GPT-5 Codex ile becerilerinizi nasıl geliştirebilir ve kodunuzu nasıl optimize edebilirsiniz?

Yapay zeka destekli geliştirme araçları ekosisteminde, GPT-5-Kodeks olarak ortaya çıkıyor OpenAI'nin kodlama yardımını gerçek anlamda aracı bir düzeye getirme teklifiGerçek akışlar içerisinde kod değişikliklerini planlama, yürütme, test etme ve cilalama yeteneğine sahip.

Bu, sıradan bir otomatik tamamlama aracı değil: Yaklaşımı, görevleri tamamlamak, kişisel rekorlara uymak ve basit bir sohbet asistanından ziyade teknik bir meslektaşın davranışına daha yakın bir davranışla pil testlerini geçmektir. Bu yeni sürümün tonu da budur: daha güvenilir, daha pratik ve günlük mühendislik rutinleri için tasarlanmıştır.

GPT-5-Kodeksi nedir ve neden var?

GPT‑5‑Codex, özünde, yazılım mühendisliği ve aracı akışlarına odaklanan bir GPT‑5 uzmanlığıGenel sohbetlere öncelik vermek yerine, eğitim ve güçlendirme ayarlamaları "oluştur → testleri çalıştır → düzelt → tekrarla" döngülerine, dikkatli PR yazımına ve yeniden düzenlemeye ve proje kurallarına uymaya odaklanır. OpenAI, onu önceki Codex girişimlerinin bir mirası olarak konumlandırır, ancak çok dosyalı görevlere ve çok adımlı süreçlere daha yüksek güvenilirlikle derinlemesine dalmak için GPT-5'in akıl yürütme ve ölçekleme temeline dayanır.

Motivasyon pragmatiktir: Ekiplerin izole bir kesiti önermenin ötesine geçen bir şeye ihtiyacı varDeğer önerisi, "Size bir özellik yazacağım"dan "Size testleri geçen bir özellik sunacağım"a geçişte, depo yapısını anlayan, yamaları uygulayan, testleri tekrar çalıştıran ve şirketin standartlarıyla uyumlu okunaklı bir PR sunan bir modelde yatmaktadır.

Nasıl tasarlandı ve eğitildi: mimari ve optimizasyonlar

Mimari açıdan GPT‑5‑Codex, dönüştürücü temelin mirasını alır. GPT‑5 (ölçekleme özellikleri, akıl yürütme iyileştirmeleri) ve mühendisliğe özgü ayarlamalar ekler. Eğitim, gerçek dünya senaryolarına odaklanır: çoklu dosya yeniden düzenlemeleri, test paketi yürütme, hata ayıklama oturumları ve insan tercihi sinyalleriyle inceleme, bu nedenle amaç yalnızca doğru metni oluşturmak değil, aynı zamanda Doğru düzenlemeleri, onaylanmış testleri ve yararlı inceleme geri bildirimlerini en üst düzeye çıkarın.

"Ajan" katmanı anahtardır. Model, araçları ne zaman çağıracağına, test çıktılarını bir sonraki adımlarına nasıl dahil edeceğine karar vermeyi öğrenirve sentez ile doğrulama arasındaki döngünün nasıl kapatılacağı. Eylemler (örneğin, "X testini çalıştır") gerçekleştirdiği, sonuçları gözlemlediği ve bunların sonraki nesillerini koşullandırdığı, uzun diziler boyunca tutarlı davranış sağlayan yörüngeler üzerinde eğitilir.

Yürütme odaklı eğitim ve koda uygulanan RLHF

Genel bir sohbet ayarının aksine, Güçlendirme, gerçek kod yürütmeyi ve otomatik doğrulamayı içerirGeri bildirim döngüleri, hem test sonuçlarından hem de insan tercihlerinden türetilerek, çok adımlı dizilerde (PR'ler oluşturma, paketleri yürütme, hataları düzeltme) zamansal kredinin atanmasını ele alır. Bağlam, bağımlılıklar, adlandırma kuralları ve kod tabanındaki çapraz etkiler hakkında bilgi edinmek için depo boyutuna göre ölçeklenir.

"Enstrümanlı ortamlar" ile bu yaklaşım modelin mühendislik uygulamalarını içselleştirmesine olanak tanır (örneğin, büyük yeniden düzenlemelerde davranışı sürdürmek, net farklar yazmak veya standart PR görgü kurallarını takip etmek), CI ve resmi incelemelerle zaten çalışan ekiplere entegre olurken sürtünmeyi azaltır.

Araçların kullanımı ve çevre ile koordinasyon

Codex, tarihsel olarak çıktısını dosyaları açabilen veya testleri çalıştırabilen hafif bir çalışma ortamıyla birleştiriyordu. GPT-5-Codex'te, Bu koordinasyon yoğunlaştırılır: Araçları ne zaman ve nasıl çağıracağını öğrenir ve sonuçları geri "okur".Dil seviyesi ile programatik doğrulama arasındaki boşluğu kapatarak. Pratikte bu, daha az kör deneme ve test sisteminden gelen geri bildirimlerle daha fazla yineleme anlamına gelir.

Ne yapabilirsiniz: Yetenekler ve uyarlanabilir "düşünme zamanı"

Farklı bahislerden biri de şudur: değişken muhakeme süresi: Basit istekler hızlı ve ucuz bir şekilde yanıtlanırken, karmaşık yeniden yapılandırma, değişikliği yapılandırma, yama uygulama ve yeniden test etme için uzun bir "düşünme" penceresi açabilir. Kısa turlarda, genel olarak GPT-5'ten çok daha az token tüketir ve Tokenlerde %93,7'ye varan tasarruf küçük etkileşimlerde bulunarak maliyetlerin kontrol altında tutulmasına yardımcı olur.

Fonksiyonlarla ilgili olarak, Projeleri tam iskele (CI, testler, dokümanlar) ile başlatın, test-düzeltme döngülerini otonom olarak çalıştırır, davranışı korurken çoklu dosya yeniden düzenlemelerini ele alır, iyi sunulmuş değişikliklerle PR açıklamaları yazar ve bağımlılık grafikleri ve API sınırları aracılığıyla genel bir sohbet modelinden daha sağlam bir şekilde gerekçeler üretir.

Bulutta çalıştığınızda, görsel girdileri ve çıktıları desteklerGörevlere ekran görüntüleri alabilir ve eserler (örneğin, ortaya çıkan kullanıcı arayüzünün ekran görüntüleri) ekleyebilirsiniz; bu, ön uç hata ayıklama ve görsel kalite güvencesi için oldukça faydalıdır. Bu görsel kod bağlantısı, özellikle tasarımları doğrulamak veya grafiksel bir regresyonun düzeltildiğini doğrulamak için kullanışlıdır.

İş akışı entegrasyonları: CLI, IDE ve GitHub/Cloud

Kodeks tarayıcıda kalmıyor. Codex CLI, etken akışlar etrafında yeniden tasarlandı, resim ekleri, görev listesi, harici araçlar (web araması, MCP) desteği, geliştirilmiş bir terminal arayüzü ve basitleştirilmiş üç seviyeli izin modu (salt okunur, otomatik ve tam erişim) ile birlikte, terminalden aracıyla işbirliğini daha güvenilir hale getirmek için tasarlanmıştır.

Editörde, IDE için Codex uzantısı, aracıyı VS Code'a (ve çatallara) entegre eder Yerel farklılıkları önizlemek, bağlamı koruyarak görevleri bulut ve şirket içi arasında taşımak ve modeli geçerli dosyayla birlikte çağırmak için. Sonuçları düzenleyicide görüntülemek ve düzenlemek, bağlam geçişini azaltır ve yinelemeleri hızlandırır.

Bulutta ve GitHub'da, Görevler, PR'leri otomatik olarak inceleyebilir, geçici kapsayıcılar oluşturabilir ve günlükler ve ekran görüntüleri ekleyebilir İnceleme konularına. Geliştirilmiş altyapı, konteyner önbelleği sayesinde gecikmelerde önemli azalmalar sağlıyor. yaklaşık %90 oranında zaman tasarrufu bazı tekrarlayan görevlerde.

Sınırlamalar ve hangi alanlarda daha iyi veya daha kötü performans gösterdiği

Uzmanlaşmanın bir bedeli vardır: Kodla ilgili olmayan değerlendirmelerde, GPT-5-Codex, GPT-5 Genel Değerlendirmesinin biraz altında performans gösterebilirVe onun etken davranışı test setinin kalitesiyle birleşir: düşük kapsama sahip depolarda otomatik doğrulama aksar ve insan gözetimi tekrar vazgeçilmez hale gelir.

Öne çıkıyor Karmaşık yeniden düzenlemeler, büyük projelerin iskele kurulumu, testlerin yazılması ve düzeltilmesi, PR beklenti takibi ve çoklu dosya hata teşhisi. Çalışma alanına dahil edilmeyen özel bilgilerin gerekli olduğu veya insan incelemesi olmayan (güvenlik açısından kritik öneme sahip) "sıfır hata" ortamlarında, dikkatli olmanın çok önemli olduğu durumlarda daha az uygundur.

Performans: kıyaslamalar ve raporlanan sonuçlar

SWE-bench Verified gibi etken odaklı testlerde, OpenAI, GPT-5-Codex'in GPT-5'i geçtiğini bildiriyor 500 gerçek yazılım mühendisliği görevindeki başarı oranındaki artış. Değerinin bir kısmı, değerlendirmenin daha kapsamlı vakaları (artık sadece 477 değil, 500 olası görevi) kapsaması ve büyük depolardan elde edilen yeniden düzenleme metriklerinde gözle görülür iyileştirmeler sağlamasından kaynaklanmaktadır. Bazı yüksek ayrıntı göstergelerinde dikkate değer sıçramalar kaydedilmesine rağmen, tekrarlanabilirlik ve test yapılandırmasının nüansları not edilir.

Eleştirel okuma zorunlu olmaya devam ediyor: alt küme farklılıkları, ayrıntı düzeyi ve maliyetler Karşılaştırmaları çarpıtabilir. Yine de, bağımsız incelemelerdeki genel eğilim, aracı davranışın iyileştiği ve yeniden düzenlemedeki güçlü yönlerin her zaman tüm görevlerde ham doğruluğun artmasına yol açmadığı yönündedir.

Bugün erişim: GPT-5-Codex'in nerede kullanılacağı

OpenAI GPT-5-Codex'i Codex ürün deneyimlerine entegre etti: GitHub'da CLI, IDE uzantısı, bulut ve inceleme konuları ve iOS için ChatGPT uygulamasındaki varlığına ek olarak. Buna paralel olarak şirket, Plus, Pro, Business, Edu ve Enterprise aboneleri API erişimiyle Codex/ChatGPT ekosistemi içinde "yakında" olarak duyuruldu yerel Codex akışlarının ötesinde.

API üzerinden başlayanlar için, Çağrı, olağan SDK modelini takip ediyorPython'da basit bir örnek şöyle görünecektir:

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 uyumlu sağlayıcılar aracılığıyla kullanılabilirlik de belirtiliyor ve Fiyatlandırma bir token şemasını takip eder Planlara göre belirli iş koşullarına göre araçlar. Apidog Gerçek tüketim olmadan yanıtları simüle etmeye ve aşırı durumları test etmeye yardımcı olur, dokümantasyonu (OpenAPI) ve istemci oluşturmayı kolaylaştırır.

GitHub Copilot aracılığıyla VS Code: Genel Önizleme

Visual Studio Kodunda, Erişim Copilot aracılığıyla sağlanır Genel önizleme aşamasındadır (sürüm ve plan gereksinimleri geçerlidir). Yöneticiler bunu kuruluş düzeyinde (İşletme/Kurumsal) etkinleştirebilir ve Pro kullanıcıları bunu Copilot Chat'te seçebilir. Yardımcı pilot aracı modları (sor, düzenle, aracı) Modelin kalıcılığından ve özerkliğinden yararlanarak, betikleri adım adım hata ayıklayıp çözümler önerebilirler.

Unutulmamalıdır ki uygulama kademeli olarak yayınlanıyor, bu nedenle tüm kullanıcılar aynı anda göremez. Ayrıca Apidog, VS Code içinden API testi sağlayarak, üretim maliyetleri veya gecikmeler olmadan sağlam entegrasyonlar sağlamada faydalıdır.

Güvenlik, kontroller ve korumalar

OpenAI çoklu katmanlara vurgu yapar: Enjeksiyonlara karşı direnç gösterme ve riskli davranışları önleme konusunda güvenlik eğitimive izole ortamlarda varsayılan yürütme, yapılandırılabilir ağ erişimi, komut onay modları, terminal günlüğü kaydı ve izlenebilirlik için alıntılar gibi ürün kontrolleri. Bu engeller, bir aracının bağımlılıkları kurabildiği veya işlemleri yürütebildiği durumlarda mantıklıdır.

Ayrıca, insan gözetimi gerektiren bilinen sınırlamalar: İncelemecilerin yerini almaz, kıyaslamaların küçük puntoları vardır ve LLM'ler yanıltıcı olabilir (uydurma URL'ler, yanlış yorumlanmış bağımlılıklar). Değişiklikleri üretime geçirmeden önce testler ve insan incelemesiyle doğrulama yapılması tartışmaya açık değildir.

Dinamik muhakeme süresi: saniyelerden yedi saate kadar

En çarpıcı ifadelerden biri şudur: hesaplama çabasını gerçek zamanlı olarak ayarlama yeteneği: Küçük isteklere saniyeler içinde yanıt vermekten, karmaşık ve hassas görevlere saatler harcamaya, testleri tekrar denemeye ve hataları düzeltmeye kadar. Önceden karar veren bir yönlendiricinin aksine, modelin kendisi dakikalar sonra kaynakları yeniden tahsis edebilir eğer görevin bunu gerektirdiğini tespit ederse.

Bu yaklaşım Codex'i uzun ve istikrarsız işlerde daha etkili bir işbirlikçi (büyük yeniden düzenlemeler, çoklu hizmet entegrasyonları, genişletilmiş hata ayıklama), daha önce geleneksel otomatik tamamlamaların ulaşamayacağı bir şeydi.

CometAPI ve çoklu satıcı erişimi

İsteyen takımlar için satıcı bağımlılığından kaçının ve hızlı hareket edinCometAPI, 500'den fazla modele (OpenAI GPT, Gemini, Claude, Midjourney, Suno ve daha fazlası) tek bir arayüz sunarak kimlik doğrulama, biçimlendirme ve yanıt işleme süreçlerini birleştirir. GPT‑5‑Codex'i dahil etmeyi taahhüt eder resmi lansmanına paralel olarak, GPT‑5, GPT‑5 Nano ve GPT‑5 Mini'yi sergilemenin yanı sıra, Oyun Alanı ve test sürecini hızlandırmak için API kılavuzu.

Bu yaklaşım, entegrasyonları yeniden yapmadan yineleyin Her yeni model geldiğinde maliyetleri kontrol altında tutun ve bağımsızlığınızı koruyun. Bu arada, Oyun Alanı'ndaki diğer modelleri keşfetmeniz ve düzenli bir şekilde benimsemek için belgeleri incelemeniz önerilir.

Daha fazla ürün güncellemesi: düzeltmeler, ön uç ve CLI

OpenAI şunu gösteriyor: GPT‑5‑Codex, kodu incelemek ve kritik hataları tespit etmek için özel olarak eğitilmiştir, depoyu tarayarak, kod ve testleri çalıştırarak ve düzeltmeleri doğrulayarak. Popüler depolar ve gerçek uzmanlarla yapılan değerlendirmelerde, daha düşük oranda hatalı veya alakasız yorum gözlemleniyor ve bu da dikkatin odaklanmasına yardımcı oluyor.

Ön tarafta, güvenilir performans rapor edildi ve mobil site oluşturma konusunda insanların tercihlerinde iyileştirmeler. Masaüstünde ise ilgi çekici uygulamalar üretebilir. Codex CLI yeniden oluşturuldu ajan akışları için, tasarım kararları için görüntü ekleri, bir görev listesi ve araç çağrıları ve farklılıklarının iyileştirilmiş biçimlendirmesi; ayrıca harici verilere/araçlara güvenli bir şekilde bağlanmak için entegre web araması ve MCP.

Erişilebilirlik, planlar ve kademeli dağıtım

Model: terminallerde, IDE'de, GitHub'da ve ChatGPT'de konuşlandırıldı Plus/Pro/Business/Edu/Enterprise kullanıcıları için, API'nin daha sonra kullanıma sunulması planlanıyor. Plana göre ayrıntılı sınır farkları sağlanmıyor ve erişim kademeli bir şekilde görünebilir, önizlemelerde ve dalga sürümlerinde sıkça görülen bir şey.

Maliyetlere gelince, Fiyatlar token şemalarını takip ediyor ve kullanım seviyeleri; işletmeler için konuşmalar genellikle İş/Pro ve oturum ve yük değerlendirmesi etrafında döner. Değişken "düşünme süresi" göz önüne alındığında, uygulama politikaları ve sınırlamaları sürprizlerden kaçınmak için temizleyin.

Test ve doğrulama için, Apidog iyi uyuyor yanıtları simüle ederek, OpenAPI özelliklerini içe aktararak ve istemci oluşturmayı kolaylaştırarak; ve OpenRouter gibi satıcılar maliyet veya yedeklilik açısından alternatif rotalar için API desteği sunar.

Resmin tamamına baktığımızda, GPT-5 Codex, "otomatik tamamlama"dan "özellikleri sunma"ya geçişi sağlamlaştırıyorGöreve bağlı olarak tam olarak yeterli veya tam olarak yeterli düşünen, günlük araçlara entegre, katmanlı güvenlik ve doğrulanabilir mühendislik sonuçlarına net bir odaklanma sağlayan bir aracı. Her ölçekten ekip için bu, kontrol ve kaliteden ödün vermeden hız kazanmak için gerçek bir fırsat.