代码生成

编写代码、审查代码、修改代码，以及回答与代码相关的问题，已经成为 OpenAI 模型目前最核心的使用场景之一。本指南将带你了解如何使用 GPT-5.4 和 Codex 进行代码生成。

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使用 Codex

Codex 是 OpenAI 面向软件开发场景推出的编程代理。它可以帮助你编写、审查和调试代码。你可以通过多种界面与 Codex 交互：例如在 IDE 中、通过 CLI、在网页和移动端站点中，或者在 CI/CD 流程里通过 SDK 调用。对于希望在项目中引入智能化软件工程能力的场景，Codex 是最佳选择。

Codex 与 GPT-5 系列中的最新模型配合效果最佳，例如 gpt-5.5。我们也提供了一些专门为编程代理场景设计的模型，例如 gpt-5.3-codex，不过对于大多数代码生成任务，我们仍然建议优先使用最新的通用模型。

你可以查看 Codex 文档了解安装配置、参考资料、价格以及更多说明。

与编程模型集成

对于绝大多数基于 API 的代码生成场景，推荐从 gpt-5.5 开始。它既能处理通用任务，也擅长编程，因此当你的应用需要在一个流程中同时完成写代码、理解需求、查阅文档以及处理更广泛工作流时，它会是非常稳妥的默认选择。

下面示例展示了如何在代码生成场景中使用 Responses API：

大多数编程任务的默认模型

javascript

import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI();

const result = await openai.responses.create({
  model: "gpt-5.5",
  input: "Find the null pointer exception: ...your code here...",
  reasoning: { effort: "high" },
});

console.log(result.output_text);

python

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

result = client.responses.create(
    model="gpt-5.5",
    input="Find the null pointer exception: ...your code here...",
    reasoning={ "effort": "high" },
)

print(result.output_text)

bash

curl https://xikapi.com/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $XIKAPI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.5",
    "input": "Find the null pointer exception: ...your code here...",
    "reasoning": { "effort": "high" }
  }'

前端开发

GPT-5 系列模型在前端开发任务上尤其强大，特别是在配合像 Codex 这样的编程代理执行框架时，效果会更明显。

下方演示应用都是一次生成完成的，也就是说，它们是在没有手写代码的情况下，仅通过单条提示词直接生成的。你可以利用这些示例来评估前端生成质量，并参考适用于 UI 密集型代码生成工作流的提示词模式。

下一步

查看 Codex 文档，了解 Codex 的能力、配置方式以及更多细节
阅读 Using GPT-5.5，了解模型选择、功能与迁移建议
查看 Prompt guidance for GPT-5.5，学习适用于编程与代理任务的提示词模式
在模型页面比较 gpt-5.5 与 gpt-5.3-codex

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