gpt-5和gpt-5-codex到底用哪个好?
相信大家在使用codex编码的时候会看到这个界面
这个界面是通过/model打开的，是切换codex模型的方法，如下图:
当我们下载好codex插件之后默认是gpt-5而并非是gpt-5-codex，有小伙伴就问了，这个gpt-5和gpt-5-codex到底有什么区别呢，到底什么时候需要切换模型呢，在这里我整理了一下这两个模型的区别。愿大家在工作路上一帆风顺~
模型的
一、优先选择「gpt-5-codex」的场景（编程开发核心）
1. 代码编写与优化
任务示例：
编写Java/SQL/XML 代码（如 MyBatis 映射文件、Spring Boot 接口）
优化代码逻辑（如空指针处理、泛型边界修正）
补全框架配置（如Shiro 权限过滤、分页参数设置）
判断标准：任务直接涉及代码语法、开发框架、编程规范。
2. 开发调试与纠错
任务示例：
排查SQL 语法错误（如重复 WHERE、JOIN 缺少 ON）
解决Java 异常（如 NullPointerException、ClassCastException）
调试接口问题（如404 路径匹配、参数传递错误）
判断标准：问题源于代码/ 配置的语法、逻辑或框架使用不当。
3. 数据库与开发工具操作
任务示例：
编写/ 优化 SQL 查询（如动态条件、JOIN 关联）
使用开发工具链（如MyBatis-Plus 分页、Shiro 过滤器）
处理数据结构转换（如List 提取 ID、DTO 与 Entity 映射）
判断标准：依赖数据库语法、开发工具特性或编程范式。
二、优先选择「gpt-5」的场景（通用推理核心）
1. 业务逻辑与需求分析
任务示例：
梳理业务流程（如“模型参数关联查询的业务规则”）
分析需求合理性（如“分页参数是否需要默认值”）
设计功能方案（如“白名单权限的场景边界”）
判断标准：核心是逻辑推理，不直接涉及代码语法。
2. 跨领域知识与常识
任务示例：
解释技术概念（如“什么是 OAuth2 认证流程”）
处理非编程问题（如“如何设计接口文档规范”）
分析系统架构（如“Shiro 过滤器链的执行顺序原理”）
判断标准：依赖通用知识、跨领域逻辑或抽象分析。
3. 非技术类任务
任务示例：
撰写文档（如“接口使用说明”“错误排查手册”）
整理流程（如“404 错误排查步骤”）
翻译技术内容（如“SQL 报错信息解读”）
判断标准：以文字处理、逻辑梳理为主，无代码编写需求。
三、混合任务的判断原则
若任务同时涉及编程与通用推理（如“根据业务需求编写 SQL”）：
核心是“写 SQL”→ 选 gpt-5-codex
核心是“理解业务需求”→ 选 gpt-5
若不确定：先尝试当前模型（gpt-5-codex），若处理效果差（如无法理解业务逻辑），再切换到 gpt-5。
四、切换时机
1.任务类型变更时（如从“改代码” 转为 “梳理业务流程”）；
2.当前模型连续2 次以上无法解决问题（如多次误解代码逻辑）；
3.明确需要通用知识（如解释技术原理、分析非编程场景）。