{
  "model": "gpt-5.3-codex",
  "temperature": 0.3,
  "max_tokens": 4000,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "生成一个生产就绪的 FastAPI 后端，带有 JWT 认证"
    }
  ]
}

最有效的真实提示模式

架构 → 然后实现

最佳工作流程模式：

提示 1 → 设计系统架构
提示 2 → 生成服务模块
提示 3 → 生成部署脚本

在不破坏逻辑的情况下重构

重构此代码以提高可读性和性能。
不改变业务逻辑。

自动化脚本生成

为以下内容生成 CI 管道脚本：

构建
测试
Docker 推送
部署到暂存环境

何时 GPT-5.3 Codex 不是最佳选择

根据实际使用情况：

❌ 长时间的研究风格推理
❌ 大规模文档总结
❌ 复杂的多步骤规划而没有结构

对于这些任务，专注于推理的模型通常表现更好。

真实开发者工作流程示例

典型的真实工作会话：

1️⃣ 粘贴仓库结构
2️⃣ 生成架构改进计划
3️⃣ 生成服务模块
4️⃣ 生成测试
5️⃣ 生成部署管道

这通常会显著缩短开发计划时间。

成本优化技巧

如果大规模使用 API：

使用 Codex 进行实现
使用推理模型进行规划
缓存常见提示模板
将大型仓库拆分为逻辑块

安全与生产提示

如果在真实生产工作流程中使用 Codex：

永远不要发送原始密钥
掩盖数据库凭据
在部署前验证生成的代码
首先使用暂存环境

最后思考（真实开发者视角）

GPT-5.3 Codex 感觉更像是一名快速工作的初级到中级工程师，而不是一个编码助手。

如果您主要：

编写后端服务
构建自动化管道
生成 API
维护基础设施代码

那么 Codex 可以节省大量时间。

如果您只是偶尔编写小脚本，您可能不会完全感受到它的价值。

如果您 24/7 运行 AI 开发或自动化，推荐的 VPS

如果您计划持续运行 AI 编码工具、自动化代理或 API 中间件，拥有稳定的基础设施非常重要。

一个值得检查的选项是：

👉访问 LightNode

为什么它适合 AI 和开发工作负载：

按小时计费 — 适合测试 AI 管道
NVMe 存储 — 适合日志和数据集的快速访问
全球节点 — 更靠近用户或 API 部署
几分钟内部署服务器

对于短期 AI 测试或临时开发环境，按小时计费尤其有用，因为您只需在服务器运行时付费。

常见问题

GPT-5.3 Codex 适合生产编码吗？

是的。它在生成后端服务和自动化脚本方面尤其强大。

对初学者友好吗？

是的，但初学者应从小的结构化提示开始。

Codex 可以替代开发者吗？

不可以。但它可以显著加快重复编码工作的速度。

它适合 DevOps 工作流程吗？

是的。尤其适合 CI/CD 脚本和基础设施设置代码。

我应该将 Codex 与其他 AI 模型结合使用吗？

是的。许多团队使用推理模型进行规划，使用 Codex 进行执行。

结束语

AI 开发正朝着混合工作流程发展，不同模型处理工程过程的不同部分。

如果您构建软件、自动化系统或 AI 工具，学习如何正确使用 GPT-5.3 Codex 可以显著提高开发速度和一致性。