- OpenAI выпустила GPT-5-Codex-Mini — облегчённую версию Codex с почти в 4 раза большим объёмом запросов.
- Модель сохраняет высокую производительность при незначительном снижении точности и оптимизирована для эффективного использования GPU.
- Для пользователей разных подписок введены увеличенные лимиты и приоритетная обработка, а переход на Codex-Mini происходит автоматически при приближении к лимиту.
OpenAI анонсировала GPT-5-Codex-Mini — упрощённую версию своей модели Codex, ориентированную на решения простых и рутинных задач в программировании. Это обновление позволяет выполнять примерно в четыре раза больше запросов, чем оригинальная версия GPT-5-Codex, при этом минимально теряя в точности обработки. Такая оптимизация делает модель привлекательной для тех пользователей, которым важна скорость и экономия ресурсов, но не критична сложная детализация и полный контекст.
Codex-Mini уже доступен через командную строку и расширения для интегрированных сред разработки (IDE) при входе через аккаунт ChatGPT. Поддержка API появится позднее, что расширит возможности интеграции модели в сторонние приложения и сервисы. Интересной особенностью является автоматический переход на облегчённую модель при достижении 90% лимита запросов, предотвращая при этом приостановку работы. Это особенно удобно для разработчиков, активно использующих инструменты OpenAI.
Оптимизация нового варианта Codex включает более эффективное использование графических процессоров (GPU), что существенно снижает затраты при большом числе запросов. Кроме того, для подписчиков Plus, Business и Edu лимиты использования повышены на 50%, а владельцы планов Pro и Enterprise получили приоритет в обработке запросов, что подчёркивает стратегию OpenAI в поддержку крупных клиентов и бизнеса.
OpenAI подчёркивает, что Codex-Mini не предназначен для сложных задач, где критична точность и глубокий контекст. Основная, полнофункциональная модель GPT-5-Codex остаётся приоритетом для таких применений. В целом, выпуск Codex-Mini — это грамотное решение, направленное на повышение доступности и экономичности технологий ИИ без значительной потери в качестве, что выгодно для широкого круга разработчиков.
