OpenAI Codex CLI Smart AIPI-இல் ஆதரிக்கப்படுகிறதா?

ஆம். Codex CLI, Smart AIPI-க்கு drop-in ஆக வேலை செய்கிறது — உங்கள் shell அல்லது ~/.codex/config.toml-இல் OPENAI_BASE_URL-ஐ https://api.smartaipi.com/v1 ஆக அமைக்கவும், நாங்கள் host செய்யும் எந்த model-ஐ வேண்டுமானாலும் (gpt-5.5, gpt-5.4, gpt-5.4-mini, gpt-5.3-codex) Codex-க்கு point செய்யவும், பின்னர் இயக்கத் தொடங்கவும். code மாற்றங்கள் தேவையில்லை, அதே API key-ஐ எல்லா இடங்களிலும் பயன்படுத்தலாம்.

Smart AIPI Codex CLI-யை ChatGPT subscription-ஐ விட எப்படிச் சிக்கனமாக்குகிறது?

இரண்டு ஒன்றோடொன்று பெருகும் காரணங்கள். முதலில், pay-as-you-go: நீங்கள் உண்மையில் compute செய்யும் tokens-க்கு மட்டும் பணம் செலுத்துகிறீர்கள்; பயன்படுத்தினாலும் இல்லையாலும் flat monthly fee இல்லை. இரண்டாவது, நீண்ட agentic sessions-ல் நிலையான ~98% prompt cache hit வீதங்கள் — cached input $0.125 per 1M tokens, uncached input $1.25, அதாவது 10× குறைப்பு. நீண்ட context-இல் 100 turns கொண்ட ஒரு கடுமையான நாள் பொதுவாக சுமார் $5-க்கு முடியும்; இதனால் பெரும்பாலான பயனர்கள் $20 ChatGPT Plus subscription-ஐ விட கீழே வருவார்கள், throttle இல்லை, quota refresh காத்திருப்பு இல்லை.

Smart AIPI-இல் Codex எவ்வளவு cache hit வீதத்தை அடைய முடியும்?

உண்மையான Codex sessions input prefix-இல் 95–98% cache hit வீதங்களை நிலைநிறுத்துகின்றன. Smart AIPI-இன் gateway OpenAI prompt-cache key-ஐ end-to-end பாதுகாக்கிறது, mid-stream rate-limit redials-இல் custom-tool-call state-ஐ வைத்திருக்கிறது, மேலும் WebSocket-streamed sessions-ஐ ஒரே மாதிரியாக வைத்திருப்பதால் upstream cache நீண்ட horizon tasks-ல் தொடர்ந்து hit ஆகிறது. Cache rate, nominal $/token-ஐ விட முக்கியம்; ஏனெனில் நீங்கள் உண்மையில் செலுத்துவது அதுவே.

Codex-இல் GPT-5.5-உடன் low அல்லது high reasoning effort எதைப் பயன்படுத்த வேண்டும்?

Execution-க்கு low reasoning. கிட்டத்தட்ட எல்லா tasks-க்கும் — code எழுதுவது, diffs apply செய்வது, commands ஓட்டுவது, logs சுருக்குவது, refactor செய்வது — GPT-5.5 on low reasoning, high-ஐ விட சமமான அல்லது சிறந்த output-ஐத் தருகிறது, reasoning tokens-இன் ஒரு சிறிய பகுதியை மட்டும் burn செய்கிறது. High reasoning எளிய operations-ஐ over-deliberate செய்து, வழக்கமான வேலைகளில் அளவிடக்கூடிய அளவு மோசமான code-ஐ ship செய்கிறது. High reasoning-ஐ அது உண்மையில் உதவும் குறுகிய சூழ்நிலைக்கே வைக்கவும்.

High reasoning effort உண்மையில் எப்போது மதிப்புள்ளது?

இரண்டு சூழ்நிலைகள்: task creation (தெளிவில்லாத மனித இலக்கை subgoals, file lists, acceptance criteria உடன் concrete plan-ஆக மாற்றுவது), மற்றும் task handling (உண்மையிலேயே குழப்பமான failures-ஐ தீர்ப்பது, novel architectural decisions, மற்றும் ஒரே தெளிவான fix இல்லாத bugs-க்கான root-cause analysis). இதற்கு வெளியே, high reasoning கூடுதல் output tokens-ஐ எந்த அளவிடக்கூடிய quality gain-உம் இல்லாமல் செலவழிக்கிறது — பல நேரங்களில் model அதிகம் யோசிப்பதால் quality loss கூட ஏற்படுகிறது.

grill-me skill என்ன, அது என் Codex bill-ஐ எப்படிக் குறைக்கிறது?

Grill-me என்பது Matt Pocock-இன் Codex skill (github.com/mattpocock/skills); இது task spec-ஐப் பற்றி model உங்களைத் தொடர்ந்து கேள்வி கேட்கச் செய்கிறது — இலக்கு, constraints, acceptance criteria தெளிவாகும் வரை target செய்யப்பட்ட clarifying questions கேட்கிறது. Spec phase-இல் xhigh reasoning-உடன் grill-me-ஐ இயக்குங்கள் (பொதுவாக 3–5 short turns), பின்னர் உருவான plan-ஐ 30–100 turns-ல் செயல்படுத்த low reasoning-க்கு இறங்குங்கள். Premium reasoning-க்கு நீங்கள் load-bearing பகுதிகளில் மட்டும் பணம் செலுத்துகிறீர்கள்; மற்ற அனைத்தும் மலிவு tier-இல் ஓடும். நடைமுறையில் இது முழுவதும் high reasoning-ஐ இயக்குவதை விட சுமார் பாதி செலவு.

Claude Code-இலிருந்து OpenAI Codex app-க்கு ஏன் மாற வேண்டும்?

Codex dictation mode-ஐ ship செய்கிறது (type செய்வதற்குப் பதிலாக பேசலாம்), apply செய்வதற்கு முன் ஒவ்வொரு pending edit-ஐயும் preview செய்யும் diff viewer-ஐ கொண்டுள்ளது, computer-use plugin உட்பட ஆழமான skills/plugins ecosystem-ஐ வைத்துள்ளது, மேலும் GPT-5.5-ஐ இயக்குகிறது — இது தற்போது Terminal-Bench 2.0, Expert-SWE, மற்றும் FrontierMath-ல் state-of-the-art. Smart AIPI-இல் cache மற்றும் reasoning-effort economics-உடன் இணைந்தால், பெரும்பாலான workflows-க்கு இது வேகமான harness ஆகவும், completed task ஒன்றுக்கான செலவில் குறைவாகவும் இருக்கும்.

Codex CLI computer-use plugin-உடன் வேலை செய்கிறதா?

ஆம். Codex-இன் plugin/skill system computer_use tool வழியாக computer-use-ஐ ஆதரிக்கிறது, மேலும் Smart AIPI custom tools மற்றும் tool-call output round-trips உட்பட முழு tool surface-ஐ proxy செய்கிறது; rate-limit redials-இல் state-ஐ இழக்காது. Browser automation, screenshot loops, மற்றும் click-based agents, Smart AIPI வழியாக OpenAI direct-இல் இருப்பதைப் போலவே வேலை செய்கின்றன.

Codex-இன் உள்ளேயே logos மற்றும் images-ஐ நேரடியாக உருவாக்க முடியுமா?

ஆம். image-generation skill-ஐப் பயன்படுத்துங்கள்: Codex /v1/images/generations-ஐ model gpt-image-2 உடன் call செய்து, base64 PNG-ஐப் பெற்றுக் கொண்டு, அதை உங்கள் project-இல் எழுதுகிறது. மிகவும் பயனுள்ள pattern, Codex-ஐ logo-வை வடிவமைக்கச் சொல்லி, அதை generate செய்து, ஒரே task-இல் நேரடியாக frontend-இல் embed செய்வதாகும் — design tool roundtrip தேவையில்லை. Smart AIPI-இல் GPT-Image-2 ஒரு படத்திற்கு $0.003 முதல் தொடங்குகிறது, ஆகவே iteration மலிவு.

image-generation skill Claude Code-இலும்தான் வேலை செய்கிறதா?

ஆம். image-generation skill HTTP call செய்யக்கூடிய எந்த harness-இலுமே வேலை செய்கிறது — Claude Code உட்பட. அதை Smart AIPI-இன் gpt-image-2 endpoint-க்கு point செய்தால், Claude Code coding session-இல் உடனடியாக logos, mascots, hero images, மற்றும் reference assets-ஐ உருவாக்கும் திறனைப் பெறுகிறது. அது இயல்பாக ship ஆகாத visual generation-ஆல் Claude Code-ஐ superpower செய்கிறது.

Codex CLI-யை Smart AIPI-க்கு எப்படி configure செய்வது?

ஒரே env var. உங்கள் shell-இல் OPENAI_BASE_URL=https://api.smartaipi.com/v1 மற்றும் OPENAI_API_KEY=sk-your-smartaipi-key என்பவற்றைச் சேர்க்கவும், பின்னர் ~/.codex/config.toml-இல் model = "gpt-5.5" மற்றும் model_reasoning_effort = "low"-ஐ அமைக்கவும். இது முழு setup — Codex-இன் existing skills, plugins, dictation, மற்றும் diff viewer அனைத்தும் தொடர்ந்து வேலை செய்யும்.

ChatGPT சந்தாவை விட மலிவாக OpenAI Codex-ஐ இயக்குங்கள்: 98% Cache வீதங்கள், குறைந்த-Reasoning GPT-5.5, மற்றும் Grill-Me Workflow

TL;DR: Smart AIPI வழியாக OpenAI Codex CLI-யை இயக்குங்கள்; பெரும்பாலான பயனர்கள் ChatGPT Plus subscription-ஐ விட குறைவாக செலுத்துவார்கள் — rate limit இன்றி. இதன் ரகசியம் இரண்டு ஒன்றோடொன்று பெருக்கப்படும் வெற்றிகள்: நீண்ட agentic sessions-ல் நிலையான ~98% prompt cache hit வீதங்கள் (cached input, uncached input-ஐ விட 10× மலிவு), மற்றும் execution-க்கு GPT-5.5 on low reasoning effort-ஐ பயன்படுத்தி, task creation-க்கு மட்டும் high reasoning-ஐ செலுத்துவது. இதை Matt Pocock-இன் grill-me skill-உடன் (github.com/mattpocock/skills) இணைத்தால், சந்தையில் கிடைக்கக்கூடிய மிகச் சிக்கனமான, மிகத் தெளிவான coding harness உங்களுக்குக் கிடைக்கும்.

OpenAI-இன் Codex app இன்று shipping ஆகும் சிறந்த general-purpose coding harness. இதில் dictation mode, உண்மையான diff viewer, deep plugin மற்றும் skill ecosystem (computer-use plugin உட்பட), மேலும் GPT-5.5 இயக்கப்படுகிறது — இது தற்போது Terminal-Bench 2.0, Expert-SWE, மற்றும் FrontierMath-ல் state-of-the-art. ஒரே குறை: Codex-ஐ ship செய்யும் ChatGPT subscription உங்கள் usage-ஐ cap செய்கிறது. cap-ஐ அடைந்தவுடன், சில மணி நேரங்களுக்கு நீங்கள் throttled ஆகிவிடுவீர்கள்.

Smart AIPI இதை சரிசெய்கிறது. Codex-ஐ https://api.smartaipi.com/v1-க்கு point செய்யுங்கள்; அதே models-ல் pay-as-you-go pricing கிடைக்கும், மேலும் prompt cache மற்றும் tool-call state நீண்ட sessions முழுவதும் பாதுகாக்கப்படும். பெரும்பாலான பயனர்களுக்கு இது flat-fee subscription-ஐ விட மலிவாக வரும் — மேலும் ஒருபோதும் throttle செய்யாது.

பெரும்பாலான Codex பயனர்களுக்கு ChatGPT Subscription-ஐ விட Pay-As-You-Go மேலாகும்

ChatGPT Plus subscription $20/month. Pro $200/month. இரண்டும் Codex-க்கு hard usage caps-உடன் வருகிறது — சில மணி நேரம் கடுமையான agentic வேலை செய்தாலே quota window reset ஆகும் வரை நீங்கள் throttled ஆகிவிடுவீர்கள்.

Smart AIPI token-க்கு கட்டணம் வசூலிக்கிறது; minimum இல்லை, monthly fee இல்லை, cap இல்லை. Smart AIPI வழியாக GPT-5.5 pricing:

GPT-5.5 (per 1M tokens)	Smart AIPI	நீண்ட Codex session-இல் effective
Input (uncached)	$1.25	input tokens-இன் ~2%
Input (cached prefix)	$0.125	input tokens-இன் ~98%
Output	$7.50	reasoning effort-ஐப் பொறுத்து அளவாகும்

ஒரு சாதாரண Codex session-இல் கணக்கை பாருங்கள். turn ஒன்றுக்கு 200K-token cached prefix (உங்கள் repo + agents.md + history), turn ஒன்றுக்கு 5K புதிய input, low reasoning-இல் 3K output. அது சுமார் $0.054 per turn. 100 turns கொண்ட ஒரு கடுமையான நாள் சுமார் $5. 20 turns கொண்ட ஒரு சாதாரண நாள் $1-க்கு அருகில் இருக்கும்.

Pay-as-you-go advantage இரண்டு திசைகளிலும் சேர்ந்து பெருகுகிறது. Light users — பெரும்பாலான பயனர்கள் — $20 subscription கட்டும் same access-க்கு மாதம் $5 முதல் $15 வரை மட்டுமே செலுத்துவார்கள், cap-ும் இருக்கும். Plus subscription quota-வை ஒரே பிற்பகலில் எரித்துவிடும் heavy users தாங்கள் உண்மையில் compute செய்ததற்கே மட்டும் பணம் செலுத்துவார்கள்; throttle இல்லை, காத்திருப்பு இல்லை. எப்படியும் நீங்கள் வெல்வீர்கள்.

நீண்ட Codex Sessions-ல் Smart AIPI எப்படிக் 98% Cache Hit வீதங்களைத் தக்க வைக்கிறது

தலைப்பு pricing-க்கு அர்த்தம் இருப்பது cache-ஐ உண்மையிலேயே hit செய்தால் மட்டுமே. பல gateways nominal-ஆக OpenAI requests-ஐ proxy செய்கின்றன; ஆனால் request-ஐ re-key செய்வதன் மூலம், mid-stream state-ஐ நீக்குவதன் மூலம், அல்லது retries-இல் tool-call ordering-ஐ இழப்பதன் மூலம் upstream prompt cache-ஐ உடைத்துவிடுகின்றன. Smart AIPI இதை எதுவும் செய்யாமல் இருக்கவே குறிப்பாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.

Cache-ஐ hot-ஆக வைத்திருக்கும் மூன்று விஷயங்கள்:

End-to-end cache-key preservation. input prefix-இலிருந்து OpenAI கணக்கிடும் prompt-cache key gateway வழியாக verbatim-ஆக பாதுகாக்கப்படுகிறது. Cache-ஐ invalid ஆகச் செய்யக்கூடிய வகையில் message content-ஐ rewrite, re-order, அல்லது normalize செய்வதில்லை.
Redial-resilient tool state. upstream ஒரு request-ஐ mid-stream-இல் rate-limit செய்தால், Smart AIPI வெளிப்படையாக redial செய்து cached input-ஐ replay செய்கிறது — இதில் in-flight function_call மற்றும் custom_tool_call items உட்பட. Codex redial-ஐ ஒருபோதும் காணாது; அதனால் அடுத்த turn-இல் cache cold-ஆக restart ஆகாமல் தொடர்ந்து hit ஆகும்.
WebSocket session state preservation. Codex CLI WebSockets மூலம் stream ஆகிறது. Smart AIPI முழு WS lifecycle-ிலும் cached input-ஐ பராமரிக்கிறது; அதனால் 50-turn agentic session ஒன்று warm cache-ஐ பகிர்ந்து கொள்கிறது, ஒவ்வொரு turn-க்கும் முழு input price செலுத்துவதற்கு பதிலாக.

மொத்த விளைவு: naive proxy வழியாக $40 uncached input செலவாகும் ஒரு நீண்ட Codex task, Smart AIPI வழியாக சுமார் $4-க்கு முடியும். இந்த 10× வித்தியாசம் cache காரணமாக.

பெரும்பாலான விஷயங்களுக்கு Low Reasoning Effort-ஐப் பயன்படுத்துங்கள்

எதிர்பார்ப்புக்கு மாறாக இருந்தாலும் உண்மை: GPT-5.5-ஐ low reasoning effort-இல் இயக்கினால், பெரும்பாலான coding tasks-க்கு high-ஐ விட சமமான அல்லது சிறந்த output கிடைக்கிறது, மேலும் output cost-இன் ஒரு சிறிய பகுதியிலேயே. Reasoning tokens output-ஆக bill செய்யப்படுகின்றன, மேலும் high effort low-ஐ விட 5–10× அதிக reasoning tokens செலவழிக்கிறது. வழக்கமான வேலைகளில் — code எழுதுவது, diffs apply செய்வது, commands ஓட்டுவது, logs சுருக்குவது, refactor செய்வது — அந்த கூடுதல் deliberation எந்த மதிப்பையும் தராது. பல நேரங்களில் அது சேதம் செய்கிறது: model வெளிப்படையான முடிவுகளைத் தானே சந்தேகிக்கிறது, எளிய மாற்றங்களை over-engineer செய்கிறது, மேலும் படிக்க அதிக செலவாகும் verbose code-ஐ ship செய்கிறது.

Task type	பரிந்துரைக்கப்பட்ட effort	ஏன்
கோடு எழுதுவது அல்லது திருத்துவது	low	GPT-5.5-க்கு ஏற்கனவே பதில் தெரியும்; reasoning tokens மட்டும் சேர்க்கிறது, quality இல்லை
Diffs apply செய்வது, tools ஓட்டுவது	low	இயந்திரப் பணி; high effort அதை மட்டுமே மெதுவாக்கும்
அறிந்த patterns-ஐ refactor செய்வது	low	Pattern recognition எந்த effort level-இலும் GPT-5.5-இன் வலிமை
சுருக்குவது அல்லது விளக்குவது	low	Extractive work; reasoning effort உதவாது
தெளிவில்லாத இலக்கிலிருந்து task creation	high	குழப்பத்தை concrete plan-ஆக மாற்ற deliberation தேவை
உண்மையிலேயே புதிய failures-ஐ கையாளுவது	high	தெளிவான பதில் இல்லாத root-cause work-இல் reasoning பயனுள்ளதாக இருக்கும்

இதன் பொருளாதார தாக்கம்: high reasoning-இல் உள்ள ஒவ்வொரு output token-க்கும் low reasoning token-க்குச் சமமான விலைதான்; ஆனால் நீங்கள் அவற்றை அதிகமாக உருவாக்குவீர்கள். default-ஆக low-ஐப் பயன்படுத்தி, task உண்மையிலேயே தேவைப்படும்போது மட்டும் high-க்கு மாறுவது, சாதாரண project-இல் உங்கள் output bill-ஐ சுமார் பாதியாகக் குறைக்கிறது.

Grill-Me Workflow: High Reasoning எங்கு முக்கியமோ அங்கு மட்டும்

இரு effort levels-இன் சிறந்தவற்றையும் பெறுவதற்கான மிகத் தூய வழி Matt Pocock-இன் grill-me skill (github.com/mattpocock/skills). பெயர் சொல்லுவதை அது உண்மையாகவே செய்கிறது: model உங்கள் task spec-ஐப் பற்றி உங்களையே தீவிரமாக கேள்வி கேட்கும் — இலக்கு, constraints, scope-இல் உள்ள files, success criteria, மற்றும் edge cases தெளிவாகும் வரை target செய்யப்பட்ட clarifying questions கேட்கும்.

Workflow:

Spec phase-க்கு xhigh reasoning-இல் grill-me-ஐ இயக்குங்கள். பொதுவாக 3–5 குறுகிய turns. மொத்த செலவு: premium reasoning-க்கு சில சென்ட். Output: model second-guess செய்யாமல் execute செய்யக்கூடிய tight, complete spec.
Execution phase-க்கு low reasoning-க்கு இறங்குங்கள். Codex திட்டத்தை இயக்குகிறது — 30 முதல் 100 turns வரை code எழுதுதல், diffs apply செய்தல், tests ஓட்டுதல், iterate செய்தல். ஒவ்வொரு turn-மும் மலிவு, ஏனெனில் reasoning குறைவு மற்றும் input prefix cache-இல் hot ஆக உள்ளது.
Execution-இல் உண்மையான ambiguity வெளிப்பட்டால் மட்டுமே high reasoning-ஐ மீண்டும் இயக்குங்கள் — ஒரு real architectural fork, obvious fix இல்லாத unexpected failure mode. இல்லையெனில் low-இலேயே இருங்கள்.

இந்த pattern, முழு process-ஐ high reasoning-இல் ஓட்டுவதைக் காட்டிலும் சுமார் பாதி செலவு; quality குறைந்தபட்சம் அதே அளவு — பொதுவாக மேலும் சிறந்தது, ஏனெனில் execution-இல் high reasoning routine work-ஐ over-engineer செய்யும் பழக்கம் உடையது.

Harness ஆக Claude Code-ஐ விட Codex ஏன் சிறந்தது

Claude Code ஒரு நல்ல harness. ஆனால் 2026-இல் பெரும்பாலான workflows-க்கு Codex இன்னும் சிறந்தது; அந்த இடைவெளி மேலும் பெரிதாகிறது. நாள்தோறும் முக்கியமான features:

Dictation mode. உங்கள் task-ஐ type செய்வதற்குப் பதிலாக பேசுங்கள். Codex அதை transcribe செய்து model-க்கு ஊட்டுகிறது. நீண்ட task descriptions, plan reviews, மற்றும் உள்மனதில் சிந்தித்து பேச விரும்பும் எந்த நேரத்திலும், இது typing-ஐ விட சுமார் இரு மடங்கு வேகமானது.
உண்மையான diff viewer. apply செய்வதற்கு முன் ஒவ்வொரு pending edit-உம் unified diff-ஆக காட்டப்படும்; chunk-level accept/reject உள்ளது. agent என்ன செய்தது என்பதை நீங்கள் முன்பே approve செய்திருப்பதால், surprises கிடையாது. Claude Code-இன் diff handling பயன்படுத்தக்கூடியது; Codex-இன் diff handling குறிப்பிடத்தக்க அளவு மெருகூட்டப்பட்டுள்ளது.
Skills மற்றும் plugins. Codex skill format நன்கு ஆவணப்படுத்தப்பட்டுள்ளது, மேலும் அதன் சுற்றி செயலில் இருக்கும் ecosystem உருவாகி வருகிறது. grill-me-ஐத் தாண்டி, computer-use plugin Codex-க்கு browser-ஐ இயக்க, screenshots எடுக்க, மற்றும் click செய்ய அனுமதிக்கிறது — அதே harness-ஐ terminal-ஐ விட்டு வெளியேறாமல் browser-automation agent-ஆக மாற்றுகிறது.
GPT-5.5 on low reasoning. பணத்திற்கு எதிரான raw productivity-ல் இந்த சேர்க்கையை வெல்வது கடினம். அதே effective cost-இல் Claude Sonnet நீண்ட sessions-ல் tool-use reliability குறைவுடன் மேலும் verbose code-ஐ ship செய்கிறது.

Codex-இல் GPT-Image-2: Logos நேரடியாக Frontend-க்கு

GPT-Image-2 என்பது OpenAI-இன் flagship image model, மேலும் இது Smart AIPI-இல் படமொன்றுக்கு $0.003 முதல் live. Codex-இல் இயல்பான பொருத்தம் image-generation skill: design tool-க்கு context switch செய்வதற்குப் பதிலாக, Codex-ஐ ஒரு logo வடிவமைக்க, API வழியாக generate செய்ய, பின்னர் அதை நேரடியாக உங்கள் frontend-இல் embed செய்யச் சொல்லுங்கள் — அனைத்தும் ஒரே task-இல்.

# Codex-உடன், image-generation skill நிறுவப்பட்டிருக்கும்போது:
> "Helix Analytics"-க்கு ஒரு சுத்தமான monochrome logo வடிவமைக்கவும், அதை generate செய்யவும்,
  அதை public/logo.png-க்கு save செய்து, navbar-இல் அதைப் பயன்படுத்தவும்.

[Codex /v1/images/generations-ஐ model=gpt-image-2 உடன் அழைக்கிறது,
 திரும்ப வரும் PNG-ஐ disk-இல் save செய்கிறது, React component-ஐ edit செய்து
 அதை import செய்து render செய்கிறது, மேலும் apply செய்வதற்கு முன் diff-ஐ காட்டுகிறது.]

அதே workflow mascots, hero images, marketing assets, blog post headers — terminal-ஐ விட்டு வெளியேறி செய்வீர்கள் என நினைக்கும் எந்த visual asset-க்கும் பொருந்தும். $0.003 per low-quality draft-இல், ஒரு காபி விலைக்கு dozens முறை iterate செய்யலாம்.

image-generation skill Codex-க்கே மட்டும் அல்ல. அதை Smart AIPI-இன் /v1/images endpoint-க்கு point செய்தால், HTTP-ஐ call செய்யக்கூடிய எந்த harness-இலுமே அது வேலை செய்யும் — Claude Code உட்பட. அதை உங்கள் Claude Code setup-இல் சேர்த்துவிட்டால், coding session-இல் உடனடியாக logos மற்றும் mascots உருவாக்கும் திறனுடன் harness-ஐ super-power செய்கிறீர்கள்; இது இயல்பாக ship ஆகும் வசதி அல்ல.

60 விநாடிகளில் அமைத்துவிடுங்கள்

ஒரு env var மற்றும் ஒரு config line:

# shell
export OPENAI_BASE_URL=https://api.smartaipi.com/v1
export OPENAI_API_KEY=sk-your-smartaipi-key

# ~/.codex/config.toml
model = "gpt-5.5"
model_reasoning_effort = "low"   # execution-க்கு இயல்பாக low
model_reasoning_summary = "auto"

அமைப்பு முழுவதும் இதுதான். Skills, plugins, dictation mode, diff viewer, computer-use integration — அனைத்தும் தொடர்ந்து வேலை செய்யும். மாறுவது ஒன்றே: நீங்கள் யாருக்குக் கட்டணம் செலுத்துகிறீர்கள், அது எவ்வளவு மலிவு என்பதே.

தொடங்குங்கள் — signup-இல் $5 இலவசம்

ஒவ்வொரு புதிய கணக்குக்கும் $5 இலவச API credits கிடைக்கும் — credit card தேவையில்லை.

$5-க்கு சுமார் 1,650 GPT-Image-2 drafts, 600,000 GPT-5.5 output tokens, அல்லது சுமார் 5 மில்லியன் cached input tokens வாங்க முடியும் — top up செய்வதா என்று முடிவு செய்வதற்கு முன் grill-me + சில முழு Codex tasks-ஐ end-to-end இயக்குவதற்கு இது மிகப் போதும்.

Sign up செய்யுங்கள் smartaipi.com/signup-இல் (free $5, credit card இல்லை)
API key ஒன்றை dashboard-இல் உருவாக்குங்கள்
OPENAI_BASE_URL-ஐ அமைக்குங்கள் https://api.smartaipi.com/v1-ஆகவும், உங்கள் OPENAI_API_KEY-ஐ புதிய key-ஆகவும்
~/.codex/config.toml-இல் model = "gpt-5.5" மற்றும் model_reasoning_effort = "low" என்பதை அமைக்குங்கள்
grill-me-ஐ install செய்யுங்கள் மற்றும் உங்கள் அடுத்த task-ஐ spec செய்ய xhigh reasoning-உடன் அதைப் பயன்படுத்துங்கள்

நீங்கள் ஏற்கனவே அறிந்த Codex — dictation, diff viewer, skills, plugins, computer-use, image generation — இப்போது நீங்கள் உண்மையில் compute செய்வதற்கே ஏற்ப scale ஆகும் pricing model-ல் இயங்குகிறது, மேலும் நீண்ட agentic sessions-ஐ மலிவாக ஆக்கும் cache hit வீதத்துடனும் வருகிறது.