OpenAI har presentert GPT-5-kodeks, en variant av generalistmodellen som fokuserer på agentbaserte programmeringsoppgaver i Codex. Målet er å gjÞre det mulig for team å veksle mellom interaktive Þkter og langsiktig bakgrunnsarbeid uten å miste kontekst eller kvalitet på resultatene.
Selskapet fremhever at modellen juster tiden du bruker på å resonnere basert på kompleksitet: svarer på enkle forespÞrsler i lÞpet av sekunder og kan investere timer når oppgaven krever det. Denne tilnÊrmingen, orientert mot programvareutvikling, inkluderer avanserte funksjoner innen kodegjennomgang og kritisk feilsÞking.
Hva er GPT-5-Codex, og hva brukes den til?
Sammenlignet med den generelle GPT-5, har denne versjonen blitt trent med reelle utviklingsscenarier med rammeverk som PyTorch å lage prosjekter fra bunnen av, legge til funksjoner og tester, feilsÞke, refaktorere og overvåke endringer konsekvent.
IfÞlge OpenAI er modellen mer strengt med agentretningslinjene (AGENTS.md), så fÞlg instruksjonene bedre, i likhet med prosjekter som OpenAssistant, og produserer kode av hÞyere kvalitet med korte ledetekster, uten behov for å skrive lange ledetekster.
I tillegg til programmering kan GPT-5-Codex vurder korrekthet ved å kjÞre koden og tester, og flagge konsekvensproblemer fÞr de går i produksjon, noe som er spesielt nyttig for team med krevende gjennomganger.
I grensesnittjobber anser selskapet det som en pålitelig partner for front-end-oppgaver og opprettelse av skrivebordsapplikasjoner, med forbedringer i generering av mobilopplevelser basert på interne vurderinger av menneskelige preferanser.
Alt det ovennevnte er integrert i den vanlige flyten: Terminal (CLI), IDE, web, GitHub og ChatGPT-appen, med kontekstkontinuitet mellom skyen og det lokale miljÞet.
Ytelse og tilpasningsdyktig "tenketid"
En av nÞklene til lanseringen er dens dynamisk resonnementhåndteringModellen bestemmer selv i sanntid hvor mye «hode» som skal dedikeres, og kan forlenge utfÞrelsen når den oppdager at oppgaven vokser i kompleksitet.
OpenAI hevder å ha observert frittstående Þkter på mer enn syv timer i storskala refaktoreringer, med iterasjoner som korrigerer testfeil og validerer resultater inntil målet er oppfylt.
Denne oppfÞrselen står i kontrast til strategier basert på rutere som forhåndsbestemmer ressurser; her evaluerer modellen innsatsen på nytt etter hvert som den skrider frem, og kombinerer smidig dialog med vedvarende utfÞrelse.
På et praktisk nivå betyr dette raske svar på spesifikke forespÞrsler og mer tid investert når arbeidet innebÊrer å orkestrere endringer på tvers av flere moduler eller lÞse komplekse avhengigheter.
For programvareteam lover tilnÊrmingen fÊrre irrelevante iterasjoner og mer fokus på tiltak med stor innvirkning, spesielt når man gjennomgår store databaser eller tar for seg tverrgående oppgaver.
VerktÞy og integrasjon: CLI, IDE, web og GitHub
Codex-kommandolinjegrensesnittet har blitt redesignet rundt agentbaserte flyterBilder kan nå legges ved direkte i CLI-en for å forenkle designbeslutninger eller oppdage visuelle inkonsekvenser.
Systemet kan overvåk fremdriften med gjÞremålslister og integrerer verktÞy som nettsÞk og MCP, en åpen standard for sikker tilkobling av LLM-er til eksterne data og verktÞy.
Grensesnittet forbedrer også verktÞykallformat og sammenligninger, noe som bidrar til å fÞlge agentens resonnement og gjennomgå differenser tydeligere.
I utviklingsmiljÞer tillater IDE-utvidelsen og GitHub-integrasjonen Flytt arbeid mellom lokalt og skyen uten å miste kontekst, og stoler på åpen kildekode i redigeringsprogrammet for mer presise svar.
OpenAI indikerer at agenten kjÞrer på kontrollerte miljÞer som standard og at det er mulig å justere tillatelser for å begrense potensielt destruktive handlinger på sensitive prosjekter.
Tilgjengelighet og tilgang
GPT-5-Codex er aktivert i ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu og Enterprise, i tillegg til Codex-opplevelser i terminal, web, IDE og GitHub.
Selskapet planlegger å gjÞre det tilgjengelig for API-klienter senere, selv om de for Þyeblikket ikke har detaljert en tidsplan eller spesifikke priser for den kanalen.
GPT-5 Codex-tester og -målinger
IfÞlge informasjon delt av OpenAI og eksterne rapporter tilbyr GPT-5-Codex bedre resultater enn GPT-5 i agentorienterte scenarier, slik som SWE-bench Verified-referansen.
I konkrete tall er de nevnt Forbedringer på opptil 74,5 % i SWE-benk verifisert og et hopp i refaktoreringstester fra 33,9 % med GPT-5 til 51,3 % med GPT-5-Codex, noe som tyder på fremskritt innen vedlikehold og redigering av flere filer.
Selskapet fremhever også at dets Kommentarer fra anmeldelsen er mindre feilaktige eller irrelevante, slik at oppmerksomheten kan fokuseres på kritiske problemer og stÞy i PR-er reduseres.
Hva GPT-5 Codex betyr for tekniske team
For utviklere, å ha en agent som kombinerer rask samhandling og selvstendig arbeid åpner dÞren for kortere sykluser og mer effektiv prioritering av komplekse oppgaver.
I organisasjoner krever en modells evne til å bruke timer på en oppgave en AI-strategi for bedriften, klare retningslinjer for kostnads- og utfÞrelsesgrenser, og validering av ytelsen på tvers av flere språk og monoreposer med omfattende kontekst.
Praksis med sikker integrering i eksisterende flyter, med tillatelseskontroller, sporing av agentbeslutninger og lesbare differensialer for å opprettholde kvalitet og sporbarhet.
Med fokus på programvareutvikling, GPT-5-Codex har som mål å vÊre en teknisk bidragsyter i stand til å opprette, gjennomgå og vedlikeholde komplekse prosjekter, justere beregningsarbeidet til problemets faktiske stÞrrelse og heve standarden for AI-drevne kodeverktÞy.
