新出的GPT-5-Codex 能替代GPT-5-high吗？死磕Claude Code ！OpenAI 推出专为编程优化的模型GPT-5-Codex
答案是：并不能！
最近连续两天高密度使用了这两个模型，最大的感受就是它们各有所长，并不一定是谁替代谁。就我而言，日常的工作开发还是使用的GPT-5-high，但对于任务梳理或者是项目规划会使用GPT-5-Codex。
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GPT-5-high，在很多时候即便是提一个比较模糊的需求，它就能心领神会，帮你补全那些没说出口的细节，它能猜到你想要什么。而且，基本每次任务完之后给出新的方向和优化提示，直接回复一个OK就可以让它自己出题自己继续答，有一种把饭端到嘴边喂你吃，吃完了还给你擦嘴再问你要不要来点水果的感觉。
GPT-5-Codex好多人说它不怎么好用还慢，其实我在使用过程中发现，真正要用好它，必须要给一份滴水不漏不存在任何模糊空间的需求文档，只有文档够清晰，Codex才能发挥出惊人的实力，即使是处理复杂的大型代码也始终保持逻辑连贯，对于疑难杂症的bug也是快准狠。
但是如果指令里有任何一点含糊，哪怕是在看起来显而易见的地方，它都可能会犯一些低级错误，Codex模型有点愣头青，只关心你说了什么，然后高标准严要求的去完成下达的精准指令。
所以，我现在的工作模式基本上是在两者之间来回切换：
在日常开发、快速提问、构思和处理模糊任务时，我默认还是用 GPT-5-high。当有一个非常明确、需求已经完全梳理清楚的任务时我就会切换到 Codex这种情况下，它的硬实力优势就体现出来了，代码生成质量和一致性确实更高。
现在的问题是，一份详尽清晰的需求文档应该如何生成呢？可以看一下这个文档驱动开发以及AI时代的文档编写新范式！，详情介绍了AI项目开发文档开发规范以及，如何进行技术选型以及快速生成项目文档的提示词工程等内容。
GPT-5-Codex 可能不是一次简单的模型升级，而是 OpenAI 进行战略调整的重要转折点，奥特曼终于清醒了，终于看懂A社的打法了，不再去追求所谓的普世“通用化模型”， 转而提供更加高质量的专业化垂直领域模型，比如现在的编程Agent。
但专业化也会带来专业化的问题，那就是使用者必须有匹配专业模型的能力，这就好比一匹汗血良驹，只有能驾驭宝马的骑手才能够发挥它的最大潜能，对于GPT-5-Codex而言，以工程化的思维提供高质量以及结构化的内容才是激发他最有力的手段。
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