OpenAI强势发布GPT5Codex连续编程7小时程序员饭碗还稳吗

听说最近 OpenAI 凭借 Codex 吸了一波粉。

Codex 是 OpenAI 推出的 AI 编程工具，类似于 Anthropic 的 Claude Code、谷歌的 Gemini CLI。

可能是 GPT-5 确实有实力，也可能是 Anthropic 自己不争气，反正结果就是，之前一直不愠不火的 Codex，最近重新被“翻红”了。

OpenAI 自然也懂得抓住这波流量。

于是，它更新了。

北京时间 9 月 16 日凌晨，OpenAI 官宣发布 GPT-5-Codex ，一个专门为 Codex 编程任务优化的 GPT-5 变体模型。

今天，我们就来聊聊 GPT-5-Codex 。

01｜动态思考时间：不是所有任务都需要深度思考

7 小时，是 GPT-5-Codex 身上最亮眼的标签（之一）。

在 OpenAI 的测试中，它能连续独立工作超过 7 个小时，持续迭代、debug 调试、修复问题，最终成功交付。

这背后，更值得一提的，其实是“动态思考时间”。

之前的模型，要么不会思考（牺牲质量）但响应迅速，要么深度思考但耗时久（且浪费 token）。

而 GPT-5-Codex ，会根据任务复杂度自动调整思考时间。

注意，是在模型训练时就让 GPT-5-Codex 学会“什么时候快，什么时候慢”，而不是像 ChatGPT 里的 GPT-5 那样路由到其他子模型。

这个设计很“聪明”。

实测，对于简单任务， GPT-5-Codex 比 GPT-5 少用 93.7% 的 token，几乎秒回。

中等难度的任务，token 使用量减少 30%-68%。

对于真正复杂的任务，比如重构大型项目代码， GPT-5-Codex 反而会比 GPT-5 多花 102.2% 的时间去思考、验证、迭代。

02｜跑分很漂亮，但看看就好

SWE-bench Verified 是目前最流行的 AI 编程基准测试。

GPT-5-Codex 正确率 74.5%，看起来很强。

但先别急。

首先，SWE-bench 这个测试有点“水”。

根据 Epoch AI 的公开分析，里面 90% 的任务都是资深程序员 1 小时内能修复的简单 bug。说白了，测的是“AI 会不会改 bug”，不是“AI 会不会写代码”。

其次，跑分这个东西，看看就好。

不提 GPT-5 (high) 本身就能拿到 72.8% 的准确率，就是自称编程 SOTA 的 Claude Opus 4.1 ，也有 74.5% 的 SWE-bench 成绩。

真正有意思的是代码重构测试。

GPT-5-Codex 正确率 51.3%，而 GPT-5 (high) 只有 33.9%。

这个差距就很大了，提升了 17%。

另一个比较大的提升在代码审查（Code Review）。

错误评论从 13.7% 降到 4.4%

高价值评论从 39.4% 上升到 52.4%

每个 PR 的评论数从 1.32 条降到 0.93 条

总结：说更少的话，犯更少的错。

03｜产品升级：终于不那么割裂了

除了 GPT-5-Codex 这个新模型，OpenAI 把整个 Codex 产品线都升级了。

以前 OpenAI 的 Codex 产品很混乱，CLI、Web、IDE 插件，各玩各的。

现在终于统一了。

最实用的更新：Codex CLI 终于支持添加图片了，截图、线框图、设计稿都可以。

还加了任务追踪（to-do list）功能，过程更透明。

权限管理更加简化，一共三档：只读（最谨慎）、自动（工作区内完整访问）、完全访问（放飞自我）。虽简单粗暴，但够用。

Codex IDE 扩展增加了对 VS Code 和 Cursor 的支持。

另外一个很实用的更新是跨端协作。在 IDE 里启动云任务，手机上看进度，回来继续改。不丢失下文，不用重复解释需求。

和之前一样，Codex 默认在沙盒环境运行。

通过容器缓存，云端任务的完成时间减少了 90%。Codex 还会自动扫描项目里的 setup 脚本并执行，pip install 之类的依赖安装都能自动完成。

总结：Codex 产品力越来越强了。

04｜Codex 怎么用？

和 Claude Code 类似，Codex 是和你的 ChatGPT 账号绑定在一起的。

ChatGPT Plus、Pro、Team、Edu 和 Enterprise 用户都能用 Codex，额度不同。

Codex 额度分为本地任务和云端任务。

其中，云端任务目前限制很宽松，但 OpenAI 没说会持续多久。

小小总结一波 ChatGPT 不同订阅本地任务的额度。

Plus：每 5 小时 30-150 条消息，适合轻度使用

Pro：每 5 小时 300-1500 条消息，全职开发爽用

Business/Edu：默认和 Plus 一样，但能买额外 credits

Enterprise：团队共享额度

大型项目、多文件操作、长对话会消耗更多额度。

当然，不想订阅的话，也可以用 OpenAI API Key 按需付费。

不过，非常不建议，因为贵。

# 设置环境变量export OPENAI_API_KEY="你的 API Key"# CLI 切换到 API 模式codex --config preferred_auth_method="apikey"

至于 Codex 的使用方式，那可就太多了。

网页端：ChatGPT 网页直接用

Codex CLI： npm i -g @openai/codex 安装

IDE 扩展：VS Code/Cursor 插件

手机端：ChatGPT iOS app（安卓不确定，官方没有明确说）

结语

在 AI 编程领域，Codex 是一个追赶者，而不是领跑者。

Cursor 年收入已经突破 5 亿美元；Claude Code 占 Anthropic 年收入的 10%；GitHub Copilot 则拥有最多的用户。

用户体验、功能细节、产品交互，这些软实力 OpenAI 还在追赶。

但速度，很快。