Khả năng lập trình của OpenAI dự kiến sẽ theo kịp Claude trong vòng 3 tháng, cốt lõi là Codex đã đóng góp nhiều dữ liệu chất lượng cao và thực hành chất lượng cao hơn, sau đó đưa vào đào tạo mô hình thế hệ tiếp theo, tăng tốc độ lặp lại và tinh chỉnh. Các mô hình codex của GPT được đào tạo cùng với khung Codex, nhiều người đã đánh giá thấp sức mạnh của câu này, hiện tại để tối đa hóa khả năng lập trình của GPT, nên đưa vào Codex để sử dụng cùng nhau, chứ không phải là đưa vào Claude Code, nếu bạn đã sử dụng codex thì chắc hẳn bạn sẽ hiểu điều tôi nói, khả năng kỹ thuật lập trình của codex đã mạnh hơn Claude, nhưng trong việc hiểu nhu cầu sản phẩm thì thực sự vẫn chưa đủ, điều này phải thừa nhận, vì vậy tôi thường sử dụng Claude để làm rõ nhu cầu trước rồi mới dùng codex để phát triển. Giải thích chi tiết về mô hình và khung không phải là những thứ được ghép lại sau này, mà là được thiết kế cùng nhau - Mô hình Codex không phải là mô hình chung + tinh chỉnh mã - Mà là được đào tạo cùng với khung Codex - Điều này có nghĩa là: mô hình hiểu cơ chế nội bộ của khung, khung hiểu mô hình đầu ra của mô hình Kết quả: ít hiểu lầm hơn, đầu ra chính xác hơn, ít lặp lại hơn, chất lượng cao hơn, thực sự hiểu mã. Kiến trúc ba lớp của Codex 1. Lớp mô hình (Model) - Cung cấp trí thông minh cốt lõi - Mô hình lập trình hàng đầu của OpenAI (như gpt-5.3-codex, GPT5.4) - Thực hiện suy luận có cấu trúc trước khi phản hồi - Hiểu logic mã, thiết kế kiến trúc và thực hành tốt nhất 2. Lớp khung (Harness) - Kết nối môi trường thực - Khung thực thi mã nguồn mở, thực hiện "thực thi" chứ không chỉ là "gợi ý" - Sử dụng các kỹ thuật nén để quản lý cửa sổ ngữ cảnh - Cho phép mô hình thực sự thao tác tệp, chạy lệnh, kiểm tra mã 3. Lớp giao diện (Surfaces) - Nhiều cách tương tác đa dạng • Ứng dụng Codex: ứng dụng máy tính để bàn hỗ trợ quy trình làm việc song song • CLI: tích hợp terminal và CI/CD • Mở rộng VS Code: lặp lại trong trình soạn thảo • Mini: thực hiện nhiệm vụ từ xa nhẹ nhàng