Codex CLI ของ OpenAI ทำงานอย่างไร?

OpenAI’s Codex CLI ถือเป็นก้าวสำคัญในการนำผู้ช่วยเขียนโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วย AI อันทรงพลังมาสู่สภาพแวดล้อมโลคัลของนักพัฒนาโดยตรง นับตั้งแต่การเปิดตัวครั้งแรกในช่วงกลางเดือนเมษายน 2025 เครื่องมือนี้ได้พัฒนาอย่างรวดเร็ว—เริ่มจากแอปพลิเคชัน Node.js/TypeScript ที่จับคู่กับโมเดล codex-1 และ codex-mini และล่าสุดเป็นการเขียนใหม่ด้วย Rust ประสิทธิภาพสูง บทความนี้สรุปความคืบหน้าล่าสุด อธิบายการทำงานภายในของ Codex CLI และวิเคราะห์ผลกระทบต่อเวิร์กโฟลว์วิศวกรรมซอฟต์แวร์

OpenAI Codex CLI คืออะไร?

Codex CLI คืออินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่งแบบโอเพนซอร์สที่ฝังโมเดลสร้างโค้ดขั้นสูงของ OpenAI เข้าในเซสชันเทอร์มินัลโดยตรง แตกต่างจากการโต้ตอบกับ ChatGPT บนเว็บ Codex CLI ทำงานแบบโลคัล เปิดโอกาสให้นักพัฒนาสื่อสารกับเอเจนต์ AI ผ่านคำสั่งเชลล์ที่คุ้นเคย โดยรองรับ 2 โหมดหลัก:

โหมด Interactive: นักพัฒนาป้อนพรอมป์ต์โดยตรงผ่านคำสั่ง codex แล้วรับสแนิปเพ็ตโค้ด คำอธิบาย หรือการแปลงโค้ดแบบเรียลไทม์
โหมด Silent (แบบแบตช์): เหมาะสำหรับ CI/CD โดย Codex CLI จะรันพรอมป์ต์ที่กำหนดไว้ในสคริปต์และเขียนผลลัพธ์ลงไฟล์หรือ standard output โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงด้วยมือ

ที่มาและการเปิดเผยซอร์สโค้ด

OpenAI ประกาศ Codex CLI ครั้งแรกเมื่อวันที่ 16 เมษายน 2025 ในฐานะ “coding agent” สำหรับการผสานเข้ากับเทอร์มินัล รุ่นแรกสร้างบน Node.js และ TypeScript เผยแพร่ภายใต้ไลเซนส์ MIT บน GitHub รองรับข้ามแพลตฟอร์มทั้ง macOS, Linux และ Windows (ผ่าน WSL) นักพัฒนาสามารถโคลนรีโพซিটอรี ติดตั้งผ่าน npm install -g @openai/codex และเริ่มเรียกใช้งานงานเขียนโค้ดด้วย AI บนเครื่องได้ทันที

ที่มาจาก Playground และ API: หลังจาก Codex เปิดให้ใช้งานใน OpenAI Playground และผ่าน REST endpoint ผู้ใช้ต้องการช่องทางที่เบาและสคริปต์ได้ง่ายขึ้นเพื่อนำ Codex เข้าสู่เวิร์กโฟลว์
ฟีดแบ็กจากชุมชน: ผู้ใช้กลุ่มแรกขอฟีเจอร์อย่างพรอมป์ต์จากไฟล์ เอาต์พุตแบบสตรีมมิ่ง และฮุคสำหรับการผสาน—ความสามารถที่กำหนดทิศทางของ CLI
เปิดตัวอย่างเป็นทางการ: ในเดือนพฤษภาคม 2025 OpenAI ปล่อย Codex CLI เวอร์ชัน 1.0.0 ซึ่งเป็นรุ่นเสถียรตัวแรก

OpenAI Codex CLI ทำงานอย่างไร?

โดยแก่นแท้ Codex CLI ใช้โมเดล “o3” และ “o4-mini” ของ OpenAI—เป็นเอนจินด้านการให้เหตุผลที่ปรับแต่งเพื่อวิศวกรรมซอฟต์แวร์—ในการตีความพรอมป์ต์ภาษาธรรมชาติและแปลงเป็นโค้ดที่รันได้หรือการรีแฟกเตอร์ เมื่อคุณสั่งคำสั่ง CLI จะทำขั้นตอนระดับสูงดังนี้:

การแยกวิเคราะห์พรอมป์ต์: คำขอภาษาธรรมชาติของผู้ใช้จะถูกทำโทเค็นและส่งไปยังโมเดลที่เลือก
การสร้างโค้ด: โมเดลจะสร้างแพตช์โค้ดหรือชุดคำสั่งเชลล์
การรันในแซนด์บ็อกซ์: โดยค่าเริ่มต้น Codex CLI จะทำงานในไดเรกทอรีแซนด์บ็อกซ์ที่ปิดการเข้าถึงเครือข่าย เพื่อความปลอดภัยและทำซ้ำได้ บน macOS ใช้ Apple Seatbelt สำหรับ sandboxing; บน Linux ใช้ Docker container .
ทดสอบและวนซ้ำ: หากมีเทสท์ Codex CLI จะรันทดสอบแบบวนซ้ำจนผ่าน ปรับปรุงข้อเสนอแนะตามความจำเป็น
การอนุมัติและคอมมิต: ตามโหมดการอนุมัติ จะส่งออก diff เพื่ออนุมัติด้วยมือ ใช้การเปลี่ยนแปลงโดยอัตโนมัติ หรือรันงานแบบครบวงจรในโหมด Full Auto .

องค์ประกอบหลักภายในมีอะไรบ้าง?

การผสานโมเดล: รองรับการเรียกใช้โมเดล o3 และ o4-mini ของ OpenAI แบบโลคัล โดยมีแผนรองรับ GPT-4.1 และรุ่นถัดไป
เลเยอร์ Sandboxing: ทำให้โค้ดที่สร้างขึ้นรันในสภาพแวดล้อมแยกส่วน ปกป้องความปลอดภัยของระบบและเครือข่าย
โหมดการอนุมัติ:
Suggest: ให้ diff และต้องการการอนุมัติก่อนปรับใช้การเปลี่ยนแปลง
Auto Edit: ใช้การแก้ไขโค้ดหลังทบทวนคำสั่ง แต่ยังต้องการการอนุมัติพรอมป์ต์อย่างชัดเจน
Full Auto: รันงานโดยไม่ต้องแทรกแซง เหมาะกับเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติเต็มรูปแบบ

นักพัฒนาเริ่มต้นใช้งาน Codex CLI ได้อย่างไร?

กระบวนการติดตั้งและตั้งค่าสำหรับ Codex CLI ออกแบบมาให้ตรงไปตรงมา รองรับสภาพแวดล้อมพัฒนาที่หลากหลาย

การติดตั้งและความต้องการของระบบ

npm (แนะนำ):

bashnpm install -g @openai/codex

yarn:

bashyarn global add @openai/codex

คอมไพล์จากซอร์ส:

bashgit clone https://github.com/openai/codex.git cd codex-cli npm install npm run build npm link

ความเข้ากันได้ของระบบ:

macOS: 12 ขึ้นไป (ใช้ sandbox ของ Apple Seatbelt)
Linux: Ubuntu 20.04+/Debian 10+ (ใช้ Docker sandbox)
Windows: ใช้งานผ่าน WSL2
Dependencies: Node.js ≥22; ตัวเลือก: Git ≥2.23, ripgrep; แนะนำ: RAM 8 GB .

โหมดการใช้งานและตัวอย่างคำสั่ง

Interactive REPL:

bashcodex

รันพรอมป์ต์เดี่ยว:

bashcodex "Refactor the Dashboard component to React Hooks"

โหมด Full Auto:

bashcodex --approval-mode full-auto "Generate a REST API in Express for a todo app"

ตัวอย่าง Recipe:

1.เปลี่ยนชื่อไฟล์จำนวนมาก:

bashcodex "Bulk-rename *.jpeg to *.jpg with git mv and update imports"

การสร้างเทสท์:

bashcodex "Write unit tests for src/utils/date.ts"

การทำ SQL Migration:

bashcodex "Create SQL migrations for adding a users table using Sequelize"

ทุกคำสั่งจะทริกเกอร์การรันในแซนด์บ็อกซ์และการวนรันทดสอบ ช่วยให้ผสานเข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ได้อย่างง่ายดาย

Codex CLI ผสานรวมโมเดล AI อย่างไร?

โดยแก่นแท้ Codex CLI ทำหน้าที่เป็นไคลเอนต์บางเบาที่แปลพรอมป์ต์จากบรรทัดคำสั่งเป็นคำขอ API ไปยังแบ็กเอนด์ Codex ของ OpenAI โดยรองรับโมเดล 2 เวอร์ชัน:

codex-1: โมเดลหลักที่อ้างอิงจากซีรีส์ o3 ของ OpenAI ปรับแต่งเพื่อการสร้างโค้ดความเที่ยงตรงสูงครอบคลุมหลายภาษาและเฟรมเวิร์ก
codex-mini: เวอร์ชันกลั่นของ o4-mini วิศวกรรมเพื่อความหน่วงต่ำและใช้ทรัพยากรน้อย เหมาะกับ Q&A โค้ดอย่างรวดเร็วและการปรับแก้เล็กน้อย

การกำหนดค่าและการยืนยันตัวตน

หลังติดตั้ง นักพัฒนาจะกำหนดค่า Codex CLI ผ่านไฟล์ YAML หรือ JSON ที่วางไว้ใน ~/.codex/config การตั้งค่าทั่วไปได้แก่:

yamlmodel: codex-1            # or codex-mini

api_key: YOUR_OPENAI_KEY
timeout: 30               # seconds

sandbox: true             # enable isolated environment

การยืนยันตัวตนใช้คีย์ API เดียวกับบริการอื่นของ OpenAI คำขอเครือข่ายถูกเข้ารหัสผ่าน TLS และผู้ใช้สามารถเลือกกำหนดพร็อกซีเองหรือใช้เอ็นด์พอยต์ Azure API สำหรับการใช้งานระดับองค์กรได้ .

ความปลอดภัยและ Sandboxing

เพื่อปกป้องโค้ดเบสและคงความสามารถทำซ้ำได้ Codex CLI จะรันแต่ละพรอมป์ต์ภายในไดเรกทอรี “แซนด์บ็อกซ์” ชั่วคราวที่เริ่มต้นด้วยรีโพซิตอรีเป้าหมาย โดยค่าเริ่มต้นจะเมานต์เฉพาะไฟล์โปรเจกต์ ป้องกันการเข้าถึงระบบไฟล์โดยไม่ตั้งใจ เพื่อความปลอดภัยยิ่งขึ้นสามารถเปิดโหมดสิทธิ์เข้มงวด จำกัดสิทธิ์เขียนเฉพาะซับไดเรกทอรีที่กำหนด และบันทึกการทำงานทั้งหมดเพื่อการตรวจสอบย้อนกลับได้ .

คำสั่งหลักที่ CLI มีให้คืออะไร?

มีคำสั่งใดพร้อมใช้งานตั้งแต่แรกบ้าง?

codex prompt: ส่งคำสั่งแบบอิสระและรับโค้ดที่สร้างขึ้น
codex complete <file>: สร้างคำเติมเต็มที่ตำแหน่งเคอร์เซอร์ภายในไฟล์ซอร์ส
codex explain <file>: ขอคำอธิบายทีละบรรทัดหรือสรุประดับสูง
codex chat: สนทนาแบบ REPL เชิงโต้ตอบพร้อมคำแนะนำโค้ดตามบริบท

คำสั่งเหล่านี้ทำงานอย่างไร?

แต่ละคำสั่งจะสร้างเพย์โหลด JSON ที่มี:

Model (เช่น code-davinci-003)
Prompt (คำสั่งของผู้ใช้หรือคอนเท็กซ์รอบตำแหน่งเคอร์เซอร์)
Parameters (temperature, max tokens, stop sequences)
Stream Flag (สตรีมโทเค็นบางส่วนหรือไม่)

เพย์โหลดนี้จะถูกส่งแบบ POST ไปที่ https://api.openai.com/v1/completions (หรือ /v1/chat/completions สำหรับโหมดแชต) และ CLI จะจัดรูปแบบคำตอบเพื่อแสดงบนเทอร์มินัล .

กระบวนการสร้างโค้ดภายในทำงานอย่างไร?

การเข้าใจการทำงานภายในของ CLI ช่วยให้ผู้ใช้ปรับแต่งพรอมป์ต์และพารามิเตอร์เพื่อผลลัพธ์ที่เหมาะสมที่สุด

จัดการคอนเท็กซ์อย่างไร?

คอนเท็กซ์แบบไฟล์: เมื่อใช้ codex complete CLI จะอ่านไฟล์ซอร์สเป้าหมายและแทรกมาร์กเกอร์ (เช่น /*cursor*/) ที่ตำแหน่งแทรก
หน่วยความจำการสนทนา: ในโหมด codex chat CLI จะจำข้อความล่าสุด 10 ข้อความตามค่าเริ่มต้น เพื่อรองรับการโต้ตอบหลายรอบ

ปรับให้การเรียก API มีประสิทธิภาพอย่างไร?

Batching: สำหรับไดเรกทอรีที่มีสคริปต์ขนาดเล็กหลายไฟล์ คุณสามารถรวมหลายคำสั่งเติมเต็มเป็นการเรียก API ครั้งเดียวเพื่อลดความหน่วง
Caching: แคชในตัวจะเก็บผลเติมเต็มล่าสุด (แฮชด้วยพรอมป์ต์ + พารามิเตอร์) ไว้ได้นานถึง 24 ชั่วโมง ลดค่าใช้จ่ายโทเค็น

เหตุใด OpenAI จึงเขียน Codex CLI ใหม่ด้วย Rust?

เมื่อต้นเดือนมิถุนายน 2025 OpenAI ประกาศเขียน Codex CLI ใหม่จาก TypeScript/Node.js มาเป็น Rust อย่างครอบคลุม โดยให้เหตุผลด้านประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และประสบการณ์นักพัฒนา

การปรับปรุงประสิทธิภาพ

ด้วย zero-cost abstractions และการคอมไพล์ล่วงหน้า (AOT) ของ Rust ทำให้ Codex CLI สามารถ:

ตัดการพึ่งพา Runtime ออก: ผู้ใช้ไม่ต้องใช้รันไทม์ Node.js ลดความซับซ้อนการติดตั้งและขนาดแพ็กเกจ
เร่งเวลาเริ่มต้น: เบนช์มาร์กแสดงเวลาสตาร์ทจาก ~150 มิลลิวินาทีบน Node.js เหลือต่ำกว่า 50 มิลลิวินาทีบน Rust
ลดการใช้หน่วยความจำ: การใช้หน่วยความจำในโหมดว่างลดลงได้ถึง 60% เปิดทรัพยากรให้โค้ดเบสขนาดใหญ่กว่า

ความปลอดภัยและความเชื่อถือได้

การเน้นความปลอดภัยด้านหน่วยความจำและเธรดของ Rust ช่วยกำจัดบั๊กทั่วไป (เช่น บัฟเฟอร์ล้น การชนกันของข้อมูล) สำหรับผู้ช่วย AI ที่ทำงานกับไฟล์โลคัลโดยตรง การรับประกันเหล่านี้มีคุณค่าอย่างยิ่ง:

ไม่มี Null/พอยน์เตอร์: โมเดลความเป็นเจ้าของของ Rust ป้องกันการอ้างอิงที่หลงเหลือ
ไม่เปลี่ยนแปลงโดยปริยาย: ลดผลข้างเคียงเมื่อปฏิบัติการบนซอร์สโค้ด
การตรวจสอบขณะคอมไพล์: จับข้อผิดพลาดได้มากมายก่อนแจกจ่าย

ประสบการณ์นักพัฒนา

การเขียนใหม่ด้วย Rust ยังทำให้โค้ดเบสของ CLI ทันสมัยขึ้น:

สไตล์โค้ดแบบเอกภาพ: ใช้เครื่องมือของ Rust (Cargo, rustfmt, clippy) เพื่อบังคับความสม่ำเสมอ
ระบบปลั๊กอินที่ขยายได้: สถาปัตยกรรมใหม่เปิดทางให้ส่วนเสริมของบุคคลที่สามเพิ่มตัวจัดการคำสั่งแบบกำหนดเอง
ไบนารีเนทีฟ: ไฟล์ปฏิบัติการเดี่ยวแบบสแตติกต่อแพลตฟอร์ม ทำให้การแจกจ่ายง่ายขึ้น

สรุป

OpenAI Codex CLI เป็นก้าวกระโดดสำคัญในการฝัง AI เข้าสู่เวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนา โดยมอบอินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่งแบบโอเพนซอร์สที่ปลอดภัย เน้นโลคัล ช่วยให้นักพัฒนาทุกระดับใช้ประโยชน์จากโมเดลให้เหตุผลขั้นสูงสำหรับการสร้างโค้ด รีแฟกเตอร์ และทดสอบ ด้วยการเขียนใหม่ด้วย Rust อัปเกรดโมเดลอย่างต่อเนื่อง และชุมชนที่คึกคัก Codex CLI กำลังก้าวสู่การเป็นเครื่องมือสำคัญในวิศวกรรมซอฟต์แวร์สมัยใหม่ ไม่ว่าคุณจะเขียน “Hello, World!” ครั้งแรก หรือดูแลไมโครเซอร์วิสที่ซับซ้อน Codex CLI แสดงให้เห็นอนาคตที่ AI และมนุษย์ทำงานร่วมกันอย่างไร้รอยต่อบนบรรทัดคำสั่ง

เริ่มต้นใช้งาน

CometAPI มอบอินเทอร์เฟซ REST แบบรวมที่รวมโมเดล AI หลายร้อยตัว—ภายใต้เอ็นด์พอยต์ที่สอดคล้องกัน พร้อมการจัดการคีย์ API โควตาการใช้งาน และแดชบอร์ดบิลลิงในตัว แทนที่จะต้องจัดการ URL และข้อมูลรับรองจากผู้ให้บริการหลายราย

นักพัฒนาสามารถเข้าถึง chatGPT API suah as GPT-4.1 API those กำหนดส่งการตีพิมพ์บทความthrough CometAPI. หากต้องการเริ่มต้น ให้สำรวจความสามารถของโมเดลใน Playground และ consult the สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าถึง โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับคีย์ API แล้ว CometAPI เสนอราคา ที่ต่ำกว่าราคาทางการมาก เพื่อช่วยให้คุณผสานการทำงานได้

ดูเพิ่มเติม Claude Code vs OpenAI Codex: อันไหนดีกว่า