ChatGPT 在程式上處理就是不如 Claude？如果你用 AI 足夠久，你會發現這是真的，不過現正 OpenAI 準備要逆轉這件事……
身為一名科技觀察者，我們見證了人工智慧在軟體工程領域的快速演進，尤其隨著 OpenAI 推出 GPT-5-Codex 與強化後的 ChatGPT（搭載 GPT-5），這兩者雖然都源自 GPT-5 的核心架構，但在設計理念、功能特點及開發者工作流程中的應用上，卻展現出截然不同的面貌，深刻影響著我們構建軟體的未來。
GPT-5-Codex：專為軟體工程打造的智慧代理
GPT-5-Codex 的問世，標誌著 OpenAI 的 Codex 系列從單純的程式碼輔助工具，躍升為一個具備高度自主代理能力的開發系統。它不再僅僅是提供自動完成或小片段程式碼的「助手」，而是旨在成為我們處理企業級專案、執行複雜任務、甚至進行 AI 驅動程式碼審查的「程式設計夥伴」。
從開發者的角度來看，GPT-5-Codex 最顯著的突破在於其對「程式碼庫級別的上下文理解能力」。過去，許多 AI 輔助工具只能「看到」幾百行的程式碼，導致在處理跨檔案依賴或大型專案重構時力不從心。但 GPT-5-Codex 能夠通盤理解整個專案的脈絡，即使我們要求它重構一個龐大的身份驗證系統、優化跨檔案的資料庫查詢，或遷移框架版本，它都能保持對整體專案狀態和文件內容的深刻理解。
在程式碼生成方面，它不再僅是提供最低限度的自動完成，而是能生成更接近生產就緒的程式碼。舉例來說，當我們請求它生成一個 API 路由時，它會主動加入驗證、錯誤處理和註釋，並能適應團隊現有的編碼模式，無論是異步／等待風格還是函數式程式設計。這種「智能程式碼生成」能力，顯著提升了我們在原型開發和樣板程式碼建構的效率。
而 GPT-5-Codex 最令人興奮的特性之一是其 AI 驅動的程式碼審查功能。它能進行初步審查，突出顯示邏輯錯誤、不安全程式碼，甚至建議性能優化，並強制執行編碼標準，捕捉 SQL 注入等安全風險。這意味著它能篩選出顯而易見的問題，讓人類審閱者能將精力集中在更高層次的設計決策上。OpenAI 的內部測試數據顯示，GPT-5-Codex 產生的不正確評論比標準版 GPT-5 少了 70%，顯著提高了程式碼審查的品質。
此外，GPT-5-Codex 在環境整合方面也實現了重大進展。它能無縫融入我們日常使用的開發工具，例如命令列介面）CLI）、VS Code 和 JetBrains 等整合開發環境（IDE）擴充功能，以及雲端環境和 GitHub。最棒的是，無論我們在哪個環境中工作，它都能持續追蹤專案進度與脈絡，確保開發流程的順暢性。例如，我們可以在 CLI 啟動重構任務，然後在 VS Code 中預覽或修改，最後切換到雲端版本進行複雜調整，而 GPT-5-Codex 始終保持對專案的全面理解。
GPT-5-Codex 的另一項核心技術突破是其「彈性思考時長」機制。與傳統 AI 工具固定反應模式不同，它能根據任務複雜度智能地分配運算資源，從即時生成簡單函數到持續7小時處理大型專案重構。這項功能使其在複雜的重構任務中準確率達到 51.3%，顯著高於 GPT-5 的 33.9%。對於開發者來說，這意味著我們有了一個能「爆肝」且獨立運作的夥伴，處理那些耗時且複雜的基礎設施任務，使我們能專注於策略性工作。
透過 API 層面的新控制參數，如 verbosity 和 reasoning_effort，開發者能更精細地調整模型的輸出風格和推理深度，以平衡成本、延遲與程式碼品質。這使得 GPT-5-Codex 在實際生產工作流程中更具實用性。儘管它仍然可能出現「程式碼幻覺」，例如虛構 API 或參數錯誤，但 OpenAI 強調透過嚴格的函數呼叫模式、預先檢查和沙盒環境，並結合人類審查，可以有效管理這些風險。
總之，GPT-5-Codex 是專為軟體工程師設計的智慧代理，它以深度理解、智慧生成、自動審查和無縫整合，旨在提升開發效率、程式碼品質，並將我們從重複性工作中解放出來，讓我們能投入更多精力在設計、架構和創新上。
ChatGPT 是搭載 GPT-5 的多功能通用型智慧助理
與 GPT-5-Codex 專注於軟體開發不同，ChatGPT（目前已全面搭載 GPT-5）則是一個多功能的通用型對話式 AI 助理。對於開發者來說，即使我們主要使用 GPT-5-Codex 進行編碼，但GPT-5 在廣泛的知識查詢、跨領域問題解決和快速概念驗證方面，仍然是不可或缺的工具。
GPT-5 的核心優勢在於其「統一的高級推理能力」、「多模態輸入」以及「更低的幻覺率」。這意味著 ChatGPT 現在能處理更複雜、多步驟的查詢，不僅能理解文本，還能處理圖像，甚至在語音交互中表現得更為自然流暢。Sam Altman 曾形容 GPT-5 的體驗就像是與一位「博士級的專家」交談，無論任何主題，都能獲得深刻且專業的回應。
GPT-5 在 ChatGPT 中帶來了多項改進，其中最關鍵的是「實時適應性推理」和「大規模上下文處理」。它內建的路由系統能智能判斷何時需要即時回答簡單問題，又何時需要進入「思考模式」，進行分步推理，處理複雜的查詢。這種「鏈式思考（Chain-of-Thought）」的過程，讓 GPT-5 在解決多階段的程式碼調試或商業分析等問題時表現更佳，而無需我們手動切換模型。
在上下文處理能力上，GPT-5 在記憶體中能保留約 256,000 個 tokens，透過 API 甚至可擴展至 400,000 個 tokens。這讓我們可以將整本書籍、數小時的會議記錄或大型程式碼庫輸入其中，而不會遺失任何細節。這種能力對於需要消化大量背景資訊的開發者來說，極具價值，例如快速理解一個新專案的文檔或回溯歷史決策。
此外，GPT-5 的多語言和語音能力也有了大幅提升。ChatGPT 現在能以更高的翻譯準確度和更少的上下文丟失來處理多種語言，使我們能夠用母語與AI流暢溝通，無論是西班牙語、印地語、日語還是阿拉伯語。對於參與國際化專案的開發者，這無疑是一個巨大的福音。
ChatGPT 也從單純的「聊天機器人」進化為一個「AI 代理」。透過應用連接器（native integrations），它能夠直接與外部工具、CRM系統、資料庫和生產力套件互動。這使得 GPT-5 能夠調度任務，例如將 API 呼叫路由到輕量級連接器，而非透過高成本的推理呼叫處理每一步，從而降低 API 開銷，同時保持複雜邏輯的可用性。
對於開發者而言，GPT-5 本身提供的多種變體，如 gpt-5（深度推理）、gpt-5-mini（更快速、低成本）和 gpt-5-nano（超高速），使我們在透過 API 部署應用時，可以根據對知識、推理深度、速度和操作規模的需求，靈活選擇最適合的模型。這提供了極大的彈性，讓我們能夠在性能與成本之間找到最佳平衡。
開發者視角下的關鍵差異
筆者認為 GPT-5-Codex 是專業程式碼工具，而 ChatGPT 就更像千手觀音一樣，什麼都可以做，只要許願即可（我佛慈悲，善哉善哉～）
從開發者的實際需求出發，GPT-5-Codex 和 ChatGPT（搭載 GPT-5）之間的差異，並非簡單的優劣之分，而是體現了「專精」與「通用」兩種不同的設計哲學。
首先，核心用途與設計哲學大相徑庭。GPT-5-Codex 的誕生宗旨，是作為一個專門為軟體工程打造的「智能代理系統」。它的每一個功能都圍繞著如何更有效地協助開發者寫程式、審查程式碼、管理專案，最終目標是自動化開發流程，成為一個可靠的「編碼夥伴」。而 ChatGPT 則是一個「通用型對話模型」，其設計理念是提供跨領域的知識理解、複雜問題解決和自然語言互動能力，更像是我們日常生活和工作中無所不知的「智慧助理」。
其次，在上下文理解與專業深度方面，兩者各有側重。GPT-5-Codex 在處理程式碼時，展現出「程式碼庫級別的深度理解」。它不僅能理解程式碼的語法，更能洞悉大型專案中各個模組之間的邏輯關係和檔案依賴。這種能力讓它在進行大規模重構、跨檔案修改時，表現出驚人的準確性與一致性。相比之下，ChatGPT 則提供「廣泛且深入的文本上下文處理能力」，雖然也能理解程式碼片段，但其核心優勢在於對長篇文件、複雜敘述、多模態輸入的整合理解，更適用於需要分析大量文字資訊、進行概念性探討的場景。
再者，主動性與代理行為的表現形式不同。GPT-5-Codex 展現了更強的「主動執行與監控開發任務能力」。它能夠在被賦予複雜任務後，自主地規劃、執行、調試，甚至「獨立工作長達七小時」來解決問題，例如修正測試失敗或交付完整的實作。這使得它在 DevOps 流程中，能扮演更為自主的角色。而 ChatGPT（搭載GPT-5）也具備代理能力，能透過連接器與外部工具互動。然而，其「代理行為」更多是基於對話指令的延伸，以「對話式互動」作為其核心驅動模式，協助用戶完成各類資訊整合與生成任務。
談到程式碼生成與審查，這更是 GPT-5-Codex 的「主場優勢」。GPT-5-Codex 不僅能生成程式碼，更強調「符合團隊風格指南、具備高安全性、經過性能優化」的程式碼品質。其「AI 驅動的程式碼審查」功能，能夠在人類審閱前就捕捉到潛在的邏輯錯誤、不安全程式碼，甚至是團隊風格的不一致。雖然 GPT-5 在 ChatGPT 中也展現了出色的編碼能力，能夠「從單一提示生成完整的 Web 應用程式或遊戲」，但 ChatGPT 的程式碼生成更側重於「提供可運作的解決方案」，而較少涉及程式碼審查的「品質把關」與「風格規範」環節。
在整合與工作流程方面，兩者的設計理念也有所區別。GPT-5-Codex 致力於「無縫整合到開發者的工具鏈中」，無論是 CLI、各種 IDE 擴充功能，或是雲端環境，都能保持工作進度與專案脈絡的一致性。這種深層次的整合，使其能成為開發者日常工作中真正的延伸。ChatGPT（搭載GPT-5）則主要透過API接口或應用連接器來實現與外部系統的互動。雖然它也能將AI能力帶入不同的應用場景，但這種整合通常是應用層級的，不若Codex在「開發工具鏈」中直接與程式碼環境的深度結合。
最後，從性能與效率考量來看，GPT-5-Codex 針對程式開發任務進行了精細的優化。在處理簡單的編碼任務時，它會使用更少的 Token 來快速回應，以節省成本；而在面對複雜的大型重構或深度調試時，則會投入更多的思考時間，以確保輸出品質。GPT-5（在ChatGPT 中）則採用一種更通用的策略，透過內建的實時路由器，在「快速高吞吐模型」與「深度思考模型」之間動態選擇，以平衡速度與推理的深度，為廣泛的用戶請求提供最佳體驗。
協同作業的未來
無論是 GPT-5-Codex 還是 ChatGPT，它們的共同核心價值都指向了「人類與 AI 的協同作業」。GPT-5-Codex 旨在將開發者從重複性、機械性的編碼、測試和審查工作中解放出來，讓我們有更多時間專注於更高層次的架構設計、系統優化和創新性的問題解決。微軟內部部署 GitHub Copilot（基於 Codex 技術）的經驗顯示，開發者生產力提高了 35%，程式碼缺陷密度降低了 31%，甚至新開發者的入職時間也縮短了 23%。
而 ChatGPT 則透過其卓越的知識理解和推理能力，賦能各行各業的專業人士。它能夠作為一個「博士級別的專家」，協助我們快速學習新知識、分析複雜數據、撰寫報告草稿，甚至在跨學科領域提供深刻見解。這讓開發者在進行需求分析、技術選型或專案管理時，能獲得強大的智力支持。
最終，這些 AI 工具並不是要取代人類的判斷，而是要「放大」人類的智慧和創造力。正如微軟資深開發主管 Alexia Chen 所說：「我們的 AI 工具不會取代開發者的判斷——它們會放大它。」。未來的軟體開發，將是人類與 AI 精心編排的協奏曲，AI 負責效率與規模，而人類則貢獻創意、倫理判斷和對複雜情境的理解。
我的觀點
GPT-5-Codex 和ChatGPT 雖然都基於 OpenAI 最先進的語言模型，但它們服務於不同的開發者需求，並以獨特的方式推進著人工智慧在軟體開發領域的應用。
GPT-5-Codex 較貼近一個專業型的工具，是一個高度專業化、具備強大代理行為的軟體工程夥伴。它深入程式碼庫的脈絡，專注於提供精準的程式碼生成、智能的自動審查，以及無縫的開發環境整合，旨在將開發者從繁瑣的日常編碼任務中解放出來，使他們能夠專注於更高層次的創新與設計。它的彈性思考時長機制和卓越的程式碼問題解決能力，使其成為處理複雜專案的「可靠隊友」。
而 ChatGPT 則更像一把萬用的瑞士刀一個功能更為廣泛的通用型智能助理。它憑藉高級的推理能力、多模態的輸入處理、超長的上下文理解和顯著降低的幻覺率，在提供跨領域的知識解答、語言翻譯、內容創作和通用問題解決方面表現出色。對於開發者來說，它是獲取資訊、學習新技術、進行高層次概念探索和跨領域協作的強大工具。
這兩者並非相互競爭，而是互補共生。開發者可能會使用 GPT-5-Codex 來自動化程式碼生成和審查，同時轉向 ChatGPT 來進行更廣泛的研究、構思或與非技術人員進行高效溝通。它們共同描繪了一個未來，在這個未來中，AI 在軟體開發的每個階段都扮演著關鍵角色，既有專精於編碼的「手」，也有通曉萬物的「腦」，共同推動著軟體工程走向前所未有的效率與創新高度。作為開發者，擁抱並善用這兩種工具的獨特優勢，將是我們在不斷演進的 AI 時代中保持領先的關鍵。
所以，用白話文理解就是，如果你是開發者請直接用可以部署 GPT-5-Codex 的環境。如果你是一般使用者、偶爾會寫一點和技術程式有關的需求，ChatGPT 也內含 GPT-5-Codex，只要你的 Prompt 有一丁點和程式相關的描述，ChatGPT 會很聰明的幫你叫出 GPT-5-Codex 協助你寫 Code，你不用去擔心何時需要切換到 GPT-5-Codex 上。（反正付錢就對了）
