Blog

2025'te Codex için Hangi API Uç Noktaları Mevcut

Herve Kom

22 September 2025

2025'te Codex için Hangi API Uç Noktaları Mevcut

OpenAI'ın Codex'i için hangi API uç noktalarının mevcut olduğunu tam olarak anlamak, platformun 2021'deki lansmanından bu yana önemli ölçüde gelişmesiyle giderek daha karmaşık hale geldi. Geliştiriciler sıkça soruyor: "CodeX ile gerçekten hangi API uç noktalarını kullanabilirim?" Cevap, eski sistemler, mevcut uygulamalar ve OpenAI'ın hızla gelişen ekosistemindeki yeni yetenekler arasında ayrım yapmayı gerektiriyor.

💡
API geliştirme iş akışınızı bugün dönüştürün! Apidog'u ücretsiz indirin ve bu kapsamlı kılavuzda özetlenen CodeX entegrasyon stratejilerini mükemmel şekilde tamamlayan sorunsuz API testi, dokümantasyon ve işbirliği özelliklerini deneyimleyin. Apidog'un güçlü arayüzü ile CodeX'in gelişmiş yeteneklerinden yararlanarak verimliliği artırırken API'leri verimli bir şekilde yönetebilir, test edebilir ve belgeleyebilirsiniz.
Düğme

2025'te Codex API Uç Noktaları Neden Önemli?

Codex, 2021'deki bir kod tamamlama aracı köklerinden yazılım mühendisliği için tam teşekküllü bir ajana dönüşüyor. Artık bağımlılık çözümü, test yürütme ve çok modlu girdilerle kullanıcı arayüzü hata ayıklaması gibi karmaşık görevleri yerine getiriyor. Geliştiriciler, bu yetenekleri CI/CD işlem hatlarına, özel botlara veya kurumsal uygulamalara entegre etmek için API uç noktalarını kullanıyor. Bu uç noktaları anlamak, bulut ortamlarında görev sürelerini %90'a kadar azaltarak ölçeklenebilir otomasyonun kilidini açar.

CodeX API'nin Evrimi: Tamamlamalardan Ajan Tabanlı Uç Noktalara

Başlangıçta Codex, davinci-codex gibi modellerle /v1/completions uç noktasına güveniyordu. 2025 yılına gelindiğinde OpenAI, gelişmiş muhakeme için GPT-5-Codex'i entegre ederek Sohbet Tamamlama API'sine geçti. Bulut görevleri ve kod incelemeleri için beta uç noktaları, paralel yürütme ve GitHub entegrasyonunu destekleyerek işlevselliği daha da genişletiyor.

Bu geçiş, bağlam kaybı ve eşzamanlılık kısıtlamaları gibi önceki sınırlamaları gideriyor. Sonuç olarak, geliştiriciler artık Codex'e birleşik bir API çerçevesi aracılığıyla erişiyor ve beta özellikler Pro planları aracılığıyla kullanılabiliyor. Apidog, hızlı uç nokta testi sağlayarak sorunsuz benimsemeyi garanti ederek bunu tamamlıyor.

2025'te Codex İçin Temel API Uç Noktaları

OpenAI, Codex erişimini, öncelikli olarak standart API ve beta uzantıları aracılığıyla birkaç temel uç nokta etrafında yapılandırır. Aşağıda, her birini HTTP yöntemleri, parametreler ve kod örnekleriyle birlikte özetliyoruz.

1. Sohbet Tamamlama Uç Noktası: Kod Üretimine Güç Verme

/v1/chat/completions uç noktası (POST), GPT-5-Codex için birincil arayüz görevi görür ve kod üretimi, hata ayıklama ve açıklamaları yönetir.

Temel Parametreler:

Kimlik Doğrulama: Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY aracılığıyla Bearer token.

Python Örneği:

python

import openai

client = openai.OpenAI(api_key="sk-your-key")
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-codex",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Follow Python PEP 8 standards."},
        {"role": "user", "content": "Generate a REST API endpoint for task management."}
    ],
    max_tokens=2000,
    temperature=0.3
)
print(response.choices[0].message.content)

Bu uç nokta, mesajlar arasında bağlamı koruyarak tekrarlayan iş akışlarında üstündür. SWE-bench görevlerinin %74'ünü otonom olarak çözer ve genel modellerden daha iyi performans gösterir. Ancak, token şişkinliğini önlemek için istemleri optimize edin ve kullanımı izlemek için Apidog'u kullanın.

2. Bulut Görev Delegasyonu Uç Noktası: Otonom Yürütme

Beta /v1/codex/cloud/tasks uç noktası (POST), görevleri korumalı bulut kapsayıcılarına devreder, paralel işleme için idealdir.

Temel Parametreler:

Node.js Örneği:

javascript

const OpenAI = require('openai');
const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

async function runTask() {
  const task = await openai.beta.codex.cloud.create({
    task_prompt: 'Create a React component with Jest tests.',
    environment: { runtime: 'node:18', packages: ['react', 'jest'] },
    repository_context: 'https://github.com/user/repo/main',
    webhook: 'https://your-webhook.com'
  });
  console.log(`Task ID: ${task.id}`);
}

Bu uç nokta, önbelleğe alma yoluyla tamamlama sürelerini %90 azaltır. Test için webhook yanıtlarını taklit etmek üzere Apidog'u kullanın.

3. Kod İnceleme Uç Noktası: PR Analizini Otomatikleştirme

Beta /v1/codex/reviews uç noktası (POST), "@codex review" gibi etiketlerle tetiklenen GitHub PR'larını analiz eder.

Temel Parametreler:

cURL Örneği:

bash

curl https://api.openai.com/v1/codex/reviews \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "pull_request_url": "https://github.com/user/repo/pull/456",
    "focus_areas": ["performance", "dependencies"],
    "sandbox_config": {"tests": true}
  }'

Bu uç nokta, sorunları erken yakalayarak kod kalitesini artırır ve CI/CD işlem hatlarıyla entegre olur.

4. Eski Tamamlama Uç Noktası: Geriye Dönük Uyumluluk İçin Sınırlı Kullanım

Kullanımdan kaldırılan /v1/completions uç noktası, temel kod üretimi için codex-mini-latest'i destekler ancak 2026 yılına kadar aşamalı olarak kaldırılması planlanmaktadır. Ajan tabanlı görevler için daha az uygun olan daha basit, istem tabanlı bir model kullanır.

Temel Parametreler:

Python Örneği:

python

import openai

client = openai.OpenAI(api_key="sk-your-key")
response = client.completions.create(
    model="codex-mini-latest",
    prompt="Write a Python function to parse CSV files.",
    max_tokens=500
)
print(response.choices[0].text)

Eski uç noktalar çok modlu desteğe ve ajan tabanlı muhakemeye sahip olmadığından, daha iyi bağlam işleme ve performans için sohbet tamamlamalarına geçin.

CodeX API Uç Noktalarını Kullanmak İçin En İyi Uygulamalar

Bu stratejilerle uç nokta verimliliğini en üst düzeye çıkarın:

Bu uygulamalar, yinelemeleri %50 azaltarak verimliliği artırır.

Apidog Entegrasyonu ile API Geliştirme İş Akışları

CodeX, geleneksel API uç noktalarının ötesine geçse de, API odaklı projeler üzerinde çalışan geliştiriciler, CodeX yardımını Apidog gibi kapsamlı API geliştirme araçlarıyla birleştirerek önemli ölçüde fayda sağlarlar. Bu entegrasyon, hem kod üretim doğruluğunu hem de API güvenilirliğini artıran güçlü iş akışları oluşturur.

Apidog, CodeX'in kod üretimi yeteneklerini mükemmel bir şekilde tamamlayan temel API testi, dokümantasyon ve işbirliği özellikleri sunar. CodeX API uygulama kodu ürettiğinde, Apidog otomatik süreçler aracılığıyla ortaya çıkan uç noktaları anında doğrulayabilir, test edebilir ve belgeleyebilir.

Apidog arayüzü

Geliştirme İş Akışınızda Apidog'u Kullanma

Apidog'u geliştirme iş akışınıza entegre etmek, API yönetim sürecinizi geliştirebilir. Web sitesi geliştirmenizin yanı sıra Apidog'u etkili bir şekilde nasıl kullanacağınız aşağıda açıklanmıştır:

Adım 1: API Spesifikasyonlarınızı Tanımlayın

Apidog'da API spesifikasyonlarınızı tanımlayarak başlayın. Yeni bir API projesi oluşturun ve uç noktaları, istek parametrelerini ve yanıt formatlarını ana hatlarıyla belirtin. Bu dokümantasyon, geliştirme ekibiniz için bir referans görevi görecektir.

Apidog'da API spesifikasyonlarını tanımlama

Adım 2: Sahte Yanıtlar Oluşturun

API uç noktalarınız için sahte yanıtlar oluşturmak üzere Apidog'u kullanın. Bu, geliştirme aşamasında olabilecek veya kullanılamayan gerçek API'ye güvenmeden ön uç uygulamanızı test etmenize olanak tanır. Sahte yanıtlar, geliştirme sürecinin başlarında sorunları belirlemenize yardımcı olur.

Apidog'da sahte yanıtlar oluşturma

Adım 3: API Uç Noktalarını Test Edin

API'niz hazır olduğunda, uç noktaları test etmek için Apidog'u kullanın. Bu, beklenen verileri döndürdüklerinden ve hataları doğru şekilde işlediklerinden emin olmanızı sağlar. Ayrıca Apidog'un test özelliklerini bu süreci otomatikleştirmek, zaman kazanmak ve insan hatası riskini azaltmak için kullanabilirsiniz.

Apidog ile API uç noktalarını test etme

Adım 4: Ekibinizle İşbirliği Yapın

Ekibinizi işbirliği için Apidog'u kullanmaya teşvik edin. Geliştiriciler, API spesifikasyonları hakkında yorum bırakabilir, değişiklikler önerebilir ve revizyonları takip edebilir. Bu işbirliğine dayalı yaklaşım, iletişimi geliştirir ve herkesin aynı sayfada olmasını sağlar.

Apidog'da ekip işbirliği

Adım 5: Dokümantasyonu Sürdürün

API'niz geliştikçe, Apidog'daki dokümantasyonu güncellediğinizden emin olun. Bu, ekibinizi değişiklikler hakkında bilgilendirmeye ve harici ortakların en son bilgilere erişmesini sağlamaya yardımcı olacaktır.

Entegre iş akışı tipik olarak şu modeli izler:

  1. Doğal dil spesifikasyonu, istenen API işlevselliğini açıklar
  2. CodeX, spesifikasyona dayalı uygulama kodu üretir
  3. Apidog, üretilen API uç noktalarını otomatik olarak içe aktarır ve doğrular
  4. Gerçek zamanlı test, üretilen kodun işlevsel gereksinimleri karşıladığından emin olur
  5. İşbirliğine dayalı dokümantasyon, ekip çapında anlama ve bakımı sağlar
  6. Sürekli doğrulama, geliştirme döngüleri boyunca API güvenilirliğini sürdürür

Kurumsal Yapılandırma ve Ekip Yönetimi

Kurumsal CodeX uygulamaları, bireysel geliştirici kurulumlarının ötesine geçen ek yapılandırma katmanları gerektirir. Bu yapılandırmalar, modern CodeX uygulamalarını karakterize eden basitleştirilmiş entegrasyon deneyimini korurken uyumluluğu, güvenliği ve ekip işbirliğini sağlar.

Codex, kod yazdığınız her yerde (terminal, IDE, bulutta, GitHub'da ve telefonunuzda) çalışan tek bir ajandır, ancak kurumsal ortamlar, ekip üyelerinin tam işlevselliğe erişmeden önce idari onay ve yapılandırma gerektirebilir. Bu kurulum süreci, geliştirme verimliliğini korurken organizasyonel uyumluluğu sağlar.

Yönetimsel yapılandırmalar tipik olarak şunları kapsar:

Ekip odaklı özellikler, yapay zeka yardımıyla işbirliğine dayalı geliştirmeyi mümkün kılarken, bireysel sorumluluğu ve kod kalitesi standartlarını korur. Bu işbirliği yetenekleri, özel API uygulamaları veya uç nokta yönetimi gerektirmeden mevcut ekip iş akışlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olur.

Performans Optimizasyonu ve Kaynak Yönetimi

CodeX performans özelliklerini anlamak, farklı geliştirme senaryolarında ve kullanım durumlarında daha etkili kullanım sağlar. Tahmin edilebilir yanıt süreleri ve kaynak gereksinimleri olan geleneksel API uç noktalarının aksine, CodeX performansı görev karmaşıklığına, yürütme ortamına ve mevcut hesaplama kaynaklarına bağlı olarak önemli ölçüde değişir.

Sistem, görev özelliklerine, mevcut kaynaklara ve performans gereksinimlerine göre optimal yürütme ortamlarını otomatik olarak seçer. Basit işlemler genellikle anında yanıt için yerel olarak yürütülürken, karmaşık analiz görevleri gelişmiş hesaplama yetenekleri için bulut kaynaklarından yararlanır.

Performans Optimizasyon Modeli:

python

import time
import logging

def monitor_codex_performance(operation_type):
    """Monitor CodeX performance across different operations"""
    start_time = time.time()
    
    try:
        if operation_type == "simple_completion":
            # Local CLI execution for immediate response
            result = execute_local_codex("Generate simple function")
        elif operation_type == "complex_analysis":
            # Cloud execution for resource-intensive tasks
            result = delegate_to_cloud("Analyze entire codebase architecture")
        elif operation_type == "code_review":
            # GitHub integration for collaborative review
            result = trigger_github_review("@codex review security issues")
        
        duration = time.time() - start_time
        logging.info(f"{operation_type} completed in {duration:.2f}s")
        return result
        
    except Exception as e:
        duration = time.time() - start_time
        logging.error(f"{operation_type} failed after {duration:.2f}s: {str(e)}")
        raise

Optimal CodeX kullanımı, bu yürütme modellerini anlamayı gerektirir:

Güvenlik Hususları ve En İyi Uygulamalar

CodeX uygulamaları, yapay zeka destekli geliştirme ile ilişkili benzersiz zorlukları ele alan kapsamlı güvenlik önlemleri içerir. Bu güvenlik özellikleri, hassas kod ve kurumsal fikri mülkiyet için sağlam koruma sağlarken entegrasyon deneyimi içinde şeffaf bir şekilde çalışır.

Modern CodeX uygulamaları, geleneksel API kullanım modellerine kıyasla yükseltilmiş kimlik doğrulama önlemleri gerektirir. Sistem, e-posta/şifre hesapları için çok faktörlü kimlik doğrulamayı zorunlu kılarken, hesap güvenliğini sağlamak için sosyal giriş sağlayıcıları için MFA kurulumunu şiddetle tavsiye eder.

Bulut tabanlı mimari, gelişmiş yapay zeka yardımını etkinleştirirken kod gizliliğini sağlayan kapsamlı veri koruma önlemleri uygular. Korumalı yürütme ortamları, etkili geliştirme yardımı için gerekli bağlamsal farkındalığı korurken projeler arası veri sızıntısını önler.

Ek olarak, tüm kod işleme, kurumsal güvenlik standartlarını karşılayan güvenli, şifreli ortamlarda gerçekleşir ve hassas fikri mülkiyetin geliştirme süreci boyunca korunmasını sağlar.

Entegre Geliştirme Geleceğini Benimsemek

CodeX ekosistemi, daha da sorunsuz entegrasyon modellerine doğru gelişmeye devam edecek, ancak temel ilke sabit kalacak: Yapay zeka yardımı, geliştirme iş akışlarını karmaşıklaştırmak yerine iyileştirmelidir. Bu entegre yaklaşımları benimseyerek ve API geliştirme projeleri için Apidog gibi tamamlayıcı araçlardan yararlanarak, geliştiriciler en yüksek kod kalitesi ve güvenilirlik standartlarını korurken benzeri görülmemiş bir üretkenliğe ulaşabilirler.

Gelecek, yapay zeka yardımının şeffaf ve akıllıca çalıştığı, geliştiricilerin teknik entegrasyon karmaşıklığını yönetmek yerine yaratıcı problem çözmeye ve mimari düşünmeye odaklanmasını sağlayan geliştirme ortamlarına aittir. CodeX, bu geleceğe doğru önemli bir adımı temsil ediyor ve yeni nesil yapay zeka destekli geliştirme deneyimleri için bir temel sağlıyor.

Düğme

API Tasarım-Öncelikli Yaklaşımı Apidog'da Uygulayın

API'leri oluşturmanın ve kullanmanın daha kolay yolunu keşfedin

Ücretsiz Kaydolİndir