GPT-5-Codex är en specialiserad version av GPT-5 optimerad för programvaruteknik och kodningsarbetsflöden. Den är designad för både interaktiva utvecklingssessioner och lång, oberoende utförande av komplexa ingenjörsuppgifter....
OpenAI GPT-5 Codex är en stor språkmodell från OpenAI som specialiserar sig på kodgenerering och matematisk resonemang. Den är en utveckling av Codex-familjen, utformad för att hantera komplexa…
GPT-5 Codex utmärker sig inom att generera, förklara, felsöka och översätta kod över många programmeringsspråk. Dess stora kontextfönster gör det möjligt att förstå projektnivåberoenden och producera sammanhängande lösningar i flera filer. Modellen kan också generera dokumentation, skapa enhetstester och omstrukturera befintlig kod. Eftersom den stöder bildinmatning kan den tolka skärmdumpar av kod, whiteboard-arkitekturer eller flödesdiagram. För uppgifter som kodgranskning kan den analysera pull-förfrågningar i sin helhet. För enkla envägsavslut eller triviala skript skulle en mindre och billigare modell dock vara mer kostnadseffektiv.
Ja, GPT-5 Codex accepterar bilder som input tillsammans med text. Detta gör att modellen kan förstå visuellt innehåll som diagram, grafer, skärmdumpar av kod, handskrivna anteckningar och skannade dokument. Till exempel kan en användare ladda upp ett foto av en whiteboard-arkitektur och be modellen att generera motsvarande kod. Bildinmatningen bearbetas som en del av kontexten och räknas mot token-gränsen på 400K (bilder tokeniseras baserat på upplösning). Denna multimodala förmåga utökar modellens användbarhet till scenarier där visuell kontext är avgörande, såsom reverse engineering av GUI-layouter eller tolkning av handritade scheman.
GPT-5 Codex kan generera upp till 128 000 tokens i en enda komplettering. Detta gör att modellen kan producera mycket långa utdata, såsom en hel programvaruapplikation, en lång teknisk rapport eller ett detaljerat matematiskt bevis. Den kombinerade inmatningen och utmatningen måste rymmas inom kontextfönstret på 400K tokens. Vid användning av bilder, notera att de förbrukar tokens från inmatningspoolen. Den höga utmatningsgränsen minskar behovet av att kedja flera förfrågningar för långformat innehåll, även om det kan öka kostnaderna om det inte hanteras noggrant. För kortare utdata kan en lägre max_tokens-parameter hjälpa till att kontrollera utgifterna.
GPT-5 Codex är en premiummodell med motsvarande högre kostnad per token ($1.25 inmatning, $10 utmatning per 1M tokens). För rutinmässiga kodkompletteringar, enkla frågor eller uppgifter som inte kräver avancerat resonemang kan en mindre modell som GPT-4 Turbo eller till och med öppna källkodsalternativ vara mer kostnadseffektiva. Om din kodbas är liten eller dina matematikproblem är elementära, kanske den extra kontexten och noggrannheten hos GPT-5 Codex inte motiverar kostnaden. OrcaRouter erbjuder tillgång till många modeller; du kan jämföra priser och funktioner för att välja den bästa passformen. Använd GPT-5 Codex när komplexiteten eller insatserna i uppgiften kräver dess styrkor.
GPT-5 Codex uppnådde en poäng på 98,7 på AA Math-riktmärket, som mäter avancerad algebraisk resonemangsförmåga. Detta indikerar nästan perfekt prestanda på problem som ofta utmanar andra modeller. Även om den exakta metodiken för AA Math inte beskrivs här, anses en poäng över 95 generellt vara toppmodern. Modellens träning inkluderade sannolikt omfattande matematiska korpusar och kod som förstärker logiskt resonemang. Användare bör notera att riktmärkespoäng inte garanterar verklig prestanda, men de ger en användbar referens för relativ förmåga. Modellen utvärderades inte på andra standardriktmärken i de angivna fakta.
Inga specifika latenssiffror angavs för GPT-5 Codex. Som en stor modell med ett kontextfönster på 400K token och en utdatagräns på 128K, kommer inferenstiden generellt sett att vara högre än hos mindre modeller. Latensen beror på både indata- och utdatalängden, samt den underliggande hårdvara som används av OpenAI. OrcaRouter dirigerar förfrågningar till leverantören, så nätverksfaktorer spelar också en roll. För realtidsapplikationer bör man överväga att testa med partiella uppmaningar eller cachelagra vanliga svar. Användare som behöver svar med låg latens för högfreventa anrop kan föredra mindre modeller som finns tillgängliga på OrcaRouter.
Den främsta styrkan hos GPT-5 Codex är kombinationen av ett stort kontextfönster (400K tokens), hög utmatningsgräns (128K tokens), multimodal inmatning (text och bild) och exceptionell prestanda på AA Math benchmark (98,7). Dessa funktioner gör den lämplig för komplexa kodningsuppgifter, avancerad matematik och scenarier där visuell kontext är avgörande. Modellen uppvisar sannolikt också stark resonemangsförmåga tack vare träning på både kod och matematik. Dess nollpåslagsprissättning via OrcaRouter säkerställer att användare endast betalar leverantörens taxa. Dessa styrkor är mest värdefulla i högriskprojekt och storskaliga projekt.
GPT-5 Codex’ begränsningar inkluderar en högre kostnad per token jämfört med mindre modeller, vilket kan bli kostsamt vid hög volymanvändning. Dess stora kontextfönster kan också leda till långsammare svarstider, särskilt vid hantering av många token. Modellens träningsdatas gränsdatum anges inte, så den kan sakna kunskap om mycket nya händelser eller kodbibliotek. Dessutom, även om den presterar högt på AA Math, specificeras inte prestanda på andra riktmärken. Användare bör verifiera att modellens beteende överensstämmer med deras specifika användningsfall. Slutligen, eftersom det är en sluten källkodsmodell, är finjustering inte tillgänglig på OrcaRouter.
GPT-5 Codex är prissatt till 1,25 USD per 1 miljon inmatningstokens och 10,00 USD per 1 miljon utmatningstokens. Detta är leverantörspriset som fastställts av OpenAI, och OrcaRouter tar ut noll påslag, så användare betalar exakt det beloppet. Inmatningstokens inkluderar både text- och bildtokens; bilder tokeniseras baserat på deras storlek och upplösning. Det höga utmatningspriset återspeglar modellens förmåga att generera långa, högkvalitativa kompletteringar. För kostnadskänsliga projekt är det viktigt att övervaka tokenanvändning och ställa in lämpliga max_tokens-värden. Det finns inga extra avgifter för API-åtkomst utöver kostnaderna per token.
Baserat på de angivna fakta är GPT-5 Codex prissatt betydligt högre än de flesta andra OpenAI-modeller. Till exempel har GPT-4 Turbo och GPT-3.5 Turbo lägre priser per token. Det ges dock inga specifika jämförelsepriser här. Premiumprissättningen återspeglar det större kontextfönstret, högre utdatagräns, multimodal inmatning och benchmarkresultat. Användare bör utvärdera om de inkrementella vinsterna i noggrannhet och kontextstorlek motiverar den extra kostnaden för deras arbetsbelastning. OrcaRouter listar priser för varje modell, vilket möjliggör direkt jämförelse. För projekt med strama budgetar kan alternativ som GPT-4 Turbo eller open source-modeller vara mer ekonomiska.
OrcaRouters dokumentation gav inga detaljer om cachning. Generellt kan cachning minska kostnader genom att lagra ofta använda svar, men det är inte bekräftat för GPT-5 Codex. Användare kan implementera ett eget cachningslager på applikationsnivå. En annan kostnadsbesparande strategi är att använda kortare promptar, begränsa utdatalängden och batchbearbeta förfrågningar. OrcaRouter lägger inte till påslag, så de angivna priserna är slutgiltiga. För stora arbetsbelastningar, kontakta OrcaRouter angående eventuella volymrabatter. Överväg även om 400K-kontextfönstret utnyttjas fullt ut; att trimma onödiga tokens kan minska inmatningskostnaderna.
Huvudavvägningen är mellan modellens höga noggrannhet och kontextkapacitet å ena sidan, och dess kostnad per token å andra sidan. För uppgifter där fel är kostsamma—som att generera produktionskod eller lösa högriskmatematiska problem—kan premiepriset vara motiverat. Omvänt, för utforskande arbete, prototypframställning eller enkla kompletteringar kan kostnaden överväga fördelarna. Den nollpåslagsprissättningen via OrcaRouter säkerställer att du inte betalar mer än leverantörens taxa, men den absoluta kostnaden förblir hög. Planera dina tokenbudgetar noggrant. En bästa praxis är att först testa med en mindre modell och sedan skala upp om GPT-5 Codex förmågor behövs.
För att använda GPT-5 Codex, skicka förfrågningar till OrcaRouters OpenAI-kompatibla API-slutpunkt på base_url https://api.orcarouter.ai/v1. Din API-anrop ska inkludera modell-ID "openai/gpt-5-codex". Förfrågningsformatet är identiskt med standard OpenAI API, så befintliga kodbaser kan migreras genom att ändra base URL och modellnamn. Autentisering kräver din OrcaRouter API-nyckel, som kan erhållas från din OrcaRouter-instrumentpanel. Exempel på förfrågan med curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -d '{"model": "openai/gpt-5-codex", "messages": [...]}'.
Alla standardparametrar för OpenAI-chattkompletteringar stöds när du använder OrcaRouters API. Dessa inkluderar "temperature" (0–2, standard 1), "max_tokens", "top_p", "frequency_penalty", "presence_penalty" och "stop". Eftersom GPT-5 Codex har en utdatabegränsning på 128K kan du ställa in max_tokens upp till det värdet. För bildinmatning kan meddelanden innehålla image_url-innehållsdelar. Parameterbeteendet är detsamma som dokumenterat av OpenAI. Se OrcaRouters dokumentation för eventuella providerspecifika anteckningar. Det krävs inga ytterligare anpassade parametrar för GPT-5 Codex utöver modellens ID.
Migrationen är enkel. Byt ut din OpenAI API-bas-URL mot https://api.orcarouter.ai/v1 och uppdatera modellnamnet till "openai/gpt-5-codex". Byt ut din OpenAI API-nyckel mot din OrcaRouter API-nyckel. Begäran- och svarschemana är identiska, så inga kodlogikändringar behövs. Detta gör att du kan få tillgång till GPT-5 Codex till samma leverantörspriser utan påslag. Till exempel, om du tidigare använde "model": "gpt-4-turbo", använd nu "model": "openai/gpt-5-codex". Testa med en liten begäran för att verifiera tokenprissättning och svarskvalitet.
Autentisering kräver en API-nyckel från OrcaRouter. Du kan generera en nyckel från ditt kontrollpanel. Nyckeln skickas i Authorization-huvudet som "Bearer YOUR_API_KEY". OrcaRouter använder samma autentiseringsschema som OpenAI. Förvara nyckeln säkert; exponera den inte i klientkod. För applikationer med hög trafik, överväg miljövariabler. OrcaRouter kan även stödja andra autentiseringsmetoder – kontrollera den officiella dokumentationen. Det krävs ingen ytterligare autentisering utöver API-nyckeln. Om du stöter på fel, verifiera nyckeln och att du använder rätt bas-URL och modell-ID.
Även om exakta riktmärkesjämförelser inte tillhandahålls, erbjuder GPT-5 Codex ett större kontextfönster (400K vs. 128K tokens), högre maxutmatning (128K vs. 4K-16K) och stöd för bildinmatning. Den får också 98.7 på AA Math, vilket sannolikt överstiger GPT-4 Turbos matematikprestanda. Priset är högre: GPT-5 Codex kostar $1.25/$10 per 1M tokens jämfört med GPT-4 Turbos lägre priser. För uppgifter som kräver extrem kontextlängd, flerstegsresonemang eller bildförståelse är GPT-5 Codex det starkare valet. GPT-4 Turbo förblir ett kostnadseffektivt alternativ för måttliga arbetsbelastningar.
Anthropics Claude 3-familj (Opus, Sonnet, Haiku) erbjuder också stora kontextfönster (upp till 200K tokens) och multimodal inmatning. Men GPT-5 Codex 400K-kontext är dubbelt så stor, och dess 128K-utgångsgräns är unik. På AA Math-benchmark är GPT-5 Codex 98,7 anmärkningsvärt högt; Claude 3 Opus har stark matematik men specifika poäng anges inte. Prissättningsstrukturer skiljer sig – Claude-modeller har sina egna per-token-priser. Via OrcaRouter kan du jämföra båda. Välj GPT-5 Codex för uppgifter som kräver maximal kontext och matematisk precision; Claude 3 kan föredras för nyanserade textkonversationer.
Llama 3-modeller (t.ex. 70B) är open-source och gratis att självvärda, men de har mindre kontextfönster (vanligtvis upp till 128K tokens) och lägre utgångsgränser. De har inte inbyggt stöd för multimodal indata (om inte utökade). Prestanda på riktmärken varierar: Llama 3 70B presterar bra på många uppgifter men har ingen specifik AA Math-poäng. GPT-5 Codex är proprietär och nås via betald API, men erbjuder överlägsen kontextstorlek och matematisk noggrannhet. För användare som behöver maximal kapacitet och är villiga att betala är GPT-5 Codex den tydliga vinnaren. För budgetbegränsade eller integritetskänsliga projekt kan open-source-modeller vara mer lämpliga.
OrcaRouter ger tillgång till många modeller, men GPT-5 Codex utmärker sig med sitt 400K sammanhangsfönster, 128K utdatatokensgräns, multimodal inmatning och 98.7 AA Math benchmark-poäng. Om ditt användningsfall involverar mycket lång kod eller dokument, avancerad algebra eller tolkning av bilder tillsammans med text, är denna modell det mest kapabla valet bland de listade. Dess prismodell utan påslag innebär att du endast betalar OpenAIs priser. Men för kortare uppgifter eller lägre budgetar kan OrcaRouters andra modeller som GPT-4 Turbo eller Claude 3 erbjuda bättre värde. Utvärdera din arbetsbördas krav mot modellens styrkor och kostnad.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
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| Inmatning / 1M token | $1.25 |
| Utdata / 1M tokens | $10.00 |
| Cacheläsning / 1M | $0.125 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
GET /api/public/models/openai/gpt-5-codexÖppna @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