## GPT-5-Codex 总结 OpenAI 发布了 GPT-5-Codex，这是一个专注于代码的新模型，主要改进在于代码重构（成功率 51.3% vs. 前一模型 33.9%）。虽然在 SWE-bench 上的表现与标准 GPT-5 相似，但用户报告了更高的可控性，以及更小的提示词大小（~10KB vs 23KB）。 讨论强调了体验褒贬不一。一些用户称赞 Codex CLI 的质量和速度，并从 Claude 的产品中切换过来。另一些用户指出，提高可控性可能存在潜在缺点——模型可能会严格遵循提示，即使提示不正确。 一个关键的改进是，对于更简单的任务，token 使用量减少，可能带来更高效的代码生成。然而，人们对不同 Codex 界面（CLI、VSCode、网页、移动应用）之间的碎片化以及对更好产品整合的需求表示担忧。开发者们热切期待 GPT-5-Codex 的 API 访问权限，希望能够兼得强大的代码生成能力和与现有工作流程的无缝集成。