GPT-5-Codex เป็นเวอร์ชันเฉพาะของ GPT-5 ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์และขั้นตอนการเขียนโค้ด ได้รับการออกแบบมาให้รองรับทั้งเซสชันการพัฒนาแบบโต้ตอบและการดำเนินงานวิศวกรรมที่ซับซ้อนอย่างอิสระในระยะยาว....
OpenAI GPT-5 Codex เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่จาก OpenAI ที่เชี่ยวชาญด้านการสร้างโค้ดและการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ เป็นวิวัฒนาการของตระกูล Codex…
GPT-5 Codex มีความยอดเยี่ยมในการสร้าง อธิบาย แก้ไขข้อบกพร่อง และแปลโค้ดในภาษาการเขียนโปรแกรมหลายภาษา ด้วยหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ทำให้สามารถเข้าใจการพึ่งพาในระดับโปรเจกต์และสร้างโซลูชันแบบหลายไฟล์ที่สอดคล้องกัน โมเดลนี้ยังสามารถสร้างเอกสาร สร้างการทดสอบหน่วย และปรับโครงสร้างโค้ดที่มีอยู่ เนื่องจากรองรับการป้อนภาพ จึงสามารถตีความภาพหน้าจอของโค้ด สถาปัตยกรรมไวท์บอร์ด หรือผังกระบวนการได้ สำหรับงานต่างๆ เช่น การตรวจสอบโค้ด สามารถวิเคราะห์คำขอดึง (pull requests) ทั้งหมดได้ อย่างไรก็ตาม สำหรับการเติมโค้ดแบบบรรทัดเดียวหรือสคริปต์เล็กๆ ที่ง่าย โมเดลที่เล็กกว่าและถูกกว่าจะคุ้มค่ากว่าในด้านต้นทุน
ใช่ GPT-5 Codex รองรับการรับภาพเป็นอินพุตร่วมกับข้อความ ทำให้โมเดลสามารถเข้าใจเนื้อหาที่เป็นภาพ เช่น แผนภาพ กราฟ ภาพหน้าจอโค้ด บันทึกที่เขียนด้วยมือ และเอกสารที่สแกน ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้สามารถอัปโหลดรูปภาพสถาปัตยกรรมบนไวท์บอร์ดและขอให้โมเดลสร้างโค้ดที่เกี่ยวข้อง อินพุตภาพจะถูกประมวลผลเป็นส่วนหนึ่งของบริบท นับรวมในขีดจำกัด 400K โทเค็น (ภาพจะถูกแปลงเป็นโทเค็นตามความละเอียด) ความสามารถแบบมัลติโมดัลนี้ขยายประโยชน์ของโมเดลไปยังสถานการณ์ที่บริบททางภาพมีความจำเป็น เช่น การวิศวกรรมย้อนกลับเลย์เอาต์ GUI หรือการตีความแผนผังที่วาดด้วยมือ
GPT-5 Codex สามารถสร้างโทเค็นได้สูงสุด 128,000 โทเค็นในครั้งเดียว ซึ่งช่วยให้โมเดลสร้างผลลัพธ์ที่ยาวมาก เช่น แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ที่สมบูรณ์ รายงานทางเทคนิคที่ยาว หรือหลักฐานทางคณิตศาสตร์ที่มีรายละเอียด อินพุตและเอาต์พุตรวมกันต้องอยู่ภายในหน้าต่างบริบท 400K โทเค็น เมื่อใช้ภาพ โปรดทราบว่าภาพจะใช้โทเค็นจากพูลอินพุต ขีดจำกัดเอาต์พุตที่สูงช่วยลดความจำเป็นในการเชื่อมต่อหลายคำขอสำหรับเนื้อหาแบบยาว แม้ว่าอาจทำให้ต้นทุนเพิ่มขึ้นหากไม่จัดการอย่างระมัดระวัง สำหรับเอาต์พุตที่สั้นกว่า การตั้งค่าพารามิเตอร์ max_tokens ให้ต่ำลงสามารถช่วยควบคุมค่าใช้จ่ายได้
GPT-5 Codex เป็นโมเดลระดับพรีเมียม ซึ่งมีต้นทุนต่อโทเค็นที่สูงขึ้นตาม ($1.25 สำหรับอินพุต, $10 สำหรับเอาต์พุตต่อ 1 ล้านโทเค็น) สำหรับการเติมโค้ดตามปกติ คำถามง่ายๆ หรืองานที่ไม่ต้องการการให้เหตุผลขั้นสูง โมเดลที่เล็กกว่า เช่น GPT-4 Turbo หรือแม้แต่ทางเลือกโอเพนซอร์ส อาจคุ้มค่ากว่า หากโค้ดเบสของคุณมีขนาดเล็ก หรือปัญหาเลขของคุณเป็นระดับพื้นฐาน บริบทและความแม่นยำที่เพิ่มขึ้นของ GPT-5 Codex อาจไม่คุ้มกับค่าใช้จ่าย OrcaRouter ให้สิทธิ์เข้าถึงโมเดลมากมาย คุณสามารถเปรียบเทียบราคาและความสามารถเพื่อเลือกสิ่งที่เหมาะสมที่สุด ใช้ GPT-5 Codex เมื่อความซับซ้อนหรือความสำคัญของงานต้องการจุดแข็งของมัน
GPT-5 Codex ทำคะแนนได้ 98.7 ในการทดสอบเกณฑ์มาตรฐาน AA Math ซึ่งวัดความสามารถในการคิดเชิงพีชคณิตขั้นสูง คะแนนนี้บ่งชี้ถึงประสิทธิภาพที่เกือบสมบูรณ์แบบในปัญหาที่มักจะท้าทายโมเดลอื่นๆ แม้ว่าระเบียบวิธีที่แน่นอนของ AA Math จะไม่ได้ระบุรายละเอียดที่นี่ แต่คะแนนที่สูงกว่า 95 โดยทั่วไปถือว่าอยู่ในระดับที่ล้ำสมัย การฝึกอบรมของโมเดลน่าจะรวมถึงคลังข้อมูลทางคณิตศาสตร์และโค้ดที่เสริมสร้างการให้เหตุผลเชิงตรรกะ ผู้ใช้ควรทราบว่าคะแนนจากการทดสอบไม่ได้รับประกันประสิทธิภาพในโลกจริง แต่ให้ข้อมูลอ้างอิงที่มีประโยชน์สำหรับความสามารถเชิงเปรียบเทียบ โมเดลนี้ไม่ได้ถูกประเมินบนเกณฑ์มาตรฐานอื่นๆ ในข้อเท็จจริงที่ให้มา
ไม่มีตัวเลขความหน่วงแฝงเฉพาะสำหรับ GPT-5 Codex ในฐานะโมเดลขนาดใหญ่ที่มีหน้าต่างบริบท 400K โทเคนและขีดจำกัดเอาต์พุต 128K เวลาในการอนุมานจะสูงกว่าโมเดลขนาดเล็กโดยทั่วไป ความหน่วงแฝงขึ้นอยู่กับความยาวของทั้งอินพุตและเอาต์พุต รวมถึงฮาร์ดแวร์พื้นฐานที่ OpenAI ใช้ OrcaRouter ส่งต่อคำขอไปยังผู้ให้บริการ ดังนั้นปัจจัยเครือข่ายก็มีบทบาทเช่นกัน สำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ให้พิจารณาทดสอบด้วยพรอมป์บางส่วนหรือแคชคำตอบทั่วไป ผู้ใช้ที่ต้องการการตอบสนองความหน่วงแฝงต่ำสำหรับการเรียกใช้ความถี่สูงอาจชอบโมเดลขนาดเล็กที่มีบน OrcaRouter
จุดแข็งหลักของ GPT-5 Codex คือการผสมผสานระหว่างหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ (400K โทเคน) ขีดจำกัดผลลัพธ์สูง (128K โทเคน) การรับข้อมูลหลายรูปแบบ (ข้อความและรูปภาพ) และประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในการทดสอบ AA Math (98.7) คุณสมบัติเหล่านี้ทำให้เหมาะสำหรับงานเขียนโค้ดที่ซับซ้อน คณิตศาสตร์ขั้นสูง และสถานการณ์ที่บริบททางภาพมีความจำเป็น โมเดลนี้อาจแสดงทักษะการคิดเชิงเหตุผลที่แข็งแกร่งเนื่องจากการฝึกฝนทั้งในโค้ดและคณิตศาสตร์ การกำหนดราคาแบบไม่มีส่วนเพิ่มผ่าน OrcaRouter ช่วยให้ผู้ใช้จ่ายเฉพาะอัตราของผู้ให้บริการเท่านั้น จุดแข็งเหล่านี้มีคุณค่ามากที่สุดในโครงการขนาดใหญ่ที่มีความเสี่ยงสูง
ข้อจำกัดของ GPT-5 Codex ได้แก่ ต้นทุนต่อโทเค็นที่สูงกว่าเมื่อเทียบกับโมเดลขนาดเล็ก ซึ่งอาจเพิ่มขึ้นเมื่อมีการใช้งานปริมาณมาก หน้าต่างบริบท (context window) ที่ใหญ่ยังอาจทำให้เวลาตอบสนองช้าลง โดยเฉพาะเมื่อประมวลผลหลายโทเค็น วันที่ตัดข้อมูลสำหรับการฝึกของโมเดลไม่ได้ระบุไว้ ดังนั้นโมเดลอาจขาดความรู้เกี่ยวกับเหตุการณ์ล่าสุดหรือไลบรารีโค้ดใหม่ๆ นอกจากนี้ แม้ว่าโมเดลจะได้คะแนนสูงในการทดสอบ AA Math แต่ประสิทธิภาพในการวัดอื่นๆ ไม่ได้ระบุไว้ ผู้ใช้ควรตรวจสอบว่าพฤติกรรมของโมเดลสอดคล้องกับกรณีการใช้งานเฉพาะของตน สุดท้าย เนื่องจากเป็นโมเดลแบบ closed-source จึงไม่สามารถปรับแต่งเพิ่มเติม (fine-tuning) บน OrcaRouter ได้
GPT-5 Codex มีราคาอยู่ที่ $1.25 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $10.00 ต่อ 1 ล้าน output tokens นี่คืออัตราค่าบริการที่กำหนดโดย OpenAI และ OrcaRouter ไม่ได้บวกเพิ่มค่าใช้จ่ายใดๆ ดังนั้นผู้ใช้จึงชำระตามจำนวนนั้นโดยตรง Input tokens รวมถึง tokens ของข้อความและรูปภาพ โดยรูปภาพจะถูกแบ่งเป็น tokens ตามขนาดและความละเอียดของภาพ ราคา output ที่สูงสะท้อนถึงความสามารถของโมเดลในการสร้างผลลัพธ์ที่ยาวและมีคุณภาพสูง สำหรับโปรเจกต์ที่คำนึงถึงต้นทุน สิ่งสำคัญคือต้องติดตามการใช้งาน token และกำหนดค่า max_tokens ที่เหมาะสม ไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มเติมสำหรับการเข้าถึง API นอกเหนือจากค่าใช้จ่ายต่อ token
จากข้อมูลที่มีให้ GPT-5 Codex มีราคาสูงกว่าโมเดลอื่นๆ ของ OpenAI อย่างเห็นได้ชัด ตัวอย่างเช่น GPT-4 Turbo และ GPT-3.5 Turbo มีอัตราค่าใช้จ่ายต่อโทเค็นที่ต่ำกว่า อย่างไรก็ตาม ไม่มีการระบุราคาเปรียบเทียบที่แน่ชัดในที่นี้ ราคาพรีเมียมสะท้อนถึงบริบทหน้าต่างที่ใหญ่กว่า ขีดจำกัดผลลัพธ์ที่สูงขึ้น อินพุตแบบหลายรูปแบบ และคะแนนเกณฑ์มาตรฐาน ผู้ใช้ควรประเมินว่าความแม่นยำและขนาดบริบทที่เพิ่มขึ้นแบบค่อยเป็นค่อยไปนั้นคุ้มกับค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสำหรับภาระงานของตนหรือไม่ OrcaRouter แสดงรายการราคาสำหรับแต่ละโมเดล ทำให้สามารถเปรียบเทียบโดยตรงได้ สำหรับโครงการที่มีงบประมาณจำกัด ทางเลือกอื่นเช่น GPT-4 Turbo หรือโมเดลโอเพนซอร์สอาจประหยัดกว่า
เอกสารของ OrcaRouter ไม่ได้ให้รายละเอียดเกี่ยวกับการแคช โดยทั่วไป การแคชสามารถลดค่าใช้จ่ายโดยการจัดเก็บการตอบกลับที่พบบ่อย แต่ยังไม่ได้รับการยืนยันสำหรับ GPT-5 Codex ผู้ใช้อาจนำเลเยอร์การแคชของตนเองไปใช้ในระดับแอปพลิเคชัน กลยุทธ์การประหยัดต้นทุนอีกวิธีคือการใช้พรอมต์ที่สั้นลง จำกัดความยาวของผลลัพธ์ และทำการร้องขอแบบเป็นชุด OrcaRouter ไม่เพิ่มมาร์กอัป ดังนั้นอัตราที่ระบุจึงเป็นราคาสุดท้าย สำหรับปริมาณงานที่มาก ติดต่อ OrcaRouter เพื่อขอส่วนลดตามปริมาณ นอกจากนี้ ให้พิจารณาว่าหน้าต่างบริบท 400K ถูกใช้อย่างเต็มที่หรือไม่ การตัดโทเคนที่ไม่จำเป็นออกสามารถลดต้นทุนอินพุตได้
การประนีประนอมหลักอยู่ระหว่างความแม่นยำสูงและความจุบริบทของโมเดล กับต้นทุนต่อโทเค็น สำหรับงานที่ข้อผิดพลาดมีค่าใช้จ่ายสูง เช่น การสร้างโค้ดสำหรับการผลิตจริงหรือการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่มีความเสี่ยงสูง ราคาพรีเมียมอาจจะสมเหตุสมผล ในทางกลับกัน สำหรับงานสำรวจ การสร้างต้นแบบ หรือการเติมข้อความแบบง่าย ค่าใช้จ่ายอาจมากกว่าประโยชน์ที่ได้รับ การกำหนดราคาแบบไม่มีส่วนเพิ่มผ่าน OrcaRouter ช่วยให้มั่นใจว่าคุณไม่ได้จ่ายเกินกว่าอัตราของผู้ให้บริการ แต่ต้นทุนแท้จริงยังคงสูง วางแผนงบประมาณโทเค็นของคุณอย่างรอบคอบ แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดคือเริ่มต้นทดสอบด้วยโมเดลที่เล็กกว่า แล้วค่อยขยายขนาดหากจำเป็นต้องใช้ความสามารถของ GPT-5 Codex
เพื่อใช้งาน GPT-5 Codex ให้ส่งคำขอไปยังปลายทาง API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter ที่ base_url https://api.orcarouter.ai/v1 การเรียก API ของคุณควรมีรหัสโมเดล "openai/gpt-5-codex" รูปแบบคำขอเหมือนกับ OpenAI API มาตรฐาน ดังนั้นโค้ดเบสที่มีอยู่สามารถย้ายได้โดยการเปลี่ยน base URL และชื่อโมเดล การยืนยันตัวตนต้องใช้คีย์ API ของ OrcaRouter ซึ่งสามารถรับได้จากแดชบอร์ด OrcaRouter ของคุณ ตัวอย่างคำขอโดยใช้ curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -d '{"model": "openai/gpt-5-codex", "messages": [...]}'
พารามิเตอร์การสนทนาแบบสมบูรณ์มาตรฐานของ OpenAI ทั้งหมดรองรับเมื่อใช้ API ของ OrcaRouter ซึ่งรวมถึง 'temperature' (0–2, ค่าเริ่มต้น 1), 'max_tokens', 'top_p', 'frequency_penalty', 'presence_penalty' และ 'stop' เนื่องจาก GPT-5 Codex มีขีดจำกัดเอาต์พุต 128K คุณจึงสามารถตั้งค่า max_tokens ได้สูงสุดถึงค่านั้น สำหรับอินพุตรูปภาพ ข้อความสามารถมีส่วนเนื้อหา image_url ได้ ลักษณะของพารามิเตอร์เหมือนกับที่ OpenAI บันทึกไว้ อ้างอิงเอกสารของ OrcaRouter สำหรับหมายเหตุเฉพาะของผู้ให้บริการ ไม่มีพารามิเตอร์แบบกำหนดเองเพิ่มเติมที่จำเป็นสำหรับ GPT-5 Codex นอกเหนือจากรหัสโมเดล
การโยกย้ายทำได้ง่าย เพียงเปลี่ยน URL ฐาน API ของ OpenAI ของคุณเป็น https://api.orcarouter.ai/v1 และอัปเดตชื่อโมเดลเป็น "openai/gpt-5-codex" จากนั้นเปลี่ยนคีย์ API ของ OpenAI ของคุณเป็นคีย์ API ของ OrcaRouter โครงสร้างคำขอและการตอบกลับเหมือนกันทุกประการ จึงไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงตรรกะของโค้ดใดๆ ทำให้คุณสามารถเข้าถึง GPT-5 Codex ในราคาเดียวกันกับผู้ให้บริการ โดยไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่ม ตัวอย่างเช่น หากก่อนหน้านี้คุณใช้ "model": "gpt-4-turbo" ตอนนี้ให้ใช้ "model": "openai/gpt-5-codex" ทดสอบด้วยคำขอเล็กๆ เพื่อตรวจสอบราคาโทเค็นและคุณภาพการตอบกลับ
การยืนยันตัวตนต้องใช้คีย์ API จาก OrcaRouter คุณสามารถสร้างคีย์ได้จากแดชบอร์ดบัญชีของคุณ คีย์จะถูกส่งในส่วนหัว Authorization เป็น "Bearer YOUR_API_KEY" OrcaRouter ใช้รูปแบบการยืนยันตัวตนเดียวกับ OpenAI เก็บคีย์ไว้อย่างปลอดภัย อย่าเปิดเผยในโค้ดฝั่งไคลเอนต์ สำหรับแอปพลิเคชันที่มีปริมาณการใช้งานสูง ให้พิจารณาใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อม OrcaRouter อาจรองรับวิธีการยืนยันตัวตนอื่นๆ ด้วย—ตรวจสอบเอกสารทางการ ไม่จำเป็นต้องมีการยืนยันตัวตนเพิ่มเติมนอกเหนือจากคีย์ API หากพบข้อผิดพลาด ให้ตรวจสอบคีย์และตรวจสอบว่าคุณใช้ URL ฐานและรหัสโมเดลที่ถูกต้อง
แม้ว่าจะไม่มีข้อมูลเปรียบเทียบเกณฑ์มาตรฐานที่แม่นยำ แต่ GPT-5 Codex มีหน้าต่างบริบทที่ใหญ่กว่า (400K เทียบกับ 128K โทเคน) ผลลัพธ์สูงสุดที่มากกว่า (128K เทียบกับ 4K-16K) และรองรับการป้อนข้อมูลรูปภาพ นอกจากนี้ยังมีคะแนน 98.7 ใน AA Math ซึ่งน่าจะสูงกว่าประสิทธิภาพทางคณิตศาสตร์ของ GPT-4 Turbo ราคาสูงกว่า: GPT-5 Codex ราคา $1.25/$10 ต่อ 1 ล้านโทเคน เมื่อเทียบกับอัตราที่ต่ำกว่าของ GPT-4 Turbo สำหรับงานที่ต้องใช้ความยาวบริบทที่มาก การให้เหตุผลหลายขั้นตอน หรือการเข้าใจรูปภาพ GPT-5 Codex คือตัวเลือกที่แข็งแกร่งกว่า GPT-4 Turbo ยังคงเป็นทางเลือกที่คุ้มค่าสำหรับปริมาณงานปานกลาง
ตระกูล Claude 3 ของ Anthropic (Opus, Sonnet, Haiku) รองรับหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ (สูงสุด 200K โทเค็น) และอินพุตแบบหลายรูปแบบเช่นกัน อย่างไรก็ตาม หน้าต่างบริบท 400K ของ GPT-5 Codex มีขนาดใหญ่เป็นสองเท่า และขีดจำกัดเอาต์พุต 128K ถือว่าไม่ซ้ำใคร ในการวัดประสิทธิภาพ AA Math คะแนน 98.7 ของ GPT-5 Codex สูงอย่างเห็นได้ชัด Claude 3 Opus มีความสามารถด้านคณิตศาสตร์ที่แข็งแกร่งแต่ไม่ได้ระบุคะแนนเฉพาะ โครงสร้างราคาแตกต่างกัน—โมเดล Claude มีอัตราต่อโทเค็นของตนเอง ผ่าน OrcaRouter คุณสามารถเปรียบเทียบทั้งสองได้ เลือก GPT-5 Codex สำหรับงานที่ต้องการบริบทสูงสุดและความแม่นยำทางคณิตศาสตร์ ส่วน Claude 3 อาจเป็นที่นิยมสำหรับการสนทนาข้อความที่ละเอียดอ่อน
โมเดล Llama 3 (เช่น 70B) เป็นโอเพนซอร์สและสามารถโฮสต์เองได้ฟรี แต่มีหน้าต่างบริบทที่เล็กกว่า (ปกติสูงสุด 128K โทเค็น) และขีดจำกัดการส่งออกที่ต่ำกว่า พวกเขาไม่รองรับอินพุตแบบมัลติโมดอลโดยกำเนิด (เว้นแต่จะขยายเพิ่มเติม) ประสิทธิภาพของเกณฑ์มาตรฐานแตกต่างกันไป: Llama 3 70B ได้คะแนนดีในหลายงาน แต่ไม่มีคะแนน AA Math เฉพาะเจาะจง GPT-5 Codex เป็นกรรมสิทธิ์และเข้าถึงผ่าน API แบบชำระเงิน แต่มีขนาดบริบทที่เหนือกว่าและความแม่นยำทางคณิตศาสตร์ สำหรับผู้ใช้ที่ต้องการความสามารถสูงสุดและยินดีจ่าย GPT-5 Codex คือผู้ชนะที่ชัดเจน สำหรับโครงการที่มีข้อจำกัดด้านงบประมาณหรืออ่อนไหวต่อความเป็นส่วนตัว โมเดลโอเพนซอร์สอาจเหมาะสมกว่า
OrcaRouter ให้การเข้าถึงโมเดลมากมาย แต่ GPT-5 Codex โดดเด่นด้วยหน้าต่างบริบท 400K, ขีดจำกัดเอาต์พุตโทเค็น 128K, การป้อนข้อมูลแบบหลายรูปแบบ และคะแนนมาตรฐาน AA Math 98.7 หากกรณีการใช้งานของคุณเกี่ยวข้องกับโค้ดหรือเอกสารที่ยาวมาก พีชคณิตขั้นสูง หรือการตีความภาพควบคู่ไปกับข้อความ โมเดลนี้เป็นตัวเลือกที่มีความสามารถมากที่สุดในบรรดาที่ระบุไว้ การกำหนดราคาแบบไม่มีส่วนเพิ่มหมายความว่าคุณจ่ายเฉพาะอัตราของ OpenAI เท่านั้น อย่างไรก็ตาม สำหรับงานที่สั้นกว่าหรืองบประมาณที่ต่ำกว่า โมเดลอื่นๆ ของ OrcaRouter เช่น GPT-4 Turbo หรือ Claude 3 อาจให้ความคุ้มค่ามากกว่า ประเมินความต้องการของภาระงานของคุณเทียบกับจุดแข็งและต้นทุนของโมเดล
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
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| อินพุต / 1M โทเค็น | $1.25 |
| เอาต์พุต / 1M โทเค็น | $10.00 |
| อ่านแคช / 1M | $0.125 |
| สกุลเงิน | USD |
ประมาณการจากราคาตั้ง
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
GET /api/public/models/openai/gpt-5-codexเปิด @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