OpenAI Codex 和 GPT 模型共享底层技术，但服务于不同的目的。两者都基于 transformer 架构构建并训练用于生成文本，但 Codex 经过专门微调以处理与代码相关的任务，而 GPT 模型则专注于通用语言理解。Codex 为 GitHub Copilot 等工具提供支持，它在大规模的公开可用代码和自然语言文本语料库上进行训练，因此对编程语法和模式有很强的掌握。相比之下，GPT-3 或 GPT-4 等 GPT 模型则在不同的文本来源（书籍、文章、网站）上进行训练，擅长回答问题、撰写文章或总结信息等任务。例如，GPT-3 可以创作一首关于某个主题的诗，而 Codex 更可能生成一个解决数学问题的 Python 函数。
关键区别在于它们的优化方向。Codex 旨在解释特定于代码的上下文，例如变量名、函数参数或 API 约定。例如，如果开发者编写注释“// Sort the list in ascending order”，Codex 就可以生成相应的 JavaScript 排序逻辑。而 GPT 模型虽然能够生成基本的代码片段，但在编程任务上缺乏相同的精确度。相反，GPT 模型能更灵活地处理开放式文本生成。例如，GPT-4 可以起草项目提案或模拟历史人物之间的对话，而 Codex 则难以完成这些任务。两种模型都使用相似的 API，但 Codex 的输出受限于代码结构，而 GPT 的输出则优先考虑自然语言的连贯性。
应用场景也有很大差异。Codex 非常适合代码自动补全、将伪代码转换为可执行程序或为现有代码编写文档。开发者可以用它根据简短描述快速构建 React 组件框架。与此同时，GPT 模型更适合非代码应用，例如创建文档、生成测试数据描述或分析用户反馈。然而，如果提示不明确，Codex 可能会生成语法正确但逻辑有缺陷的代码，这需要彻底测试。GPT 模型可能会生成听起来合理但事实不准确的技术概念解释。例如，要求 GPT-3“解释 SSL 握手的工作原理”可能会得到一个简化但不完整的总结，而 Codex 将专注于生成在特定框架中实现 SSL 的代码片段。开发者应该根据任务需要代码专业性还是广泛的语言灵活性来选择工具。