{
  "model": "gpt-5.3-codex",
  "temperature": 0.3,
  "max_tokens": 4000,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "生成一個生產就緒的 FastAPI 後端，並使用 JWT 認證"
    }
  ]
}

真實有效的提示模式

架構 → 然後實現

最佳工作流程模式：

提示 1 → 設計系統架構
提示 2 → 生成服務模組
提示 3 → 生成部署腳本

在不破壞邏輯的情況下重構

重構此代碼以提高可讀性和性能。
不要改變業務邏輯。

自動化腳本生成

生成 CI 管道腳本以進行：

構建
測試
Docker 推送
部署到測試環境

何時 GPT-5.3 Codex 不是最佳選擇

根據實際使用情況：

❌ 長時間的研究風格推理
❌ 大規模文檔摘要
❌ 複雜的多步計劃而沒有結構

對於這些任務，專注於推理的模型通常表現更好。

真實開發者工作流程範例

典型的真實工作會話：

1️⃣ 粘貼倉庫結構
2️⃣ 生成架構改進計劃
3️⃣ 生成服務模組
4️⃣ 生成測試
5️⃣ 生成部署管道

這通常會大幅縮短開發計劃時間。

成本優化技巧

如果大規模使用 API：

使用 Codex 進行實現
使用推理模型進行規劃
緩存常見提示模板
將大型倉庫拆分為邏輯塊

安全與生產提示

如果在真實生產工作流程中使用 Codex：

絕不要發送原始密鑰
隱藏數據庫憑證
在部署前驗證生成的代碼
首先使用測試環境

最後的想法（真實開發者觀點）

GPT-5.3 Codex 感覺不再像一個編碼助手，而更像是一名工作極快的初級到中級工程師。

如果你主要：

編寫後端服務
構建自動化管道
生成 API
維護基礎設施代碼

那麼 Codex 可以節省大量時間。

如果你只是偶爾編寫小腳本，你可能不會完全感受到它的價值。

如果你 24/7 運行 AI 開發或自動化，推薦的 VPS

如果你計劃持續運行 AI 編碼工具、自動化代理或 API 中介，擁有穩定的基礎設施非常重要。

值得檢查的一個選項是：

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為什麼它適合 AI 和開發工作負載：

按小時計費 — 理想的 AI 管道測試
NVMe 存儲 — 對日誌和數據集快速
全球節點 — 更接近用戶或 API 部署
幾分鐘內部署伺服器

對於短期 AI 測試或臨時開發環境，按小時計費特別有用，因為你只需在伺服器運行時支付費用。

常見問題

GPT-5.3 Codex 適合生產編碼嗎？

是的。它在生成後端服務和自動化腳本方面特別強大。

它對初學者友好嗎？

是的，但初學者應該從小的結構化提示開始。

Codex 可以取代開發者嗎？

不可以。但它可以顯著加快重複的編碼工作。

它適合 DevOps 工作流程嗎？

是的。特別適合 CI/CD 腳本和基礎設施設置代碼。

我應該將 Codex 與其他 AI 模型結合使用嗎？

是的。許多團隊使用推理模型進行規劃，並使用 Codex 進行執行。

結語

AI 開發正朝著混合工作流程發展，其中不同模型處理工程過程的不同部分。

如果你構建軟體、自動化系統或 AI 工具，學會如何正確使用 GPT-5.3 Codex 可以顯著提高開發速度和一致性。