GPT-5-Codex 是 GPT-5 的一个专门版本，针对软件工程和编码工作流程进行了优化。它专为交互式开发会话和长时间独立执行复杂工程任务而设计......
OpenAI GPT-5 Codex 是 OpenAI 推出的一款大型语言模型，专注于代码生成和数学推理。它是 Codex 系列的进化版本，旨在处理复杂的编程任务和高级数学问题。该模型支持文本和图像输入，具备多模态能力，拥有 400,000 个 token 的上下文窗口，最大输出为 128,000 个 token。通过 OrcaRouter 的 OpenAI 兼容…
GPT-5 Codex 擅长跨多种编程语言生成、解释、调试和翻译代码。其大上下文窗口使其能够理解项目级依赖关系，并生成连贯的多文件解决方案。该模型还可以生成文档、创建单元测试以及重构现有代码。由于支持图像输入，它可以解读代码截图、白板架构图或流程图。对于代码审查等任务，它可以整体分析拉取请求。然而，对于简单的单行补全或琐碎脚本，使用更小更便宜的模型会更具成本效益。
是的，GPT-5 Codex 能够同时接受图像和文本作为输入。这使得模型可以理解图表、截图、手写笔记、扫描文档等视觉内容。例如，用户可以上传一张白板架构照片，并让模型生成相应的代码。图像输入作为上下文的一部分进行处理，并计入 400K 令牌限制（图像根据分辨率进行令牌化处理）。这种多模态能力扩展了模型的实用性，使其适用于需要视觉上下文支持的场景，例如逆向工程 GUI 布局或解读手绘示意图。
GPT-5 Codex 单次补全可生成多达 128,000 个令牌。这使得模型能够产生非常长的输出，例如完整的软件应用、长篇技术报告或详细的数学证明。输入和输出的总和必须保持在 400K 令牌的上下文窗口内。使用图像时请注意，它们会消耗输入池中的令牌。较高的输出上限减少了对长内容进行多次请求的需求，但如果管理不当，可能会增加成本。对于较短的输出，设置较低的 max_tokens 参数有助于控制费用。
GPT-5 Codex 是一款高级模型，对应更高的每 Token 成本（每百万 Token 输入 $1.25，输出 $10）。对于常规代码补全、简单查询或无需高级推理的任务，像 GPT-4 Turbo 这样的较小模型或甚至开源替代方案可能更具成本效益。如果你的代码库很小，或者数学问题较为基础，GPT-5 Codex 的额外上下文和准确性可能不值得这笔开销。OrcaRouter 提供多种模型接入；你可以比较价格和能力以选择最合适的模型。当任务的复杂性或重要性需要发挥其优势时，请使用 GPT-5 Codex。
GPT-5 Codex在AA Math基准测试中取得了98.7分，该测试衡量高级代数推理能力。这表明该模型在常令其他模型棘手的难题上表现近乎完美。虽然此处未详述AA Math的具体方法，但通常认为超过95分即为最先进水平。该模型的训练可能包含了大量的数学语料库和强化逻辑推理的代码。用户应注意，基准测试分数不能保证实际性能，但可为相对能力提供有用参考。在提供的事实中，该模型未在其他标准基准上被评估。
未提供GPT-5 Codex的具体延迟数据。作为拥有400K token上下文窗口和128K输出限制的大型模型，其推理时间通常高于较小模型。延迟取决于输入和输出的长度，以及OpenAI使用的底层硬件。OrcaRouter将请求路由到提供商，因此网络因素也会产生影响。对于实时应用，可考虑使用部分提示或缓存常见响应进行测试。需要高频调用低延迟响应的用户，可优先选择OrcaRouter上可用的较小模型。
GPT-5 Codex 的主要优势在于其结合了大型上下文窗口（40万标记）、高输出限制（12.8万标记）、多模态输入（文本和图像），以及在AA数学基准测试中的卓越性能（98.7）。这些特性使其适用于复杂编码任务、高等数学以及需要视觉上下文的应用场景。该模型还因在代码和数学上的训练，可能展现出强大的推理能力。通过OrcaRouter的零加价定价策略，确保用户仅支付提供商费率。这些优势在高风险、大规模项目中尤为宝贵。
GPT-5 Codex的局限性包括：与较小模型相比，其每次令牌成本更高，在高频使用时会累积较高费用。其大上下文窗口也可能导致响应时间变慢，尤其是在处理大量令牌时。该模型的训练数据截止日期未提供，因此可能缺乏对最新事件或代码库的了解。此外，虽然在AA数学测试中得分较高，但在其他基准测试上的表现未明确说明。用户应验证模型的行为是否符合其具体用例。最后，作为闭源模型，在OrcaRouter上无法进行微调。
GPT-5 Codex的定价为每100万输入token 1.25美元，每100万输出token 10.00美元。这是OpenAI设定的提供商费率，OrcaRouter不收取任何加价，因此用户支付的正是此金额。输入token包括文本和图像token；图像根据其大小和分辨率进行token化处理。较高的输出价格反映了该模型生成高质量长文本的能力。对于成本敏感的项目，监控token使用量并设置合适的max_tokens值至关重要。除了按token计费外，API访问不收取额外费用。
根据提供的事实，GPT-5 Codex 的定价明显高于大多数其他 OpenAI 模型。例如，GPT-4 Turbo 和 GPT-3.5 Turbo 的每令牌费率更低。但此处未给出具体的对比价格。其溢价定价反映了更大的上下文窗口、更高的输出限制、多模态输入以及基准测试得分。用户应评估在准确性和上下文大小方面的增量提升是否值得为其工作负载承担额外成本。OrcaRouter 列出了各模型的价格，便于直接比较。对于预算紧张的项目，像 GPT-4 Turbo 或开源模型等替代方案可能更为经济。
OrcaRouter的文档未提供关于缓存的详细信息。通常，缓存可以通过存储频繁请求的响应来降低成本，但这在GPT-5 Codex上尚未得到确认。用户可以在应用程序层面实现自己的缓存层。另一种节省成本的策略是使用更短的提示词、限制输出长度以及批量处理请求。OrcaRouter不添加额外标记，因此列出的价格即为最终价格。对于大规模工作负载，请联系OrcaRouter了解可能的批量折扣。此外，请考虑是否充分利用了400K上下文窗口；修剪不必要的令牌可以降低输入成本。
主要权衡在于模型的高准确率和上下文容量与其每 token 成本之间。对于错误代价高昂的任务（如生成生产代码或解决高风险的数学问题），溢价可能是合理的。反之，对于探索性工作、原型开发或简单补全，其成本可能超过收益。通过 OrcaRouter 的零加价定价确保你不会支付超过提供商费率的费用，但绝对成本仍然较高。请谨慎规划你的 token 预算。最佳实践是先使用较小的模型进行测试，若需要 GPT-5 Codex 的能力再逐步升级。
要使用GPT-5 Codex，请将请求发送至OrcaRouter的OpenAI兼容API端点，base_url为https://api.orcarouter.ai/v1。您的API调用应包含模型ID"openai/gpt-5-codex"。请求格式与标准OpenAI API完全相同，因此现有代码库只需更改base URL和模型名称即可迁移。身份验证需要您的OrcaRouter API密钥，该密钥可从OrcaRouter控制面板获取。使用curl的示例请求：curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -d '{"model": "openai/gpt-5-codex", "messages": [...]}'。
使用OrcaRouter的API时，支持所有标准的OpenAI聊天补全参数。这些参数包括"temperature"（0–2，默认1）、"max_tokens"、"top_p"、"frequency_penalty"、"presence_penalty"和"stop"。由于GPT-5 Codex的输出上限为128K，您可以将max_tokens设置为该值。对于图像输入，消息中可以包含image_url内容部分。参数行为与OpenAI文档所述一致。关于任何提供商特定的说明，请参考OrcaRouter的文档。除模型ID外，GPT-5 Codex不需要其他额外自定义参数。
迁移非常简单。将你的OpenAI API基础URL替换为https://api.orcarouter.ai/v1，并将模型名称更新为"openai/gpt-5-codex"。将你的OpenAI API密钥替换为你的OrcaRouter API密钥。请求和响应模式完全相同，因此无需更改代码逻辑。这使你可以以相同的提供商费率访问GPT-5 Codex，且零加价。例如，如果你之前使用"model": "gpt-4-turbo"，现在改为"model": "openai/gpt-5-codex"。通过一个小请求测试验证令牌定价和响应质量。
认证需要来自 OrcaRouter 的 API 密钥。您可以从账户控制面板生成密钥。密钥通过 Authorization 头传递，格式为 "Bearer YOUR_API_KEY"。OrcaRouter 使用与 OpenAI 相同的认证方案。请妥善保管密钥，不要在客户端代码中暴露。对于高流量应用，请考虑使用环境变量。OrcaRouter 可能还支持其他认证方式——请查阅官方文档。除了 API 密钥外，无需额外认证。如果遇到错误，请检查密钥是否正确，以及是否使用了正确的基础 URL 和模型 ID。
虽然未提供精确的基准测试对比，但GPT-5 Codex拥有更大的上下文窗口（400K vs. 128K tokens）、更高的最大输出（128K vs. 4K-16K），并支持图像输入。其AA数学得分高达98.7，很可能超越GPT-4 Turbo的数学能力。定价更高：GPT-5 Codex每100万tokens费用为1.25美元/10美元，而GPT-4 Turbo费率更低。对于需要极端上下文长度、多步骤推理或图像理解的任务，GPT-5 Codex是更强选择。GPT-4 Turbo仍是中等负载场景下的高性价比替代方案。
Anthropic 的 Claude 3 系列（Opus、Sonnet、Haiku）也提供大上下文窗口（最高 200K tokens）和多模态输入。然而，GPT-5 Codex 的 400K 上下文是其两倍，且其 128K 输出限制是独有的。在 AA 数学基准测试中，GPT-5 Codex 的 98.7 分显著偏高；Claude 3 Opus 数学能力强但未提供具体分数。定价结构不同——Claude 模型有自己的每 token 费率。通过 OrcaRouter，你可以比较两者。选择 GPT-5 Codex 用于需要最大上下文和数学精度的任务；Claude 3 可能更适合微妙的文本对话。
Llama 3 模型（例如 70B 版本）是开源的，可免费自托管，但其上下文窗口较小（通常最多 128K tokens）且输出限制较低。它们原生不支持多模态输入（除非扩展）。基准测试表现因任务而异：Llama 3 70B 在许多任务上得分不错，但并没有具体的 AA Math 分数。GPT-5 Codex 是专有模型，通过付费 API 访问，但提供更优越的上下文大小和数学准确性。对于需要最强能力且愿意付费的用户，GPT-5 Codex 是明确的选择。而对于预算受限或注重隐私的项目，开源模型可能更为合适。
OrcaRouter 提供多种模型支持，但 GPT-5 Codex 凭借 400K 上下文窗口、128K 输出令牌限制、多模态输入以及 98.7 AA Math 基准测试得分脱颖而出。如果你的用例涉及超长代码或文档、高级代数问题，或需要同时处理图像与文本，该模型是当前列表中最具能力的选项。其零加价定价意味着你只需支付 OpenAI 的原价。然而，对于较短任务或较低预算，OrcaRouter 的其他模型如 GPT-4 Turbo 或 Claude 3 可能更具性价比。请根据你工作负载的需求，结合模型的优势与成本进行评估。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 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| 输入 / 1M tokens | $1.25 |
| 输出 / 1M tokens | $10.00 |
| 缓存读取 / 1M | $0.125 |
| 货币 | USD |
基于标价的估算
仅为估算——实际 Token 数取决于提供商的分词器。
@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