GPT-5-Codex là một phiên bản chuyên biệt của GPT-5 được tối ưu hóa cho các quy trình công việc kỹ thuật phần mềm và lập trình. Nó được thiết kế cho cả các phiên phát triển tương tác và thực thi độc lập kéo dài các nhiệm vụ kỹ thuật phức tạp....
OpenAI GPT-5 Codex là một mô hình ngôn ngữ lớn từ OpenAI chuyên về sinh mã và lý luận toán học. Nó là sự phát triển của dòng Codex, được thiết kế để xử lý các tác vụ lập trình phức tạp và các bài…
GPT-5 Codex xuất sắc trong việc sinh, giải thích, gỡ lỗi và dịch mã trên nhiều ngôn ngữ lập trình. Cửa sổ ngữ cảnh lớn của nó cho phép hiểu các phụ thuộc cấp dự án và tạo ra các giải pháp đa tệp mạch lạc. Mô hình cũng có thể sinh tài liệu, tạo unit test và tái cấu trúc mã hiện có. Nhờ hỗ trợ đầu vào hình ảnh, nó có thể diễn giải ảnh chụp mã, sơ đồ kiến trúc trên bảng trắng hoặc sơ đồ luồng. Đối với các tác vụ như đánh giá mã, nó có thể phân tích toàn bộ yêu cầu kéo. Tuy nhiên, đối với các đoạn hoàn thiện một dòng đơn giản hoặc các tập lệnh vụn vặt, một mô hình nhỏ hơn và rẻ hơn sẽ hiệu quả hơn về mặt chi phí.
Vâng, GPT-5 Codex chấp nhận hình ảnh làm đầu vào cùng với văn bản. Điều này cho phép mô hình hiểu nội dung trực quan như sơ đồ, biểu đồ, ảnh chụp mã nguồn, ghi chú viết tay và tài liệu quét. Ví dụ, người dùng có thể tải lên ảnh chụp kiến trúc bảng trắng và yêu cầu mô hình tạo mã nguồn tương ứng. Đầu vào hình ảnh được xử lý như một phần của ngữ cảnh, tính vào giới hạn 400K token (hình ảnh được token hóa dựa trên độ phân giải). Khả năng đa phương thức này mở rộng tiện ích của mô hình cho các tình huống cần bối cảnh trực quan, chẳng hạn như dịch ngược bố cục GUI hoặc diễn giải sơ đồ vẽ tay.
GPT-5 Codex có thể tạo ra tới 128.000 token trong một lần hoàn thành. Điều này cho phép mô hình tạo ra các đầu ra rất dài, chẳng hạn như một ứng dụng phần mềm hoàn chỉnh, một báo cáo kỹ thuật dài, hoặc một chứng minh toán học chi tiết. Tổng đầu vào và đầu ra phải nằm trong cửa sổ ngữ cảnh 400K token. Khi sử dụng hình ảnh, lưu ý rằng chúng tiêu tốn token từ pool đầu vào. Giới hạn đầu ra cao giúp giảm nhu cầu phải xâu chuỗi nhiều yêu cầu cho nội dung dài, mặc dù có thể làm tăng chi phí nếu không quản lý cẩn thận. Đối với các đầu ra ngắn hơn, việc đặt tham số max_tokens thấp hơn có thể giúp kiểm soát chi phí.
GPT-5 Codex là một mô hình cao cấp với chi phí mỗi token cao tương ứng ($1.25 đầu vào, $10 đầu ra cho mỗi 1 triệu token). Đối với các tác vụ hoàn thành mã thông thường, truy vấn đơn giản hoặc các nhiệm vụ không yêu cầu suy luận nâng cao, một mô hình nhỏ hơn như GPT-4 Turbo hoặc thậm chí các lựa chọn thay thế mã nguồn mở có thể tiết kiệm chi phí hơn. Nếu cơ sở mã của bạn nhỏ hoặc các bài toán của bạn là cơ bản, bối cảnh và độ chính xác bổ sung của GPT-5 Codex có thể không biện minh cho chi phí. OrcaRouter cung cấp quyền truy cập vào nhiều mô hình; bạn có thể so sánh giá cả và khả năng để chọn lựa phù hợp nhất. Sử dụng GPT-5 Codex khi độ phức tạp hoặc tầm quan trọng của nhiệm vụ đòi hỏi các điểm mạnh của nó.
GPT-5 Codex đạt được số điểm 98,7 trên chuẩn AA Math, dùng để đo lường khả năng suy luận đại số nâng cao. Điều này cho thấy hiệu suất gần như hoàn hảo đối với các bài toán thường gây khó khăn cho các mô hình khác. Mặc dù phương pháp luận chính xác của AA Math không được nêu chi tiết ở đây, nhưng điểm số trên 95 thường được coi là đạt trình độ tiên tiến nhất. Quá trình huấn luyện của mô hình có thể bao gồm kho ngữ liệu toán học phong phú và mã nguồn giúp củng cố suy luận logic. Người dùng cần lưu ý rằng điểm số chuẩn không đảm bảo hiệu suất thực tế, nhưng chúng cung cấp một tham chiếu hữu ích về khả năng tương đối. Mô hình chưa được đánh giá trên các chuẩn khác trong các dữ kiện được cung cấp.
Không có số liệu cụ thể về độ trễ nào được cung cấp cho GPT-5 Codex. Là một mô hình lớn với ngữ cảnh lên tới 400K token và giới hạn đầu ra 128K, thời gian suy luận nhìn chung sẽ cao hơn so với các mô hình nhỏ hơn. Độ trễ phụ thuộc vào độ dài của cả đầu vào và đầu ra, cũng như phần cứng nền tảng mà OpenAI sử dụng. OrcaRouter định tuyến các yêu cầu tới nhà cung cấp, do đó các yếu tố mạng cũng đóng vai trò nhất định. Đối với các ứng dụng thời gian thực, hãy cân nhắc thử nghiệm với các lời nhắc một phần hoặc lưu cache các phản hồi thường gặp. Người dùng cần phản hồi độ trễ thấp cho các cuộc gọi tần suất cao có thể ưu tiên các mô hình nhỏ hơn hiện có trên OrcaRouter.
Điểm mạnh chính của GPT-5 Codex là sự kết hợp giữa cửa sổ ngữ cảnh lớn (400K token), giới hạn đầu ra cao (128K token), đầu vào đa phương thức (văn bản và hình ảnh), và hiệu suất vượt trội trên chuẩn AA Math (98.7). Những tính năng này khiến nó phù hợp cho các tác vụ lập trình phức tạp, toán học nâng cao, và các tình huống cần ngữ cảnh trực quan. Mô hình này cũng có khả năng suy luận mạnh mẽ do được huấn luyện trên cả mã nguồn và toán học. Chính sách giá không đánh dấu thông qua OrcaRouter đảm bảo người dùng chỉ trả phí theo tỷ lệ của nhà cung cấp. Những điểm mạnh này có giá trị nhất trong các dự án quy mô lớn và có rủi ro cao.
Các hạn chế của GPT-5 Codex bao gồm chi phí mỗi token cao hơn so với các mô hình nhỏ hơn, điều này có thể tăng lên đối với việc sử dụng khối lượng lớn. Cửa sổ ngữ cảnh lớn của nó cũng có thể dẫn đến thời gian phản hồi chậm hơn, đặc biệt là khi xử lý nhiều token. Ngày cắt dữ liệu đào tạo của mô hình không được cung cấp, vì vậy nó có thể thiếu kiến thức về các sự kiện hoặc thư viện mã rất gần đây. Ngoài ra, trong khi nó đạt điểm cao trong AA Math, hiệu suất trên các chuẩn mực khác không được chỉ định. Người dùng nên xác minh rằng hành vi của mô hình phù hợp với trường hợp sử dụng cụ thể của họ. Cuối cùng, là một mô hình mã nguồn đóng, việc tinh chỉnh không có sẵn trên OrcaRouter.
GPT-5 Codex có giá 1,25 USD cho mỗi 1 triệu token đầu vào và 10,00 USD cho mỗi 1 triệu token đầu ra. Đây là mức giá do OpenAI đặt ra cho nhà cung cấp, và OrcaRouter không tính thêm phí, vì vậy người dùng trả chính xác số tiền đó. Token đầu vào bao gồm cả token văn bản và hình ảnh; hình ảnh được token hóa dựa trên kích thước và độ phân giải của chúng. Giá đầu ra cao phản ánh khả năng của mô hình trong việc tạo ra các kết quả hoàn chỉnh dài và chất lượng cao. Đối với các dự án nhạy cảm về chi phí, điều quan trọng là phải theo dõi mức sử dụng token và đặt giá trị max_tokens phù hợp. Không có thêm phí nào cho truy cập API ngoài chi phí trên mỗi token.
Dựa trên các dữ kiện được cung cấp, GPT-5 Codex được định giá cao hơn đáng kể so với hầu hết các mô hình OpenAI khác. Ví dụ, GPT-4 Turbo và GPT-3.5 Turbo có tỷ lệ phí trên mỗi token thấp hơn. Tuy nhiên, không có mức giá so sánh cụ thể nào được đưa ra ở đây. Mức giá cao phản ánh khả năng cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn, giới hạn đầu ra cao hơn, đầu vào đa phương thức và điểm số benchmark. Người dùng nên đánh giá xem liệu những cải thiện gia tăng về độ chính xác và kích thước ngữ cảnh có xứng đáng với chi phí bổ sung cho khối lượng công việc của họ hay không. OrcaRouter liệt kê giá cho từng mô hình, cho phép so sánh trực tiếp. Đối với các dự án có ngân sách eo hẹp, các lựa chọn thay thế như GPT-4 Turbo hoặc các mô hình mã nguồn mở có thể tiết kiệm hơn.
Tài liệu của OrcaRouter không cung cấp chi tiết về caching. Nhìn chung, caching có thể giảm chi phí bằng cách lưu trữ các phản hồi thường xuyên, nhưng điều này chưa được xác nhận cho GPT-5 Codex. Người dùng có thể tự triển khai lớp caching riêng ở cấp ứng dụng. Một chiến lược tiết kiệm chi phí khác là sử dụng prompt ngắn hơn, giới hạn độ dài đầu ra và xử lý theo lô (batch requests). OrcaRouter không thêm markup, vì vậy mức giá niêm yết là mức cuối cùng. Đối với khối lượng công việc lớn, hãy liên hệ với OrcaRouter để có thể được giảm giá theo số lượng. Ngoài ra, hãy cân nhắc xem cửa sổ ngữ cảnh 400K có được sử dụng hết hay không; cắt bỏ các token không cần thiết có thể giảm chi phí đầu vào.
Sự đánh đổi chính nằm giữa độ chính xác cao và khả năng ngữ cảnh của mô hình so với chi phí cho mỗi token. Đối với các tác vụ mà sai sót gây tốn kém—chẳng hạn như tạo mã sản xuất hoặc giải các bài toán có tính rủi ro cao—mức giá cao cấp có thể được biện minh. Ngược lại, đối với công việc khám phá, tạo mẫu thử hoặc các hoàn thành đơn giản, chi phí có thể vượt quá lợi ích. Việc định giá không phụ phí thông qua OrcaRouter đảm bảo bạn không trả nhiều hơn mức giá của nhà cung cấp, nhưng chi phí tuyệt đối vẫn cao. Hãy lập kế hoạch ngân sách token của bạn một cách cẩn thận. Một thực hành tốt nhất là trước tiên thử nghiệm với một mô hình nhỏ hơn, sau đó mở rộng quy mô nếu cần đến khả năng của GPT-5 Codex.
Để sử dụng GPT-5 Codex, hãy gửi yêu cầu đến endpoint API tương thích OpenAI của OrcaRouter tại base_url https://api.orcarouter.ai/v1. Lời gọi API của bạn phải bao gồm model ID "openai/gpt-5-codex". Định dạng yêu cầu giống hệt API OpenAI tiêu chuẩn, do đó các codebase hiện có có thể được chuyển đổi bằng cách thay đổi base URL và tên model. Xác thực yêu cầu khóa API OrcaRouter của bạn, có thể lấy từ bảng điều khiển OrcaRouter. Ví dụ yêu cầu sử dụng curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -d '{"model": "openai/gpt-5-codex", "messages": [...]}'
Tất cả các tham số hoàn thiện chat tiêu chuẩn của OpenAI đều được hỗ trợ khi sử dụng API của OrcaRouter. Các tham số này bao gồm "temperature" (0–2, mặc định 1), "max_tokens", "top_p", "frequency_penalty", "presence_penalty" và "stop". Vì GPT-5 Codex có giới hạn đầu ra 128K, bạn có thể đặt max_tokens lên đến giá trị đó. Đối với đầu vào hình ảnh, các tin nhắn có thể chứa các phần nội dung image_url. Hành vi của các tham số giống như được OpenAI ghi lại. Tham khảo tài liệu của OrcaRouter để biết các lưu ý dành riêng cho từng nhà cung cấp. Không có tham số tùy chỉnh bổ sung nào được yêu cầu cho GPT-5 Codex ngoài mã định danh model.
Việc di chuyển rất đơn giản. Thay thế URL cơ sở API OpenAI của bạn bằng https://api.orcarouter.ai/v1 và cập nhật tên mô hình thành "openai/gpt-5-codex". Thay thế khóa API OpenAI của bạn bằng khóa API OrcaRouter của bạn. Các lược đồ yêu cầu và phản hồi giống hệt nhau, do đó không cần thay đổi logic mã. Điều này cho phép bạn truy cập GPT-5 Codex với cùng mức giá của nhà cung cấp, không tăng thêm phí. Ví dụ: nếu trước đây bạn sử dụng "model": "gpt-4-turbo", bây giờ hãy sử dụng "model": "openai/gpt-5-codex". Hãy kiểm tra bằng một yêu cầu nhỏ để xác minh giá token và chất lượng phản hồi.
Xác thực yêu cầu một khóa API từ OrcaRouter. Bạn có thể tạo khóa từ bảng điều khiển tài khoản của mình. Khóa được truyền trong header Authorization dưới dạng "Bearer YOUR_API_KEY". OrcaRouter sử dụng cùng cơ chế xác thực như OpenAI. Giữ khóa an toàn; không để lộ trong mã phía client. Đối với ứng dụng có lưu lượng cao, hãy cân nhắc sử dụng biến môi trường. OrcaRouter cũng có thể hỗ trợ các phương pháp xác thực khác—hãy kiểm tra tài liệu chính thức. Không cần xác thực bổ sung nào ngoài khóa API. Nếu gặp lỗi, hãy xác minh khóa và đảm bảo bạn đang sử dụng đúng base URL và ID mô hình.
Mặc dù không có so sánh điểm chuẩn chính xác, GPT-5 Codex cung cấp cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn (400K so với 128K token), đầu ra tối đa cao hơn (128K so với 4K-16K) và hỗ trợ đầu vào hình ảnh. Nó cũng đạt 98.7 trên AA Math, có khả năng vượt trội hơn hiệu suất toán học của GPT-4 Turbo. Giá cả cao hơn: GPT-5 Codex có giá $1.25/$10 cho mỗi 1M token so với mức giá thấp hơn của GPT-4 Turbo. Đối với các tác vụ yêu cầu độ dài ngữ cảnh cực lớn, suy luận nhiều bước hoặc hiểu hình ảnh, GPT-5 Codex là lựa chọn mạnh mẽ hơn. GPT-4 Turbo vẫn là lựa chọn thay thế tiết kiệm chi phí cho khối lượng công việc vừa phải.
Gia đình Claude 3 của Anthropic (Opus, Sonnet, Haiku) cũng cung cấp cửa sổ ngữ cảnh lớn (lên đến 200K token) và đầu vào đa phương thức. Tuy nhiên, ngữ cảnh 400K của GPT-5 Codex lớn gấp đôi, và giới hạn đầu ra 128K là độc nhất. Trong chuẩn AA Math, điểm 98.7 của GPT-5 Codex nổi bật; Claude 3 Opus có khả năng toán học mạnh nhưng không cung cấp điểm số cụ thể. Cấu trúc giá khác nhau—các mô hình Claude có mức giá riêng trên mỗi token. Thông qua OrcaRouter, bạn có thể so sánh cả hai. Chọn GPT-5 Codex cho các nhiệm vụ yêu cầu ngữ cảnh tối đa và độ chính xác toán học; Claude 3 có thể được ưu tiên cho các cuộc trò chuyện văn bản tinh tế.
Các mô hình Llama 3 (ví dụ: 70B) là mã nguồn mở và miễn phí để tự lưu trữ, nhưng chúng có cửa sổ ngữ cảnh nhỏ hơn (thường lên đến 128K token) và giới hạn đầu ra thấp hơn. Chúng không hỗ trợ đầu vào đa phương thức một cách tự nhiên (trừ khi được mở rộng). Hiệu suất benchmark khác nhau: Llama 3 70B đạt điểm cao trong nhiều tác vụ nhưng không có điểm AA Math cụ thể. GPT-5 Codex là độc quyền và được truy cập qua API trả phí, nhưng nó cung cấp kích thước ngữ cảnh và độ chính xác toán học vượt trội. Đối với người dùng cần khả năng tối đa và sẵn sàng trả phí, GPT-5 Codex là lựa chọn rõ ràng. Đối với các dự án hạn chế ngân sách hoặc nhạy cảm về quyền riêng tư, các mô hình mã nguồn mở có thể phù hợp hơn.
OrcaRouter cung cấp quyền truy cập vào nhiều mô hình, nhưng GPT-5 Codex nổi bật với cửa sổ ngữ cảnh 400K, giới hạn token đầu ra 128K, đầu vào đa phương thức và điểm chuẩn AA Math 98.7. Nếu trường hợp sử dụng của bạn liên quan đến mã nguồn hoặc tài liệu rất dài, đại số nâng cao, hoặc phiên dịch hình ảnh cùng văn bản, thì mô hình này là lựa chọn có khả năng nhất trong số những mô hình được liệt kê. Mức định giá không markup có nghĩa là bạn chỉ trả theo giá của OpenAI. Tuy nhiên, đối với các tác vụ ngắn hơn hoặc ngân sách thấp hơn, các mô hình khác của OrcaRouter như GPT-4 Turbo hoặc Claude 3 có thể mang lại giá trị tốt hơn. Hãy đánh giá yêu cầu khối lượng công việc của bạn dựa trên điểm mạnh và chi phí của mô hình.
Tương thích OpenAI — giữ nguyên SDK bạn đang dùng
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["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| Đầu vào / 1M tokens | $1.25 |
| Đầu ra / 1M tokens | $10.00 |
| Đọc cache / 1M | $0.125 |
| Tiền tệ | USD |
Ước tính theo giá niêm yết
Chỉ là ước tính — số token thực tế phụ thuộc vào bộ tách token của nhà cung cấp.
Điều các nhà phát triển đang nói tuần này
GET /api/public/models/openai/gpt-5-codexMở @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