GPT-5.1 Codex เทียบกับ Claude Code: เกณฑ์มาตรฐานที่สำคัญจริงๆ

อินฟอร์เมเทค ดิจิตอล » Recursos » GPT-5.1 Codex เทียบกับ Claude Code: เกณฑ์มาตรฐานที่สำคัญจริงๆ

หากคุณใช้เวลาทั้งวันเขียนโค้ด คุณจะสังเกตเห็นว่าเมื่อเร็วๆ นี้มี แบบจำลอง AI จำนวนมากสำหรับการเขียนโปรแกรมGPT-5.1 Codex, GPT-5 Codex, Claude Code, Kimi K2 Thinking, Sonnet 4.5, Haiku… รายชื่อเพิ่มขึ้นเกือบทุกสัปดาห์ และแต่ละผู้จำหน่ายต่างก็อ้างว่ามีผู้ช่วยพัฒนาที่ดีที่สุด แต่เมื่อลงมือปฏิบัติจริงและนำไปใช้จริงในโปรเจกต์ต่างๆ ความแตกต่างก็ปรากฏชัดเจน

ในช่วงสัปดาห์ที่ผ่านมามีหลายทีมที่ทำการเปรียบเทียบ Codex GPT-5.1, Codex GPT-5, Claude Code และ Kimi K2 Thinking ภายใต้เงื่อนไขที่ค่อนข้างท้าทาย: คลังข้อมูลขนาดใหญ่ การผสานรวมกับไพพ์ไลน์จริง การทดสอบโหลด และปัญหาการสังเกตการณ์ที่ซับซ้อน ไม่มีการเขียนโปรแกรมแบบ kata ง่ายๆ แต่มีบั๊กและฟีเจอร์ที่อาจหยุดการผลิตได้หากเกิดข้อผิดพลาด จากข้อมูลทั้งหมดนี้ ทำให้เกิดข้อความที่น่าสนใจอย่างยิ่ง นั่นคือ Codex ของ OpenAI โดยเฉพาะอย่างยิ่ง GPT-5.1 Codex กำลังส่งมอบ "โค้ดที่นำไปใช้งานได้จริง" มากที่สุด

GPT-5.1 Codex เทียบกับ Claude Code: ภาพรวมอย่างรวดเร็วของการดวล

เมื่อมีคนพูดถึง “การเปรียบเทียบ GPT-5.1 Codex กับ Claude Code” จริงๆ แล้วพวกเขากำลังเปรียบเทียบ ปรัชญาของผู้ช่วยโค้ดสองแบบที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงGPT-5.1 Codex (และวิวัฒนาการ GPT-5.1-Codex-Max) ได้รับการออกแบบมาตั้งแต่ต้นให้เป็นเอ็นจิ้นสำหรับเอเจนต์ที่ทำงานหลายชั่วโมงบนรีโพซิตอรีเดียวกัน โดยเข้าใจบริบท แก้ไขไฟล์ รันการทดสอบ และแก้ไขข้อผิดพลาดของตัวเอง ในทางกลับกัน Claude Code โดดเด่นในการอธิบายโค้ด ออกแบบสถาปัตยกรรม และจัดทำเอกสารประกอบ แต่บ่อยครั้งที่มันล้มเหลวในการผสานการเปลี่ยนแปลงเข้ากับฐานโค้ดที่มีอยู่ได้อย่างแท้จริง

ในการทดสอบในโลกแห่งความเป็นจริงด้วยโครงการสังเกตการณ์ ความแตกต่างนี้เห็นได้ชัดเจน: โมเดล Codex เป็นโมเดลเดียวเท่านั้นที่สร้างโค้ดแบบบูรณาการที่พร้อมใช้งานจริงในขณะที่ Claude และ Kimi ผลิตสถาปัตยกรรมที่ฉูดฉาด แนวคิดที่สร้างสรรค์ และสายการผลิตมากมาย... แต่มีจุดบกพร่องที่สำคัญ ความล้มเหลวในการบูรณาการ หรือเพียงแค่โค้ดที่ไม่สามารถคอมไพล์ได้ด้วยซ้ำ

เกณฑ์มาตรฐานทำอย่างไร: ปัญหาจริง ไม่ใช่ของเล่น

เพื่อให้เกณฑ์มาตรฐานมีความหมาย จึงได้หลีกเลี่ยงแบบฝึกหัด "เขียนฟังก์ชันที่ย้อนกลับสตริง" ทั่วไปโดยสิ้นเชิง แต่ได้เลือกสิ่งต่อไปนี้แทน: ความท้าทายที่ซับซ้อนสองประการภายในแพลตฟอร์มการสังเกตการณ์โดยมีข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือที่เฉพาะเจาะจงมาก และปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ การทดสอบและการนำไปใช้งานในวิศวกรรมซอฟต์แวร์:

ความท้าทายแรก: ออกแบบและดำเนินการระบบ การตรวจจับความผิดปกติทางสถิติ สามารถเรียนรู้อัตราความผิดพลาดพื้นฐาน คำนวณคะแนน z และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ตรวจจับจุดพุ่งสูงในอัตราการเปลี่ยนแปลง และจัดการบันทึกมากกว่า 100.000 รายการต่อนาทีโดยมีเวลาแฝงน้อยกว่า 10 มิลลิวินาที ทั้งหมดนี้รวมอยู่ในไปป์ไลน์ที่มีอยู่แล้ว

ความท้าทายที่สอง: แก้ปัญหา การกำจัดข้อมูลซ้ำซ้อนของการแจ้งเตือนแบบกระจาย เมื่อโปรเซสเซอร์หลายตัวตรวจพบความผิดปกติเดียวกันเกือบจะพร้อมๆ กัน จำเป็นต้องหลีกเลี่ยงการทำซ้ำโดยห่างกันไม่เกิน 5 วินาที ทนต่อความล่าช้าของสัญญาณนาฬิกาสูงสุด 3 วินาที และจัดการกับการขัดข้องของโปรเซสเซอร์โดยไม่ทำให้ระบบค้าง

สี่โมเดลที่ทดสอบ —Codex GPT-5, Codex GPT-5.1, Code Claude และ Kimi K2 Thinkingพวกเขาได้รับคำแนะนำเดียวกัน ใน IDE (เคอร์เซอร์) เดียวกัน และจากคลังข้อมูลเดียวกัน การวัดผลก็ทำเช่นกัน เวลาที่ใช้ โทเค็นที่ใช้ ต้นทุนเป็นดอลลาร์ คุณภาพของโค้ด จำนวนจุดบกพร่องที่สำคัญ และที่สำคัญมากคือผลลัพธ์นั้นเชื่อมโยงกับฐานโค้ดที่มีอยู่จริงหรือยังคงเป็น "ต้นแบบคู่ขนาน"

ผลการทดสอบที่ 1: การตรวจจับความผิดปกติทางสถิติ

ในการทดสอบครั้งแรก เป้าหมายคือให้แต่ละโมเดลส่งมอบ เครื่องตรวจจับความผิดปกติทางสถิติที่พร้อมสำหรับการผลิต: การคำนวณอัตรา หน้าต่างเลื่อน คะแนน z การเปลี่ยนแปลงสไปก์ การจัดการการหารด้วยศูนย์อย่างระมัดระวัง และการบูรณาการเข้าในคลาส AnomalyDetector และอยู่ในขั้นตอนการดำเนินการจริง

รหัสคล็อด เปิดตัวอย่างยิ่งใหญ่ด้วยโค้ดใหม่หลายพันบรรทัด เอกสารประกอบที่ครอบคลุม กลไกทางสถิติมากมาย (z-score, EWMA, การตรวจสอบอัตราแลกเปลี่ยน) และแม้แต่เกณฑ์มาตรฐานสังเคราะห์ ฟังดูคล้ายวิศวกรรมศาสตร์ในตำราเรียน แต่เมื่อรันโค้ด กลับมีด้านตรงข้ามปรากฏขึ้น นั่นคือฟังก์ชันอัตราแลกเปลี่ยนที่ส่งคืน Infinity เมื่อหน้าต่างก่อนหน้าเป็นศูนย์แล้ว toFixed() เกี่ยวกับค่าที่ทำให้เกิด ข้อผิดพลาดช่วงทันทีนอกจากนี้ ระบบพื้นฐานไม่ได้ดำเนินการอย่างแท้จริง และการทดสอบไม่ได้กำหนดไว้แน่นอน (โดยใช้ Math.random()และยิ่งไปกว่านั้น ทั้งหมดนี้ไม่ได้เชื่อมต่อกับท่อส่งจริงผลลัพธ์: ต้นแบบที่โดดเด่น แต่ไม่สามารถนำไปผลิตเป็นผลิตภัณฑ์ได้

ความพยายามที่จะ โคเด็กซ์ GPT-5 มันใช้งานได้จริงมากกว่ามาก ในเวลาประมาณ 18 นาที มันสร้าง โค้ดที่บูรณาการอย่างดี โดยมีการเปลี่ยนแปลงสุทธิเพียงไม่กี่ร้อยบรรทัด, โดยตรงบนชั้นเรียน AnomalyDetector และจุดเข้าจริง พวกเขาดูแลจัดการกรณีขอบ (ตัวอย่างเช่น Number.POSITIVE_INFINITY ก่อนที่จะโทร toFixed()) นำสถิติเชิงเพิ่มเข้ามาใช้งานในหน้าต่างแบบหมุนเวียนที่มีความซับซ้อน O(1) และจัดตำแหน่งถังเวลาให้สอดคล้องกับนาฬิกาติดผนังเพื่อให้สามารถคาดเดาได้ การทดสอบยูนิต พวกมันมีการกำหนดแน่นอนและผลลัพธ์จะทำงานในระบบโดยไม่ต้องสัมผัสสิ่งอื่นใดอีกเกือบทั้งหมด

เกี่ยวกับ โคเด็กซ์ GPT-5.1เขาใช้แนวทางสถาปัตยกรรมที่สะอาดยิ่งขึ้น แทนที่จะใช้ถังชั่วคราว เขาใช้หน้าต่างแบบเลื่อนที่อิงตามตัวอย่าง พร้อมตัวชี้หัว/ท้าย และคลาสเฉพาะ RollingWindowStats เพื่อดำเนินการหาผลรวมและผลรวมกำลังสอง เขาควบคุมการหารด้วยศูนย์อย่างระมัดระวังโดยใช้ค่าคงที่ เช่น MIN_RATE_CHANGE_BASE_RATEเขาจำกัดความถี่ในการอัปเดตพื้นฐานเพื่อประหยัดทรัพยากรและเขียนการทดสอบแบบกำหนดแน่นอนพร้อมค่าประทับเวลาที่ควบคุม ในเวลา 11 นาที สามารถสร้างเส้นเครือข่ายได้มากกว่า GPT-5 แต่มีสถาปัตยกรรมที่เรียบง่ายกว่า การจัดการหน่วยความจำที่ดีกว่า และคุณภาพ "พร้อมใช้งาน" เท่ากัน.

ผู้เล่นคนที่สี่ คิมิ เคทู คิดพวกเขาเลือกใช้โซลูชันที่สร้างสรรค์ซึ่งรวมการรองรับการบันทึกการสตรีมและเมตริกแบบแบตช์เข้าด้วยกัน โดยเพิ่มการตรวจจับตาม MAD และ EMA บนกระดาษ ดูเหมือนว่ามันไม่ได้แย่ แต่แกนหลักนั้นพัง: มันอัปเดตค่าพื้นฐานก่อนประเมินค่าแต่ละค่า ทำให้คะแนน z เข้าใกล้ศูนย์และ ความผิดปกติแทบจะไม่ปรากฏให้เห็นเลยยิ่งไปกว่านั้น เขายังพบข้อผิดพลาดในการคอมไพล์ใน TypeScript และทำซ้ำปัญหาการหารด้วยศูนย์แบบเดียวกับที่ Claude เคยทำ ยิ่งไปกว่านั้น โค้ดยังคอมไพล์ไม่ได้เลย แถมยังไม่ได้เชื่อมโยงกับระบบอย่างถูกต้องอีกด้วย

ข้อสรุปของรอบแรกนี้ค่อนข้างชัดเจน: Codex ทั้งสอง (GPT-5 และ GPT-5.1) เป็นเพียง Codex เดียวเท่านั้นที่ส่งมอบโค้ดที่ใช้งานได้แบบบูรณาการและมีความทนทานในระดับหนึ่งGPT-5.1 มีค่าใช้จ่ายเท่ากับ Claude (ประมาณ 0,39 ดอลลาร์ในการทดสอบนี้) แต่ใช้เวลาน้อยกว่าและมีสถาปัตยกรรมที่สะอาดกว่า

ผลการทดสอบที่ 2: การกำจัดข้อมูลซ้ำซ้อนของการแจ้งเตือนแบบกระจาย

ความท้าทายที่สองก่อให้เกิดปัญหา การประสานงานแบบกระจาย แบบคลาสสิก: โปรเซสเซอร์หลายตัวสามารถตรวจจับความผิดปกติเดียวกันได้เกือบจะพร้อมกัน จำเป็นต้องป้องกันไม่ให้มีการแจ้งเตือนซ้ำเมื่อตรวจพบภายใน 5 วินาที ทั้งหมดนี้ต้องยอมรับการดีซิงโครไนซ์สัญญาณนาฬิกาและกระบวนการที่อาจเกิดการขัดข้อง

คล็อดกลับมาโดดเด่นอีกครั้งในด้านการออกแบบ เขาเสนอ สถาปัตยกรรมสามระดับ:แคช L1, ล็อกคำแนะนำบนฐานข้อมูลเป็น L2 และข้อจำกัดเฉพาะเป็น L3 ใช้ NOW() จากฐานข้อมูลเพื่อหลีกเลี่ยงการพึ่งพาสัญญาณนาฬิกาของโปรเซสเซอร์ มันสามารถจัดการกับการปลดล็อกได้ดีในกรณีที่การเชื่อมต่อขาดหาย และมาพร้อมกับการทดสอบเกือบ 500 บรรทัดที่ครอบคลุมสถานการณ์ความขัดแย้ง สัญญาณนาฬิกาเบี่ยงเบน และความล้มเหลว อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับในการทดสอบครั้งแรก ไม่มีอะไรเสียบเข้ากับโปรเซสเซอร์จริงและรายละเอียดการใช้งานบางส่วน (เช่น กุญแจล็อคที่หนาเกินไปหรือช่วงเวลาที่ใช้กับการแจ้งเตือนที่ใช้งานอยู่ทั้งหมด) ทำให้ประโยชน์ในทางปฏิบัติลดลง

ในแบบคู่ขนาน, โคเด็กซ์ GPT-5 เขาเลือกใช้โซลูชันที่ใช้ตารางการขจัดข้อมูลซ้ำซ้อนพร้อมการจองและการหมดอายุ โดยประสานงานผ่านธุรกรรมและ FOR UPDATE. รหัส มันถูกรวมเข้าโดยตรง processAlertใช้เวลาเซิร์ฟเวอร์และจัดการการชนกันได้ค่อนข้างดี แม้ว่าจะมีการแข่งขันเล็กน้อยในข้อกำหนด ON CONFLICT ซึ่งภายใต้สภาวะที่รุนแรง อาจทำให้โปรเซสเซอร์สองตัวผ่านการตรวจสอบเดียวกันก่อนทำการคอมมิตได้ มันไม่ได้สมบูรณ์แบบนัก แต่ก็ใกล้เคียงกับสิ่งที่คุณสามารถนำไปใช้งานได้ด้วยการปรับแต่งเล็กน้อย

การเคลื่อนไหวของ โคเด็กซ์ GPT-5.1 มันเรียบง่ายและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น: แทนที่จะใช้บอร์ดเสริม มันกลับใช้ ล็อคการให้คำปรึกษา PostgreSQL มีฟังก์ชั่น acquireAdvisoryLock ที่สร้างคีย์โดยใช้ SHA-256 บนคู่ service:alertTypeภายใต้การล็อกนั้น ระบบจะตรวจสอบว่ามีการแจ้งเตือนที่ใช้งานอยู่ล่าสุดภายในช่วงเวลา 5 วินาทีหรือไม่ และหากไม่มี ระบบจะแทรกการแจ้งเตือนใหม่ หากมีการแจ้งเตือนที่คล้ายกันอยู่แล้ว ระบบจะอัปเดตระดับความรุนแรงหากการแจ้งเตือนใหม่มีความรุนแรงสูงกว่า ทั้งหมดนี้ด้วย การใช้ค่า timestamp ของเซิร์ฟเวอร์อย่างสม่ำเสมอเพื่อจัดการความเบี่ยงเบน และทำความสะอาดบล็อคอย่างถูกต้อง finallyผลลัพธ์: ตรรกะที่เรียบง่ายกว่า โดยไม่มีตารางเสริม และไม่มีการแข่งขันที่ GPT-5 ลากมา

ในการทดสอบครั้งนี้ Kimi ใช่ เขาสามารถรวมตรรกะของเขาเข้าไว้ด้วยกันได้ processAlert และใช้บัคเก็ตแบบแยก 5 วินาทีพร้อมการอัปเซิร์ตแบบอะตอมมิกและการลองซ้ำพร้อมการถอยกลับ แนวคิดนี้เองก็ไม่ได้แย่ แต่การนำไปใช้งานกลับล้มเหลวในรายละเอียดสำคัญอีกครั้ง: เมื่อการแทรกพร้อมกันสองครั้งมีผลลัพธ์เดียวกัน createdAtการคำนวณธง isDuplicate กำลังถูกย้อนกลับและการแจ้งเตือนถูกทำเครื่องหมายอย่างไม่ถูกต้อง นอกจากนี้ การคำนวณใหม่ของบัคเก็ตในการย้อนกลับไม่ได้ถูกนำไปใช้ในแบบสอบถามด้วยซ้ำ ดังนั้น พวกเขาพยายามอีกครั้งในความขัดแย้งเดียวกันสรุปคือ สัญชาตญาณดี แต่การปฏิบัติไม่ดี

ในรอบที่สองนี้ ผู้ที่ได้สร้างโค้ดดรอปดาวน์ได้แก่ GPT-5 และ GPT-5.1 Codexโดยมีข้อได้เปรียบที่ชัดเจนสำหรับ GPT-5.1 ในเรื่องความสะอาดและการไม่มีเงื่อนไขการแข่งขัน โดยมีค่าใช้จ่ายประมาณ 0,37 ดอลลาร์สหรัฐฯ เมื่อเทียบกับ 0,60 ดอลลาร์สหรัฐฯ ของ GPT-5

ต้นทุน: ทำไม Codex ถึงถูกกว่า Claude

หากดูเฉพาะราคาต่อหนึ่งล้านโทเค็น คุณอาจคิดว่า Claude Sonnet 4.5 และ GPT-5.1 อยู่ในระดับเดียวกัน อย่างไรก็ตาม เมื่อคุณเจาะลึกลงไปในตัวเลขที่ละเอียดกว่าของเกณฑ์มาตรฐานเหล่านี้ คุณจะเห็นว่า โคเด็กซ์ให้มากกว่าในราคาที่น้อยกว่าในการทดสอบรวมสองครั้ง ต้นทุนมีดังต่อไปนี้โดยประมาณ:

• โคลด: รวมทั้งหมดประมาณ 1,68 เหรียญสหรัฐ
• โคเด็กซ์ GPT-5: ประมาณ 0,95 ดอลลาร์ (ถูกกว่า Claude 43%)
• โคเด็กซ์ GPT-5.1: ประมาณ 0,76 ดอลลาร์ (น้อยกว่าคลอดประมาณ 55%)
• คิมิ: ประมาณไว้ที่ 0,51 ดอลลาร์ แต่ยังมีความไม่แน่นอนอยู่มากเนื่องจากไม่มีรายละเอียดต้นทุน

กุญแจสำคัญก็คือ คล็อดคิดเงินเพิ่มต่อโทเค็นทางออก (15 ดอลลาร์/เดือน เทียบกับ 10 ดอลลาร์/เดือน สำหรับ GPT-5.1) และยิ่งไปกว่านั้น มีแนวโน้มที่จะสร้างข้อความเพิ่มเติมจำนวนมากเนื่องจากรูปแบบ "คิดดังๆ" และเอกสารประกอบที่ครบถ้วน ในทางกลับกัน Codex ได้รับประโยชน์จากการแคชบริบทใน CLI ซึ่งนำโทเค็นอินพุตจำนวนมากกลับมาใช้ซ้ำโดยไม่ต้องชาร์จเต็มจำนวน ยิ่งไปกว่านั้น GPT-5.1 ยังมีประสิทธิภาพมากกว่าในแง่ของจำนวนโทเค็นที่ใช้เมื่อเทียบกับ GPT-5 ผลลัพธ์ที่ได้คือตัวช่วยสร้างที่ มันไม่เพียงแต่สร้างโค้ดที่ใช้งานได้เพิ่มมากขึ้นเท่านั้น แต่ยังช่วยให้คุณประหยัดเงินอีกด้วย.

ในโลกของแผนราคาคงที่เช่น "20 ยูโรต่อเดือน" นี่แปลว่าเป็นสิ่งที่จับต้องได้มาก: ด้วย Codex คุณสามารถทำงานกับโค้ดได้นานหลายชั่วโมงก่อนที่จะถึงขีดจำกัดในทางตรงกันข้าม แผนของ Claude มักจะพบได้บ่อยมากที่ผู้ใช้ขั้นสูงจะถึงขีดจำกัดแม้จะสมัครสมาชิกระดับแพงที่สุดก็ตาม ในขณะที่ Codex Pro นั้นแทบไม่มีใครจะเกินขีดจำกัดเลย ยกเว้นในกรณีที่ใช้งานหนักมากเป็นพิเศษ

สิ่งที่ GPT-5.1-Codex-Max นำเสนอ: ตัวแทนที่ทำงานตลอดทั้งวัน

ข้างต้น GPT-5.1 Codex มีตัวแปรที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ งานยาวและมีรายละเอียดมากในโค้ดGPT-5.1-Codex-Max โมเดลนี้ไม่ได้มุ่งเน้นไปที่ "การแชททั่วไป" แต่เพื่อทำหน้าที่เป็นเครื่องมือตัวแทนภายในระบบนิเวศ Codex และ โคเด็กซ์ OpenAI CLIการอ่านที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ การแก้ไขไฟล์จำนวนมาก การรันชุดการทดสอบ และการดำเนินการตามหลักสูตรเป็นเวลาหลายชั่วโมงเป็นส่วนหนึ่งของ DNA ของมัน

ความแตกต่างที่สำคัญคือ การบดอัดแทนที่จะพึ่งพาหน้าต่างบริบทขนาดยักษ์เพียงอย่างเดียว โมเดลนี้สามารถไปได้ การสรุปและการย่อความ มันรักษาส่วนเก่าของเซสชันไว้โดยยังคงรายละเอียดที่สำคัญไว้ เหมือนกับการ "บีบอัด" ขั้นตอนที่คุณทำไปแล้ว เพื่อเพิ่มพื้นที่สำหรับคำสั่งใหม่ โดยไม่ลืมการตัดสินใจที่สำคัญ ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถทำงานกับ monorepos ขนาดใหญ่ โต้ตอบกับหลายบริการพร้อมกัน และยังคงจดจำตัวเลือกการออกแบบที่ได้ทำไปก่อนหน้านี้หลายชั่วโมงได้

จุดที่น่าสนใจอีกประการหนึ่งคือ ระดับของการใช้เหตุผลโหมด "Medium" เหมาะสำหรับงานทั่วไป (ตั๋วทั่วไป ฟีเจอร์ขนาดเล็ก การรีแฟกเตอร์ระดับปานกลาง) ที่มีค่า Latency สูง โหมด "xHigh" ช่วยให้โมเดลมีเวลาประมวลผลภายในมากขึ้นและกระบวนการคิดที่ยาวนานขึ้น โดยแลกกับความเร็วที่เพิ่มขึ้นเพื่อความน่าเชื่อถือที่สูงขึ้นในปัญหาที่ซับซ้อน เช่น การรีแฟกเตอร์ขนาดใหญ่ ไปป์ไลน์แบบเก่าที่เต็มไปด้วยข้อผิดพลาด การแข่งขันที่ทำซ้ำได้ยาก ฯลฯ สำหรับงานเหล่านั้นที่โดยทั่วไปแล้วจะใช้เวลาทั้งวันสำหรับนักพัฒนาอาวุโส โหมดนี้ถือเป็นการลงทุนที่คุ้มค่า

ในการประเมินประสิทธิภาพเฉพาะตัวแทน GPT-5.1-Codex-Max แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงที่ชัดเจนเมื่อเทียบกับ GPT-5.1 Codex มาตรฐาน: งานต่างๆ เสร็จสมบูรณ์มากขึ้นใน SWE-bench Verified และ Lancer ประสิทธิภาพดีขึ้นใน Terminal Bench และเหนือสิ่งอื่นใด คือความสามารถในการรักษาความสงบระหว่างเซสชันที่ยาวนานโดยไม่วอกแวก สำหรับหลายทีม ความแตกต่างนี้หมายความว่าตัวแทนสามารถจัดการตั๋วแบบครบวงจรได้ แทนที่จะสร้างแพตช์แบบครั้งเดียว

ความปลอดภัย การแซนด์บ็อกซ์ และการใช้โมเดลอย่างมีความรับผิดชอบ

เมื่อคุณให้ตัวแทนเข้าถึงเทอร์มินัลและที่เก็บข้อมูลของคุณ การแจ้งเตือนความปลอดภัยทั้งหมดจะดังขึ้นเป็นเรื่องปกติ Codex และ GPT-5.1-Codex-Max ได้รับการออกแบบมาให้ทำงานภายใน สภาพแวดล้อมที่แยกตัว (แซนด์บ็อกซ์)ในระบบคลาวด์ เอเจนต์จะทำงานในคอนเทนเนอร์โดยปิดใช้งานเครือข่ายตามค่าเริ่มต้น และจะอนุญาตการรับส่งข้อมูลขาออกเฉพาะเมื่อคุณเปิดใช้งานอย่างชัดเจนเท่านั้น ในระบบภายในองค์กร เอเจนต์จะใช้กลไกแซนด์บ็อกซ์ (หรือ WSL) ของ macOS, Linux หรือ Windows เพื่อจำกัดไฟล์ที่สามารถเข้าถึงได้

มีกฎสองข้อที่ทำซ้ำกันในทุกพื้นผิว Codex: เครือข่ายจะไม่เปิดเว้นแต่คุณจะบอกอย่างนั้นและเอเจนต์ไม่สามารถแก้ไขไฟล์นอกพื้นที่ทำงานที่กำหนดค่าไว้ได้ เมื่อรวมกับการฝึกอบรมเฉพาะเพื่อหลีกเลี่ยงคำสั่งที่เป็นอันตราย ทำให้มีแนวโน้มมากขึ้นที่โมเดลจะล้างข้อมูลไดเรกทอรีอย่างรอบคอบ แทนที่จะลบครึ่งหนึ่งของโปรเจ็กต์โดยตีความวลีเช่น "ล้างข้อมูลนี้" ผิด

เกี่ยวกับการโจมตีจาก ฉีดด่วน (ข้อความที่เป็นอันตรายซึ่งพยายามหลอกล่อ AI ให้ละเลยกฎและรั่วไหลความลับ เช่น) การฝึกอบรม Codex เน้นย้ำในการปฏิบัติต่อข้อความภายนอกทั้งหมดว่าไม่น่าเชื่อถือ ซึ่งได้รับการสนับสนุนจากแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ การทดสอบอัตโนมัติสำหรับโมเดล AIในทางปฏิบัติ นี่แปลว่ามีการปฏิเสธคำขอการรั่วไหลของข้อมูล ปฏิเสธที่จะอัพโหลดโค้ดส่วนตัวไปยังเว็บไซต์ภายนอก และให้ความสำคัญกับการปฏิบัติตามคำแนะนำของระบบและนักพัฒนา มากกว่าสิ่งใดๆ ที่พบในเอกสารหรือบนหน้าเว็บ

GPT-5.1 Codex เทียบกับ Claude และโมเดลอื่นๆ ในการใช้งานในชีวิตประจำวัน

เมื่อได้ตรวจสอบเกณฑ์มาตรฐานและความสามารถเฉพาะเจาะจงของ Codex-Max แล้ว ภาพรวมก็จะชัดเจนขึ้นมาก: แต่ละโมเดลก็มีจุดเด่นของตัวเองสิ่งที่ชาญฉลาดคือไม่ควรยึดติดกับสิ่งเดียวสำหรับทุกอย่าง แต่ควรรู้ว่าควรใช้แต่ละเครื่องมือเมื่อใด

โคเด็กซ์ GPT-5.1 (และรุ่น Max) เหมาะเป็นพิเศษเมื่อคุณต้องการ โค้ดรวมที่ใส่ใจในขอบและมีพื้นที่ให้เกิดข้อผิดพลาดน้อยในการทดสอบความสามารถในการสังเกตการณ์ทั้งสองครั้ง พบว่า GPT-5 เป็นเพียงการทดสอบเดียวที่สามารถนำไปใช้งานได้จริงโดยไม่ต้องเขียนไฟล์ซ้ำครึ่งหนึ่ง นอกจากนี้ ต้นทุนต่องานยังต่ำที่สุดในบรรดาการทดสอบทั้งหมด โดยมีการปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับ GPT-5 และอัตราส่วนราคาต่อประสิทธิภาพที่หาตัวจับยาก

โคลด ซอนเน็ต 4.5 / โคลด โค้ด พวกเขาจะส่องแสงเมื่อสิ่งที่คุณต้องการคือ การออกแบบสถาปัตยกรรม เอกสารเชิงลึก และคำอธิบายลองนึกถึงบทวิจารณ์สถาปัตยกรรม เอกสารทางเทคนิคที่ครอบคลุม คู่มือการย้ายระบบ... โซลูชันของพวกเขามักจะมีเหตุผลและคำอธิบายที่ดี พร้อมการป้องกันและการวิเคราะห์แบบแลกเปลี่ยนที่อ่านเพลิน ราคาที่ต้องจ่าย: ต้นแบบที่ต้องเดินสายเอง บั๊กที่ร้ายแรงกว่าที่เห็นในตอนแรก และต้นทุนต่อโทเค็นที่สูงขึ้นอย่างมาก

คิมิ เคทู คิด มีส่วนช่วย ความคิดสร้างสรรค์และแนวทางทางเลือกมากมายในการทดลองของเขา เขาได้ทดสอบแนวคิดที่น่าสนใจบางอย่าง เช่น วินโดว์บัคเก็ตชั่วคราวสำหรับการขจัดข้อมูลซ้ำซ้อน และการใช้ MAD และ EMA ร่วมกันเพื่อตรวจจับความผิดปกติ นอกจากนี้ CLI ของเขายังมีต้นทุนต่ำ แม้จะยังพัฒนาไม่เต็มที่ ปัญหาคือมันมักจะมีปัญหาในรายละเอียดตรรกะหลัก เช่น ลำดับการอัปเดตสถิติ การหารด้วยศูนย์ แฟล็กกลับด้าน ฯลฯ มันเหมาะสำหรับใช้เป็นแรงบันดาลใจ แต่คุณต้องอุทิศเวลาอย่างมากในการปรับแต่งและทดสอบผลลัพธ์

ในที่สุด โมเดล GPT-5.1 ทั่วไป (แบบทันทีและแบบคิด) และโมเดลเช่น Gemini หรือ Llama ทำหน้าที่เป็นพื้นฐานสำหรับ งานผสม (เอกสารประกอบ การวิเคราะห์ข้อมูล การโต้ตอบของผู้ใช้) แต่เมื่องานเป็นเพียงโค้ดและอิงตามตัวแทน แพ็คเกจ Codex ในปัจจุบันเสนอการผสมผสานของ ความลึก ราคา และเครื่องมือ ค่อนข้างยากที่จะจับคู่

เมื่อพิจารณาทุกอย่างรวมกัน—เกณฑ์มาตรฐานการสังเกตสองประการ การใช้งานที่ขยายออกไปใน IDE เช่น VS Code และ Cursor การบีบอัดของ Codex-Max โหมดการใช้เหตุผล และความแตกต่างของต้นทุน—ภาพรวมนั้นค่อนข้างชัดเจน: ในสาขา "AI ที่เขียนโปรแกรมและส่งคำขอ Pull Request ที่เหมาะสม" GPT-5.1 Codex ได้รับบทบาทเป็นเครื่องมือชั้นนำClaude Code ยังคงเป็นเพื่อนคู่ใจที่ยอดเยี่ยมสำหรับการคิดเชิงสถาปัตยกรรมและการสร้างเอกสารประกอบที่ยอดเยี่ยม และ Kimi หรือโมเดลที่คล้ายคลึงกันนั้นให้แรงบันดาลใจและทางเลือกต่างๆ แต่เมื่อต้องสร้างโค้ดที่สามารถคอมไพล์ รวมเข้าด้วยกัน และไม่หยุดทำงานตั้งแต่ครั้งแรก ฝั่ง Codex มักจะเป็นฝั่งที่ผลักดันให้มาสเตอร์ล้มเหลว

บทความที่เกี่ยวข้อง:

OpenAI Codex CLI: ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับผู้ช่วยโค้ดเทอร์มินัล