过去一段时间，我从 Cursor 换到 Claude Code，又转到 Codex。新一代模型还没官宣前，我就已经退订了 Cursor，Claude Code 也准备降级，几乎全靠 Codex 当主力开发。
对比很直观
1、复杂点的 Case：Cursor 的"一次过"概率不高，Claude Code 稍好，但 Codex 的成功率明显更稳。难度再上去，Claude Code会容易"熄火"，Codex 还能扛。
2、大范围重构：Cursor / Claude Code 有时会碰掉一些应当坚守的原则，甚至改到不该改的地方；Codex 不仅能做广域重构，还能把握住边界。
3、抗"情绪干扰" ：Cursor / Claude Code 更容易被使用者表达、语气牵着走，尤其在用户误导或心情不佳时，容易转向"安抚"；Codex 基本坚持客观自检，不随情绪跑偏。
而升级后的"GPT-5 系列 Codex"体验更明显：
对任务的处理更"动态"，简单题就快刀斩乱麻，复杂题就走深推流程；在复杂问题上能稳定多轮迭代，自己写完代码再测、再修，再优化。
我一直觉得"编程自动化"迟早会来，只是没想到这一天到来得这么快，最终答案居然是你，GPT-5 Codex。
话不多说，直接开干！
本地安装Codex
执行命令安装Codex
bash
npm install -g @openai/codex
执行完毕后，输入codex，即可直接使用Codex。
codex
说实话，大多数人还是倾向于即插即用的方式使用大模型，不喜欢本地部署，门槛还是比较高的。
为了解决这个问题，OpenAI发布了新模式GPT-5 Codex，顾名思义，就是将之前的Codex和GPT-5结合起来了，实现1 + 1 > 2的效果。 用户可以通过调用API的方式，直接使用GPT5-Codex。
于是，我就将GPT5-Codex集成到ChatAI Plus镜像网站了。
AI层面的，加量不加价。
国内直接使用GPT-5-Codex
谷歌浏览器访问：www.nezhasoft.cloud
私信哪吒，备注体验ai，领取体验码。
包含GPT-5、GPT-5 Thinking、GPT‑5 Codex、Claude Sonnet 4、Gemini 2.5 Pro、Grok4、DeepSeek R1 0528等模型。
GPT-5 Codex 首发测试
1、版本号
你是什么模型，具体什么版本号，知识截止日期是几号
2、编写代码
Java中通过ftp上传文件，代码怎么写
3、解决bug
Java读取MongoDB时报异常，什么问题？如何解决？java.lang.IllegalArgumentException: invalid hexadecimal representation of an ObjectId: 8BA34A1FCE2B4A20BF04A82EFD51EBC8
4、读取文件
根据附件文件，请做详细代码审查，指出潜在的并发问题、性能瓶颈和安全风险，给出修改后的更优实现（保留完整注释）。
看代码结构和注释，标准的专家级。
以后上班摸鱼，就靠你了，GPT‑5-Codex！
