Mạnh Quân
Writer
OpenAI chính thức tích hợp Codex, một trợ lý lập trình AI mạnh mẽ dựa trên mô hình codex-1, vào ChatGPT nhằm tăng hiệu suất và cộng tác cho các đội phát triển phần mềm.
Codex có thể viết code mới, sửa lỗi, tạo tài liệu chi tiết, đề xuất pull request và chạy các lệnh kiểm tra (test, linter, type check) – tất cả đều diễn ra trong môi trường đám mây cách ly an toàn.
Công cụ sử dụng kỹ thuật học tăng cường (reinforcement learning) trên các tình huống lập trình thực tế để đảm bảo đầu ra phù hợp với tiêu chuẩn ngành và có thể xác minh bằng log, kết quả test và trích dẫn cụ thể.
Codex được thiết kế hỗ trợ cả cộng tác thời gian thực và không đồng bộ, giúp các nhóm làm việc phân tán dễ dàng ủy quyền công việc lặp lại để tập trung vào sáng tạo và giải quyết vấn đề phức tạp.
Các tính năng bảo mật gồm: chạy trong container tách biệt, không truy cập internet trong quá trình thực thi, từ chối yêu cầu nguy hiểm và yêu cầu kiểm duyệt đầu ra bởi con người.
Codex hỗ trợ tùy chỉnh qua AGENTS.md, tích hợp tốt với GitHub và hệ thống CI/CD, đảm bảo không làm gián đoạn quy trình làm việc hiện tại.
Các công ty lớn như Cisco, Temporal, Superhuman và Kodiak đã thử nghiệm Codex, ghi nhận sự gia tăng năng suất, rút ngắn thời gian xử lý pull request và cải thiện chu kỳ kiểm thử.
Chi phí: $1.50/triệu token đầu vào và $6/triệu token đầu ra, áp dụng cho người dùng ChatGPT Pro, Team và Enterprise. Dự kiến sẽ mở rộng cho Plus và Edu trong tương lai.
Hiện tại, Codex chưa hỗ trợ đầu vào hình ảnh và có thể xử lý chậm hơn trong chỉnh sửa tương tác – là các điểm cần cải tiến trong các bản cập nhật sắp tới.
OpenAI định hướng Codex sẽ trở thành công cụ không thể thiếu trong quy trình phát triển phần mềm hiện đại, thúc đẩy mô hình làm việc nhiều agent, không đồng bộ và hiệu quả hơn.
Codex – trợ lý AI mới của OpenAI trong ChatGPT – mang đến bước tiến lớn trong lập trình: viết mã, sửa lỗi, chạy test, tạo tài liệu chỉ trong 1–30 phút. Với khả năng cộng tác thời gian thực, bảo mật nghiêm ngặt và tích hợp sâu với GitHub/CI, Codex giúp các nhóm kỹ sư tiết kiệm thời gian, tăng chất lượng và phát triển phần mềm hiệu quả hơn bao giờ hết.
Codex có thể viết code mới, sửa lỗi, tạo tài liệu chi tiết, đề xuất pull request và chạy các lệnh kiểm tra (test, linter, type check) – tất cả đều diễn ra trong môi trường đám mây cách ly an toàn.
Công cụ sử dụng kỹ thuật học tăng cường (reinforcement learning) trên các tình huống lập trình thực tế để đảm bảo đầu ra phù hợp với tiêu chuẩn ngành và có thể xác minh bằng log, kết quả test và trích dẫn cụ thể.
Codex được thiết kế hỗ trợ cả cộng tác thời gian thực và không đồng bộ, giúp các nhóm làm việc phân tán dễ dàng ủy quyền công việc lặp lại để tập trung vào sáng tạo và giải quyết vấn đề phức tạp.
Các tính năng bảo mật gồm: chạy trong container tách biệt, không truy cập internet trong quá trình thực thi, từ chối yêu cầu nguy hiểm và yêu cầu kiểm duyệt đầu ra bởi con người.
Codex hỗ trợ tùy chỉnh qua AGENTS.md, tích hợp tốt với GitHub và hệ thống CI/CD, đảm bảo không làm gián đoạn quy trình làm việc hiện tại.
Các công ty lớn như Cisco, Temporal, Superhuman và Kodiak đã thử nghiệm Codex, ghi nhận sự gia tăng năng suất, rút ngắn thời gian xử lý pull request và cải thiện chu kỳ kiểm thử.
Chi phí: $1.50/triệu token đầu vào và $6/triệu token đầu ra, áp dụng cho người dùng ChatGPT Pro, Team và Enterprise. Dự kiến sẽ mở rộng cho Plus và Edu trong tương lai.
Hiện tại, Codex chưa hỗ trợ đầu vào hình ảnh và có thể xử lý chậm hơn trong chỉnh sửa tương tác – là các điểm cần cải tiến trong các bản cập nhật sắp tới.
OpenAI định hướng Codex sẽ trở thành công cụ không thể thiếu trong quy trình phát triển phần mềm hiện đại, thúc đẩy mô hình làm việc nhiều agent, không đồng bộ và hiệu quả hơn.
Codex – trợ lý AI mới của OpenAI trong ChatGPT – mang đến bước tiến lớn trong lập trình: viết mã, sửa lỗi, chạy test, tạo tài liệu chỉ trong 1–30 phút. Với khả năng cộng tác thời gian thực, bảo mật nghiêm ngặt và tích hợp sâu với GitHub/CI, Codex giúp các nhóm kỹ sư tiết kiệm thời gian, tăng chất lượng và phát triển phần mềm hiệu quả hơn bao giờ hết.
