Vibecoding.cz Patrick Zandl o AI vývoji
Starší model — u modelů vydaných před rokem 2026 již neevidujeme nová benchmark data. Tato stránka zůstává jako referenční archiv. Pro aktuální modely viz přehled LLM.
O
Openai 23. 9. 2025

OpenAI: GPT-5 Codex

openai/gpt-5-codex
$1.25 / 1M vstup
$10 / 1M výstup
400k kontext
128k max výstup
textimage text
Reklama

📐 Co plyne z ceníku a parametrů

Strojový rozbor · needitováno · medián ročníku 2025: vstup 0,3 $/M, výstup 1,68 $/M, kontext 200 000 tokenů

  • Patří k dražším: vstup 1,25 $/M i výstup 10 $/M jsou v horní čtvrtině ročníku (medián 0,3 / 1,68 $/M).
  • Výstup je 8× dražší než vstup — víc než je v ročníku obvyklé (5,58×). Náklad tedy roste hlavně s délkou odpovědi.
  • Při 2 M vstupních a 500 k výstupních tokenů měsíčně vyjde na 7,5 $.
  • Kontextové okno 400 000 tokenů patří k největším v ročníku (horní čtvrtina, medián 200 000).
  • Maximální výstup 128 000 tokenů je neobvykle velký. Pozor na náklad: jedna plná odpověď stojí 1,28 $.
  • Na vstupu přijme obrázky, nejen text.

Odvozeno výpočtem z ceníku a limitů, bez jazykového modelu. Neříká nic o kvalitě modelu — tu zatím neměříme.

📝 Detailní popis

Zdroj popisu neevidujeme; text prošel strojovým zpracováním. Není redakčně ověřený a není doporučením.

GPT-5-Codex je specializovaná verze GPT-5 optimalizovaná pro softwarové inženýrství a pracovní postupy kódování. Je navržena jak pro interaktivní vývojové relace, tak pro dlouhé, nezávislé provádění komplexních inženýrských úloh. Model podporuje vytváření projektů od začátku, vývoj funkcí, ladění, rozsáhlý refaktoring a revizi kódu. Ve srovnání s GPT-5 je Codex lépe ovladatelný, přesněji se drží pokynů vývojáře a produkuje čistší a kvalitnější výstupy kódu. Úsilí vynaložené na uvažování lze upravit pomocí parametru reasoning.effort. Přečtěte si dokumentaci zde

Codex se integruje do vývojářských prostředí, včetně CLI, rozšíření IDE, GitHubu a cloudových úloh. Dynamicky přizpůsobuje úsilí vynaložené na uvažování – poskytuje rychlé reakce pro malé úkoly a zároveň udržuje prodloužené vícehodinové běhy pro velké projekty. Model je trénován k provádění strukturovaných revizí kódu, zachycování kritických chyb uvažováním o závislostech a validací chování oproti testům. Podporuje také multimodální vstupy, jako jsou obrázky nebo snímky obrazovky pro vývoj uživatelského rozhraní, a integruje používání nástrojů pro vyhledávání, instalaci závislostí a nastavení prostředí. Codex je určen speciálně pro agentní kódovací aplikace.

🔗 Další modely od Openai