OpenAI Codex
AI编程/编码智能体OpenAI 的编码智能体，可在 ChatGPT、IDE、终端 CLI 与云端任务里读写代码、跑命令、审查 PR；支持订阅或 API Key 两种登录与计费方式。
编码智能体终端CLI代码审查
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Deep Dive
更新于 2026-11-04详细介绍
快速了解
核心摘要- 是什么
- OpenAI 的编码智能体，覆盖 ChatGPT 应用、IDE 扩展、终端 CLI 与云端任务四种入口
- 核心能力
- 读写本地代码并执行命令、自动化与 CI 脚本、PR 代码审查、云端并行任务、SDK 集成
- 使用入口
- ChatGPT 网页与桌面应用、VS Code/Cursor/Windsurf/JetBrains/Xcode 扩展、codex CLI、codex exec、Codex SDK
- 登录与计费
- ChatGPT 订阅（含额度，可加购 credits）或 API Key（按 API 价格计费）；云端功能必须用 ChatGPT 登录
Codex 是 OpenAI 的编码智能体产品线。同一个 ChatGPT 账号可以把它用在 ChatGPT 应用、IDE 扩展和终端 CLI 里，云端任务还能在你合上电脑之后继续跑。它有两种登录方式——ChatGPT 订阅或 API Key——这决定了计费口径、能用哪些功能、数据按哪套策略处理，是动手前最该先确认的一件事。
核心能力
- 终端编码智能体：在项目目录运行
codex就能读文件、改代码、跑本机已装好的工具链；/permissions用来查看当前沙箱边界和可写目录，/model切换模型与推理强度。 - 非交互与自动化：
codex exec把进度输出到 stderr、只把最终消息输出到 stdout，方便接进 CI 和管道；--ephemeral不落会话文件，--json输出 JSONL 事件流，-o可把最终消息写进文件。 - 多入口同一账号：ChatGPT 应用、IDE 扩展与 CLI 共用同一个 ChatGPT 账号和订阅额度，
codex resume可以按仓库恢复最近的会话。 - 云端任务：Codex Cloud 为每个任务开独立工作区，复用同一套云环境配置，电脑休眠也能继续跑，之后在网页、手机或桌面端审查改动、提交或开 PR。
- 代码审查：可对未提交改动、某个 commit 或基线分支跑专门审查，只给出按优先级排序的问题、不改动工作区；GitHub 上可以直接 @codex 触发审查。
- 扩展与集成：支持 MCP 接入外部工具与内部系统，TypeScript 版 Codex SDK（要求 Node.js 18+）和 app server 可以把 Codex 嵌进自研工具与流水线。
适合谁
- 日常在终端里工作，希望把探索代码、改文件、跑测试收在同一条循环里的开发者。
- 需要把编码智能体接进 CI、预合并检查或定时任务的工程团队。
- 想用同一个账号在 ChatGPT、IDE 和终端之间切换、不想重复配置认证与额度的人。
- 需要自动化 PR 审查，或要把 Codex 嵌进内部平台与自研客户端的团队。
使用建议
- 先定登录方式再谈配置：要用云端任务和 GitHub 自动审查就选 ChatGPT 登录；只在 CI 或共享环境里按量调用就配 API Key。
- 安装后先在版本受控的目录里跑一个最小任务，确认默认沙箱、审批策略和可写目录符合预期——Codex 默认不开网络访问。
- 自动化脚本里显式声明沙箱与审批参数，例如
codex exec --sandbox workspace-write "<任务>"；danger-full-access只留给隔离的 runner 或容器。 - 定期看用量面板（chatgpt.com/codex/settings/usage），CLI 里用
/status看剩余额度；精简 AGENTS.md、按需关闭 MCP 服务都能让额度更耐用。 - 开源项目维护者可以了解官方的 Codex for Open Source 计划，官方为维护者提供 API 额度、六个月 ChatGPT Pro 与 Codex Security 的申请通道。
常见问题
ChatGPT 登录和 API Key 登录到底差在哪，我该选哪个？
两者的计费口径和可用功能都不同，不只是登录方式差异。用 ChatGPT 登录走订阅额度和 credits，能用到云端任务、GitHub 自动代码审查和 Slack 集成，权限与数据留存跟随你的 ChatGPT 工作区设置；用 API Key 则按 API 价格逐次计费，模型可用性跟随该 Key 在 API 侧的模型权限，并且拿不到云端功能。判断方法很简单：需要云环境跑任务、要自动审查 PR，就必须用 ChatGPT 登录；只在 CI 或共享服务器里按量调用、不需要云端功能，用 API Key 更合适。
配置里的 GPT-5.5 不能用了，要改成什么？
按官方文档，2026 年 10 月 14 日中午 PDT 起，用 ChatGPT 登录的 Codex 不再提供 GPT-5.5，API Key 会话不受影响。Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 方案换成 GPT-6.1 Sol，Free 和 Go 方案在桌面应用里换成 GPT-6 Luna。要注意的不只是聊天里选的模型：工作区默认值、保存的模型设置、托管配置、自定义智能体、计划任务和脚本里写死的 gpt-5.5 都要一起替换，否则会继续按旧模型名报错。
额度是怎么算的，撞到限额会怎样？
额度按模型、任务复杂度、上下文长度、是否在云端跑综合消耗，官方只给估算区间：Plus 方案每五小时的本地消息数，GPT-6 Luna 约 350 至 3,000 条，GPT-6.1 Sol 约 15 至 160 条，Pro 方案目前没有五小时上限，云端任务通常比本地消息更吃额度。如果在一次活跃轮次中撞到限额，Codex 会先让你把当前这一轮做完；Plus 和 Pro 用户可以加购 credits 继续工作。想知道当前额度和重置时间，看 chatgpt.com/codex/settings/usage，CLI 里用 /status 也能看到剩余。
启动报错，提示配置里有 approval_policy = "untrusted"？
这个审批策略已经退役，官方明确说明它可能导致 Codex 或 ChatGPT Work 直接启动失败。处理办法是把它从用户配置、项目配置、profile 文件、启动脚本和托管默认值里删掉。交互式只读场景可以改成 sandbox_mode = "read-only" 加 approval_policy = "on-request"，或者直接用 codex --sandbox read-only --ask-for-approval on-request；如果只是想保留更严格的命令审批，就不要显式写 approval_policy，改在用户级 config.toml 里为该项目加 trust_level = "untrusted"。
在 CI 或脚本里怎么跑 Codex？
用非交互模式 codex exec：它把过程输出到 stderr、只把最终消息输出到 stdout，所以可以直接重定向或接管道；需要结构化结果时加 --json 拿到 JSONL 事件流，不想在磁盘上留下会话记录就加 --ephemeral。权限要显式收紧——codex exec 默认是只读沙箱，需要改文件时加 --sandbox workspace-write，danger-full-access 只应在隔离的 runner 或容器里使用，另外 --full-auto 已经不再支持，旧脚本要改。如果要在自研系统里编排，可以用 TypeScript 版 Codex SDK 或 app server 接入。
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第一
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2026-09 数据 · 更新于 2026-11-01第三方平台估算，仅供参考
