# 2026 年 OpenAI Codex：功能、方案與實際取捨

> 概覽 Codex 的執行介面、附日期的方案與模型資訊、權限、用量限制，以及第一次實際試跑。

Source: https://ailoot.ai/blog/zh-hant-tw/openai-codex-user-reviews/
Canonical: https://ailoot.ai/blog/zh-hant-tw/openai-codex-user-reviews/
Language: zh-Hant-TW
Publisher: Ailoot (https://ailoot.ai/)
Translation: guide-081
Revision: sha256-cd114d0506852068c3ddc2853dab11884667bf226a9fdda5248fd42d1429f758


本文概覽說明 Codex 在哪些環境執行、方案包含什麼，以及應在自己專案中檢查的用量限制與權限設定。內容依下方官方產品頁面整理，價格與模型資料記錄於 2026 年 10 月 4 日。本文不是有日期的使用者評論集，也不是滿意度調查。

首先，先釐清我們談的是什麼，因為這是常見的混淆來源。Codex 是 OpenAI 推出的 AI 程式設計代理，OpenAI 也開發了 ChatGPT。它會檢查你的檔案、編輯檔案並執行指令，而你可以在一旁查看並說「是」或「再試一次」。如果你想先了解代理本身如何運作，可以閱讀另一篇說明：[淺白易懂地介紹什麼是 AI 代理](https://ailoot.ai/blog/zh-hant-tw/ai-agents-explained/)；從頭安裝 Codex 的方法則見[它是什麼，以及如何啟動](https://ailoot.ai/blog/zh-hant-tw/openai-codex-install/)。本文著重實際產品選擇，而非安裝教學或評論調查。

[Ailoot 文件：API、金鑰與設定](https://ailoot.ai/docs/)。

## Codex 是什麼？為什麼版本很重要？

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重點

Codex 是 OpenAI 的程式設計代理。它可在終端機、編輯器擴充功能、雲端及桌面應用程式中執行。產品曾多次變動，模型、指令核准行為與價格都改過。將任何比較套用到目前安裝之前，應確認其版本與日期。

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OpenAI 以前也用過 Codex 這個名稱，這是第一個混淆來源：2021 年的舊版 Codex 是程式碼補全模型，並於 2023 年 3 月停止支援。現行 Codex 是另一項產品，是一個會自行編輯專案檔案並執行指令的代理。

Codex CLI 的開源程式碼以 Apache-2.0 授權在 GitHub 上發布：截至 2026 年 10 月 4 日，該儲存庫有 127,810 個星號和 20,010 個分支（本文查核的 GitHub API 資料）。這個專案持續活躍，也解釋了評價出現差異的第二個原因：過去一年，Codex 經歷了多次模型更換，從 GPT-5-Codex 到 GPT-5.6 系列，並於 2026 年秋季轉向 GPT-6。某一版本的比較未必適用其他版本。下方會在必要處標示產品快照日期；本文沒有附來源的使用者引文或 issue 個案研究。

## 哪些 Codex 功能值得評估？

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重點

有三項產品功能值得用自己的任務檢查。第一，Codex 已包含在 ChatGPT 訂閱中，因此不必另外付費。第二，它能在多個地方使用：終端機、編輯器、雲端和手機，因此你可以在電腦上開始一項工作，再用手機查看結果。第三，它提供 GitHub 提取要求審查，發現的問題仍應用重現測試驗證。

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包含於 ChatGPT 方案，可降低試用產品的門檻。Codex 並非獨立銷售的訂閱服務，而是包含在所有 ChatGPT 方案中，從免費的 Free 方案到 Pro 皆然。

另一項實用特色是能在多種環境中執行。



## 應檢查哪些用量限制與權限設定？

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重點

用代表性試跑檢查三件事：權限提示是否符合工作流程、方案用量限制是否足以支應工作階段，以及複雜任務是否達成可驗證成果。本文沒有實測抱怨排名或具體 issue 回報。

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試跑前先檢查核准與沙箱設定。行為與預期不符時，記錄確切指令及權限提示，不要直接假設一般 issue 適用於你的環境。

長任務前先檢查剩餘用量與重置時段；入門費用低不代表用量無限。

複雜任務先定義小型可運作成果，執行測試後再擴大範圍。

思考要在代理的脈絡中放入什麼，才能讓它專注於任務、不失去思路，這正是所謂的脈絡工程。無論工具是 Codex 還是 Claude，都只是次要因素：對結果影響最大的，是提供給代理的脈絡。

## Codex 在 2026 年 10 月的價格與方案

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重點

Codex 沒有獨立訂閱，而是包含在 ChatGPT 方案中。截至 2026 年 10 月 4 日：Free 為 0 美元、Go 為 8 美元、Plus 每月 20 美元、Pro 起價 100 美元（分為 \$100、\$200 和 \$500 等級）。包含 Codex 的商務方案，年繳每位使用者每月起價 20 美元。模型代碼和點數費率已在 OpenAI 官方價格頁面查核。

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以下是 OpenAI 官方價格頁面的定期快照（developers.openai.com/codex/pricing，於 2026 年 10 月 4 日查核）提供的答案：

| 方案 | 月費 | 方案內容 |
|----|----|----|
| Free | 0 美元 | 有限存取，可用於嘗試簡短任務 |
| Go | 8 美元 | 輕量使用，每天可執行幾項任務 |
| Plus | 20 美元 | 可在網頁、CLI、IDE 擴充功能和 iOS 使用 Codex，並包含雲端背景任務 |
| Pro | 起價 100 美元 | \$100／\$200／\$500 方案，\$500 方案可使用 Astra Ultrafast |
| Business | 每位使用者每月 20–25 美元 | 至少 2 位使用者；年繳為 20 \$，月繳為 25 \$ |
| Enterprise / Edu | 依合約 | 以點數計費，條款客製化 |

計費模式於 2026 年 4 月 2 日變更：OpenAI 移除了舊有的「訊息」限制，改為與 token 掛鉤的點數制，與 API 相同。官方價格頁面列出的現行費率如下：GPT-6 Astra 每 1M 輸入 token 收取 250 點、每輸出 token 收取 1,250 點；GPT-6.1 Sol 為 50 和 250 點；GPT-6 Luna 為 2.5 和 12.5 點。這些是 Standard 費率；購買點數和 Fast 模式費用較高（Fast 為 2 倍，Astra Ultrafast 為標準費率的 6 倍）。

實際來說：如果你已經為聊天功能支付 ChatGPT Plus 費用，就能免費使用 Codex。你也可以先用 Free 方案試試看。等到 Plus 的限制開始妨礙日常工作時，再考慮升級 Pro。

## Codex 目前提供的模型

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重點

GPT-6 系列推出後，複雜任務建議使用 GPT-6.1 Sol，GPT-6 Luna 適合快速、重複執行的任務，而 GPT-6 Astra 仍可用於要求最高的情境。轉換期間也可繼續使用 GPT-5.6 Sol、Terra 和 Luna。CLI 預設使用 `gpt-6.1-sol` 並採用 medium 推理程度。使用 `/model` 指令切換模型。

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自 2026 年夏季以來，最明顯的變化是 Codex 從 GPT-5.6 系列轉向 GPT-6。根據官方 Codex 模型文件（developers.openai.com/codex/models，於 2026 年 10 月 4 日查核），目前建議使用三種模型：

- **GPT-6 Astra**—能力最強的模型，適合複雜工作，包括程式設計、應用程式、研究和延伸推理。
- **GPT-6.1 Sol**—品質接近 Astra，適合可重複執行、長時間進行的工作，點數成本較低。全新 CLI 安裝時預設使用此模型（同一頁的官方終端機螢幕截圖顯示為 `model: gpt-6.1-sol medium`）。
- **GPT-6 Luna**—最經濟實惠的模型，適合定義清楚的大量任務，例如資料擷取、分類和結構化摘要。

模型頁面也指出，GPT-5.6 Sol、Terra 和 Luna「在推出期間仍可使用」——舊世代模型有一段轉換時間，並未突然關閉。不過，更舊的模型正按計畫退役：根據同一份文件，GPT-5.4 和 GPT-5.4-mini 已於 2026 年 8 月 31 日在 Codex 中停用；GPT-5.3-Codex-Spark 已於 2026 年 9 月 14 日停用；GPT-5.5 預定於 2026 年 10 月 14 日停用。如果已儲存的設定仍使用其中一種模型，就應改用仍可用的模型；否則，停用日期過後，任務將開始因錯誤而失敗。

你可以在終端機中使用 `/model` 指令即時切換模型和推理深度。建議仍然一樣：簡單編輯不必一直使用最高推理等級，因為它會消耗點數，卻不會提升品質。繁重任務才適合使用 Heavy 模式。

## Codex CLI、編輯器擴充功能或雲端：該在哪裡執行？

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重點

有幾種使用方式。Codex CLI 在終端機中執行，透過 `npm install -g @openai/codex` 指令安裝，適合熟悉命令列的人。編輯器擴充功能會在熟悉的 VS Code 視窗中提供 Codex。雲端版在 ChatGPT 內的瀏覽器中執行，適合長時間背景任務。另外也有適用於 macOS 和 Windows 的桌面應用程式。

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Codex 有幾種方式可進入同一項產品，因此選擇不少。

Codex CLI 在終端機中執行。根據截至 2026 年 10 月仍適用的官方 CLI 頁面（developers.openai.com/codex/cli），可用一個指令安裝：

```bash
npm install -g @openai/codex
```

接著，在專案資料夾中執行 `codex`。建議先執行 `/init`：Codex 會建立一個 `AGENTS.md` 檔案，寫入專案指示，之後便能依照這些指示工作，不必每次都從頭猜測。

編輯器擴充功能會在 VS Code 視窗中提供 Codex。對大多數人來說，這是最容易上手的方式：程式碼就在眼前，代理就在旁邊，所有內容都集中在一處。

雲端版在 ChatGPT 內的瀏覽器中執行。它適合長時間任務：交付任務後關閉分頁，Codex 會在 OpenAI 的伺服器上自行工作，稍後再查看結果。另有適用於 macOS 和 Windows 的桌面應用程式，以及可讓你坐在沙發上查看任務狀態的手機應用程式。

## 誰值得試用 Codex？試跑應檢查什麼？

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重點

若已能存取 ChatGPT，且想使用終端機、編輯器或雲端流程，Codex 值得試用。在每天依賴它之前，先以短任務驗證權限設定與剩餘用量。這是實際選擇標準，並非從評論樣本得出的結論。

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若已支付 ChatGPT 費用，可用內含存取先做一項小任務。選擇可觀察成果：能處理真實輸入的指令碼、以測試重現並修好的錯誤，或可驗證的提取要求問題。

試跑時檢查核准行為與用量。比較代理時，使用相同起始提交與驗收標準；可參閱 [Codex 與 Claude Code](https://ailoot.ai/blog/zh-hant-tw/codex-vs-claude-code-choice/) 及[從 Claude Code 遷移至 Codex](https://ailoot.ai/blog/zh-hant-tw/migrate-claude-code-to-codex/)。

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### 常見問題

使用 Codex 是否需要在 ChatGPT 之外另外付費？

不需要。Codex 包含在每一種 ChatGPT 訂閱中，包括免費方案。Codex 不會另外收費。截至 2026 年 10 月，各方案為：Free—0 美元、Go—8 美元、Plus—20 美元、Pro—100 美元起（developers.openai.com/codex/pricing）。

Codex 比 Claude Code 好嗎？

本文沒有確立勝者。請在相同儲存庫任務、起始提交與驗收標準下比較兩款工具，也計入檢查輸出及引導代理的時間。如需詳細比較，請參閱另一篇文章「Codex 與 Claude Code 的比較」。

目前 Codex 預設使用哪個模型？

轉換至 GPT-6 系列後，CLI 預設使用 GPT-6.1 Sol，推理程度為 medium。GPT-6 Astra 適合要求較高的任務，GPT-6 Luna 則適合大量和簡單任務。使用 /model 指令切換模型（developers.openai.com/codex/models，於 2026 年 10 月 4 日查核）。

如何安裝 Codex CLI？

在終端機中執行一個指令即可安裝 Codex CLI：npm install -g @openai/codex。安裝後，在專案資料夾中執行 codex。建議先執行 /init，讓 Codex 建立一個說明專案的 AGENTS.md 檔案。

長時間 Codex 任務前應檢查什麼？

檢查核准設定、剩餘用量及任務驗收標準。先跑短任務並保存成果與用量記錄；本文沒有依使用者評論樣本排列抱怨次序。

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### 來源

- [developers.openai.com 上的 Codex](https://developers.openai.com/codex/)
- [Codex 模型，官方頁面](https://developers.openai.com/codex/models)
- [Codex CLI，官方頁面](https://developers.openai.com/codex/cli/)
- [Codex 和 ChatGPT 方案](https://developers.openai.com/codex/pricing)
- [OpenAI 支援國家／地區清單](https://platform.openai.com/docs/supported-countries)
- [GitHub 上的 openai/codex 儲存庫](https://github.com/openai/codex)

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## 常見問題：2026 年 OpenAI Codex：功能、方案與實際取捨

### 本文能代表大多數 Codex 使用者的想法嗎？

不能。本文說明產品與有日期的方案資料，沒有定義評論樣本或附來源的使用者引文。可用它選擇試用任務；要推論問題普遍程度，應另外查看具體、有日期的評論或 issue。

### 第一次 Codex 任務應驗證什麼？

選一項小成果，檢查差異，並執行能重現問題的測試或真實輸入檢查。記錄權限提示與消耗用量，才能判斷流程是否符合專案及方案。


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