GPT-5 ਕੋਡੈਕਸ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾਵੇ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ

ਏਆਈ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵਿਕਾਸ ਸਾਧਨਾਂ ਦੇ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ, GPT-5-Codex emerge como ਕੋਡਿੰਗ ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਏਜੰਟਿਕ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਓਪਨਏਆਈ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼, ਅਸਲ ਪ੍ਰਵਾਹਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੋਡ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ, ਲਾਗੂ ਕਰਨ, ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪਾਲਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ।

ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੋਰ ਆਟੋ-ਕੰਪਲੀਟ ਟੂਲ ਨਹੀਂ ਹੈ: ਇਸਦਾ ਤਰੀਕਾ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ, ਪੀਆਰ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੋਣਾ, ਅਤੇ ਬੈਟਰੀ ਟੈਸਟ ਪਾਸ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਵਿਵਹਾਰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਗੱਲਬਾਤ ਸਹਾਇਕ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਸਹਿਯੋਗੀ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਨਵੀਂ ਦੁਹਰਾਓ ਦਾ ਸੁਰ ਹੈ: ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ, ਵਧੇਰੇ ਵਿਹਾਰਕ, ਅਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਰੁਟੀਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

GPT-5-ਕੋਡੈਕਸ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਉਂ ਮੌਜੂਦ ਹੈ?

GPT-5-ਕੋਡੈਕਸ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਏਜੰਟ ਪ੍ਰਵਾਹ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਇੱਕ GPT-5 ਮੁਹਾਰਤਆਮ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਸਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਟਿਊਨਿੰਗ "ਬਿਲਡ → ਰਨ ਟੈਸਟ → ਫਿਕਸ → ਰੀਪੀਟ" ਚੱਕਰਾਂ, ਸਮਝਦਾਰ ਪੀਆਰ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਰੀਫੈਕਟਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸੰਮੇਲਨਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ। ਓਪਨਏਆਈ ਇਸਨੂੰ ਪਿਛਲੀਆਂ ਕੋਡੈਕਸ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਦੀ ਵਿਰਾਸਤ ਵਜੋਂ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਪਰ GPT-5 ਦੇ ਤਰਕ ਅਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮਲਟੀ-ਫਾਈਲ ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਸਟੈਪ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾ ਸਕੇ।

ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਵਿਹਾਰਕ ਹੈ: ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਸਨਿੱਪਟ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੋਵੇਮੁੱਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵ "ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਲਿਖਾਂਗਾ" ਤੋਂ "ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਟੈਸਟ ਪਾਸ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗਾ" ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋ ਰੈਪੋ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ, ਪੈਚ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਟੈਸਟ ਦੁਬਾਰਾ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਮਿਆਰਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ PR ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ

ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਤੌਰ 'ਤੇ, GPT-5-Codex ਨੂੰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਆਧਾਰ ਵਿਰਾਸਤ ਵਿੱਚ ਮਿਲਦਾ ਹੈ GPT‑5 (ਸਕੇਲਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਤਰਕ ਸੁਧਾਰ) ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ: ਮਲਟੀ-ਫਾਈਲ ਰੀਫੈਕਟਰਿੰਗ, ਟੈਸਟ ਸੂਟ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ, ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਸੈਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਤਰਜੀਹ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨਾਲ ਸਮੀਖਿਆ, ਇਸ ਲਈ ਟੀਚਾ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਹੀ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਸਹੀ ਸੰਪਾਦਨਾਂ, ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੈਸਟਾਂ, ਅਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਸਮੀਖਿਆ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰੋ.

"ਏਜੰਟੀਵ" ਪਰਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਟੂਲ ਕਦੋਂ ਵਰਤਣੇ ਹਨ, ਟੈਸਟ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਅਗਲੇ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਹੈ।, ਅਤੇ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਵਿਚਕਾਰ ਲੂਪ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬੰਦ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਟ੍ਰੈਜੈਕਟਰੀਆਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਜਾਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, "ਟੈਸਟ X ਚਲਾਓ"), ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨੂੰ ਕੰਡੀਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਲੰਬੇ ਕ੍ਰਮਾਂ 'ਤੇ ਇਕਸਾਰ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ RLHF ਕੋਡ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ

ਇੱਕ ਆਮ ਚੈਟ ਸੈਟਿੰਗ ਦੇ ਉਲਟ, ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਕੋਡ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਟੈਸਟ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦੋਵਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਬਹੁ-ਪੜਾਅ ਵਾਲੇ ਕ੍ਰਮਾਂ (PR ਬਣਾਉਣਾ, ਸੂਟ ਚਲਾਉਣਾ, ਬੱਗ ਫਿਕਸ ਕਰਨਾ) ਵਿੱਚ ਅਸਥਾਈ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦੇ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੋਡਬੇਸ ਵਿੱਚ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ, ਨਾਮਕਰਨ ਪਰੰਪਰਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਰਾਸ-ਕਟਿੰਗ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਨ ਲਈ ਸੰਦਰਭ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਆਕਾਰ ਤੱਕ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।

"ਇੰਸਟ੍ਰੂਮੈਂਟਡ ਵਾਤਾਵਰਣ" ਦੇ ਨਾਲ ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵੱਡੇ ਰੀਫੈਕਟਰਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਅੰਤਰ ਲਿਖਣਾ, ਜਾਂ ਮਿਆਰੀ PR ਸ਼ਿਸ਼ਟਾਚਾਰ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ), ਜੋ ਕਿ CI ਅਤੇ ਰਸਮੀ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੋਣ 'ਤੇ ਰਗੜ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਤਾਲਮੇਲ

ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਕੋਡੈਕਸ ਨੇ ਆਪਣੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹਲਕੇ ਰਨਟਾਈਮ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜੋ ਫਾਈਲਾਂ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦਾ ਸੀ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਸੀ। GPT-5-ਕੋਡੈਕਸ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਤਾਲਮੇਲ ਹੋਰ ਵੀ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕਦੋਂ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕਾਲ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ "ਪੜ੍ਹਦਾ" ਹੈ।, ਭਾਸ਼ਾ ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨਾ। ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਘੱਟ ਅੰਨ੍ਹੇ ਯਤਨਾਂ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਫੀਡਬੈਕ ਦੁਆਰਾ ਸੂਚਿਤ ਵਧੇਰੇ ਦੁਹਰਾਓ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ: ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ "ਸੋਚਣ ਦਾ ਸਮਾਂ"

ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਸੱਟਾ ਹੈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਤਰਕ ਅਵਧੀ: ਮਾਮੂਲੀ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਜਲਦੀ ਅਤੇ ਸਸਤੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਰੀਫੈਕਟਰਿੰਗ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਣ, ਪੈਚਿੰਗ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਲੰਬੀ "ਸੋਚ" ਵਿੰਡੋ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਛੋਟੇ ਦੌਰ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ GPT-5 ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਖਪਤ ਵੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਟੋਕਨਾਂ 'ਤੇ 93,7% ਤੱਕ ਦੀ ਬੱਚਤ ਛੋਟੀਆਂ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਵਿੱਚ, ਜੋ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

En cuanto a funciones, ਪੂਰੇ ਸਕੈਫੋਲਡਿੰਗ (CI, ਟੈਸਟ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼) ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਟੈਸਟ-ਫਿਕਸ ਚੱਕਰਾਂ ਨੂੰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਮਲਟੀ-ਫਾਈਲ ਰੀਫੈਕਟਰਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ PR ਵਰਣਨ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਅਤੇ API ਸੀਮਾਵਾਂ ਰਾਹੀਂ ਕਾਰਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਮ ਚੈਟ ਮਾਡਲ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਲਿਖਦਾ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨਾਲ ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ UI ਦੇ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ) ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਕਿ ਫਰੰਟ-ਐਂਡ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ QA ਲਈ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਜ਼ੂਅਲ-ਕੋਡ ਲਿੰਕ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਜਾਂ ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ ਕਿ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਵਰਕਫਲੋ ਏਕੀਕਰਨ: CLI, IDE, ਅਤੇ GitHub/Cloud

ਕੋਡੈਕਸ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦਾ। ਕੋਡੈਕਸ CLI ਨੂੰ ਏਜੰਟਿਵ ਫਲੋ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਮੁੜ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।, ਚਿੱਤਰ ਅਟੈਚਮੈਂਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਕਾਰਜ ਸੂਚੀ, ਬਾਹਰੀ ਟੂਲਸ ਲਈ ਸਮਰਥਨ (ਵੈੱਬ ਖੋਜ, MCP), ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਟਰਮੀਨਲ ਇੰਟਰਫੇਸ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਰਲ ਤਿੰਨ-ਪੱਧਰੀ ਅਨੁਮਤੀ ਮੋਡ (ਸਿਰਫ਼ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ, ਆਟੋਮੈਟਿਕ, ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਪਹੁੰਚ)। ਇਹ ਸਭ ਟਰਮੀਨਲ ਤੋਂ ਏਜੰਟ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

En el editor, IDE ਲਈ ਕੋਡੈਕਸ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਏਜੰਟ ਨੂੰ VS ਕੋਡ (ਅਤੇ ਫੋਰਕਸ) ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਥਾਨਕ ਅੰਤਰਾਂ ਦਾ ਪੂਰਵਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ, ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕਲਾਉਡ ਅਤੇ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਿਸਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਹਿਲਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਨਵੋਕ ਕਰਨਾ। ਸੰਪਾਦਕ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨਾ ਸੰਦਰਭ ਸਵਿਚਿੰਗ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਓ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਅਤੇ GitHub 'ਤੇ, ਟਾਸਕ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਪੀਆਰ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਸਥਾਈ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਲੌਗ ਅਤੇ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਮੀਖਿਆ ਥ੍ਰੈੱਡਾਂ ਲਈ। ਕੰਟੇਨਰ ਕੈਸ਼ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਸੁਧਾਰਿਆ ਹੋਇਆ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਲੇਟੈਂਸੀ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਮੀ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੇ ਨਾਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 90% ਦੀ ਕਟੌਤੀ ਕੁਝ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ।

ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਬਿਹਤਰ ਜਾਂ ਮਾੜਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਆਪਣੀ ਕੀਮਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਗੈਰ-ਕੋਡ-ਸਬੰਧਤ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਵਿੱਚ, GPT-5-Codex GPT-5 ਜਨਰਲਿਸਟ ਤੋਂ ਥੋੜ੍ਹਾ ਹੇਠਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਏਜੰਟਿਵ ਵਿਵਹਾਰ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ: ਘੱਟ ਕਵਰੇਜ ਵਾਲੇ ਰਿਪੋਜ਼ ਵਿੱਚ, ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤਸਦੀਕ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੁਬਾਰਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

Destaca en ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਰੀਫੈਕਟਰਿੰਗ, ਵੱਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਸਕੈਫੋਲਡਿੰਗ, ਟੈਸਟ ਲਿਖਣਾ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ, PR ਉਮੀਦ ਟਰੈਕਿੰਗ, ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਫਾਈਲ ਬੱਗ ਨਿਦਾਨ। ਇਹ ਘੱਟ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਵਰਕਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਨਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਲਕੀਅਤ ਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ "ਜ਼ੀਰੋ-ਗਲਤੀ" ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ (ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ), ਜਿੱਥੇ ਸਾਵਧਾਨੀ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ: ਮਾਪਦੰਡ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ

SWE-ਬੈਂਚ ਵੈਰੀਫਾਈਡ ਵਰਗੇ ਏਜੰਟਿਵ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ, ਓਪਨਏਆਈ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ GPT-5-ਕੋਡੈਕਸ GPT-5 ਨੂੰ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ 500 ਅਸਲ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਦਰ ਵਿੱਚ। ਮੁੱਲ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਇਸ ਤੱਥ ਵਿੱਚ ਹੈ ਕਿ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਧੇਰੇ ਸੰਪੂਰਨ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ 477 ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ 500 ਸੰਭਾਵਿਤ ਕਾਰਜ), ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਰਿਪੋਜ਼ ਤੋਂ ਕੱਢੇ ਗਏ ਰੀਫੈਕਟਰਿੰਗ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਵਿੱਚ। ਕੁਝ ਉੱਚ-ਵਰਬੋਸਿਟੀ ਸੂਚਕਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਛਾਲਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਪ੍ਰਜਨਨਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸੰਰਚਨਾ ਦੀਆਂ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਨੋਟ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ.

ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਪੜ੍ਹਾਈ ਲਾਜ਼ਮੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ: ਸਬਸੈੱਟ ਅੰਤਰ, ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ, ਅਤੇ ਲਾਗਤਾਂ ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਸੁਤੰਤਰ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਏਜੰਟਿਕ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਰੀਫੈਕਟਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਾਰੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰੀ ਹੋਈ ਕੱਚੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ।

ਅੱਜ ਹੀ ਪਹੁੰਚ ਕਰੋ: GPT-5-Codex ਕਿੱਥੇ ਵਰਤਣਾ ਹੈ

ਓਪਨਏਆਈ ਨੇ ਕੋਡੈਕਸ ਉਤਪਾਦ ਅਨੁਭਵਾਂ ਵਿੱਚ GPT-5-ਕੋਡੈਕਸ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ: iOS ਲਈ ChatGPT ਐਪ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, GitHub 'ਤੇ CLI, IDE ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ, ਕਲਾਉਡ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਥ੍ਰੈੱਡ। ਸਮਾਨਾਂਤਰ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਪਲੱਸ, ਪ੍ਰੋ, ਬਿਜ਼ਨਸ, ਐਜੂ ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਗਾਹਕ ਕੋਡੈਕਸ/ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ, API ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਨਾਲ "ਜਲਦੀ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ" ਵਜੋਂ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਮੂਲ ਕੋਡੈਕਸ ਪ੍ਰਵਾਹ ਤੋਂ ਪਰੇ।

ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਜੋ API ਰਾਹੀਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕਾਲ ਆਮ SDK ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਢਲੀ ਉਦਾਹਰਣ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗੀ:

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-ਅਨੁਕੂਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਰਾਹੀਂ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦਾ ਵੀ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਕੀਮਤ ਇੱਕ ਟੋਕਨ ਸਕੀਮ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਖਾਸ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਸਾਧਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Apidog ਇਹ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਸਲ ਖਪਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਅਤਿਅੰਤ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ (OpenAPI) ਅਤੇ ਕਲਾਇੰਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

GitHub Copilot ਰਾਹੀਂ VS ਕੋਡ: ਜਨਤਕ ਪੂਰਵਦਰਸ਼ਨ

En Visual Studio Code, ਪਹੁੰਚ ਕੋਪਾਇਲਟ ਰਾਹੀਂ ਹੈ ਜਨਤਕ ਪੂਰਵਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ (ਵਰਜਨ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ)। ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਇਸਨੂੰ ਸੰਗਠਨ ਪੱਧਰ (ਕਾਰੋਬਾਰ/ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼) 'ਤੇ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਸਨੂੰ ਕੋਪਾਇਲਟ ਚੈਟ ਵਿੱਚ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਹਿ-ਪਾਇਲਟ ਏਜੰਟ ਮੋਡ (ਪੁੱਛੋ, ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰੋ, ਏਜੰਟ) ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਦ੍ਰਿੜਤਾ ਅਤੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਤੋਂ ਲਾਭ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਡੀਬੱਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹੱਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

Conviene recordar que ਲਾਗੂਕਰਨ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਸਾਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦੇ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਐਪੀਡੌਗ VS ਕੋਡ ਦੇ ਅੰਦਰੋਂ API ਟੈਸਟਿੰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਗਤਾਂ ਜਾਂ ਲੇਟੈਂਸੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ।

ਸੁਰੱਖਿਆ, ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ

ਓਪਨਏਆਈ ਕਈ ਪਰਤਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਟੀਕਿਆਂ ਦਾ ਵਿਰੋਧ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਨਿਯੰਤਰਣ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਡਿਫਾਲਟ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ, ਕੌਂਫਿਗਰੇਬਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਐਕਸੈਸ, ਕਮਾਂਡ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਮੋਡ, ਟਰਮੀਨਲ ਲੌਗਿੰਗ, ਅਤੇ ਟਰੇਸੇਬਿਲਟੀ ਲਈ ਹਵਾਲੇ। ਇਹ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਏਜੰਟ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

Hay, además, ਜਾਣੀਆਂ-ਪਛਾਣੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਇਹ ਸਮੀਖਿਅਕਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ, ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਿੰਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ LLM ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਕਾਢੀਆਂ ਗਈਆਂ URL, ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀਆਂ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ)। ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਗੈਰ-ਸਮਝੌਤਾਯੋਗ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।

ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤਰਕ ਸਮਾਂ: ਸਕਿੰਟਾਂ ਤੋਂ ਸੱਤ ਘੰਟੇ ਤੱਕ

ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਕਥਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ: ਛੋਟੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਲਈ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਕਈ ਘੰਟੇ ਬਿਤਾਉਣ, ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਤੱਕ। ਇੱਕ ਰਾਊਟਰ ਦੇ ਉਲਟ ਜੋ ਇੱਕ ਤਰਜੀਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਖੁਦ ਮਿੰਟਾਂ ਬਾਅਦ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਵੰਡ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੰਮ ਲਈ ਇਸਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਕੋਡੈਕਸ ਨੂੰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਲੰਬੇ ਅਤੇ ਅਸਥਿਰ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਹਿਯੋਗੀ (ਮੁੱਖ ਰੀਫੈਕਟਰਿੰਗ, ਮਲਟੀ-ਸਰਵਿਸ ਏਕੀਕਰਨ, ਐਕਸਟੈਂਡਡ ਡੀਬੱਗਿੰਗ), ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਰਵਾਇਤੀ ਆਟੋਕੰਪਲੀਸ਼ਨ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਸੀ।

ਕੋਮੇਟਏਪੀਆਈ ਅਤੇ ਮਲਟੀਵੈਂਡਰ ਐਕਸੈਸ

ਉਨ੍ਹਾਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਜੋ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੇ ਲਾਕ-ਇਨ ਤੋਂ ਬਚੋ ਅਤੇ ਜਲਦੀ ਅੱਗੇ ਵਧੋCometAPI 500 ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਡਲਾਂ (OpenAI GPT, Gemini, Claude, Midjourney, Suno, ਅਤੇ ਹੋਰ) ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ, ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਇਕਜੁੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ GPT-5-Codex ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧ ਹੈ ਇਸਦੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਲਾਂਚ ਦੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰ, GPT-5, GPT-5 ਨੈਨੋ ਅਤੇ GPT-5 ਮਿੰਨੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੱਕ ਦੇ ਨਾਲ Playground ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ API ਗਾਈਡ।

Este enfoque permite ਏਕੀਕਰਨ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਦੁਹਰਾਓ ਹਰ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਨਵਾਂ ਮਾਡਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖੋ। ਇਸ ਦੌਰਾਨ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਖੇਡ ਦੇ ਮੈਦਾਨ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਗੋਦ ਲੈਣ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਹੋਰ ਉਤਪਾਦ ਅੱਪਡੇਟ: ਹਾਟਫਿਕਸ, ਫਰੰਟ-ਐਂਡ, ਅਤੇ CLI

OpenAI ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ GPT-5-Codex ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗੰਭੀਰ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ।, ਰੈਪੋ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰਨਾ, ਕੋਡ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਚਲਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਫਿਕਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ। ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਰੈਪੋ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਹਰਾਂ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਵਿੱਚ, ਗਲਤ ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਦਾ ਘੱਟ ਅਨੁਪਾਤ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸਾਹਮਣੇ ਵਾਲੇ ਪਾਸੇ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਸਾਈਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ। ਡੈਸਕਟੌਪ 'ਤੇ, ਇਹ ਆਕਰਸ਼ਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੋਡੈਕਸ CLI ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਏਜੰਟ ਫਲੋ ਲਈ, ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਚਿੱਤਰ ਅਟੈਚਮੈਂਟ, ਇੱਕ ਕਾਰਜ ਸੂਚੀ, ਅਤੇ ਟੂਲ ਕਾਲਾਂ ਅਤੇ ਅੰਤਰਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ; ਨਾਲ ਹੀ ਬਾਹਰੀ ਡੇਟਾ/ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਲਈ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵੈੱਬ ਖੋਜ ਅਤੇ MCP।

ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ, ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਤੈਨਾਤੀ

El modelo está ਟਰਮੀਨਲਾਂ, IDE, GitHub ਅਤੇ ChatGPT ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤ ਪਲੱਸ/ਪ੍ਰੋ/ਬਿਜ਼ਨਸ/ਐਜੂ/ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ, ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਯੋਜਨਾਬੱਧ API ਦੇ ਨਾਲ। ਯੋਜਨਾ ਦੁਆਰਾ ਕੋਈ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸੀਮਾ ਅੰਤਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਇੱਕ ਅਟੱਲ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰੀਵਿਊ ਅਤੇ ਵੇਵ ਰੀਲੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਆਮ।

En cuanto a costes, ਕੀਮਤਾਂ ਟੋਕਨ ਸਕੀਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਪੱਧਰ; ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ, ਗੱਲਬਾਤ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ/ਪ੍ਰੋ ਅਤੇ ਸੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲੋਡ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਘੁੰਮਦੀ ਹੈ। ਵੇਰੀਏਬਲ "ਸੋਚਣ ਦਾ ਸਮਾਂ" ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਵਿਚਾਰ ਹੈ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹੈਰਾਨੀ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਸਾਫ਼।

ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਲਈ, ਐਪੀਡੌਗ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਕੇ, OpenAPI ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਕੇ, ਅਤੇ ਕਲਾਇੰਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦੇ ਕੇ; ਅਤੇ OpenRouter ਵਰਗੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਲਾਗਤ ਜਾਂ ਰਿਡੰਡੈਂਸੀ ਲਈ ਵਿਕਲਪਕ ਰੂਟਾਂ ਲਈ API ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਪੂਰੀ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, GPT-5 ਕੋਡੈਕਸ "ਆਟੋਕੰਪਲੀਟ" ਤੋਂ "ਡਿਲੀਵਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ" ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਇਕਜੁੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਜੋ ਕੰਮ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕਾਫ਼ੀ, ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਕਾਫ਼ੀ ਸੋਚਦਾ ਹੈ, ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ, ਪਰਤਦਾਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਧਿਆਨ ਦੇ ਨਾਲ। ਸਾਰੇ ਆਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਕੁਰਬਾਨੀ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਗਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਅਸਲ ਮੌਕਾ ਹੈ।