OpenAI Codex 是一种人工智能模型，旨在从自然语言描述生成代码。它基于 GPT-3，但经过专门微调，使用了大量公开可用的代码和文本数据集。Codex 理解编程语言和人类语言，允许开发者用简单的英语（或其他语言）编写提示，并获得功能性的代码片段。它支持十几种编程语言，包括 Python、JavaScript 和 Ruby，但由于它在 Python 代码库上进行了广泛训练，对 Python 的支持效果最好。Codex 为 GitHub Copilot 等工具提供支持，这些工具与代码编辑器集成，提供实时代码补全建议。
Codex 通过分析输入文本中的模式并预测最符合请求的代码来工作。例如，开发者可以写一个注释，例如“创建一个计算数字阶乘的函数”，Codex 可能会生成定义递归阶乘函数的 Python 代码。该模型在开源代码和文档的混合数据上进行训练，这有助于它识别常见的编程习语和库用法。然而，它并不像传统意义上那样“理解”代码；它依赖于统计模式。这意味着它有时会生成语法正确但逻辑有缺陷的代码，尤其是在处理复杂或模糊的任务时。开发者应始终审查和测试生成的代码。
Codex 对于加速重复性任务很有用，例如编写样板代码、填充方法定义或将伪代码转换为可执行脚本。例如，它可以根据对所需功能的描述，快速生成 Flask 或 Django 中的 API 端点模板。它也有助于探索不熟悉的库——询问 Codex“如何在 Python 中获取 JSON 数据？”可能会生成使用 requests 库的代码片段。然而，它的局限性包括偶尔出现的逻辑错误、过时的库引用或不安全的编码实践。虽然 Codex 减少了手动编码工作，但它不能取代开发者的判断力。它最适合作为结对编程工具使用，提供人类可以改进、调试和优化的建议。