GPT-5-Codexは、ソフトウェアエンジニアリングとコーディングワークフロー向けに最適化されたGPT-5の専門バージョンです。インタラクティブな開発セッションと、複雑なエンジニアリングタスクの長期にわたる独立した実行の両方のために設計されています....
OpenAI GPT-5 Codex は、コード生成と数学的推論に特化したOpenAIの大規模言語モデルです。これはCodexファミリーの進化形であり、複雑なプログラミングタスクや高度な数学問題を処理するために設計されています。このモデルはテキストと画像の入力を受け付けるマルチモーダルであり、400,000トークンのコンテキストウィンドウと最大128,000トークンの出力を備えています。このモデル…
GPT-5 Codexは、多くのプログラミング言語にわたるコードの生成、説明、デバッグ、翻訳に優れています。大きなコンテキストウィンドウにより、プロジェクトレベルの依存関係を理解し、一貫性のあるマルチファイルソリューションを生成できます。また、ドキュメントの生成、単体テストの作成、既存コードのリファクタリングも可能です。画像入力をサポートしているため、コードのスクリーンショット、ホワイトボードのアーキテクチャ、フロー図を解釈できます。コードレビューのようなタスクでは、プルリクエスト全体を分析できます。ただし、単純な一行の補完や些細なスクリプトには、より小型で安価なモデルの方がコスト効率が良いでしょう。
はい、GPT-5 Codexはテキストとともに画像を入力として受け付けます。これにより、図、チャート、コードのスクリーンショット、手書きのメモ、スキャン文書などの視覚コンテンツをモデルが理解できるようになります。例えば、ユーザーはホワイトボードのアーキテクチャ写真をアップロードし、対応するコードの生成をモデルに依頼できます。画像入力はコンテキストの一部として処理され、400Kトークンの制限にカウントされます（画像は解像度に基づいてトークン化されます）。このマルチモーダル機能により、GUIレイアウトのリバースエンジニアリングや手描きの図面の解釈など、視覚的なコンテキストが不可欠なシナリオでモデルの有用性が広がります。
GPT-5 Codexは、1回の完了で最大128,000トークンを生成できます。これにより、完全なソフトウェアアプリケーション、長大な技術レポート、詳細な数学的証明など、非常に長い出力を生成することが可能です。入力と出力の合計は、400Kトークンのコンテキストウィンドウに収まる必要があります。画像を使用する場合、それらは入力プールからトークンを消費することに注意してください。高い出力制限により、長文コンテンツのために複数のリクエストを連鎖させる必要性が減りますが、慎重に管理しないとコストが増加する可能性があります。短い出力の場合は、max_tokensパラメータを低く設定することで費用を抑えることができます。
GPT-5 Codexはプレミアムモデルであり、それに応じてトークンあたりのコストも高くなります（入力1Mトークンあたり1.25ドル、出力1Mトークンあたり10ドル）。日常的なコード補完や簡単なクエリ、高度な推論を必要としないタスクには、GPT-4 Turboのようなより小規模なモデルや、オープンソースの代替モデルの方が費用対効果が高い場合があります。コードベースが小規模であったり、算数の問題が初歩的であるならば、GPT-5 Codexの追加のコンテキストと精度はその費用を正当化しないかもしれません。OrcaRouterは多くのモデルへのアクセスを提供しており、価格と機能を比較して最適なものを選択できます。タスクの複雑さや重要性がその強みを必要とする場合に、GPT-5 Codexを使用してください。
GPT-5 CodexはAA Mathベンチマークで98.7のスコアを達成しました。これは高度な代数推論を測定するものです。これは、他のモデルにとってしばしば難しい問題において、ほぼ完璧なパフォーマンスを示しています。AA Mathの正確な方法論についてはここでは詳述されていませんが、95を超えるスコアは一般的に最先端と見なされています。このモデルのトレーニングには、おそらく広範な数学コーパスと論理的推論を強化するコードが含まれていました。ユーザーは、ベンチマークスコアが実際の性能を保証するものではありませんが、相対的な能力の参考として有用であることに注意すべきです。提供された事実において、このモデルは他の標準ベンチマークでは評価されていません。
GPT-5 Codexの具体的なレイテンシ数値は提供されていません。400Kトークンのコンテキストウィンドウと128K出力制限を持つ大規模モデルであるため、推論時間は一般的に小規模モデルよりも長くなります。レイテンシは入力と出力の両方の長さ、およびOpenAIが使用する基盤ハードウェアに依存します。OrcaRouterはプロバイダーにリクエストをルーティングするため、ネットワーク要因も影響します。リアルタイムアプリケーションでは、部分的なプロンプトでのテストや、一般的な応答のキャッシュを検討してください。高頻度の呼び出しで低レイテンシ応答が必要なユーザーは、OrcaRouterで利用可能な小規模モデルを好む場合があります。
GPT-5 Codexの主な強みは、大規模なコンテキストウィンドウ（400Kトークン）、高い出力制限（128Kトークン）、マルチモーダル入力（テキストと画像）、そしてAA Mathベンチマークでの卓越したパフォーマンス（98.7）の組み合わせにあります。これらの機能により、複雑なコーディングタスク、高度な数学、および視覚的コンテキストが不可欠なシナリオに適しています。また、コードと数学の両方でトレーニングされているため、強力な推論能力を示す可能性が高いです。OrcaRouterを通じたゼロマークアップ価格設定により、ユーザーはプロバイダー料金のみを支払います。これらの強みは、重要度が高く大規模なプロジェクトで最も価値を発揮します。
GPT-5 Codexの制限事項として、小型モデルと比較してトークンあたりのコストが高く、大量使用時にはコストが積み上がる可能性があります。また、大きなコンテキストウィンドウにより、特に多くのトークンを処理する際に応答時間が遅くなる場合があります。モデルの学習データのカットオフ日は明示されていないため、ごく最近の出来事やコードライブラリに関する知識が不足している可能性があります。さらに、AA Mathでは高いスコアを記録していますが、他のベンチマークでのパフォーマンスは明記されていません。ユーザーは、モデルの動作が自身の具体的なユースケースに適合するか確認する必要があります。最後に、クローズドソースモデルであるため、OrcaRouter上でのファインチューニングは利用できません。
GPT-5 Codexの価格は、入力トークン100万あたり1.25ドル、出力トークン100万あたり10.00ドルです。これはOpenAIが設定したプロバイダー料金であり、OrcaRouterはマークアップを一切課さないため、ユーザーはそのままの金額を支払います。入力トークンにはテキストトークンと画像トークンの両方が含まれます。画像はそのサイズと解像度に基づいてトークン化されます。出力価格が高いのは、このモデルが長く高品質な完了を生成できる能力を反映しています。コスト重視のプロジェクトでは、トークンの使用量を監視し、適切なmax_tokens値を設定することが重要です。APIアクセスにトークン単位のコスト以外の追加料金はありません。
提供された事実に基づくと、GPT-5 Codexは他のほとんどのOpenAIモデルよりも大幅に高価格です。例えば、GPT-4 TurboやGPT-3.5 Turboは、トークン単価が低く設定されています。ただし、具体的な比較価格はここでは示されていません。プレミアム価格設定は、より大きなコンテキストウィンドウ、高い出力制限、マルチモーダル入力、およびベンチマークスコアを反映しています。ユーザーは、自らのワークロードにおいて、精度とコンテキストサイズの増分利益が追加コストを正当化するかどうかを評価する必要があります。OrcaRouterは各モデルの価格をリスト表示し、直接比較を可能にします。予算が限られているプロジェクトでは、GPT-4 Turboやオープンソースモデルなどの代替案の方が経済的かもしれません。
OrcaRouterのドキュメントには、キャッシングに関する詳細は提供されていません。一般的に、キャッシングは頻繁な応答を保存することでコストを削減できますが、GPT-5 Codexについては確認されていません。ユーザーはアプリケーションレベルで独自のキャッシュ層を実装することができます。別のコスト削減戦略として、より短いプロンプトを使用し、出力長を制限し、リクエストをバッチ処理することがあります。OrcaRouterはマークアップを追加しないため、表示されている料金が最終料金です。大規模なワークロードについては、ボリュームディスカウントの可能性についてOrcaRouterにお問い合わせください。さらに、400Kのコンテキストウィンドウが完全に活用されているかどうかを検討してください。不要なトークンをトリミングすることで入力コストを削減できます。
主なトレードオフは、モデルの高い精度とコンテキスト容量と、トークンあたりのコストの間です。エラーがコスト高となるタスク（本番コードの生成や高価値の数学的問題の解決など）では、割高な価格が正当化される可能性があります。逆に、探索的な作業、プロトタイピング、または単純な補完では、費用が利益を上回る可能性があります。OrcaRouterによるゼロマークアップの価格設定により、プロバイダーの料金以上の支払いは発生しませんが、絶対的なコストは依然として高いままです。トークンの予算を慎重に計画してください。ベストプラクティスは、最初に小規模なモデルでテストし、GPT-5 Codexの機能が必要な場合にスケールアップすることです。
GPT-5 Codexを使用するには、ベースURL https://api.orcarouter.ai/v1 のOrcaRouterのOpenAI互換APIエンドポイントにリクエストを送信します。API呼び出しにはモデルID "openai/gpt-5-codex" を含める必要があります。リクエスト形式は標準のOpenAI APIと同じであるため、ベースURLとモデル名を変更するだけで既存のコードベースを移行できます。認証にはOrcaRouter APIキーが必要です。このキーはOrcaRouterダッシュボードから取得できます。curlを使用したリクエスト例: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -d '{"model": "openai/gpt-5-codex", "messages": [...]}'
すべての標準的なOpenAIチャット補完パラメータは、OrcaRouterのAPIを使用する際にサポートされています。これには「temperature」（0～2、デフォルト1）、「max_tokens」、「top_p」、「frequency_penalty」、「presence_penalty」、「stop」が含まれます。GPT-5 Codexには128Kの出力制限があるため、max_tokensはその値まで設定できます。画像入力の場合、メッセージにimage_urlコンテンツ部分を含めることができます。パラメータの動作はOpenAIが文書化しているものと同じです。プロバイダ固有の注意事項については、OrcaRouterのドキュメントを参照してください。GPT-5 Codexには、モデルID以外に追加のカスタムパラメータは必要ありません。
移行は簡単です。OpenAI APIのベースURLをhttps://api.orcarouter.ai/v1に置き換え、モデル名を"openai/gpt-5-codex"に更新してください。OpenAI APIキーをOrcaRouter APIキーに置き換えてください。リクエストとレスポンスのスキーマは同一であるため、コードのロジック変更は不要です。これにより、GPT-5 Codexを同じプロバイダーレートで、マークアップなしで利用できます。例えば、以前は"model": "gpt-4-turbo"を使用していた場合、現在は"model": "openai/gpt-5-codex"を使用します。小さなリクエストでテストし、トークン価格と応答品質を確認してください。
認証にはOrcaRouterのAPIキーが必要です。アカウントダッシュボードからキーを生成できます。キーはAuthorizationヘッダーに "Bearer YOUR_API_KEY" として渡します。OrcaRouterはOpenAIと同じ認証方式を使用しています。キーは安全に保管し、クライアントサイドコードで公開しないでください。高トラフィックのアプリケーションでは、環境変数の使用を検討してください。OrcaRouterは他の認証方法もサポートしている場合があります—公式ドキュメントを確認してください。APIキー以外に追加の認証は必要ありません。エラーが発生した場合は、キーが正しいこと、および正しいベースURLとモデルIDを使用していることを確認してください。
正確なベンチマーク比較は提供されていませんが、GPT-5 Codexはより大きなコンテキストウィンドウ（400K vs. 128Kトークン）、より高い最大出力（128K vs. 4K-16K）、および画像入力サポートを提供します。また、AA Mathで98.7をスコアしており、これはおそらくGPT-4 Turboの数学性能を上回ります。価格は高く、GPT-5 Codexは1Mトークンあたり$1.25/$10ですが、GPT-4 Turboはより低いレートです。極端なコンテキスト長、多段階推論、または画像理解が必要なタスクには、GPT-5 Codexがより適しています。GPT-4 Turboは中程度のワークロードにはコスト効率の良い代替案として残ります。
AnthropicのClaude 3ファミリー（Opus、Sonnet、Haiku）も、大きなコンテキストウィンドウ（最大200Kトークン）とマルチモーダル入力を提供しています。しかし、GPT-5 Codexの400Kコンテキストはその2倍の大きさであり、128Kの出力制限はユニークです。AA Mathベンチマークでは、GPT-5 Codexの98.7が特に高いです。Claude 3 Opusは数学に強いですが、具体的なスコアは提供されていません。価格体系は異なり、Claudeモデルには独自のトークン単価が設定されています。OrcaRouterを使用すると、両者を比較できます。最大のコンテキストと数学的精度が求められるタスクにはGPT-5 Codexを選択し、ニュアンスのあるテキスト会話にはClaude 3が好まれる場合があります。
Llama 3モデル（例：70B）はオープンソースで、セルフホストが無料ですが、コンテキストウィンドウが小さく（通常最大128Kトークン）、出力制限が低いです。マルチモーダル入力をネイティブでサポートしていません（拡張された場合を除く）。ベンチマーク性能はさまざまです：Llama 3 70Bは多くのタスクで良いスコアを出しますが、特定のAA Mathスコアはありません。GPT-5 Codexはプロプライエタリであり、有料APIを介してアクセスしますが、優れたコンテキストサイズと数学的精度を提供します。最大限の機能を必要とし、支払う意思のあるユーザーにとって、GPT-5 Codexが明らかな勝者です。予算が限られている、またはプライバシーが重要なプロジェクトでは、オープンソースモデルの方が適切かもしれません。
OrcaRouterは多くのモデルへのアクセスを提供しますが、GPT-5 Codexは400Kのコンテキストウィンドウ、128Kの出力トークン制限、マルチモーダル入力、98.7%のAA Mathベンチマークスコアで際立っています。非常に長いコードや文書、高度な代数、またはテキストに加えて画像を解釈するユースケースがある場合、このモデルはリストされた中で最も有能な選択肢です。ゼロマークアップの価格設定により、OpenAIの料金のみを支払います。ただし、短いタスクや低予算の場合は、OrcaRouterの他のモデル（GPT-4 TurboやClaude 3など）の方がコストパフォーマンスに優れる可能性があります。モデルの強みとコストに対して、ワークロードの要件を評価してください。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| 入力 / 1M tokens | $1.25 |
| 出力 / 1M tokens | $10.00 |
| キャッシュ読み取り / 1M | $0.125 |
| 通貨 | USD |
表示価格に基づく概算
見積もりのみ — 実際のトークン数はプロバイダーのトークナイザーに依存します。
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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