OpenAIs programmeringskapasiteter forventes å ta igjen Claude innen 3 måneder, med Codex som bidrar med mer høykvalitetsdata og praksiser til neste generasjons modelltrening, iterasjon og finjusteringsakselerasjon. GPTs codex-seriemodeller trenes sammen med Codex-rammeverket, mange undervurderer kraften i denne setningen, for å maksimere programmeringskapasiteten til GPT, bør den legges inn i Codex for å brukes sammen, i stedet for å få den inn i Claude Code, hvis du har brukt codex, bør du kunne forstå hva jeg sa, codex sin kodeingeniørkompetanse er allerede sterkere enn Claudes, men det er faktisk ikke nok når det gjelder å forstå produktkrav, dette må innrømmes, så jeg bruker det vanligvis først Claude ordnet kravene og utviklet dem med codex. Forklar i detalj hva en modell og ramme ikke settes sammen senere, men designes sammen - Codex-modeller er ikke generiske modeller + kodefinjustering - Trenet med Codex-rammeverket - Betydning: Modellen forstår de interne mekanismene i rammeverket, og rammeverket forstår modellens utdatamønster Resultatet: mindre misforståelser, mer nøyaktige resultater, færre iterasjoner, høyere kvalitet og ekte kodeforståelse. Codex sin tre-lags arkitektur 1. Modelllag – gir kjerneintelligens - OpenAIs flaggskipprogrammeringsmodeller (f.eks. gpt-5.3-codex, GPT5.4) - Utføre strukturert resonnering før du svarer - Forstå kodelogikk, arkitektonisk design og beste praksis 2. Utnytte – Koble til det virkelige miljøet - Et åpen kildekode-håndhevelsesrammeverk som muliggjør «håndheving» i stedet for bare «anbefalinger» - Håndtere kontekstvinduer ved hjelp av teknikker som komprimering - Gjør det mulig for modeller å faktisk manipulere filer, kjøre kommandoer og teste kode 3. Flater – Ulike interaksjonsmetoder • Codex App: En skrivebordsapp som støtter parallelle arbeidsflyter • CLI: Terminal- og CI/CD-integrasjon • VS kodeutvidelser: Iterer i editoren • Mini: Lett fjernoppgaveutførelse