Giới Thiệu
GPT-5-Codex là phiên bản nâng cao của GPT-5, được OpenAI tối ưu hóa đặc biệt cho các nhiệm vụ lập trình tương tác và tự động. Mô hình này được huấn luyện với trọng tâm vào công việc kỹ thuật phần mềm thực tế, mang lại hiệu suất vượt trội trong cả các phiên làm việc nhanh chóng và các nhiệm vụ phức tạp kéo dài.
⚠️ Lưu Ý Quan Trọng
- Không phải thay thế trực tiếp: GPT-5-Codex không phải là thay thế trực tiếp cho GPT-5, vì nó yêu cầu cách prompting khác biệt đáng kể
- Chỉ hỗ trợ Responses API: Mô hình này chỉ được hỗ trợ với Responses API và không hỗ trợ tham số verbosity
- Dành cho người dùng API: Hướng dẫn này dành cho người dùng API của GPT-5-Codex và tạo developer prompts, không dành cho người dùng Codex
Những Cải Tiến Chính Của GPT-5-Codex
1. Khả Năng Điều Hướng Cao
GPT-5-Codex cung cấp mã chất lượng cao cho các nhiệm vụ kỹ thuật phức tạp như:
- Phát triển tính năng mới
- Kiểm thử và gỡ lỗi
- Tái cấu trúc mã nguồn
- Đánh giá và review code
Tất cả những nhiệm vụ này được thực hiện mà không cần hướng dẫn dài dòng hay chi tiết.
2. Mức Độ Suy Luận Thích Ứng
Mô hình có khả năng điều chỉnh thời gian suy luận theo độ phức tạp của nhiệm vụ:
- Phản hồi nhanh trong các phiên tương tác ngắn
- Có thể làm việc độc lập trong nhiều giờ cho các nhiệm vụ phức tạp
- Tự động phân bổ tài nguyên tính toán phù hợp
3. Xuất Sắc Trong Đánh Giá Mã
GPT-5-Codex được huấn luyện đặc biệt để:
- Thực hiện đánh giá mã chuyên sâu
- Điều hướng trong các cơ sở mã lớn
- Chạy mã và kiểm thử để xác nhận tính đúng đắn
- Phát hiện lỗi và đề xuất cải tiến
Môi Trường Hỗ Trợ
GPT-5-Codex được thiết kế đặc biệt cho:
- Codex CLI: Giao diện dòng lệnh cho lập trình
- Phần mở rộng Codex IDE: Phần mở rộng cho các IDE phổ biến
- Môi trường đám mây Codex: Môi trường đám mây chuyên dụng
- Tích hợp GitHub: Tích hợp sâu với GitHub
- Đa dạng công cụ: Hỗ trợ nhiều loại công cụ lập trình
Nguyên Tắc Cốt Lõi: “Ít Hơn Là Tốt Hơn”
Đây là nguyên tắc quan trọng nhất khi tạo prompt cho GPT-5-Codex. Do mô hình được huấn luyện đặc biệt cho lập trình, nhiều thực hành tốt đã được tích hợp sẵn, và việc quá tải hướng dẫn có thể làm giảm chất lượng.
1. Bắt Đầu Với Prompt Tối Giản
- Sử dụng prompt ngắn gọn, lấy cảm hứng từ prompt hệ thống của Codex CLI
- Chỉ thêm những hướng dẫn thực sự cần thiết
- Tránh các mô tả dài dòng không cần thiết
2. Loại Bỏ Phần Mở Đầu
- GPT-5-Codex không hỗ trợ phần mở đầu
- Yêu cầu phần mở đầu sẽ khiến mô hình dừng sớm trước khi hoàn thành nhiệm vụ
- Tập trung vào nhiệm vụ chính ngay từ đầu
3. Giảm Số Lượng Công Cụ
- Chỉ sử dụng các công cụ cần thiết:
- Terminal: Để thực thi lệnh
- apply_patch: Để áp dụng thay đổi mã
- Loại bỏ các công cụ không cần thiết
4. Mô Tả Công Cụ Ngắn Gọn
- Làm cho mô tả công cụ ngắn gọn nhất có thể
- Loại bỏ các chi tiết không cần thiết
- Tập trung vào chức năng cốt lõi
So Sánh Với GPT-5
Prompt của GPT-5-Codex ngắn hơn khoảng 40% so với GPT-5, điều này nhấn mạnh rằng:
- Prompt tối giản là lý tưởng cho mô hình này
- Ít token hơn = hiệu suất tốt hơn
- Tập trung vào chất lượng thay vì số lượng
Ví Dụ Thực Tế
Prompt Không Tối Ưu:
Bạn là một lập trình viên chuyên nghiệp với nhiều năm kinh nghiệm. Hãy bắt đầu bằng cách phân tích yêu cầu, sau đó tạo kế hoạch chi tiết, và cuối cùng implement code với nhiều comment giải thích. Đảm bảo code có error handling, unit tests, và documentation đầy đủ...
Prompt Tối Ưu:
Tạo một function để tính tổng hai số nguyên.
Ví Dụ Thực Tế: Gọi API GPT-5-Codex
Bước 1: Cài đặt và cấu hình
Lưu ý: Thay sk-your-api-key-here bằng API key thực tế của bạn từ OpenAI.
Bước 2: Tạo file Python gọi GPT-5-Codex
Mở Notepad và paste code sau:
import os
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
# Load API key từ file .env
load_dotenv()
# Khởi tạo client
client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
def call_gpt5_codex(prompt):
"""
Gọi API GPT-5-Codex với prompt tối giản
"""
try:
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-codex", # Model name cho GPT-5-Codex
messages=[
{
"role": "user",
"content": prompt
}
],
temperature=0.1, # Thấp để code chính xác
max_tokens=4000
)
return response.choices[0].message.content
except Exception as e:
return f"Lỗi: {str(e)}"
# Ví dụ sử dụng
if __name__ == "__main__":
# Prompt tối giản - không cần hướng dẫn dài dòng
prompt = "Tạo function Python để tính fibonacci số thứ n"
print("Đang gọi GPT-5-Codex...")
result = call_gpt5_codex(prompt)
print("\nKết quả từ GPT-5-Codex:")
print("=" * 50)
print(result)Bước 3: Chạy demo
Bước 4: Ví dụ Request/Response thực tế
Request JSON:
{
"model": "gpt-5-codex",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Tạo REST API với FastAPI để quản lý users"
}
],
"temperature": 0.1,
"max_tokens": 2000
}
Response từ GPT-5-Codex:
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from typing import List
app = FastAPI()
# In-memory storage (thay bằng database thực tế)
users = []
class User(BaseModel):
id: int
name: str
email: str
class UserCreate(BaseModel):
name: str
email: str
@app.get("/users")
def get_users():
return users
@app.post("/users")
def create_user(user: UserCreate):
new_user = User(
id=len(users) + 1,
name=user.name,
email=user.email
)
users.append(new_user)
return new_user
@app.delete("/users/{user_id}")
def delete_user(user_id: int):
global users
users = [u for u in users if u.id != user_id]
return {"message": "User deleted"}
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
Bước 5: So sánh Prompt hiệu quả
❌ Prompt không tối ưu:
Bạn là một lập trình viên chuyên nghiệp với 10 năm kinh nghiệm. Hãy tạo một REST API hoàn chỉnh với FastAPI để quản lý users. API phải có đầy đủ CRUD operations, validation, error handling, logging, và documentation. Đảm bảo code clean, có comment đầy đủ, và tuân thủ best practices...
✅ Prompt tối ưu cho GPT-5-Codex:
Tạo REST API với FastAPI để quản lý users
Kết quả: GPT-5-Codex tự động tạo ra code đầy đủ chức năng mà không cần hướng dẫn chi tiết.
Anti-Prompting: Những Điều Không Cần Thiết
Do GPT-5-Codex được huấn luyện đặc biệt cho lập trình agentic, việc điều chỉnh prompt thường có nghĩa là loại bỏ hướng dẫn thay vì thêm vào. Dưới đây là những khía cạnh bạn có thể không cần điều chỉnh:
1. Suy Luận Thích Ứng (Adaptive Reasoning)
Suy luận thích ứng giờ đây là mặc định trong GPT-5-Codex. Trước đây, bạn có thể đã prompt các mô hình để “suy nghĩ kỹ hơn” hoặc “phản hồi nhanh” dựa trên độ khó của nhiệm vụ. GPT-5-Codex tự động điều chỉnh:
- Câu hỏi đơn giản: “Làm thế nào để undo commit cuối nhưng giữ lại các thay đổi staged?” → Phản hồi nhanh không cần điều chỉnh thêm
- Nhiệm vụ phức tạp: Tự động dành thời gian cần thiết và sử dụng công cụ phù hợp
2. Lập Kế Hoạch (Planning)
GPT-5-Codex được huấn luyện cho nhiều loại nhiệm vụ lập trình từ các tác vụ tự động dài hạn đến các tác vụ lập trình tương tác ngắn hạn. Mô hình có tính cách hợp tác theo mặc định:
- Khi bắt đầu một tác vụ tự động, mô hình sẽ xây dựng kế hoạch chi tiết
- Cập nhật tiến độ trong quá trình thực hiện
- Codex CLI bao gồm công cụ lập kế hoạch và mô hình được huấn luyện để sử dụng nó
3. Phần Mở Đầu (Preambles)
GPT-5-Codex KHÔNG tạo ra phần mở đầu! Việc prompt và yêu cầu phần mở đầu có thể dẫn đến việc mô hình dừng sớm. Thay vào đó, có một trình tóm tắt tùy chỉnh tạo ra các tóm tắt chi tiết chỉ khi phù hợp.
4. Giao Diện Người Dùng
GPT-5-Codex mặc định có thẩm mỹ mạnh mẽ và các thực hành giao diện người dùng hiện đại tốt nhất. Nếu bạn có thư viện hoặc framework ưa thích, hãy điều chỉnh mô hình bằng cách thêm các phần ngắn:
Hướng Dẫn Giao Diện Người Dùng
Sử dụng các thư viện sau trừ khi người dùng hoặc repo chỉ định khác:
Framework: React + TypeScript
Styling: Tailwind CSS
Components: shadcn/ui
Icons: lucide-react
Animation: Framer Motion
Charts: Recharts
Fonts: San Serif, Inter, Geist, Mona Sans, IBM Plex Sans, Manrope
Prompt Tham Chiếu: Codex CLI
Dưới đây là prompt đầy đủ của Codex CLI mà bạn có thể sử dụng làm tham chiếu khi tạo prompt cho GPT-5-Codex:
Các Điểm Chính Trong Prompt Codex CLI:
1. Cấu hình chung:
- Các đối số của
shellsẽ được truyền cho execvp() - Hầu hết các lệnh terminal nên được prefix với
["bash", "-lc"] - Luôn đặt tham số
workdirkhi sử dụng hàm shell - Ưu tiên sử dụng
rgthay vìgrepvì nhanh hơn
2. Ràng buộc chỉnh sửa:
- Mặc định sử dụng ASCII khi chỉnh sửa hoặc tạo file
- Thêm comment code ngắn gọn giải thích những gì đang diễn ra
- Có thể ở trong git worktree bẩn – KHÔNG BAO GIỜ revert các thay đổi hiện có
3. Công cụ lập kế hoạch:
- Bỏ qua công cụ planning cho các tác vụ đơn giản (khoảng 25% dễ nhất)
- Không tạo kế hoạch một bước
- Cập nhật kế hoạch sau khi hoàn thành một trong các subtask
4. Sandboxing và approvals:
- Sandboxing hệ thống file: chỉ đọc, ghi workspace, truy cập đầy đủ nguy hiểm
- Sandboxing mạng: hạn chế, bật
- Chính sách phê duyệt: không tin tưởng, khi thất bại, theo yêu cầu, không bao giờ
5. Cấu trúc và phong cách:
- Văn bản thuần túy; CLI xử lý định dạng
- Tiêu đề: tùy chọn; Title Case ngắn (1-3 từ) trong …
- Dấu đầu dòng: sử dụng -; hợp nhất các điểm liên quan
- Monospace: backticks cho lệnh/đường dẫn/biến môi trường/id code
Apply Patch
Như đã chia sẻ trước đó trong hướng dẫn GPT-5, đây là triển khai apply_patch cập nhật nhất mà chúng tôi khuyến nghị sử dụng cho việc chỉnh sửa file để khớp với phân phối huấn luyện.
Lợi Ích Của Việc Sử Dụng Đúng Cách
- Hiệu Suất Cao Hơn: Phản hồi nhanh và chính xác
- Tiết Kiệm Token: Giảm chi phí sử dụng (40% ít token hơn GPT-5)
- Kết Quả Tốt Hơn: Mô hình tập trung vào nhiệm vụ chính
- Dễ Bảo Trì: Prompt ngắn gọn dễ hiểu và chỉnh sửa
- Tự Động Hóa: Suy luận thích ứng và lập kế hoạch tự động
- Tích Hợp Sẵn: Nhiều best practices đã được tích hợp sẵn
Kết Luận
GPT-5-Codex đại diện cho một bước tiến lớn trong việc ứng dụng AI cho lập trình. Việc áp dụng đúng các nguyên tắc prompting sẽ giúp bạn tận dụng tối đa sức mạnh của mô hình này. Hãy nhớ rằng “ít hơn là tốt hơn” – đây không chỉ là nguyên tắc của GPT-5-Codex mà còn là triết lý trong việc tạo ra các hệ thống AI hiệu quả.
