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GPT-5.1 Codex

Codex 스타일 하네스에서의 에이전틱 코딩에 최적화된 GPT-5.1 변형 모델입니다. 긴 도구 호출 루프, 코드 편집, 리포지토리 규모 작업에 튜닝되었으며 OpenAI Responses API로 제공됩니다.

2,322.5/18,580크레딧
입력 / 출력 · 100만 토큰당
에이전틱 코딩 하네스(Codex 스타일)에 최적화
Responses API로 제공 - 이 게이트웨이는 Codex 모델을 chat completions가 아닌 /v1/responses로 라우팅
400K 컨텍스트 윈도우
반복 컨텍스트 비용을 줄이는 캐시된 입력 토큰
함수 호출 & 스트리밍 지원

지금 바로 실행해보세요

콘솔의 Playground에서 별도 코드 없이 이 모델을 즉시 테스트할 수 있어요

로그인 후 사용해보기

AI 어시스턴트에서 사용하기

이 모델의 사용법을 Claude, ChatGPT 등에 복사

모델 상세 사양

컨텍스트 윈도우
400K
토큰
최대 출력
128K
토큰
학습 데이터
2025-03
호환 SDK
OpenAI

기능 지원

비전
함수 호출
스트리밍
JSON 모드
시스템 프롬프트

토큰별 가격 (1M 토큰당)

토큰 종류크레딧달러 환산
입력 토큰2,322.5$1.55
출력 토큰18,580$12.39
캐시된 토큰232.25$0.15

* 1,500 크레딧 ≈ $1 (실제 요금은 사용량에 따라 달라질 수 있습니다)

빠른 시작

curl -X POST "https://api.core.today/llm/openai/v1/responses" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer cdt_your_api_key" \
  -d '{
  "model": "gpt-5.1-codex",
  "input": "Refactor this function to remove the duplicated error handling, and add a unit test:\n\n<code snippet>",
  "max_output_tokens": 4000
}'

파라미터

파라미터타입필수기본값설명
modelstringYesgpt-5.1-codex모델 식별자
inputstring | arrayYes-Responses API 입력: 문자열 또는 입력 아이템 배열 (메시지, 도구 결과)
instructionsstringNo-실행에 적용할 시스템 수준 지시문
max_output_tokensintegerNo-응답의 최대 토큰 수 (Responses API 필드; max_tokens 아님)
streambooleanNofalseServer-Sent Events 스트리밍 활성화

예제

에이전틱 코딩 작업

코딩 작업을 위한 Responses API 요청

curl -X POST "https://api.core.today/llm/openai/v1/responses" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer cdt_your_api_key" \
  -d '{
  "model": "gpt-5.1-codex",
  "input": "Refactor this function to remove the duplicated error handling, and add a unit test:\n\n<code snippet>",
  "max_output_tokens": 4000
}'

팁 & 모범 사례

1OpenAI SDK에서 base_url을 https://ai.api.core.today/llm/openai/v1로 설정하고 client.responses.create()를 사용하세요
2Codex 모델은 chat completions가 아닌 Responses API(POST /llm/openai/v1/responses)로 제공됩니다
3캐시된 입력 토큰은 약 10배 할인 과금됩니다 - 긴 리포지토리 컨텍스트를 턴 간 재사용하세요
4원샷 프롬프트보다 도구 호출이 있는 에이전틱 하네스 안에서 쓸 때 가장 좋습니다

사용 사례

코딩 에이전트 및 자율 개발 루프
대규모 코드 편집·리팩터링
도구 호출 기반 테스트 생성·버그 수정
코드 리뷰 자동화