OpenAI har presenterat GPT-5-Codex, en variant av dess generalistmodell inriktad på agentbaserade programmeringsuppgifter inom Codex. Målet är att göra det möjligt för team att växla mellan interaktiva sessioner och långsiktigt bakgrundsarbete utan att förlora kontext eller resultatkvalitet.
Företaget framhåller att modellen justera den tid du lägger på att resonera baserat på komplexitet: svarar på sekunder på enkla förfrågningar och kan investera timmar när uppgiften kräver det. Denna metod, inriktad på programvaruutveckling, inkluderar avancerade funktioner för kodgranskning och kritisk buggdetektering.
Vad är GPT-5-Codex och vad används den till?
Jämfört med den allmänna GPT-5 har den här versionen blivit tränad med verkliga utvecklingsscenarier med ramverk som PyTorch att skapa projekt från grunden, lägga till funktioner och tester, felsöka, refaktorera och övervaka ändringar konsekvent.
Enligt OpenAI är modellen mer strikt med agentriktlinjer (AGENTS.md), så följ instruktionerna bättre, ungefär som i projekt som Öppna Assistent, och producerar kod av högre kvalitet med korta prompter, utan behov av att skriva långa prompter.
Förutom programmering kan GPT-5-Codex bedöma korrektheten genom att köra koden och testeroch flagga påverkansproblem innan de går i produktion, vilket är särskilt användbart för team med krävande granskningar.
I gränssnittsjobb anser företaget att det är en pålitlig partner för frontend-uppgifter och skapande av skrivbordsapplikationer, med förbättringar i generering av mobilupplevelser baserat på interna bedömningar av mänskliga preferenser.
Allt ovanstående är integrerat i det vanliga flödet: Terminal (CLI), IDE, webb, GitHub och ChatGPT-appen, med kontextkontinuitet mellan molnet och den lokala miljön.
Prestanda och anpassningsbar "betänketid"
En av nycklarna till lanseringen är dess dynamisk resonemangshanteringModellen bestämmer själv i realtid hur mycket "huvud" som ska avsättas och kan förlänga exekveringen när den upptäcker att uppgiften växer i komplexitet.
OpenAI påstår sig ha observerat fristående sessioner på mer än sju timmar i storskaliga refactorings, med iterationer som korrigerar testfel och validerar resultat tills målet är uppnått.
Detta beteende står i kontrast till strategier baserade på routrar som förutbestämmer resurser; här omvärderar modellen insatsen allt eftersom den fortskrider och kombinerar agil dialog med ihållande utförande.
På en praktisk nivå innebär detta snabba svar på specifika förfrågningar och mer tid investerad när arbetet innebär att orkestrera förändringar över flera moduler eller lösa komplexa beroenden.
För mjukvaruteam lovar tillvägagångssättet färre irrelevanta iterationer och mer fokus på steg med stor effekt, särskilt vid granskning av stora databaser eller vid hantering av övergripande uppgifter.
Verktyg och integration: CLI, IDE, webb och GitHub
Codex kommandoradsgränssnitt har omdesignad kring agentbaserade flödenBilder kan nu bifogas direkt i CLI för att underlätta designbeslut eller upptäcka visuella inkonsekvenser.
Systemet kan övervaka framsteg med att-göra-listor och integrerar verktyg som webbsökning och MCP, en öppen standard för att säkert ansluta LLM:er till externa data och verktyg.
Gränssnittet förbättrar också verktygsanropsformat och jämförelser, vilket hjälper till att följa agentens resonemang och granska skillnaderna tydligare.
I utvecklingsmiljöer tillåter IDE-tillägget och GitHub-integrationen Flytta arbete mellan lokalt och molnet utan att förlora kontext, och förlitar sig på öppen källkod i redigeraren för mer exakta svar.
OpenAI indikerar att agenten körs på kontrollerade miljöer som standard och att det är möjligt att justera behörigheter för att begränsa potentiellt destruktiva åtgärder på känsliga projekt.
Tillgänglighet och tillgång
GPT-5-Codex är aktiverat i ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu och Enterprise, utöver Codex-upplevelser i terminal, webb, IDE och GitHub.
Företaget planerar att göra det tillgängligt för API-klienter senare, även om det för närvarande inte finns något detaljerat schema eller specifika priser för den kanalen.
GPT-5 Codex-tester och mätvärden
Enligt information som delats av OpenAI och externa rapporter erbjuder GPT-5-Codex bättre resultat än GPT-5 i agentorienterade scenarier, såsom SWE-bench Verified-riktmärket.
I konkreta siffror nämns de Förbättringar på upp till 74,5 % i SWE-bänken verifierad och en ökning av refactoringtester från 33,9 % med GPT-5 till 51,3 % med GPT-5-Codex, vilket tyder på framsteg inom underhåll och redigering av flera filer.
Företaget framhåller också att dess Recensionskommentarer är mindre felaktiga eller irrelevanta, vilket gör att uppmärksamheten kan fokuseras på kritiska frågor och minskar brus i PR.
Vad GPT-5 Codex betyder för tekniska team
För utvecklare, att ha en agent som kombinerar snabb interaktion och självständigt arbete öppnar dörren för kortare cykler och effektivare prioritering av komplexa uppgifter.
I organisationer kräver en modells förmåga att lägga timmar på en uppgift en AI-strategi för företaget, tydliga policyer för kostnads- och exekveringsgränser, samt validering av dess prestanda på flera språk och monorepos med omfattande kontext.
Praxis av säker integration i befintliga flöden, med behörighetskontroller, spårning av agentbeslut och läsbara skillnader för att upprätthålla kvalitet och spårbarhet.
Med fokus på mjukvaruutveckling, GPT-5-Codex strävar efter att vara en teknisk bidragsgivare kapabel att skapa, granska och underhålla komplexa projekt, anpassa beräkningsarbetet till problemets faktiska storlek och höja ribban för AI-drivna kodningsverktyg.
