AI 对话模型
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GPT Codex

GPT-5 Codex

GPT-5 Codex 是 Kyeo AI 当前 Codex 梯度里更像旧低成本基线的一页:走 `Responses`,支持文本 + 图片、联网搜索和 reasoning,但当前聊天工作台并没有把 Codex 文档里的自定义函数工具和 `tool_choice` 作者视角完整摊出来。所以它更适合被理解成“低成本编码工作台旧基线”,而不是一页就能替代完整 Codex 平台。对今天的新项目来说,这页更多像旧 benchmark 和旧提示词的基准页,而不是最该先开的默认 Codex 位。

能力标签
响应生成
积分消耗
输入 100 / 输出 800 / 百万 tokens
提示词上限
20,000 字符
上传限制
图片 6 张
当前站内按 `Responses` 接入,是 Codex 家族而不是普通 Chat Completions 页
支持文本 + 图片输入与联网搜索,适合代码上下文协作
当前聊天工作台没有把自定义 function schema 与 `tool_choice` 全量开放
价格是当前 Codex 低档之一:输入 100 / 输出 800(每百万 tokens)
30 秒了解
GPT Codex
输入 100 / 输出 800 / 百万 tokens
它擅长什么
当前站内的 GPT-5 Codex 更像 Codex 家族的旧低成本基线页。它重点承接代码解释、代码评审、脚本辅助和轻量工程协作,但不会把 Responses 全能力、函数工具编排和更高 reasoning 档位一次性全开放在前台。
适合谁用
适合代码解释、重构建议、补测试、小型脚本任务、工程问答,以及需要先用较低 Codex 成本跑通编码工作流的团队。
大家都在搜
GPT-5 Codex 怎么用GPT-5 Codex 当前价格GPT-5 Codex responses

一句话了解

这个模型怎么样?

GPT-5 Codex 当前已经接入 Kyeo AI 的AI 对话模型工作流。相比只看模型名或外部宣传页,这个页面更关注真正影响选型的内容,包括能力标签、成本结构、参数控制、上传限制、适用任务与替代候选。对于想做长期模型运营和 SEO 内容沉淀的站点来说,这些信息比一句“最好用”更有价值。

它擅长什么
当前站内的 GPT-5 Codex 更像 Codex 家族的旧低成本基线页。它重点承接代码解释、代码评审、脚本辅助和轻量工程协作,但不会把 Responses 全能力、函数工具编排和更高 reasoning 档位一次性全开放在前台。
适合谁用
适合代码解释、重构建议、补测试、小型脚本任务、工程问答,以及需要先用较低 Codex 成本跑通编码工作流的团队。
为什么在 Kyeo AI 用
Kyeo 把这页保留下来,不只是因为它便宜,而是因为它能承接旧 benchmark、旧提示词和旧工作流。这样你能先判断旧低成本基线还要不要保,而不是一开始就默认它还是今天的新项目起点。

关键参数一览

帮你快速评估这个模型和你的业务场景是否匹配。

模型类别
AI 对话模型
厂商
OpenAI
模型家族
GPT Codex
接入提供方
KIE
平台模型标识
gpt-5-codex
运行方式
Responses
提示词上限
20,000 字符
上传限制
图片 6 张

它还叫什么

同一个模型在官方文档、社区讨论和 API 接入层可能有不同叫法,这里帮你统一整理。

gpt-5-codex
Codex
GPT Codex

用户常见问题

这些问题和关键词结合公开资料、同类页面写法和当前站内接入边界整理,帮你更快做出选择。

GPT-5 Codex 怎么用
GPT-5 Codex 当前价格
GPT-5 Codex responses
GPT-5 Codex 联网搜索
GPT-5 Codex 支持图片吗
GPT-5 Codex 和 GPT-5.1 Codex 区别
GPT-5 Codex 和 GPT-5.2 Codex 区别
GPT-5 Codex 适合代码评审吗
GPT-5 Codex 当前支持 function tools 吗
GPT-5 Codex 适合默认编码工作台吗

选型指南

还在纠结用哪个模型?先看这几个关键决策点。

1
什么时候先开这页

如果你想先用最低一档的 Codex 成本验证“编码工作台值不值得上”,或者你手上已经有一套围绕 GPT-5 Codex 建的旧 benchmark / 旧提示词,这页更适合作为旧低成本基线或迁移对照。

2
什么时候先比较别的 Codex 页

如果你是新项目、又不想改变当前预算,优先把 GPT-5.1 Codex 一起对照,因为它更像今天的同价默认档;如果你要做更难的长任务编码、复杂重构和多轮工程协作,再往上看 GPT-5.2 Codex,甚至直接把 GPT-5.3 / GPT-5.4 Codex 一起拉进清单,会比继续停在旧基线更接近真实选型。

3
最小验证路径

拿同一个真实仓库问题做三轮对照:一轮代码理解、一轮补测试、一轮小重构。先在 GPT-5 Codex 上跑,再和 GPT-5.1 Codex、GPT-5.2 Codex 做同题对照,最容易看清它是不是足够当你的低成本 Codex 基线。

用户常搜的对比

这些是用户在搜索引擎里真正会搜的对比问题,帮你快速定位差异。

GPT-5 Codex 和 GPT-5.1 Codex 区别
GPT-5 Codex vs GPT-5.1 Codex
GPT-5 Codex 和 GPT-5.2 Codex 区别
GPT-5 Codex vs GPT-5.2 Codex
GPT-5 Codex 和 GPT-5.4 区别
GPT-5 Codex vs GPT-5.4

模型横向对比表

正在纠结选哪个?这张表帮你一眼看清当前模型和替代方案的核心差异。

对比维度
GPT-5 Codex
GPT-5.1 Codex
GPT-5.2 Codex
GPT-5.4
当前站内角色
低成本 Codex 基线页
同价的更新默认档
更高价的长任务编码档
更偏通用高阶 Responses 页
当前运行时
Responses
Responses
Responses
Responses
当前前台控制项
联网搜索 + 图片附件 + reasoning 心智
前台形态接近,但更适合当同价默认档
前台形态接近,但面向更难编码任务
更偏通用高阶工作台,而非专门编码页
当前价格口径
输入 100 / 输出 800
输入 100 / 输出 800
输入 140 / 输出 1120
输入 140 / 输出 1120
更适合的任务
代码评审、补测试、脚本辅助和低成本工程问答
同价下更适合做默认工程主力
更难的长任务编码与多步重构
通用复杂分析与跨任务协作

实际使用体验

不是复读官网宣传,而是基于真实使用场景的观察和判断。

这页现在更像迁移基线,而不是默认终点

随着 Codex 版本继续往上迭代,团队保留 GPT-5 Codex 的真实原因,很多时候不是它一定最好,而是它仍然是低成本、旧 benchmark 和旧提示词最容易对齐的旧基线档。

今天多数团队真正在做的是“旧基线保不保、默认档换不换”

一旦 Codex 线里已经有了 GPT-5.1、5.2、5.3、5.4 这些页,保留 GPT-5 Codex 的现实价值通常就不再是“它是不是最强”,而是“旧基线还要不要继续保、哪些旧提示词还值得沿用”。这也是这页和更新 Codex 页最真实的差别。

能力详解

当前页的关键差异是进入了 Codex 的 Responses 工作流

OpenAI 官方 GPT-5-Codex 模型页和 KIE Codex 文档都明确写到它走 `Responses` 路线,而不是普通聊天接口。这意味着它更适合做多步编码、连续追问和工程任务,而不是只做通用问答。

当前站内更像“带搜索的编码工作台”,不是完整工具编排台

KIE 文档会提到 `tools`、`tool_choice` 和函数调用,并明确网页搜索与函数调用互斥;但当前 Kyeo 聊天工作台主要开放的是联网搜索开关,没有把函数 schema 编辑器直接做成前台能力。所以这页最真实的使用方式仍然是代码协作 + 搜索,而不是复杂函数编排。

低成本是这页最重要的角色,不是更多按钮

和更高档的 Codex 页相比,这页当前前台形态差异并不大。真正的选择理由往往是:你要不要先用较低 token 成本,验证 Codex 这条工程工作流本身值不值得进入团队默认流程。

适合做什么

Agentic Coding

适合需要规划、编写、修复和解释代码的多步任务。

代码评审与重构

适合做结构优化、风险检查和工具调用协作。

脚本与自动化

适合搭配工具、API 和外部系统做工程自动化。

提示词技巧

任务边界要明确

直接写清目标、语言、仓库上下文、不能改什么、要交付什么。

让模型先规划再执行

编码任务往往适合先出 plan,再逐步修改。

要求结果自检

尤其是重构和生成测试时,建议显式要求自查边界与风险。

为什么选它

更适合长任务、编码与工具协作。
Codex 家族在 OpenAI 官方文档中的定位明确。
很适合做工程类模型落地页和选型页。
可以直接和 Kyeo 模型广场中的同类模型做横向对比,选型成本更低。

使用前要知道

当前聊天工作台没有把自定义 function schema 和 `tool_choice` 完整开放到前台。
当前附件仍以图片为主,不是完整文件工具工作台。
复杂编码任务不仅消耗 tokens,也消耗上下文管理成本。
版本差异和别名变动需要持续关注。

可调参数

帮你快速评估这个模型和你的业务场景是否匹配。

当前页面暂无额外前台参数。

积分消耗

输入 100 / 输出 800 / 百万 tokens

当前 Kyeo AI 按 tokens 计费:输入 `100 / 百万 tokens`,输出 `800 / 百万 tokens`。这页支持联网搜索和多轮工程对话,但当前成本仍主要由上下文长度、输出长度和反复调试轮数决定。

省钱小技巧

批量出图或出视频前,建议先用同一组素材在当前模型和同类候选之间做 AB 测试,确认效果后再批量跑,避免浪费积分。

常见问题

同类模型推荐

还没决定用哪个?顺手对比一下这几个同类候选。

GPT-5.1 Codex

GPT-5.1 Codex 是 Kyeo AI 当前更像“当前同价默认位”的 Codex 页。它和 GPT-5 Codex 一样走 `Responses`、支持图片和联网搜索,价格也同样是输入 100 / 输出 800;但从 OpenAI 把 GPT-5.1 作为 GPT-5 家族更新底座、而站内又维持同价这一点看,5.1 Codex 更适合新项目直接拿来当低成本工程主力,而不只是旧页的替身。换句话说:如果你没有明确的存量包袱,今天多数时候更该先开 5.1,而不是回到 GPT-5 Codex。

AI 对话模型
输入 100 / 输出 800 / 百万 tokens

GPT-5.2 Codex

GPT-5.2 Codex 是 Kyeo AI 当前更像“旧高预算高阶基线”的 Codex 编码页。它和 GPT-5.1 Codex 一样走 `Responses`,也同样支持图片和联网搜索,但不要因为前台表单长得差不多,就把它理解成“只是同一页更贵一点”。当前这页的核心价值是把更高预算留给更难的长任务编码、复杂重构和多步工程协作,而不是多出几个显眼的新按钮。需要同时说清的是:在当前站内价格口径下,GPT-5.2 / 5.3 / 5.4 Codex 已经进入同一价带,所以 5.2 今天更像高预算旧高阶基线,而不是天然的最终默认位。

AI 对话模型
输入 140 / 输出 1120 / 百万 tokens

GPT-5.4

GPT-5.4 是 Kyeo AI 当前更像“GPT 通用总入口”的一页,但它不是 OpenAI 官方 GPT-5.4 全工具驾驶舱的原样搬运。当前站内这页更接近一条收窄过的 Responses 路线:文本 + 最多 6 张图、联网搜索、统一 reasoning UI,前台没有把 File Search、Code Interpreter、Hosted Shell、Computer Use 或 MCP 等能力摊成按钮。对需要一个能同时处理复杂分析、图文问答、搜索增强和代码任务的默认页的人来说,如果任务还没有明确进入纯工程主线,这页通常比同价的 Codex 页更像先开的那张总入口。

AI 对话模型
输入 140 / 输出 1120 / 百万 tokens

信息来源

页面内容基于厂商资料、模型家族说明和 Kyeo AI 平台接入配置整理。

来源说明

当前页面优先以 OpenAI 官方 GPT-5-Codex 模型页、工作区 KIE《创建 Codex 响应》《Codex 定价说明》与 Kyeo 聊天工作台实际接入配置为准。当前站内这页走 `Responses` 路线,承接文本 + 图片、联网搜索和 reasoning;但聊天工作台没有把 KIE / 官方文档里的自定义 function schema、`tool_choice` 等能力完整开放出来,所以它更像低成本 Codex 基线页,而不是完整 Codex 平台控制台。

最后更新: 2026-04-14
OpenAI: GPT-5-Codex
官方
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OpenAI: Pricing
官方
查看原始来源
KIE Docs: 创建 Codex 响应
接入

当前 KIE 文档明确给出 `Responses` 路线、`tools`、`tool_choice` 与 `reasoning.effort`。

KIE Docs: Codex 定价说明
接入

当前工作区价格说明明确记录 `gpt-5-codex` 为输入 `100`、输出 `800`(每百万 tokens)。

Kyeo 平台模型接入配置
接入

当前站内接入模型标识为 gpt-5-codex,页面中的参数上限、前台控制项与计费方式也以 Kyeo 平台实际接入为准。