GPT-5-Codex — это специализированная версия GPT-5, оптимизированная для разработки программного обеспечения и рабочих процессов кодирования. Она предназначена как для интерактивных сессий разработки, так и для длительного независимого выполнения сложных инженерных задач....
OpenAI GPT-5 Codex — это большая языковая модель от OpenAI, специализирующаяся на генерации кода и математических рассуждениях. Она является эволюцией семейства Codex, предназначенной для решения…
GPT-5 Codex отлично справляется с генерацией, объяснением, отладкой и переводом кода на многих языках программирования. Его большое контекстное окно позволяет понимать зависимости на уровне проекта и создавать связные многофайловые решения. Модель также может генерировать документацию, создавать модульные тесты и рефакторить существующий код. Благодаря поддержке ввода изображений она способна интерпретировать скриншоты кода, архитектуры на доске или блок-схемы. Для таких задач, как ревью кода, она может анализировать пул-реквесты целиком. Однако для простых однострочных завершений или тривиальных скриптов более мелкая и дешевая модель будет более экономически эффективной.
Да, GPT-5 Codex принимает изображения в качестве входных данных наряду с текстом. Это позволяет модели понимать визуальное содержимое, такое как диаграммы, графики, скриншоты кода, рукописные заметки и отсканированные документы. Например, пользователь может загрузить фото архитектуры с доски и попросить модель сгенерировать соответствующий код. Входное изображение обрабатывается как часть контекста, учитываясь в лимите в 400K токенов (изображения токенизируются в зависимости от разрешения). Эта мультимодальная возможность расширяет полезность модели для сценариев, где визуальный контекст важен, таких как реверс-инжиниринг макетов GUI или интерпретация рисунков от руки.
GPT-5 Codex может генерировать до 128 000 токенов за один ответ. Это позволяет модели создавать очень длинные выходные данные, такие как полное программное приложение, объемный технический отчет или подробное математическое доказательство. Общий объем ввода и вывода должен укладываться в окно контекста размером 400K токенов. При использовании изображений учтите, что они потребляют токены из входного пула. Высокий лимит выходных данных уменьшает необходимость в цепочке нескольких запросов для длинного контента, хотя при неаккуратном управлении это может увеличить расходы. Для более коротких выходов установка более низкого параметра max_tokens может помочь контролировать затраты.
GPT-5 Codex — это премиальная модель с соответствующе более высокой стоимостью за токен ($1.25 за ввод, $10 за вывод на 1 млн токенов). Для рутинных завершений кода, простых запросов или задач, не требующих продвинутых рассуждений, более экономически эффективной может быть меньшая модель, например GPT-4 Turbo или даже открытые альтернативы. Если ваша кодовая база невелика или математические задачи элементарны, дополнительный контекст и точность GPT-5 Codex могут не оправдывать расходы. OrcaRouter предоставляет доступ ко многим моделям; вы можете сравнить цены и возможности, чтобы выбрать наиболее подходящую. Используйте GPT-5 Codex, когда сложность или важность задачи требуют её сильных сторон.
GPT-5 Codex достиг результата 98.7 в тесте AA Math, который оценивает продвинутые алгебраические рассуждения. Это указывает на почти идеальную производительность в задачах, которые часто вызывают затруднения у других моделей. Хотя точная методология AA Math здесь не детализирована, результат выше 95 обычно считается передовым. Обучение модели, вероятно, включало обширные математические корпусы и код, укрепляющие логическое мышление. Пользователям следует учитывать, что результаты бенчмарков не гарантируют производительность в реальных условиях, но они служат полезным ориентиром для относительных возможностей. Модель не оценивалась по другим стандартным бенчмаркам в предоставленных фактах.
Не было предоставлено конкретных показателей задержки для GPT-5 Codex. Как большая модель с контекстным окном в 400K токенов и лимитом вывода в 128K, время инференса в целом будет выше, чем у меньших моделей. Задержка зависит от длины как входных, так и выходных данных, а также от базового оборудования, используемого OpenAI. OrcaRouter направляет запросы к провайдеру, поэтому сетевые факторы также играют роль. Для приложений реального времени рассмотрите возможность тестирования с частичными подсказками или кэширования частых ответов. Пользователям, которым нужны ответы с низкой задержкой для высокочастотных вызовов, могут предпочесть меньшие модели, доступные на OrcaRouter.
Основное преимущество GPT-5 Codex заключается в сочетании большого контекстного окна (400K токенов), высокого лимита вывода (128K токенов), мультимодального ввода (текст и изображения) и исключительной производительности на эталонном тесте AA Math (98.7). Эти характеристики делают его подходящим для сложных задач кодирования, продвинутой математики и сценариев, где необходим визуальный контекст. Модель также, вероятно, демонстрирует сильные рассуждения благодаря обучению как на коде, так и на математике. Ценообразование с нулевой наценкой через OrcaRouter гарантирует, что пользователи платят только по тарифу провайдера. Эти преимущества наиболее ценны в ответственных, масштабных проектах.
Ограничения GPT-5 Codex включают более высокую стоимость за токен по сравнению с меньшими моделями, что может накапливаться при интенсивном использовании. Его большой контекстный окно также может приводить к более медленному времени ответа, особенно при обработке большого количества токенов. Дата отсечки обучающих данных модели не указана, поэтому она может не обладать знаниями о самых последних событиях или библиотеках кода. Кроме того, хотя модель показывает высокие результаты на AA Math, производительность на других тестах не указана. Пользователям следует убедиться, что поведение модели соответствует их конкретному сценарию использования. Наконец, как модель с закрытым исходным кодом, тонкая настройка недоступна на OrcaRouter.
GPT-5 Codex стоит $1.25 за 1 миллион входных токенов и $10.00 за 1 миллион выходных токенов. Это тариф провайдера, установленный OpenAI, и OrcaRouter не взимает наценку, поэтому пользователи платят именно эту сумму. Входные токены включают как текстовые, так и графические токены; изображения токенизируются в зависимости от их размера и разрешения. Высокая стоимость выходных токенов отражает способность модели генерировать длинные, высококачественные завершения. Для проектов, чувствительных к затратам, важно отслеживать использование токенов и устанавливать соответствующие значения max_tokens. Никаких дополнительных сборов за доступ к API, кроме стоимости за токен, не взимается.
На основе предоставленных фактов, GPT-5 Codex стоит значительно дороже, чем большинство других моделей OpenAI. Например, GPT-4 Turbo и GPT-3.5 Turbo имеют более низкие тарифы за токен. Однако здесь не указаны конкретные сравнительные цены. Премиальная цена отражает большее контекстное окно, более высокий лимит вывода, мультимодальный ввод и показатели бенчмарков. Пользователи должны оценить, оправдывают ли дополнительные преимущества в точности и размере контекста дополнительные затраты для их рабочей нагрузки. OrcaRouter перечисляет цены для каждой модели, что позволяет напрямую сравнивать. Для проектов с ограниченным бюджетом альтернативы, такие как GPT-4 Turbo или модели с открытым исходным кодом, могут быть более экономичными.
Документация OrcaRouter не содержала подробностей о кэшировании. В целом, кэширование может снизить затраты за счет хранения частых ответов, но для GPT-5 Codex это не подтверждено. Пользователи могут реализовать собственный уровень кэширования на уровне приложения. Еще одна стратегия экономии — использовать более короткие подсказки, ограничивать длину вывода и объединять запросы в пакеты. OrcaRouter не добавляет наценку, поэтому указанные тарифы являются окончательными. Для больших объемов работы обратитесь в OrcaRouter по поводу возможных скидок за объем. Кроме того, подумайте, полностью ли используется контекстное окно 400K; удаление ненужных токенов может снизить затраты на ввод.
Основной компромисс заключается между высокой точностью и ёмкостью контекста модели и её стоимостью за токен. Для задач, где ошибки дороги — например, при генерации производственного кода или решении важных математических задач — премиальная цена может быть оправдана. И наоборот, для исследовательской работы, прототипирования или простых дополнений расходы могут перевесить выгоды. Ценообразование с нулевой наценкой через OrcaRouter гарантирует, что вы не платите больше ставки провайдера, но абсолютная стоимость остаётся высокой. Планируйте свои бюджеты на токены тщательно. Рекомендуется сначала протестировать с меньшей моделью, а затем масштабироваться, если потребуются возможности GPT-5 Codex.
Чтобы использовать GPT-5 Codex, отправляйте запросы к совместимому с OpenAI API эндпоинту OrcaRouter по адресу base_url https://api.orcarouter.ai/v1. Ваш API-запрос должен содержать ID модели "openai/gpt-5-codex". Формат запроса идентичен стандартному API OpenAI, поэтому существующие кодовые базы можно перенести, изменив только базовый URL и имя модели. Для аутентификации требуется ваш ключ API OrcaRouter, который можно получить на панели управления OrcaRouter. Пример запроса с использованием curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -d '{"model": "openai/gpt-5-codex", "messages": [...]}'
Все стандартные параметры завершения чата OpenAI поддерживаются при использовании API OrcaRouter. К ним относятся "temperature" (0–2, по умолчанию 1), "max_tokens", "top_p", "frequency_penalty", "presence_penalty" и "stop". Поскольку GPT-5 Codex имеет лимит вывода в 128K, вы можете установить max_tokens до этого значения. Для ввода изображений сообщения могут содержать части содержимого image_url. Поведение параметров такое же, как описано в документации OpenAI. Обратитесь к документации OrcaRouter для получения заметок, специфичных для провайдера. Для GPT-5 Codex не требуется дополнительных пользовательских параметров, кроме идентификатора модели.
Миграция проста. Замените базовый URL вашего OpenAI API на https://api.orcarouter.ai/v1 и обновите название модели на "openai/gpt-5-codex". Замените ключ API OpenAI на ключ API OrcaRouter. Схемы запроса и ответа идентичны, поэтому изменения кода не требуются. Это позволяет вам получить доступ к GPT-5 Codex по тем же тарифам провайдера без наценки. Например, если ранее вы использовали "model": "gpt-4-turbo", теперь используйте "model": "openai/gpt-5-codex". Протестируйте с небольшим запросом, чтобы проверить ценообразование токенов и качество ответов.
Для аутентификации требуется API-ключ OrcaRouter. Вы можете сгенерировать ключ в панели управления своей учётной записи. Ключ передаётся в заголовке Authorization как "Bearer YOUR_API_KEY". OrcaRouter использует ту же схему аутентификации, что и OpenAI. Храните ключ в безопасности; не раскрывайте его в клиентском коде. Для приложений с высокой нагрузкой рассмотрите использование переменных окружения. OrcaRouter также может поддерживать другие методы аутентификации — проверьте официальную документацию. Помимо API-ключа дополнительная аутентификация не требуется. Если возникнут ошибки, проверьте ключ и убедитесь, что вы используете правильный базовый URL и идентификатор модели.
Хотя точные сравнительные тесты не приведены, GPT-5 Codex предлагает больший размер контекстного окна (400K против 128K токенов), больший максимальный выход (128K против 4K-16K) и поддержку ввода изображений. Он также набирает 98.7 баллов по AA Math, что, вероятно, превосходит математическую производительность GPT-4 Turbo. Цены выше: GPT-5 Codex стоит $1.25/$10 за 1M токенов по сравнению с более низкими тарифами GPT-4 Turbo. Для задач, требующих экстремальной длины контекста, многошаговых рассуждений или понимания изображений, GPT-5 Codex является более сильным выбором. GPT-4 Turbo остаётся экономически эффективной альтернативой для умеренных нагрузок.
Семейство моделей Claude 3 от Anthropic (Opus, Sonnet, Haiku) также предлагает большие контекстные окна (до 200K токенов) и мультимодальный ввод. Однако контекст GPT-5 Codex в 400K в два раза больше, а его лимит вывода в 128K уникален. В бенчмарке AA Math показатель GPT-5 Codex в 98.7 является заметно высоким; Claude 3 Opus обладает сильными математическими способностями, но конкретные оценки не указаны. Структуры ценообразования различаются — у моделей Claude свои тарифы за токен. Через OrcaRouter вы можете сравнить обе модели. Выбирайте GPT-5 Codex для задач, требующих максимального контекста и математической точности; Claude 3 может быть предпочтительнее для нюансированных текстовых бесед.
Модели Llama 3 (например, 70B) являются открытыми и бесплатными для самостоятельного размещения, но имеют меньшие контекстные окна (обычно до 128K токенов) и более низкие лимиты вывода. Они изначально не поддерживают мультимодальный ввод (если не расширены). Производительность в бенчмарках варьируется: Llama 3 70B показывает хорошие результаты во многих задачах, но не имеет конкретного показателя AA Math. GPT-5 Codex является проприетарным и доступен через платный API, но предлагает превосходный размер контекста и точность вычислений. Для пользователей, которым нужны максимальные возможности и которые готовы платить, GPT-5 Codex является явным победителем. Для проектов с ограниченным бюджетом или чувствительных к конфиденциальности, модели с открытым исходным кодом могут быть более подходящими.
OrcaRouter предоставляет доступ ко многим моделям, но GPT-5 Codex выделяется своим контекстным окном в 400K, лимитом выходных токенов в 128K, мультимодальным вводом и результатом 98.7 AA Math benchmark. Если ваш сценарий использования включает очень длинный код или документы, продвинутую алгебру или интерпретацию изображений вместе с текстом, эта модель является наиболее способным выбором среди перечисленных. Её ценообразование без наценки означает, что вы платите только по тарифам OpenAI. Однако для более коротких задач или при ограниченном бюджете другие модели OrcaRouter, такие как GPT-4 Turbo или Claude 3, могут предложить лучшую ценность. Оцените требования вашей рабочей нагрузки относительно сильных сторон модели и её стоимости.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой 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| Ввод / 1M токенов | $1.25 |
| Вывод / 1M токенов | $10.00 |
| Чтение кэша / 1M | $0.125 |
| Валюта | USD |
Оценка по прайс-листу
Только оценка — фактическое число токенов зависит от токенизатора провайдера.
GET /api/public/models/openai/gpt-5-codexОткрыть @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