一句話說明
OpenAI Codex 是一個自主程式開發代理——你描述任務，它自己寫程式、跑測試、生成 Pull Request，你負責審核。
先釐清：有兩個「Codex」
如果你 Google「OpenAI Codex」，你會同時看到兩種東西。
2021 年的 Codex 是一個語言模型，專門做程式碼補全。GitHub Copilot 最早就是基於這個模型。它的工作方式是你打幾個字，它幫你補完剩下的程式碼。這個模型已經在 2023 年退役。
2025 年 5 月推出的 Codex 是一個完全不同的產品。它不只是補程式碼，而是一個自主代理（什麼是 AI Agent？）——你把任務交給它，它自己規劃怎麼做、自己寫程式、自己跑測試、最後交出完成的成果。
這篇文章講的是 2025 年之後的 Codex。如果你不確定 Codex 在 AI 工具中的定位，可以先看 AI 工具的四種互動方式，Codex 屬於最高的「Level 4：自主代理」。
Codex 怎麼運作
Codex 的工作流程跟人類開發者很像：
- 接收任務：你在 ChatGPT 裡描述你要什麼，例如「修復登入頁面的 bug」或「新增一個資料匯出功能」
- 建立環境：Codex 自動在雲端建一個隔離容器，clone 你的 GitHub repo，安裝所有依賴套件
- 規劃與執行：Codex 分析程式碼結構，決定要改哪些檔案，然後開始寫
- 測試：寫完後自己跑測試，確保改動沒有破壞現有功能
- 交付：產生一個 Pull Request，附上修改說明和測試結果，等你審核
整個過程是非同步的。你可以同時交好幾個任務，然後去做別的事。等到 Codex 做完，你再回來審核。
背後的模型
目前 Codex 使用的模型家族是 GPT-5-Codex，在 SWE-bench（一個用真實 GitHub issue 測試 AI 開發能力的標準基準）上的表現達到 85.5%，遠高於 GitHub Copilot（約 54%）和 Cursor（約 74%）。
不過，基準測試分數不等於實際工作品質。SWE-bench 測的是「修復已知 bug」的能力，不是「設計新系統」的能力。Codex 擅長的是有明確定義的任務，不是模糊的需求。
安全設計：刻意沒有網路
Codex 有一個很重要的安全設計：執行環境完全沒有網路存取。
這代表： - Codex 不能上網搜尋資料 - Codex 不能把你的程式碼傳到其他地方 - Codex 不能被網路上的惡意內容影響 - Codex 不能安裝不在 repo 依賴清單裡的套件
這是刻意的限制，不是技術缺陷。對企業來說，這是很重要的安全保證——你的原始碼不會在你不知情的情況下離開隔離環境。
但這也帶來限制：如果你的任務需要存取外部 API 或下載外部資源，Codex 做不到。
可以做什麼、不能做什麼
適合 Codex 的任務： - 修復已知的 bug（有錯誤訊息或 issue 描述） - 新增有明確規格的功能 - 寫測試 - 程式碼重構和風格統一 - 依賴套件更新
不適合 Codex 的任務： - 需要討論和迭代的設計決策 - 需要存取外部服務的整合工作 - 高度模糊的需求（「幫我把這個 app 弄得更好」） - 涉及生產環境的部署操作
Codex vs Claude Code vs Cursor
| 比較 | Codex | Claude Code | Cursor |
|---|---|---|---|
| 開發商 | OpenAI | Anthropic | Anysphere |
| 執行方式 | 雲端非同步 | 本機即時 | IDE 內即時 |
| 互動模式 | 交任務 → 等結果 | 即時對話協作 | 即時對話協作 |
| 網路存取 | 無 | 有 | 有 |
| 產出 | Pull Request | 直接修改檔案 | 直接修改檔案 |
| 多工 | 可平行多任務 | 單一對話 | 單一對話 |
| 最大優勢 | 安全隔離、可平行 | 本機存取、彈性高 | IDE 深度整合 |
| 最大限制 | 無網路、非即時 | 需要終端機操作 | 綁定 Cursor IDE |
| 適合 | 大量重複性開發任務 | 複雜的即時開發 | 日常寫程式 |
簡單說：Codex 像是你派出去的外包工程師（交任務、等成果），Claude Code 像是坐在你旁邊的結對程式夥伴（即時討論、一起寫），Cursor 像是一個很聰明的 IDE 自動補全（寫的時候隨時幫你）。
怎麼開始使用
Codex 整合在 ChatGPT 裡，不需要另外安裝。使用路徑：
- 確認你有 ChatGPT Plus（20 美金/月）或更高等級的訂閱
- 在 ChatGPT 左側欄找到 Codex
- 連結你的 GitHub 帳號
- 選擇要讓 Codex 存取的 repo
- 描述任務，等待結果
也可以透過 VS Code 擴充套件和 CLI 工具使用。
價格
Codex 包含在 ChatGPT Plus（20 美金/月）、Team（25 美金/人/月）和 Pro（200 美金/月）裡。Plus 有使用量上限，Pro 的用量比較寬鬆。根據實際使用者回報，重度使用的開發者每月大約花 100-200 美金。
台灣開發者使用場景
幾個你可以馬上試的場景：
修 Legacy Code：手上有一個老舊的 PHP 或 Java 專案，已知有 bug 但沒人想碰？把 issue 描述丟給 Codex，讓它去處理。
寫測試：專案的測試覆蓋率太低，但寫測試太無聊？Codex 很擅長這個——分析程式碼邏輯、生成對應的測試案例。
升級依賴：Node.js 的 dependencies 又該更新了？Codex 可以批次處理，一個個更新並確保不會爆掉。
安全與限制
Codex 的無網路沙箱是一把雙面刃：它保護了你的程式碼不外洩，但也限制了它能做的事。
另外要注意： - 你的程式碼會傳到 OpenAI 的伺服器（即使是在隔離環境中） - 如果你的 repo 包含環境變數或 .env 檔案，確認 .gitignore 有排除 - Codex 產生的 PR 永遠要人工審核再合併——不要設定自動合併 - 組織層級的使用需要注意 資料分類 和合規要求 - 了解更多 AI 安全基礎：AI 安全第一課
常見問題
Codex 免費版能用嗎？
ChatGPT 免費版不包含 Codex。至少需要 Plus 訂閱。
Codex 支援什麼程式語言？
理論上支援大部分程式語言，因為底層是通用的語言模型。實際效果上，Python、JavaScript/TypeScript、Go 的表現最好，因為訓練資料最多。
Codex 會不會把我的程式碼拿去訓練？
根據 OpenAI 的政策，API 和付費產品的資料預設不用於模型訓練。但建議確認你的訂閱方案的具體條款。
Codex 能用在公司的 private repo 嗎？
可以。連結 GitHub 帳號後選擇你要授權的 repo，包括 private repo。但組織帳號可能需要管理者同意。
Codex 跟 GitHub Copilot 差在哪？
Copilot 是即時的程式碼補全和對話（Level 1-2），Codex 是自主代理（Level 4）。Copilot 在你打字的時候幫你補、回答你的問題。Codex 是你交一個完整任務給它，它自己去做。兩者可以同時使用。
參考資料
- OpenAI — Codex 產品頁面
- OpenAI Blog — Codex 發布公告
- SWE-bench — AI 程式開發能力基準測試