Kas yra OpenAI Codex?
„OpenAI Codex" yra DI kodavimo agentas, skirtas programinės įrangos kūrimui visais etapais — nuo kodo rašymo iki derinimo, diegimo, testavimo ir saugumo peržiūros. Jis prieinamas per:
- „Codex" programą (macOS ir Windows)
- Komandinės eilutės sąsają (CLI)
- VS Code plėtinį
- „Codex Cloud" naršyklėje
Skirtingai nei ankstesnės „OpenAI" kodavimo priemonės, šiuolaikinis Codex yra agentas — jis ne tik siūlo kodo papildymą, bet gali autonomiškai vykdyti daugiažingsnę kodo kūrimo ir testavimo eigą.
GPT-5.3-Codex: ko naujo?
2026 m. vasarį pristatytas GPT-5.3-Codex sujungia du ankstesnio GPT-5 serijos modelio privalumus:
- Geresnio kodavimo pajėgumus iš GPT-5.2-Codex
- Stipresnį samprotavimą ir profesines žinias iš GPT-5.2
Papildomai: 25 % greitesnis nei ankstesnė versija, o nauji pramonės testai (SWE-Bench Pro, Terminal-Bench, OSWorld) rodo geresnius rezultatus nei konkurentai tuo metu.
Vienas iš esminių GPT-5.3-Codex skirtumų — interaktyvus bendradarbiavimas: galite jį valdyti ir koreguoti darbo eigą realiu laiku, neprarandant konteksto. Agentas teikia dažnesnius eigos atnaujinimus ir reaguoja į nurodymus net kol užduotis vykdoma.
Codex-Spark: ypač greitas variantas
Kartu su GPT-5.3-Codex „OpenAI" pristatė Codex-Spark — modelį, optimizuotą ultra-žemos delsos apdorojimui. Jis pasiekia daugiau nei 1 000 tokenų per sekundę, kas daro jį beveik akimirksniniu kasdieniuose kodavimo darbuose.
Codex-Spark šiuo metu pasiekiamas kaip tyrimo peržiūra „ChatGPT Pro" vartotojams naujausių „Codex" programos versijų, CLI ir VS Code plėtinio.
Codex Security: automatinis pažeidžiamumų ieškojimas
2026 m. kovą „OpenAI" pristatė Codex Security — DI valdomą saugumo agentą, skirtą rasti, patvirtinti ir pasiūlyti pataisymus kodo pažeidžiamumams.
Per pradinį testavimo etapą Codex Security:
- Analizavo daugiau nei 1,2 milijono commit įvairiuose repozitorijuose
- Identifikavo apie 792 kritinio lygio ir daugiau nei 10 500 aukšto lygio saugumo problemų
Tai reikšminga: daugelis šių problemų yra tokios, kurias žmogus per rankinę peržiūrą galėjo praleisti. „Codex Security" veikia ne kaip statinė kodo analizė, bet kaip agentas — jis gali simuliuoti atakas ir patvirtinti, ar aptikta problema yra realiai išnaudojama.
Šiuo metu Codex Security pasiekiamas tyrimo peržiūros režimu „ChatGPT Pro", „Enterprise", „Business" ir „Edu" vartotojams.
Kodėl toks spartus augimas?
Skaičiai kalba: nuo 2026 m. vasario iki kovo savaitinių aktyvių vartotojų skaičius išaugo daugiau nei tris kartus — iki 1,6 milijono. Tokenų apdorojimo apimtis per savaitę per tą patį laikotarpį išaugo penkis kartus.
„Fortune" analizuodami šį augimą išskyrė keletą veiksnių:
- GPT-5.3-Codex sugebėjimas atlikti pilną programinės įrangos kūrimo ciklą, ne tik kodo rašymą
- „Codex" programos patogumas valdant kelis lygiagrečius agentus
- Integracija su „Windows" (nuo 2026 m. kovo 4 d.) — prieiga platesnei vartotojų auditorijai
- „OpenAI" strategija daryti Codex pagrindiniu savo agentų ekosistemos elementu
Ar Codex tinka ne kūrėjams?
GPT-5.3-Codex pozicionuojamas ne tik kūrėjams. „OpenAI" teigimu, jis gali atlikti praktiškai viską, ką profesionalas gali daryti kompiuteryje programinės įrangos kontekste: derinti, diegti, stebėti, rašyti PR aprašymus, atlikti vartotojų tyrimą, generuoti ataskaitas.
Tai reiškia, kad produktų vadybininkai, testai, dokumentacijos komandos — visi gali rasti praktinės naudos.
Claude Code vs. OpenAI Codex: du lyderiai
Šiuo metu rinkoje dominuoja du pagrindiniai DI kodavimo agentai su aktyviu vystymu:
| Aspektas | OpenAI Codex | Claude Code |
|---|---|---|
| Modelis | GPT-5.3-Codex / Codex-Spark | Claude Sonnet 4.6 / Opus 4.6 |
| Autonominis režimas | Taip (agentinis vykdymas) | Auto Mode (su saugumo filtru) |
| Saugumo įrankiai | Codex Security (pažeidžiamumų paieška) | Code Review (PR analizė) |
| Lygiagretus darbas | Keli agentai vienu metu | Agent Teams (eksperimentinis) |
| Prieiga | ChatGPT Pro/Enterprise | Claude Team/Enterprise/API |
Abiejų įrankių funkcionalumas greitai konverguoja — kas šiandien yra pranašumas viename, kitame atsiranda per kelias savaites. Renkantis tarp jų, vertėtų atsižvelgti į egzistuojančią ekosistemą (ar jau naudojate „OpenAI" ar „Anthropic" API) ir komandos darbo eigos specifiką.