Codex ได้กลายมาเป็นตัวแทน AI เชิงปฏิรูปที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อเพิ่มเวิร์กโฟลว์ของวิศวกรรมซอฟต์แวร์โดยจัดการงานต่างๆ เช่น การเขียนโค้ด การดีบัก การรันการทดสอบ และการสร้างคำขอพูลโดยอัตโนมัติ โดยทำงานเป็นตัวแทนบนคลาวด์ที่ขับเคลื่อนโดย codex‑1 ซึ่งเป็นการดัดแปลงเฉพาะของโมเดลการใช้เหตุผล o3 ของ OpenAI ที่ปรับแต่งให้เหมาะกับบริบทการเขียนโปรแกรม Codex เปิดให้ใช้งานสำหรับผู้ใช้ ChatGPT Pro, Team และ Enterprise ในเบื้องต้น โดยจะรวมเข้ากับอินเทอร์เฟซ ChatGPT โดยตรง ช่วยให้นักพัฒนาสามารถกำหนดงานแยกจากกันที่ทำงานในสภาพแวดล้อมแบบแซนด์บ็อกซ์ที่โหลดโค้ดเบสไว้ล่วงหน้าแล้ว ตั้งแต่เปิดตัวเวอร์ชันตัวอย่างสำหรับการวิจัยเมื่อวันที่ 16 พฤษภาคม 2025 OpenAI ได้วางตำแหน่ง Codex ให้สามารถแข่งขันกับผลิตภัณฑ์จาก Google, Anthropic และผู้สร้างนวัตกรรม AI รายอื่นๆ ในขณะที่เน้นย้ำถึงความปลอดภัย การจัดตำแหน่ง และการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริงผ่านสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุมและวงจรข้อเสนอแนะของมนุษย์
Codex คืออะไร?
กำเนิดและวิวัฒนาการ
Codex คือตัวแทนวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ล่าสุดที่พัฒนาโดย OpenAI เปิดตัวอย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ 16 พฤษภาคม 2025 ในฐานะตัวอย่างการวิจัย ซึ่งแตกต่างจากรุ่นก่อนหน้าซึ่งก็คือซีรีส์ GPT ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมเป็นหลักสำหรับงานภาษาธรรมชาติ Codex มีรากฐานมาจากอนุพันธ์เฉพาะของโมเดล o3 ชื่อว่า โคเด็กซ์-1ซึ่งได้รับการปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับเวิร์กโฟลว์การเขียนโปรแกรม โดยสายเลือดของมันสืบย้อนไปถึงผลงานของ OpenAI ใน GPT-3 และโมเดล Codex ก่อนหน้านี้ที่ขับเคลื่อนเครื่องมือต่างๆ เช่น GitHub Copilot แต่ codex-1 ถือเป็นก้าวกระโดดครั้งสำคัญในความสามารถของเอเจนต์ ช่วยให้สามารถดำเนินงานแบบขนานและโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมการพัฒนาได้โดยอัตโนมัติ
สถาปัตยกรรมหลัก
Codex เป็นระบบมัลติเอเจนต์ที่โฮสต์บนคลาวด์ โดยงานเขียนโค้ดแต่ละงาน ไม่ว่าจะเป็นการเขียนฟีเจอร์ใหม่ การดีบัก การทดสอบ หรือแม้แต่การเสนอคำขอแบบ pull request จะถูกส่งไปยังสภาพแวดล้อมแซนด์บ็อกซ์แบบแยกส่วนซึ่งโหลดไว้ล่วงหน้าด้วยที่เก็บข้อมูลของผู้ใช้ แซนด์บ็อกซ์นี้ช่วยให้แน่ใจว่าการเปลี่ยนแปลงนั้นถูกจำกัดและทำซ้ำได้ และ Codex สามารถรันการทดสอบ ลินเตอร์ และตัวตรวจสอบประเภทซ้ำๆ จนกว่างานจะผ่านการตรวจสอบ โคเด็กซ์-1 โมเดลนี้ใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้เชิงเสริมแรงจากงานการเขียนโค้ดในโลกแห่งความเป็นจริง โดยจัดแนวผลลัพธ์ให้สอดคล้องกับรูปแบบการเขียนโค้ดของมนุษย์และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดอย่างใกล้ชิด
จุดมุ่งหมายและการวางตำแหน่ง
OpenAI วางตำแหน่ง Codex ให้เป็นเครื่องมือที่เปลี่ยนแปลงสำหรับทีมวิศวกรรมซอฟต์แวร์ โดยมุ่งหวังที่จะเปลี่ยนโฟกัสของนักพัฒนาจากการใช้งานตามปกติไปสู่การออกแบบและการทำงานประสานกันระดับสูง ด้วยการทำให้การทำงานซ้ำซากและระบุรายละเอียดได้ดีเป็นอัตโนมัติ Codex มุ่งหวังที่จะเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ลดการสลับบริบท และฝังตัวอยู่ในกระบวนการ CI/CD ที่มีอยู่ ด้วยคู่แข่งอย่าง Gemini ของ Google, Claude ของ Anthropic และสตาร์ทอัพใหม่ในพื้นที่ AI แบบเอเจนต์ Codex ทำหน้าที่เป็นการตอบสนองเชิงกลยุทธ์ของ OpenAI เพื่อรักษาความเป็นผู้นำในเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI
Codex ทำงานอย่างไร?
สถาปัตยกรรมแบบจำลองและการฝึกอบรม
Codex ขับเคลื่อนโดย โคเด็กซ์-1ซึ่งเป็นตัวแปรของโมเดลการใช้เหตุผล o3 ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับวิศวกรรมซอฟต์แวร์ การฝึกอบรมประกอบด้วยสองขั้นตอน ได้แก่ การฝึกอบรมเบื้องต้นแบบกว้างๆ เกี่ยวกับคอร์ปัสโค้ดและข้อความขนาดใหญ่ ตามด้วยการเรียนรู้เสริมแรงในงานของนักพัฒนาในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อปรับปรุงความสามารถในการปฏิบัติตามคำสั่ง ปฏิบัติตามข้อตกลงเฉพาะของที่เก็บข้อมูล และสร้างโค้ดที่ผ่านการทดสอบ โมเดลสุดท้ายแสดงให้เห็นถึงความแม่นยำที่สูงขึ้นในการสร้างโค้ด ความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับบริบทของที่เก็บข้อมูล และความสามารถในการแก้ไขตัวเองผ่านลูปการทดสอบแบบวนซ้ำ
การประมวลผลงานแบบคู่ขนาน
คุณลักษณะที่โดดเด่นอย่างหนึ่งของ Codex คือความสามารถในการดำเนินการงานแบบคู่ขนานที่ทำหน้าที่แทนกัน ซึ่งแตกต่างจากเครื่องมือสร้างโค้ดแบบเธรดเดียว Codex สามารถจัดการงานพร้อมกันหลายงานภายในโครงการได้ งานแต่ละงานจะรวมอยู่ในแซนด์บ็อกซ์แบบ Docker ของตัวเอง ทำให้ผู้พัฒนาสามารถจัดคิวงานหลายๆ งานได้ เช่น การนำคุณลักษณะไปใช้ การสร้างสไนปเป็ตเอกสาร หรือการรีแฟกเตอร์โมดูล และรับผลลัพธ์โดยอิสระ ซึ่งมักจะใช้เวลาหนึ่งถึงสามสิบนาที ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนและความพร้อมในการคำนวณ
สภาพแวดล้อมการดำเนินการแบบแซนด์บ็อกซ์
ความปลอดภัยและการทำซ้ำได้ถือเป็นสิ่งสำคัญที่สุด สภาพแวดล้อมแซนด์บ็อกซ์ของ Codex จำลองการตั้งค่าภายในเครื่องของนักพัฒนา การโหลดล่วงหน้าที่เก็บข้อมูล การอ้างอิง และไฟล์การกำหนดค่า ภายในบริบทที่แยกจากกันนี้ Codex สามารถรันคำสั่งสร้าง ดำเนินการชุดการทดสอบ เรียกใช้ตัวตรวจสอบ และแม้แต่เชื่อมต่อกับตัวจัดการแพ็คเกจ เมื่องานเสร็จสมบูรณ์ ก็จะส่งคืนการเปลี่ยนแปลงโค้ด บันทึกการทดสอบโดยละเอียด และผลลัพธ์การเรียกใช้ ทำให้มั่นใจได้ว่านักพัฒนาจะมองเห็นได้เต็มที่ว่าสิ่งใดถูกแก้ไขและเหตุใด
การบูรณาการกับ ChatGPT และ CLI
เพื่อการเข้าถึง Codex จะถูกรวมเข้าโดยตรงในอินเทอร์เฟซ ChatGPT สำหรับสมาชิก Pro, Team และ Enterprise ผู้ใช้สามารถเรียกใช้ Codex ผ่านแถบด้านข้างของ ChatGPT โดยพิมพ์คำสั่งภาษาธรรมชาติ เช่น "เขียนฟังก์ชันเพื่อวิเคราะห์บันทึก JSON" หรือ "แก้ไขการทดสอบการรับรองความถูกต้องของผู้ใช้ที่ล้มเหลว" และเลือกโหมด "รหัส" หรือ "ถาม" นอกจากนี้ Codex ยังนำเสนออินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่ง (CLI) ที่รองรับการเขียนสคริปต์และการทำงานอัตโนมัติในสภาพแวดล้อมการพัฒนาภายในเครื่อง ช่วยให้ผสานรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่และไปป์ไลน์ CI/CD ได้อย่างราบรื่น
วิธีการใช้งาน Codex?
การเข้าถึงและความพร้อมใช้งาน
ปัจจุบัน Codex เปิดให้ใช้งานในรูปแบบพรีวิวสำหรับการวิจัยสำหรับผู้ใช้ ChatGPT Pro, Team และ Enterprise โดยคาดว่าจะเปิดให้ใช้งานสำหรับผู้ใช้ Plus และ EDU ในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้านี้ การเข้าใช้งานจำเป็นต้องมีการสมัครใช้งานแบบใช้งานอยู่ ($200 ต่อเดือนสำหรับ Pro) และลงทะเบียนในโปรแกรมพรีวิว Codex ผ่านแดชบอร์ด OpenAI ผู้ใช้จะได้รับการจัดสรรโควตาตามระดับการสมัครใช้งาน ซึ่งสะท้อนถึงความเข้มข้นในการคำนวณของการเรียกใช้ codex-1 เมื่อ OpenAI ขยายโครงสร้างพื้นฐาน คาดว่าขีดจำกัดความพร้อมใช้งานและอัตราจะขยายเพิ่มขึ้น
เริ่มต้นใช้งาน: การสร้างงาน
- เลือกที่เก็บข้อมูล: ภายในอินเทอร์เฟซ ChatGPT ไปที่แถบข้าง Codex และเลือกที่เก็บข้อมูล (จาก GitHub หรือ ZIP ที่อัปโหลด)
- กำหนดงาน: ป้อนคำชี้แจงภาษาธรรมชาติที่อธิบายถึงการเปลี่ยนแปลงหรือแบบสอบถามที่ต้องการ เติมคำนำหน้างานด้วยคำกริยาการดำเนินการที่ชัดเจน เช่น “นำไปใช้” “ปรับโครงสร้างใหม่” “ทดสอบ” หรือ “อธิบาย”
- เลือกโหมด: คลิก รหัส เพื่อปรับเปลี่ยนโค้ดหรือ ถาม เพื่อสอบถามข้อมูลเอกสารหรือข้อมูลเชิงลึกจากที่เก็บข้อมูล
- ดำเนินการ: Codex จัดสรรแซนด์บ็อกซ์และเริ่มดำเนินการ ตัวระบุสถานะจะแสดงความคืบหน้า และเมื่อดำเนินการเสร็จสิ้น คุณจะได้รับความแตกต่าง บันทึก และสรุปการดำเนินการ
- ตรวจสอบและผสาน: ตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงที่แนะนำ รันการทดสอบภายในเพิ่มเติมหากจำเป็น และผสานผ่านเวิร์กโฟลว์การดึงคำขอปกติของคุณ
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและเคล็ดลับ
- คำเตือนแบบละเอียด: งานที่เล็กและมีขอบเขตชัดเจนจะให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นเมื่อเทียบกับคำขอที่มีขั้นตอนกว้างๆ หลายขั้นตอน
- ความชัดเจนตามบริบท: จัดทำบริบทเกี่ยวกับมาตรฐานการเขียนโค้ด ไลบรารีที่ต้องการ และกรอบการทำงานการทดสอบ เพื่อจัดแนวผลลัพธ์ของ Codex ให้สอดคล้องกับแนวทางของทีม
- การปรับแต่งซ้ำ: ใช้คำเตือนติดตามเพื่อปรับแต่งข้อเสนอแนะที่ไม่สมบูรณ์หรือไม่เหมาะสม—Codex จะรักษาบริบทไว้ภายในเซสชัน
- การตรวจสอบแซนด์บ็อกซ์: ตรวจสอบบันทึกแซนด์บ็อกซ์เพื่อวินิจฉัยความล้มเหลวหรือพฤติกรรมที่ไม่คาดคิดก่อนที่จะยอมรับการเปลี่ยนแปลง
ข้อ จำกัด และข้อควรพิจารณา
แม้ว่าจะทรงพลัง แต่ Codex ก็ไม่ได้ไร้เทียมทานเสมอไป อาจสร้างโค้ดที่ไม่เหมาะสมสำหรับเฟรมเวิร์กเฉพาะทางสูง จัดการกรณีขอบไม่ถูกต้อง หรือสร้างประสิทธิภาพที่ต่ำ แซนด์บ็อกซ์ที่จำกัดด้วยเครือข่ายไม่สามารถเข้าถึง API ภายนอกได้ ทำให้มีงานที่ต้องใช้การดึงข้อมูลสดถูกจำกัด นอกจากนี้ ต้นทุนการคำนวณและเวลาคิวอาจแตกต่างกันไปตามความต้องการสูงสุด องค์กรต่างๆ ควรปฏิบัติต่อผลลัพธ์ของ Codex เหมือนกับข้อเสนอแนะ โดยใช้การตรวจสอบและทดสอบโค้ดอย่างเข้มงวดก่อนการปรับใช้
การประยุกต์ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริงมีอะไรบ้าง?
การพัฒนาคุณสมบัติ
Codex เร่งการพัฒนาฟีเจอร์ด้วยการสร้างโครงร่างส่วนประกอบประจำวัน เช่น โมเดลข้อมูล จุดสิ้นสุดของ API และเทมเพลต UI นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่ตรรกะทางธุรกิจหลักในขณะที่ Codex สร้างโค้ดสำเร็จรูปและบังคับใช้ข้อตกลงของโครงการโดยอัตโนมัติ
การแก้ไขข้อบกพร่องและการทดสอบ
การคัดแยกข้อบกพร่องและการสร้างแพตช์อัตโนมัติเป็นหนึ่งในความสามารถที่ได้รับการยกย่องมากที่สุดของ Codex โดยการให้กรณีทดสอบที่ล้มเหลวหรือบันทึกข้อผิดพลาด นักพัฒนาสามารถแจ้งให้ Codex ระบุสาเหตุ เสนอวิธีแก้ไข และตรวจสอบความถูกต้องผ่านการทดสอบแบบแซนด์บ็อกซ์ ซึ่งจะช่วยลดรอบการดีบักได้อย่างมาก
การตรวจสอบโค้ดและการรีแฟกเตอร์
Codex สามารถดำเนินการรีแฟกเตอร์ทั่วโลกได้ เช่น การเปลี่ยนชื่อตัวแปร การสร้างโมดูลฟังก์ชันโมโนลิธิก หรือการแพตช์ความปลอดภัยทั่วทั้งฐานโค้ด นอกจากนี้ยังสามารถร่างคำอธิบายการดึงคำขอโดยละเอียด โดยเน้นการเปลี่ยนแปลงและเหตุผล ซึ่งจะช่วยเร่งกระบวนการตรวจสอบโค้ด
การใช้ที่ไม่ใช่แบบดั้งเดิม
นอกเหนือจากวิศวกรรมซอฟต์แวร์ล้วนๆ แล้ว ความสามารถของ Codex ในการโต้ตอบกับบริการภายนอกยังช่วยปลดล็อกแอปพลิเคชันที่สร้างสรรค์ เช่น การทำให้การส่งแบบฟอร์มบนเว็บเป็นอัตโนมัติ การบูรณาการกับแพลตฟอร์มการออกตั๋วเพื่อยื่นปัญหา หรือแม้กระทั่งการประสานเวิร์กโฟลว์ที่เรียบง่าย เช่น การสั่งอาหารกลับบ้านผ่าน API ออนไลน์ ทั้งหมดนี้ขับเคลื่อนด้วยคำแนะนำภาษาธรรมชาติ
Codex จะมีอะไรต่อไป?
คุณสมบัติที่วางแผนไว้และแผนงาน
OpenAI ได้สรุปการปรับปรุงหลายประการไว้ดังนี้:
- แซนด์บ็อกซ์ที่เปิดใช้งานเครือข่าย: อนุญาตการร้องขอ HTTP ขาออกที่ปลอดภัยสำหรับงานข้อมูลแบบไดนามิก
- การสนับสนุนภาษาเพิ่มเติม: นอกเหนือจาก Python, JavaScript และ TypeScript แล้ว เรายังมุ่งครอบคลุมถึง Go, Rust และอื่นๆ อีกมากมาย
- การเสนอบริการแบบภายในสถานที่: สำหรับองค์กรที่มีความต้องการด้านการรักษาข้อมูลและการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่เข้มงวด
- โหมดความหน่วงต่ำ: การใช้ประโยชน์จากตัวแปร o3-mini เพื่อให้ดำเนินการงานได้เร็วขึ้นแม้ว่าจะครอบคลุมน้อยกว่าก็ตาม
แนวการแข่งขัน
Codex แข่งขันโดยตรงกับ Gemini Code ของ Google, Sonnet models ของ Anthropic และสตาร์ทอัปเฉพาะทางที่กำลังมาแรง เช่น Windsurf แพลตฟอร์มแต่ละแพลตฟอร์มต่างก็มีจุดแข็งที่เป็นเอกลักษณ์เฉพาะตัว โดยบางแพลตฟอร์มให้ความสำคัญกับการผสานรวมโอเพนซอร์ส ในขณะที่บางแพลตฟอร์มเน้นที่รูปแบบโค้ดต่ำ/ไม่มีโค้ด แต่การผสานรวม ChatGPT และระบบแซนด์บ็อกซ์แบบคู่ขนานของ Codex ทำให้มันแตกต่าง
ผลกระทบต่อวิศวกรรมซอฟต์แวร์
เมื่อเครื่องมือ AI แบบเอเจนต์มีการพัฒนาอย่างเต็มที่ บทบาทของวิศวกรซอฟต์แวร์ก็พร้อมที่จะเปลี่ยนจากการนำโค้ดไปใช้งานเป็นการดูแลเอเจนต์ AI กำหนดข้อกำหนดระดับสูง และรับรองความน่าเชื่อถือของระบบ การเปลี่ยนแปลงนี้อาจปรับโครงสร้างทีมพัฒนาใหม่ โดยเน้นที่การออกแบบ ความปลอดภัย และการทำงานร่วมกันแบบข้ามฟังก์ชัน มากกว่างานเขียนโค้ดด้วยตนเอง
Codex CLI และเวอร์ชันน้ำหนักเบา codex-mini
OpenAI ได้เปิดตัวเครื่องมือเทอร์มินัลพร้อมกัน: โคเด็กซ์ CLIออกแบบมาเพื่อใช้โดยนักพัฒนาในท้องถิ่น
คุณลักษณะของมันรวมถึง:
- ไม่จำเป็นต้องมีบริการคลาวด์ — สามารถเข้าถึงความสามารถของ Codex ได้ภายในเครื่อง
- รองรับงานต่างๆ เช่น ถามและตอบด่วน การเติมคำอัตโนมัติ และการรีแฟกเตอร์
- การแนะนำโมเดลน้ำหนักเบาใหม่: โคเด็กซ์มินิล่าสุด:
- ทำงานได้เร็วขึ้นพร้อมความหน่วงที่ต่ำกว่า
- ยังคงรักษาความเข้าใจคำสั่งที่แข็งแกร่งและเอาท์พุทโค้ดคุณภาพสูง
- เหมาะสำหรับงานที่มีความต้องการประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์สูง
นอกจากนี้ ผู้ใช้ CLI สามารถเข้าสู่ระบบและกำหนดค่า API ได้โดยตรงโดยใช้บัญชี ChatGPT โดยไม่ต้องสร้างโทเค็นด้วยตนเอง ผู้ใช้ Plus/Pro จะได้รับเครดิตใช้งานฟรีหลังจากเข้าสู่ระบบ
สรุป
ด้วยการออกแบบแบบเอเจนต์ การดำเนินการแบบแซนด์บ็อกซ์ และการบูรณาการอย่างลึกซึ้งกับ ChatGPT ทำให้ Codex ถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI แม้ว่าจะยังอยู่ในช่วงการดูตัวอย่างการวิจัย แต่ Codex ก็ได้เริ่มปรับเปลี่ยนแนวทางการทำงานของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในแต่ละวันแล้ว ไม่ว่าจะเป็นการปรับกระบวนการทำงาน ลดความเหน็ดเหนื่อยด้วยมือ และเปิดช่องทางใหม่ๆ สำหรับผลผลิตและนวัตกรรม เมื่อ Codex พัฒนาและเติบโตเต็มที่ อิทธิพลที่มีต่อวงจรชีวิตการพัฒนาซอฟต์แวร์ก็มีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้น ซึ่งเป็นสัญญาณของยุคใหม่ที่เอเจนต์ AI กลายมาเป็นหุ้นส่วนที่ขาดไม่ได้ในการสร้างโลกดิจิทัล
เริ่มต้นใช้งาน
CometAPI มอบอินเทอร์เฟซ REST แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI หลายร้อยโมเดล รวมถึงกลุ่ม ChatGPT ภายใต้จุดสิ้นสุดที่สอดคล้องกัน พร้อมการจัดการคีย์ API ในตัว โควตาการใช้งาน และแดชบอร์ดการเรียกเก็บเงิน แทนที่จะต้องจัดการ URL และข้อมูลรับรองของผู้ขายหลายราย
นักพัฒนาสามารถเข้าถึง API ของ chatgpt ล่าสุดได้ GPT-4.1 API ตลอด โคเมทเอพีไอในการเริ่มต้น ให้สำรวจความสามารถของโมเดลใน Playground และดู คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด โปรดทราบว่านักพัฒนาบางคนอาจจำเป็นต้องตรวจสอบองค์กรของตนก่อนใช้โมเดลนี้
