GPT-5 কোডেক্সের সাহায্যে কীভাবে আপনার দক্ষতা উন্নত করবেন এবং আপনার কোডটি অপ্টিমাইজ করবেন

এআই-সহায়তাপ্রাপ্ত উন্নয়ন সরঞ্জামের বাস্তুতন্ত্রে, GPT-5-Codex emerge como কোডিং সহায়তাকে সত্যিকার অর্থে এজেন্টিক পর্যায়ে নিয়ে আসার জন্য OpenAI-এর প্রচেষ্টা, বাস্তব প্রবাহের মধ্যে কোড পরিবর্তন পরিকল্পনা, সম্পাদন, পরীক্ষা এবং পালিশ করতে সক্ষম।

এটি কেবল আরেকটি স্বয়ংক্রিয়-সম্পূর্ণ টুল নয়: এর পদ্ধতি হল কাজগুলি সম্পূর্ণ করা, PR-তে ফিট করা এবং ব্যাটারি পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হওয়া, যার আচরণ একজন সাধারণ কথোপকথন সহকারীর চেয়ে একজন প্রযুক্তিগত সহকর্মীর মতো কাছাকাছি। এই নতুন পুনরাবৃত্তির সুরটিই: আরও নির্ভরযোগ্য, আরও ব্যবহারিক এবং দৈনন্দিন ইঞ্জিনিয়ারিং রুটিনের জন্য ডিজাইন করা।

GPT-5-কোডেক্স কী এবং কেন এটি বিদ্যমান?

GPT-5-Codex মূলত, সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং এবং এজেন্ট প্রবাহের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে একটি GPT-5 বিশেষজ্ঞতাসাধারণ আলোচনাকে অগ্রাধিকার দেওয়ার পরিবর্তে, এর প্রশিক্ষণ এবং শক্তিবৃদ্ধি টিউনিং "বিল্ড → রান টেস্ট → ফিক্স → রিপিট" চক্র, বিচক্ষণ পিআর লেখা এবং রিফ্যাক্টরিং এবং প্রকল্পের নিয়ম অনুসরণের উপর ফোকাস করে। OpenAI এটিকে পূর্ববর্তী কোডেক্স উদ্যোগের উত্তরাধিকার হিসাবে অবস্থান করে, তবে GPT-5 এর যুক্তি এবং স্কেলিং ভিত্তির উপর ভিত্তি করে মাল্টি-ফাইল টাস্ক এবং মাল্টি-স্টেপ প্রক্রিয়াগুলিতে আরও নির্ভরযোগ্যতার সাথে গভীরভাবে অনুসন্ধান করে।

প্রেরণা বাস্তবসম্মত: দলগুলোর এমন কিছু দরকার যা একটি বিচ্ছিন্ন স্নিপেটের পরামর্শের বাইরেও যায়"আমি তোমাকে একটি বৈশিষ্ট্য লিখব" থেকে "পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হয়ে আমি তোমাকে একটি বৈশিষ্ট্য প্রদান করব" -এ স্থানান্তরিত হওয়ার মধ্যে মূল্য প্রস্তাব নিহিত, এমন একটি মডেল সহ যা রেপো কাঠামো বোঝে, প্যাচ প্রয়োগ করে, পরীক্ষা পুনরায় চালায় এবং কোম্পানির মানগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ একটি সুস্পষ্ট PR প্রদান করে।

এটি কীভাবে ডিজাইন এবং প্রশিক্ষিত করা হয়: স্থাপত্য এবং অপ্টিমাইজেশন

স্থাপত্যগতভাবে, GPT-5-Codex এর রূপান্তরকারী ভিত্তি উত্তরাধিকারসূত্রে লাভ করে GPT‑5 (স্কেলিং বৈশিষ্ট্য, যুক্তির উন্নতি) এবং ইঞ্জিনিয়ারিং-নির্দিষ্ট টিউনিং যোগ করে। প্রশিক্ষণ বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে: মাল্টি-ফাইল রিফ্যাক্টরিং, টেস্ট স্যুট এক্সিকিউশন, ডিবাগিং সেশন এবং মানুষের পছন্দের সংকেত সহ পর্যালোচনা, তাই লক্ষ্য কেবল সঠিক পাঠ্য তৈরি করা নয়, বরং সঠিক সম্পাদনা, অনুমোদিত পরীক্ষা এবং দরকারী পর্যালোচনা প্রতিক্রিয়া সর্বাধিক করুন.

"এজেন্টিভ" স্তরটি গুরুত্বপূর্ণ। মডেলটি কখন টুল ব্যবহার করতে হবে, পরবর্তী ধাপে পরীক্ষার আউটপুট কীভাবে অন্তর্ভুক্ত করতে হবে তা নির্ধারণ করতে শেখে।, এবং সংশ্লেষণ এবং যাচাইকরণের মধ্যে লুপটি কীভাবে বন্ধ করা যায়। এটি ট্র্যাজেক্টোরিগুলিতে প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত যেখানে এটি ক্রিয়াগুলি জারি করে (যেমন, "পরীক্ষা চালান X"), ফলাফল পর্যবেক্ষণ করে এবং তাদের পরবর্তী প্রজন্মকে শর্ত দেয়, দীর্ঘ ক্রমগুলিতে সামঞ্জস্যপূর্ণ আচরণ সক্ষম করে।

কোডে প্রয়োগ করা হয়েছে কার্যকরকরণ-চালিত প্রশিক্ষণ এবং RLHF

সাধারণ চ্যাট সেটিং থেকে ভিন্ন, শক্তিবৃদ্ধিতে প্রকৃত কোড সম্পাদন এবং স্বয়ংক্রিয় বৈধতা অন্তর্ভুক্ত থাকে।পরীক্ষার ফলাফল এবং মানুষের পছন্দ উভয় থেকেই প্রতিক্রিয়া লুপ তৈরি হয়, যা বহু-পদক্ষেপের ক্রম (পিআর তৈরি, স্যুট কার্যকর করা, বাগ সংশোধন করা) -এ টেম্পোরাল ক্রেডিট অ্যাসাইনমেন্টকে সম্বোধন করে। কোডবেস জুড়ে নির্ভরতা, নামকরণের রীতিনীতি এবং ক্রস-কাটিং প্রভাব সম্পর্কে জানতে প্রসঙ্গটি সংগ্রহস্থলের আকারের উপর নির্ভর করে।

"উপকরণযুক্ত পরিবেশ" সহ এই পদ্ধতি মডেলটিকে ইঞ্জিনিয়ারিং অনুশীলনগুলিকে অভ্যন্তরীণ করার অনুমতি দেয় (যেমন, বৃহৎ রিফ্যাক্টরিং জুড়ে আচরণ বজায় রাখা, স্পষ্ট পার্থক্য লেখা, অথবা স্ট্যান্ডার্ড পিআর শিষ্টাচার অনুসরণ করা), যা ইতিমধ্যেই CI এবং আনুষ্ঠানিক পর্যালোচনার সাথে পরিচালিত দলগুলিতে একীভূত হওয়ার সময় ঘর্ষণ হ্রাস করে।

পরিবেশের সাথে সমন্বয় এবং সরঞ্জামের ব্যবহার

ঐতিহাসিকভাবে, কোডেক্স তার আউটপুটকে একটি হালকা রানটাইমের সাথে একত্রিত করেছে যা ফাইল খুলতে বা পরীক্ষা চালাতে পারে। GPT-5-কোডেক্সে, এই সমন্বয় আরও তীব্র হয়: এটি কখন এবং কীভাবে সরঞ্জামগুলিকে কল করতে হয় তা শেখে এবং ফলাফলগুলি "পড়ে"।, ভাষা স্তর এবং প্রোগ্রাম্যাটিক বৈধতার মধ্যে ব্যবধান কমিয়ে দেয়। বাস্তবে, এটি কম অন্ধ প্রচেষ্টা এবং পরীক্ষা ব্যবস্থা থেকে প্রতিক্রিয়া দ্বারা আরও পুনরাবৃত্তিতে অনুবাদ করে।

আপনি যা করতে পারেন: ক্ষমতা এবং অভিযোজিত "চিন্তা করার সময়"

ডিফারেনশিয়াল বাজিগুলির মধ্যে একটি হল পরিবর্তনশীল যুক্তির সময়কাল: তুচ্ছ অনুরোধগুলির উত্তর দ্রুত এবং সস্তায় দেওয়া হয়, অন্যদিকে জটিল রিফ্যাক্টরিং পরিবর্তনের কাঠামো তৈরি, প্যাচিং এবং পুনরায় পরীক্ষা করার জন্য একটি দীর্ঘ "চিন্তা" উইন্ডো খুলতে পারে। সংক্ষিপ্ত রাউন্ডে, এটি সাধারণভাবে GPT-5 এর তুলনায় অনেক কম টোকেন ব্যবহার করে, যার সাথে টোকেনে ৯৩.৭% পর্যন্ত সাশ্রয় ছোট ছোট মিথস্ক্রিয়ায়, যা খরচ নিয়ন্ত্রণে সাহায্য করে।

En cuanto a funciones, সম্পূর্ণ ভারা (CI, পরীক্ষা, ডক্স) দিয়ে প্রকল্প শুরু করুন, টেস্ট-ফিক্স চক্রগুলি স্বায়ত্তশাসিতভাবে চালায়, আচরণ বজায় রেখে মাল্টি-ফাইল রিফ্যাক্টরিংগুলিকে সম্বোধন করে, জেনেরিক চ্যাট মডেলের তুলনায় নির্ভরতা গ্রাফ এবং API সীমানার মাধ্যমে সু-উপস্থাপিত পরিবর্তনগুলি এবং কারণগুলি সহ PR বিবরণ লেখে।

যখন তুমি ক্লাউডে কাজ করো, ভিজ্যুয়াল ইনপুট এবং আউটপুট সমর্থন করে: আপনি স্ক্রিনশট গ্রহণ করতে পারেন এবং কার্যগুলিতে আর্টিফ্যাক্টগুলি (যেমন, ফলাফলযুক্ত UI এর স্ক্রিনশট) সংযুক্ত করতে পারেন, যা ফ্রন্ট-এন্ড ডিবাগিং এবং ভিজ্যুয়াল QA এর জন্য খুবই কার্যকর। এই ভিজ্যুয়াল-কোড লিঙ্কটি ডিজাইন যাচাই করার জন্য বা গ্রাফিক্যাল রিগ্রেশন ঠিক করা হয়েছে কিনা তা যাচাই করার জন্য বিশেষভাবে কার্যকর।

ওয়ার্কফ্লো ইন্টিগ্রেশন: CLI, IDE, এবং GitHub/Cloud

কোডেক্স ব্রাউজারে থাকে না। কোডেক্স সিএলআইকে এজেন্টিভ ফ্লো-এর উপর ভিত্তি করে পুনরায় ডিজাইন করা হয়েছে, ইমেজ সংযুক্তি, একটি টাস্ক তালিকা, বহিরাগত সরঞ্জামগুলির জন্য সমর্থন (ওয়েব অনুসন্ধান, MCP), একটি উন্নত টার্মিনাল ইন্টারফেস এবং একটি সরলীকৃত তিন-স্তরের অনুমতি মোড (কেবলমাত্র পঠনযোগ্য, স্বয়ংক্রিয় এবং সম্পূর্ণ অ্যাক্সেস) সহ। টার্মিনাল থেকে এজেন্টের সাথে সহযোগিতা আরও নির্ভরযোগ্য করার জন্য সবকিছু ডিজাইন করা হয়েছে।

En el editor, IDE-এর কোডেক্স এক্সটেনশন এজেন্টকে VS কোড (এবং ফর্ক) এর সাথে একীভূত করে। স্থানীয় পার্থক্যগুলির পূর্বরূপ দেখতে, প্রসঙ্গ সংরক্ষণ করে ক্লাউড এবং অন-প্রেমিসের মধ্যে কাজগুলি সরাতে এবং বর্তমান ফাইলটি সামনে রেখে মডেলটি চালু করতে। সম্পাদকে ফলাফল দেখা এবং পরিচালনা করা প্রসঙ্গ স্যুইচিং হ্রাস করে এবং পুনরাবৃত্তির গতি বাড়ায়।

ক্লাউডে এবং GitHub-এ, টাস্কগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে পিআর পর্যালোচনা করতে পারে, ক্ষণস্থায়ী কন্টেইনার তৈরি করতে পারে এবং লগ এবং স্ক্রিনশট সংযুক্ত করতে পারে। পর্যালোচনা থ্রেডগুলিতে। উন্নত পরিকাঠামো কন্টেইনার ক্যাশের জন্য বিলম্বের ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য হ্রাস এনেছে, যার সাথে প্রায় 90% সময় হ্রাস কিছু পুনরাবৃত্তিমূলক কাজে।

সীমাবদ্ধতা এবং কোন কোন ক্ষেত্রে এটি ভালো বা খারাপ পারফর্ম করে

বিশেষায়িতকরণের নিজস্ব মূল্য রয়েছে: কোড-সম্পর্কিত নয় এমন মূল্যায়নে, GPT-5-Codex GPT-5 এর সামান্য নিচে পারফর্ম করতে পারে Generalistএবং এর এজেন্টিভ আচরণ পরীক্ষা সেটের মানের সাথে যুক্ত: কম কভারেজ সহ রেপোগুলিতে, স্বয়ংক্রিয় যাচাইকরণ ব্যর্থ হয় এবং মানুষের তত্ত্বাবধান আবার অপরিহার্য হয়ে ওঠে।

Destaca en জটিল পুনর্নির্মাণ, বৃহৎ প্রকল্পের ভারা তৈরি, পরীক্ষা লেখা এবং সংশোধন করা, জনসংযোগ প্রত্যাশা ট্র্যাকিং, এবং মাল্টি-ফাইল বাগ নির্ণয়। যেখানে কর্মক্ষেত্রে অন্তর্ভুক্ত নয় এমন মালিকানাধীন জ্ঞান প্রয়োজন হয় বা "শূন্য-ত্রুটি" পরিবেশে যেখানে মানব পর্যালোচনা ছাড়াই (নিরাপত্তার জন্য গুরুত্বপূর্ণ), যেখানে সতর্কতা সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ, এটি কম উপযুক্ত।

কর্মক্ষমতা: মানদণ্ড এবং রিপোর্ট করা ফলাফল

SWE-বেঞ্চ ভেরিফাইডের মতো এজেন্টিভ-কেন্দ্রিক পরীক্ষায়, OpenAI রিপোর্ট করেছে যে GPT-5-Codex GPT-5 কে ছাড়িয়ে গেছে ৫০০টি বাস্তব সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং কাজের সাফল্যের হার। মূল্যের একটি অংশ হল মূল্যায়ন আরও সম্পূর্ণ কেস (আর কেবল ৪৭৭টি নয়, ৫০০টি সম্ভাব্য কাজ) কভার করে এবং বৃহৎ রিপো থেকে প্রাপ্ত রিফ্যাক্টরিং মেট্রিক্সে দৃশ্যমান উন্নতি। কিছু উচ্চ-ভার্বোসিটি সূচকে উল্লেখযোগ্য উল্লম্ফন উল্লেখ করা হয়েছে, যদিও প্রজননযোগ্যতা এবং পরীক্ষার কনফিগারেশনের সূক্ষ্মতা উল্লেখ করা হয়েছে.

সমালোচনামূলক পাঠ বাধ্যতামূলক রয়ে গেছে: উপসেট পার্থক্য, শব্দচয়ন এবং খরচ তুলনা বিকৃত করতে পারে। তবুও, স্বাধীন পর্যালোচনাগুলিতে প্যাটার্নটি হল যে এজেন্টিক আচরণ উন্নত হয়েছে, এবং রিফ্যাক্টরিংয়ের শক্তিগুলি সর্বদা সমস্ত কাজে উন্নত কাঁচা নির্ভুলতার দিকে পরিচালিত করে না।

আজই অ্যাক্সেস করুন: GPT-5-Codex কোথায় ব্যবহার করবেন

OpenAI কোডেক্স পণ্য অভিজ্ঞতার সাথে GPT-5-Codex একীভূত করেছে: GitHub-এ CLI, IDE এক্সটেনশন, ক্লাউড এবং রিভিউ থ্রেড, iOS-এর জন্য ChatGPT অ্যাপে এর উপস্থিতি ছাড়াও। সমান্তরালভাবে, কোম্পানিটি এর জন্য উপলব্ধতার ইঙ্গিত দিয়েছে প্লাস, প্রো, বিজনেস, এডু এবং এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকরা কোডেক্স/চ্যাটজিপিটি ইকোসিস্টেমের মধ্যে, API অ্যাক্সেস সহ "শীঘ্রই আসছে" হিসেবে ঘোষণা করা হয়েছে নেটিভ কোডেক্স প্রবাহের বাইরে।

যারা API এর মাধ্যমে শুরু করেন তাদের জন্য, কলটি স্বাভাবিক SDK প্যাটার্ন অনুসরণ করে।পাইথনের একটি মৌলিক উদাহরণ এইরকম দেখাবে:

import openai
openai.api_key = "tu-api-key"
resp = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-5-codex",
    messages=[{"role":"user","content":"Genera una función en Python para ordenar una lista."}]
)
print(resp.choices[0].message.content)

OpenAI API-সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রদানকারীদের মাধ্যমে উপলব্ধতার কথাও উল্লেখ করা হয়েছে, এবং যে মূল্য নির্ধারণ একটি টোকেন স্কিম অনুসরণ করে পরিকল্পনা অনুসারে নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক শর্তাবলী সহ। সরঞ্জাম যেমন Apidog তারা প্রতিক্রিয়া অনুকরণ করতে এবং বাস্তব খরচ ছাড়াই চরম কেস পরীক্ষা করতে সাহায্য করে, ডকুমেন্টেশন (OpenAPI) এবং ক্লায়েন্ট জেনারেশনকে সহজতর করে।

গিটহাব কোপাইলটের মাধ্যমে ভিএস কোড: পাবলিক প্রিভিউ

En Visual Studio Code, অ্যাক্সেস কোপাইলটের মাধ্যমে করা হয় পাবলিক প্রিভিউতে (সংস্করণ এবং পরিকল্পনার প্রয়োজনীয়তা প্রযোজ্য)। প্রশাসকরা এটি প্রতিষ্ঠানের স্তরে (ব্যবসা/এন্টারপ্রাইজ) সক্ষম করে এবং প্রো ব্যবহারকারীরা কোপাইলট চ্যাটে এটি নির্বাচন করতে পারেন। কো-পাইলট এজেন্ট মোড (জিজ্ঞাসা, সম্পাদনা, এজেন্ট) ধাপে ধাপে স্ক্রিপ্ট ডিবাগ করার এবং সমাধান প্রস্তাব করার জন্য মডেলের অধ্যবসায় এবং স্বায়ত্তশাসন থেকে তারা উপকৃত হয়।

Conviene recordar que বাস্তবায়ন ধীরে ধীরে প্রকাশিত হয়, তাই সকল ব্যবহারকারী একই সময়ে এটি দেখতে পান না। অতিরিক্তভাবে, অ্যাপিডগ ভিএস কোডের মধ্যে থেকে এপিআই পরীক্ষা প্রদান করে, যা উৎপাদন খরচ বা বিলম্ব ছাড়াই শক্তিশালী ইন্টিগ্রেশন নিশ্চিত করার জন্য কার্যকর।

নিরাপত্তা, নিয়ন্ত্রণ এবং সুরক্ষা ব্যবস্থা

ওপেনএআই একাধিক স্তরের উপর জোর দেয়: ইনজেকশন প্রতিরোধ এবং ঝুঁকিপূর্ণ আচরণ প্রতিরোধের জন্য নিরাপত্তা প্রশিক্ষণ, এবং পণ্য নিয়ন্ত্রণ যেমন বিচ্ছিন্ন পরিবেশে ডিফল্ট এক্সিকিউশন, কনফিগারযোগ্য নেটওয়ার্ক অ্যাক্সেস, কমান্ড অনুমোদন মোড, টার্মিনাল লগিং এবং ট্রেসেবিলিটির জন্য উদ্ধৃতি। যখন কোনও এজেন্ট নির্ভরতা ইনস্টল করতে পারে বা প্রক্রিয়াগুলি সম্পাদন করতে পারে তখন এই বাধাগুলি যৌক্তিক।

Hay, además, মানুষের তত্ত্বাবধানের প্রয়োজন এমন জ্ঞাত সীমাবদ্ধতা: এটি পর্যালোচকদের প্রতিস্থাপন করে না, বেঞ্চমার্কগুলি সূক্ষ্ম প্রিন্টে থাকে এবং LLMগুলি বিভ্রান্তিকর হতে পারে (উদ্ভাবিত URL, ভুল ব্যাখ্যা করা নির্ভরতা)। উৎপাদনে পরিবর্তন আনার আগে পরীক্ষা এবং মানব পর্যালোচনার মাধ্যমে বৈধতা অ-আলোচনাযোগ্য।

গতিশীল যুক্তির সময়: সেকেন্ড থেকে সাত ঘন্টা পর্যন্ত

সবচেয়ে আকর্ষণীয় বক্তব্যগুলির মধ্যে একটি হল যে রিয়েল টাইমে গণনামূলক প্রচেষ্টা সামঞ্জস্য করার ক্ষমতা: ছোট ছোট অনুরোধের কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে উত্তর দেওয়া থেকে শুরু করে জটিল এবং ভঙ্গুর কাজে কয়েক ঘন্টা ব্যয় করা, পুনরায় পরীক্ষা করা এবং ত্রুটি সংশোধন করা। রাউটারের মতো নয় যা অগ্রাধিকার নির্ধারণ করে, মডেল নিজেই কয়েক মিনিট পরে সম্পদ পুনর্বণ্টন করতে পারে যদি এটি সনাক্ত করে যে কাজের জন্য এটির প্রয়োজন।

এই পদ্ধতিটি কোডেক্সকে দীর্ঘ এবং অস্থির কাজের ক্ষেত্রে আরও কার্যকর সহযোগী (প্রধান রিফ্যাক্টরিং, মাল্টি-সার্ভিস ইন্টিগ্রেশন, এক্সটেন্ডেড ডিবাগিং), যা আগে ঐতিহ্যবাহী অটোকম্প্লিশনের নাগালের বাইরে ছিল।

CometAPI এবং মাল্টিভেন্ডর অ্যাক্সেস

যেসব দল চায় তাদের জন্য বিক্রেতাদের লক-ইন এড়িয়ে চলুন এবং দ্রুত স্থানান্তর করুনCometAPI ৫০০ টিরও বেশি মডেলের (OpenAI GPT, Gemini, Claude, Midjourney, Suno, এবং আরও অনেক) জন্য একটি একক ইন্টারফেস অফার করে, যা প্রমাণীকরণ, বিন্যাস এবং প্রতিক্রিয়া পরিচালনাকে একীভূত করে। প্ল্যাটফর্মটি GPT-5-Codex অন্তর্ভুক্ত করার প্রতিশ্রুতিবদ্ধ এর আনুষ্ঠানিক উদ্বোধনের সমান্তরালে, GPT-5, GPT-5 ন্যানো এবং GPT-5 মিনি প্রদর্শনের পাশাপাশি, একটি Playground এবং পরীক্ষার গতি বাড়ানোর জন্য API নির্দেশিকা।

এই পদ্ধতির অনুমতি দেয় ইন্টিগ্রেশন পুনরায় না করেই পুনরাবৃত্তি করুন প্রতিবার নতুন মডেল আসার সাথে সাথে খরচ নিয়ন্ত্রণ করুন এবং স্বাধীনতা বজায় রাখুন। ইতিমধ্যে, আপনাকে খেলার মাঠের অন্যান্য মডেলগুলি অন্বেষণ করতে এবং সুশৃঙ্খলভাবে গ্রহণের জন্য ডকুমেন্টেশন পর্যালোচনা করতে উৎসাহিত করা হচ্ছে।

আরও পণ্য আপডেট: হটফিক্স, ফ্রন্ট-এন্ড এবং CLI

OpenAI নির্দেশ করে যে GPT-5-Codex কে কোড পর্যালোচনা এবং গুরুতর ত্রুটি সনাক্ত করার জন্য বিশেষভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে।, রেপো স্ক্যান করা, কোড এবং পরীক্ষা চালানো এবং সংশোধন যাচাই করা। জনপ্রিয় রেপো এবং মানব বিশেষজ্ঞদের মূল্যায়নে, ভুল বা অপ্রাসঙ্গিক মন্তব্যের অনুপাত কম পরিলক্ষিত হয়, যা মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করতে সাহায্য করে।

সামনের দিকে, নির্ভরযোগ্য কর্মক্ষমতা রিপোর্ট করা হয়েছে এবং মোবাইল সাইট তৈরির জন্য মানুষের পছন্দের উন্নতি। ডেস্কটপে, এটি আকর্ষণীয় অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারে। কোডেক্স সিএলআই পুনর্নির্মাণ করা হয়েছে এজেন্ট ফ্লো-এর জন্য, ডিজাইন সিদ্ধান্তের জন্য ইমেজ সংযুক্তি, একটি টাস্ক তালিকা এবং টুল কল এবং ডিফের উন্নত ফর্ম্যাটিং সহ; এবং বাহ্যিক ডেটা/টুলগুলির সাথে নিরাপদে সংযোগের জন্য ইন্টিগ্রেটেড ওয়েব অনুসন্ধান এবং MCP।

অ্যাক্সেসযোগ্যতা, পরিকল্পনা এবং ধীরে ধীরে স্থাপনা

El modelo está টার্মিনাল, IDE, GitHub এবং ChatGPT-তে স্থাপন করা হয়েছে প্লাস/প্রো/ব্যবসা/এডু/এন্টারপ্রাইজ ব্যবহারকারীদের জন্য, পরবর্তীতে API পরিকল্পনা করা হবে। পরিকল্পনা এবং অ্যাক্সেস দ্বারা কোনও বিস্তারিত সীমা পার্থক্য প্রদান করা হয়নি স্তব্ধভাবে দেখা দিতে পারে, প্রিভিউ এবং ওয়েভ রিলিজে সাধারণ কিছু।

En cuanto a costes, দাম টোকেন স্কিম অনুসরণ করে এবং ব্যবহারের মাত্রা; ব্যবসার ক্ষেত্রে, কথোপকথন সাধারণত ব্যবসা/প্রো এবং সেশন এবং লোড মূল্যায়নের চারপাশে আবর্তিত হয়। "চিন্তার সময়" পরিবর্তনশীল বিবেচনা করে, এটি সংজ্ঞায়িত করা একটি ভাল ধারণা প্রয়োগ নীতি এবং সীমা চমক এড়াতে পরিষ্কার।

পরীক্ষা এবং বৈধতার জন্য, অ্যাপিডগ ভালো মানায় প্রতিক্রিয়া অনুকরণ করে, OpenAPI স্পেসিফিকেশন আমদানি করে এবং ক্লায়েন্ট জেনারেশন সহজতর করে; এবং OpenRouter এর মতো বিক্রেতারা খরচ বা রিডানডেন্সির জন্য বিকল্প রুটের জন্য API সমর্থন অফার করে।

পুরো ছবিটি দেখে, GPT-5 কোডেক্স "স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পূর্ণ" থেকে "বৈশিষ্ট্য সরবরাহ"-এ রূপান্তরকে একীভূত করেএমন একজন এজেন্ট যিনি কাজের উপর নির্ভর করে যথেষ্ট, অথবা যথেষ্ট চিন্তা করেন, দৈনন্দিন সরঞ্জামগুলিতে একীভূত, স্তরযুক্ত সুরক্ষা এবং যাচাইযোগ্য ইঞ্জিনিয়ারিং ফলাফলের উপর স্পষ্ট মনোযোগ সহ। সকল আকারের দলের জন্য, নিয়ন্ত্রণ এবং গুণমানকে ত্যাগ না করে গতি অর্জনের এটি একটি বাস্তব সুযোগ।