GPT-5-Codex — это специализированная версия GPT-5, оптимизированная для разработки программного обеспечения и рабочих процессов кодирования. Она предназначена как для интерактивных сеансов разработки, так и для длительного, независимого выполнения сложных инженерных задач. Модель поддерживает создание проектов с нуля, разработку функций, отладку, крупномасштабный рефакторинг и проверку кода. По сравнению с GPT-5, Codex более управляем, строго следует инструкциям разработчика и производит более чистый, высококачественный код. Уровень детализации рассуждений можно настроить с помощью параметра reasoning.effort.
Codex интегрируется в среды разработки, включая CLI, расширения IDE, GitHub и облачные задачи. Он динамически адаптирует уровень детализации рассуждений — обеспечивая быстрые ответы для небольших задач, одновременно поддерживая длительные многочасовые выполнения для крупных проектов. Модель обучена выполнять структурированные проверки кода, выявляя критические недостатки путем анализа зависимостей и проверки поведения на соответствие тестам. Она также поддерживает мультимодальные входные данные, такие как изображения или скриншоты для разработки пользовательского интерфейса, и интегрирует использование инструментов для поиска, установки зависимостей и настройки среды. Codex предназначен специально для агентских приложений кодирования.
Провайдер для OpenAI: GPT-5 Codex (batch)
Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.
Модальности
Провайдеры
Запросы обслуживает один из провайдеров ниже — маршрутизация автоматически выбирает оптимального по доступности и скорости в момент запроса. Итоговая стоимость зависит от того, какой провайдер обслужил запрос, и от попадания в кэш: при повторяющемся контексте вход тарифицируется по цене чтения кэша — до 60–80 % дешевле. Цены — в рублях за 1 млн токенов.
OpenAI | 71,69 ₽ | 573,55 ₽ | 7,17 ₽ | — | — |
Поддерживаемые параметры
Другие модели от openai
OpenAI: GPT-5.6 Luna
GPT-5.6 Luna — это быстрая и экономичная модель из серии GPT-5.6 от OpenAI. Она подходит для высоконагруженных задач, чувствительных к задержкам, таких как чат, классификация и облегченные агентные рабочие процессы, обеспечивая достаточные возможности рассуждения для своего ценового сегмента.
OpenAI: GPT-4o-mini
GPT-4o mini — это новейшая модель OpenAI после [GPT-4 Omni](/models/openai/gpt-4o), поддерживающая как текстовые, так и графические входные данные с текстовыми выходными данными. Будучи самой передовой малой моделью, она во много раз доступнее, чем другие недавние передовые модели, и более чем на 60% дешевле, чем [GPT-3.5 Turbo](/models/openai/gpt-3.5-turbo). Она сохраняет интеллект уровня SOTA, будучи при этом значительно более экономичной. GPT-4o mini достигает 82% по MMLU и в настоящее время занимает более высокое место, чем GPT-4, в рейтингах предпочтений чатов на [общих таблицах лидеров](https://arena.lmsys.org/). Ознакомьтесь с [анонсом запуска](https://openai.com/index/gpt-4o-mini-advancing-cost-efficient-intelligence/), чтобы узнать больше. #multimodal
OpenAI: GPT Transcribe
GPT Transcribe — это высокоточная модель преобразования речи в текст от OpenAI. Она подходит для записанного аудио, потоковой транскрипции файлов и зафиксированных сеансов в реальном времени, с контекстом в свободной форме, подсказками по ключевым словам и поддержкой нескольких языков...
OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro
GPT-5.6 Luna Pro — это та же базовая модель, что и GPT-5.6 Luna, но с параметром `reasoning.mode`, установленным на `pro` для получения более качественных ответов на сложные задачи.
OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro (batch)
GPT-5.6 Luna Pro — это та же базовая модель, что и GPT-5.6 Luna, но с параметром `reasoning.mode`, установленным на `pro` для получения более качественных ответов на сложные задачи. Узнайте больше в документации OpenAI: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode
OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)
GPT-5.6 Luna — это быстрая и экономичная модель из серии GPT-5.6 от OpenAI. Она подходит для высоконагруженных задач, чувствительных к задержкам, таких как чат, классификация и облегченные агентные рабочие процессы, обеспечивая адекватные возможности рассуждения для своего ценового сегмента.