di OrcaRouter. Esempio di richiesta con curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -d '{"model": "openai/gpt-5-codex", "messages": [...]}'.
Tutti i parametri standard delle chat completions di OpenAI sono supportati quando si utilizza l'API di OrcaRouter. Questi includono "temperature" (0–2, default 1), "max_tokens", "top_p", "frequency_penalty", "presence_penalty" e "stop". A causa del limite di output di 128K di GPT-5 Codex, è possibile impostare max_tokens fino a quel valore. Per l'input di immagini, i messaggi possono contenere parti di contenuto image_url. Il comportamento dei parametri è lo stesso di quello documentato da OpenAI. Fare riferimento alla documentazione di OrcaRouter per eventuali note specifiche del provider. Non sono richiesti parametri personalizzati aggiuntivi per GPT-5 Codex oltre all'ID del modello.
La migrazione è semplice. Sostituisci l'URL di base della tua API OpenAI con https://api.orcarouter.ai/v1 e aggiorna il nome del modello a "openai/gpt-5-codex". Sostituisci la tua chiave API OpenAI con la tua chiave API OrcaRouter. Gli schemi delle richieste e delle risposte sono identici, quindi non sono necessarie modifiche alla logica del codice. Questo ti consente di accedere a GPT-5 Codex alle stesse tariffe del provider, senza markup. Ad esempio, se in precedenza utilizzavi "model": "gpt-4-turbo", ora usa "model": "openai/gpt-5-codex". Esegui un test con una richiesta piccola per verificare il prezzo dei token e la qualità delle risposte.
Per l'autenticazione è necessaria una chiave API di OrcaRouter. Puoi generare una chiave dal tuo account dashboard. La chiave viene passata nell'intestazione Authorization come "Bearer YOUR_API_KEY". OrcaRouter utilizza lo stesso schema di autenticazione di OpenAI. Mantieni la chiave al sicuro; non esporla nel codice lato client. Per applicazioni ad alto traffico, considera l'uso di variabili d'ambiente. OrcaRouter potrebbe supportare anche altri metodi di autenticazione: consulta la documentazione ufficiale. Non è necessaria alcuna autenticazione aggiuntiva oltre alla chiave API. Se incontri errori, verifica la chiave e di aver utilizzato l'URL di base e l'ID del modello corretti.
Sebbene non siano forniti confronti precisi con benchmark, GPT-5 Codex offre una finestra di contesto più ampia (400K contro 128K token), un output massimo più elevato (128K contro 4K-16K) e supporto per l'input di immagini. Inoltre, ottiene un punteggio di 98.7 in AA Math, che probabilmente supera le prestazioni matematiche di GPT-4 Turbo. I prezzi sono più alti: GPT-5 Codex costa $1,25/$10 per 1 milione di token rispetto alle tariffe più basse di GPT-4 Turbo. Per attività che richiedono una lunghezza di contesto estrema, ragionamento multi-step o comprensione delle immagini, GPT-5 Codex è la scelta più forte. GPT-4 Turbo rimane un'alternativa economica per carichi di lavoro moderati.
La famiglia Claude 3 di Anthropic (Opus, Sonnet, Haiku) offre anche ampie finestre di contesto (fino a 200.000 token) e input multimodale. Tuttavia, il contesto di 400.000 token di GPT-5 Codex è il doppio, e il suo limite di output di 128.000 token è unico. Nel benchmark AA Math, il 98.7 di GPT-5 Codex è notevolmente alto; Claude 3 Opus ha una buona capacità matematica ma non vengono forniti punteggi specifici. Le strutture tariffarie differiscono: i modelli Claude hanno le proprie tariffe per token. Tramite OrcaRouter, puoi confrontarli entrambi. Scegli GPT-5 Codex per attività che richiedono il massimo contesto e precisione matematica; Claude 3 potrebbe essere preferito per conversazioni testuali ricche di sfumature.
I modelli Llama 3 (es. 70B) sono open-source e gratuiti per l'auto-hosting, ma hanno finestre di contesto più piccole (di solito fino a 128K token) e limiti di output inferiori. Non supportano nativamente input multimodale (a meno che non vengano estesi). Le prestazioni di benchmark variano: Llama 3 70B ottiene buoni punteggi in molti compiti ma non ha uno specifico punteggio AA Math. GPT-5 Codex è proprietario e accessibile tramite API a pagamento, ma offre dimensioni del contesto e precisione matematica superiori. Per gli utenti che necessitano delle massime capacità e sono disposti a pagare, GPT-5 Codex è il chiaro vincitore. Per progetti con vincoli di budget o sensibili alla privacy, i modelli open-source possono essere più appropriati.
OrcaRouter fornisce accesso a molti modelli, ma GPT-5 Codex si distingue per la finestra di contesto di 400K, il limite di output di 128K token, l'input multimodale e il punteggio del benchmark AA Math del 98,7. Se il tuo caso d'uso prevede codice o documenti molto lunghi, algebra avanzata o interpretazione di immagini insieme al testo, questo modello è la scelta più capace tra quelli elencati. Il suo prezzo senza markup significa che paghi solo le tariffe di OpenAI. Tuttavia, per attività più brevi o budget ridotti, altri modelli di OrcaRouter come GPT-4 Turbo o Claude 3 possono offrire un valore migliore. Valuta i requisiti del tuo carico di lavoro confrontandoli con i punti di forza e il costo del modello.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo 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| Input / 1M token | $1.25 |
| Output / 1M token | $10.00 |
| Lettura cache / 1M | $0.125 |
| Valuta | USD |
Stima basata sul prezzo di listino
Solo una stima — il numero effettivo di token dipende dal tokenizzatore del provider.
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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