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GPT-5-Codex：完整規格、價格、API 存取與應用情境（2026）

模型

更新於: 2026-07-21 08:08

GPT-5-Codex 是 OpenAI 推出的編碼模型，專為持續性的軟體工程工作流程設計，而非單次程式碼補全。它能夠分析程式碼倉庫、提出變更建議、編輯檔案，並可持續進行除錯或驗證循環。本文將整理該模型的主要規格、Gate.AI 上的定價、實際部署適用場景，以及截至 2026年7月的官方 Responses API 接入方式。

什麼是 GPT-5-Codex？

GPT-5-Codex 是 GPT-5 的一個變體，專為 Codex 環境中的智能編碼任務優化。OpenAI 表示，該模型針對真實世界的編碼任務、精確的指令執行、人類風格的程式碼修改，以及反覆測試執行進行訓練。OpenAI 於 2025年9月15日首次發布該模型，並於 2025年9月23日開放 API 金鑰存取。

與通用對話模型不同，GPT-5-Codex 旨在完成多階段的工程任務，包括檢查程式碼庫、識別受影響的模組、實現修補、執行工具，並在失敗後修訂實作方案。

需注意，GPT-5-Codex 不應與後續的 GPT-5.1-Codex 或 GPT-5.2-Codex 混淆。後者屬於 Codex 系列的更新版本，而 openai/gpt-5-codex 則指的是 Gate.AI 上的這一特定模型。

GPT-5-Codex 的核心規格與定價如何？

規格	GPT-5-Codex 列表資訊
提供方	OpenAI
發布/API 日期	2025年9月23日
Gate.AI 模型 ID	openai/gpt-5-codex
上下文視窗	400K tokens
輸入價格	$1.25 / 100萬 tokens
輸出價格	$10 / 100萬 tokens
快取輸入價格	$0.125 / 100萬 tokens
快取寫入價格	未列出
主要用途	編碼、重構與智能開發

上下文視窗指的是用於提示、原始碼、工具結果與生成內容的總可用空間。這並不等同於最大輸出長度。

舉例來說，若一次請求使用 100,000 個輸入 token 並生成 10,000 個輸出 token，預估費用為：

(100,000 ÷ 1,000,000 × $1.25) + (10,000 ÷ 1,000,000 × $10) = $0.225

此估算未包含重試、額外智能體輪次及帳戶相關條件。開發者若需比較成本更低的推理選項，可參考 o3 Mini 的定價資訊。

GPT-5-Codex 在生產環境中的優勢體現在哪些方面？

當編碼工作需要跨多個步驟持續推進時，GPT-5-Codex 的價值尤為明顯。例如，倉庫維護智能體可檢查依賴檔案、定位過時呼叫、更新多個模組並執行測試，最終回傳修補結果。

其超大上下文視窗也有助於跨檔案推理，例如追蹤型別變更在應用邏輯、測試與文件中的影響。但需注意，載入整個倉庫未必高效。檢索、檔案篩選與上下文管理仍然重要，因為無關 token 會增加成本並干擾模型判斷。

結構化重構也是一大應用場景。團隊可提供目標架構、編碼規範與驗收測試，由模型提出協同修改建議。針對認證、支付、基礎設施與安全敏感程式碼，人工審查仍是必要環節。

GPT-5-Codex 支援哪些模態？

模態	支援狀態	實際用途
文字輸入	支援	指令、程式碼、日誌與文件
程式碼輸入	作為文字支援	倉庫檔案、修補與設定
圖像輸入	本列表未確認	不建議假定具備視覺能力
音訊輸入	未確認	無官方音訊工作流程
影片輸入	未確認	無官方影片工作流程
文字/程式碼輸出	支援	解釋、修補與生成程式碼
工具互動	依賴工作流程	透過智能體管理的 Shell、測試與檔案操作

因此，GPT-5-Codex 應主要視為文字與程式碼模型。GPT 系列的其他模態支援不一定適用於該特定變體。

GPT-5-Codex 的侷限性有哪些？

GPT-5-Codex 並非所有程式設計場景的最佳選擇。其輸出價格顯著高於輸入價格，因此冗長推理、頻繁重試與大規模修補會成為主要成本來源。

自動化編碼也帶來運維風險。語法正確的修補仍可能破壞業務邏輯、削弱安全性或在生產環境下失效。因此，沙箱隔離、權限限制、自動化測試與強制程式碼審查比模型選擇更為關鍵。

Gate.AI 公示資訊未涵蓋所有開發者關心的細節，例如確切最大輸出、微調能力及模型專屬速率限制。後續 Codex 變體或許能更好滿足新型工作流程需求。

GPT-5-Codex 最適合哪些應用場景？

GPT-5-Codex 特別適合倉庫級除錯、協同重構、測試生成、遷移規劃，以及需要長時間運行的 IDE 或 CLI 智能體。對於重視任務持續執行而非單次成本最優的團隊來說，該模型尤為適用。

當任務涉及多個檔案、需要反覆的編輯-測試-審查循環時，可優先選擇 GPT-5-Codex。若僅需輕量補全、簡單轉換或對成本與延遲高度敏感的高頻請求，則可考慮 GPT-4o Mini 等小型模型。

GPT-5-Codex 與 GPT-5.1-Codex、o3 Mini 有何異同？

維度	GPT-5-Codex	GPT-5.1-Codex	o3 Mini
主要定位	智能體編碼	新一代 Codex 編碼工作流程	通用推理與 STEM
上下文視窗	400K	400K	200K
輸入價格	$1.25/百萬	$1.25/百萬	$1.10/百萬
輸出價格	$10/百萬	$10/百萬	$4.40/百萬
最佳場景	長週期編輯-除錯循環	新一代生產編碼智能體	注重成本的推理
主要權衡	輸出成本較高	變體選擇與可用性	編碼專用性較弱

若現有工作流程已圍繞該模型 ID 建構，GPT-5-Codex 仍是合理選擇。新部署建議對比 GPT-5.1-Codex，而 o3 Mini 更適合無需專用編碼智能體的推理任務。

如何透過 Gate.AI 接入 GPT-5-Codex？

Gate.AI 提供相容 OpenAI 的基礎 URL：https://api.gate.ai/openai/v1。Codex 模型需使用 Responses API，而非 Chat Completions。

Python 範例

import os
from openai import OpenAI
api_key = os.environ.get("GATEAI_API_KEY")
if not api_key:
    raise RuntimeError("Set the GATEAI_API_KEY environment variable.")
client = OpenAI(
    api_key=api_key,
    base_url="https://api.gate.ai/openai/v1",
)
try:
    response = client.responses.create(
        model="openai/gpt-5-codex",
        input="Review this Python function and propose a safe refactor.",
    )
    print(response.output_text)
except Exception as exc:
    print(f"Gate.AI request failed: {exc}")

curl 範例

curl https://api.gate.ai/openai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $GATEAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-5-codex",
    "input": "Identify likely bugs in this function and explain the fixes."
  }'

請將 API 金鑰存放於環境變數，並於生產部署前核查目前模型列表。上述範例遵循 Gate.AI 官方 Responses API 路徑，但本文未對其實際運作效果進行測試。

常見問答

GPT-5-Codex 僅用於生成新程式碼嗎？

並非如此。其更強的應用場景在於反覆工程任務，如程式碼審查、編輯、除錯、測試與重構現有程式碼。

GPT-5-Codex 是否支援 400K token 上下文視窗？

Gate.AI 模型卡公示了 400K 上下文視窗。實際輸入、工具歷史與輸出的分配可能因平台實作而異。

透過 Gate.AI 使用 GPT-5-Codex 的費用是多少？

本文所列價格為：每百萬輸入 token $1.25，每百萬輸出 token $10，每百萬快取輸入 token $0.125。

GPT-5-Codex 能否使用 Chat Completions？

Gate.AI 文件明確 Codex 需使用 Responses API。開發者應將請求發送至 /openai/v1/responses，而非 /chat/completions。

生成的程式碼是否需要審查？

需要。模型生成的修補應經過自動化測試、安全檢查及人工審查後再部署。