Codex 特别适用于编程任务，因为它接受了大量公开代码的训练，它能够理解和生成多种编程语言，并且它与开发者工具集成。 通过分析大量的代码示例，Codex 学习模式、语法和常见的解决问题的方法。 这使得它能够根据自然语言提示或部分代码输入生成代码片段、完成函数，甚至建议整个算法。 例如，如果开发人员编写类似“按相反顺序对列表进行排序”的注释，Codex 可以生成相应的 Python 代码，例如 sorted_list = sorted(original_list, reverse=True)，展示了它对特定于语言的约定的掌握。
另一个优势是 Codex 在编程语言和框架方面的通用性。 它支持 Python、JavaScript 和 Ruby 等主流语言，以及 SQL 或 shell 脚本等小众或特定领域的工具。 这使得它在开发人员在技术之间切换的多语言环境中非常有用。 例如，一个开发 Web 应用程序的开发人员可能会使用 Codex 来生成 React 组件，然后快速切换到为后端编写 PostgreSQL 查询，同时保持上下文。 该模型处理跨语言依赖项的能力（例如，将前端 API 调用连接到后端端点）降低了在系统的不同部分之间切换上下文的认知负荷。
最后，Codex 擅长减少样板代码和加速重复性任务。 开发人员无需手动编写常见的代码结构（例如，设置 REST API 端点或解析 JSON 数据），而是可以用简单的英语描述目标，然后让 Codex 起草初始实现。 例如，像“创建一个函数来从 /api/users 获取用户数据”这样的提示可能会生成一个使用 fetch 和错误处理的 JavaScript 函数。 虽然输出通常需要审查和调整，但它提供了一个节省时间的起点。 这种自动化和灵活性之间的平衡使 Codex 成为原型设计、调试或探索不熟悉的库的实用工具，而无需深入记忆语法。