Je vais le dire clairement. L'ère du « juste utiliser Claude Code » est complètement révolue. Le 24 avril, avec l'arrivée de GPT-5.5, la précision de Codex a bondi dans une « autre dimension ». À l'étranger, les publications affluent déjà en disant « ne suivre que Claude Code est une occasion manquée ; l'ère appartient à Codex. »
0:53
Cependant, au Japon, la plupart des gens en sont encore à « Qu'est-ce que Codex ? » ou « Qu'est-ce que GPT-5.5 a de si génial ? »
C'est pourquoi, dans cet article, je vais👇
・Expliquer ce qu'est réellement Codex
・Détailler ce qui a changé avec GPT-5.5
・Discuter des différences fondamentales avec Claude Code
・Montrer aux débutants exactement par où commencer
Je vais décomposer ces points à un niveau qui peut être compris même en partant de zéro.
Si vous avez l'une de ces préoccupations, vous devez lire cet article jusqu'à la fin👇
・Qu'est-ce que Codex, au juste ? En quoi est-ce différent de ChatGPT ?
・J'ai entendu dire que GPT-5.5 est incroyable, mais je ne sais pas spécifiquement pourquoi.
・J'ai entendu dire qu'il peut créer des images, mais comment ça marche ?
・Je veux l'utiliser, mais des termes comme clés API et CLI n'ont aucun sens pour moi.
・J'ai peur d'y toucher parce que je ne sais pas combien ça coûte.
Ce sont les barrières que presque tout le monde rencontre lorsqu'il commence à s'intéresser à Codex.
La documentation officielle est en anglais, les informations sont éparpillées partout, et il est difficile de savoir par où commencer. De plus, avec les nouveaux modèles et outils qui sortent chaque semaine, rien que suivre est épuisant.
Pour ce guide, j'ai parcouru tous les documents officiels d'OpenAI, les fiches techniques, les docs API et les guides développeurs en date du 29 avril 2026, afin de résumer la vue d'ensemble de « Codex × GPT-5.5 × Génération d'images » en un seul manuel.
De l'installation de l'application à la conception de prompts, en passant par l'intégration de la génération d'images, la gestion des coûts et l'intégration IDE – lire cet article du début à la fin devrait vous faire passer de zéro connaissance à une pleine opération👇
■ Qu'est-ce que 𝗖𝗼𝗱𝗲𝘅, au juste ?
En bref, OpenAI Codex est un « Agent de Codage IA ».
Pour simplifier la différence avec ChatGPT : ChatGPT est une « IA qui parle », tandis que Codex est une « IA qui travaille ».
Si vous demandez à ChatGPT de « corriger ce code », il renvoie une réponse textuelle. Codex est différent. Il ouvre réellement le fichier, réécrit le code, exécute les tests et confirme les résultats. Lire, écrire, exécuter et corriger – Codex fait tout cela automatiquement.
De plus, avec la mise à jour majeure d'avril 2026 (« Codex pour (presque) tout »), il prend désormais en charge les tâches non liées au codage. Il a évolué pour devenir un « agent IA quasi universel » capable de s'intégrer à plus de 90 outils, notamment Jira, Slack, Notion, Google Workspace et HubSpot.
Il existe trois façons d'utiliser Codex :
・𝗔𝗽𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲 𝗯𝘂𝗿𝗲𝗮𝘂 𝗖𝗼𝗱𝗲𝘅 ── Le moyen le plus simple. Téléchargez simplement l'application et connectez-vous. Aucune opération en terminal requise. Compatible macOS et Windows.
・𝗖𝗟𝗜 𝗖𝗼𝗱𝗲𝘅 ── Un agent qui s'exécute dans le terminal. Il est publié en open source (Apache 2.0). C'est plus flexible pour ceux qui sont habitués au terminal.
・𝗖𝗼𝗱𝗲𝘅 𝗖𝗹𝗼𝘂𝗱 ── Exécute les tâches en arrière-plan sur le cloud. Idéal pour exécuter plusieurs tâches en parallèle ou s'intégrer à des dépôts GitHub. Destiné au développement en équipe.
Les débutants devraient commencer par l'« Application de bureau ». Vous pouvez commencer sans utiliser le terminal du tout.
■ Prise en main (édition Application de bureau)
La façon la plus simple de commencer est de télécharger l'application de bureau.
Pour 𝗠𝗮𝗰 :
Installez via le Mac App Store ou Homebrew :
brew install --cask codex
Pour 𝗪𝗶𝗻𝗱𝗼𝘄𝘀 :
Recherchez « Codex » dans le Microsoft Store et installez-le.
Une fois l'application ouverte, connectez-vous simplement avec votre compte ChatGPT. Un navigateur s'ouvrira pour l'authentification, et vous pourrez l'utiliser immédiatement. Aucune configuration de clé API n'est requise.
Oui, si vous avez un compte ChatGPT, vous pouvez vous connecter tel quel. Même le plan Gratuit convient.
Une fois l'application ouverte, essayez quelque chose comme ceci :
« Affiche-moi une liste des fichiers dans ce dossier »
« Trouve et corrige le bug dans ce code »
« Crée un README.md »
Codex lira les fichiers, réfléchira, exécutera et renverra les résultats. À ce stade, vous réaliserez : « Oh, c'est totalement différent de ChatGPT. »
■ Prise en main (édition 𝗖𝗟𝗜)
Pour ceux qui sont à l'aise avec le terminal, le CLI Codex offre plus de flexibilité.
Installation :
npm i -g @openai/codex
Sur macOS :
brew install codex
Authentification :
codex auth
→ Un navigateur s'ouvre pour vous connecter via votre compte ChatGPT ou saisir une clé API.
Vérification :
codex "Présentez-vous en anglais s'il vous plaît."
Si vous obtenez une réponse, c'est un succès. C'est tout.
Si vous utilisez une clé API pour l'authentification, il est pratique de la définir comme variable d'environnement :
export OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxxxx"
L'ajouter à votre ~/.zshrc (Mac) ou ~/.bashrc (Linux) élimine la nécessité de la saisir à chaque fois.
Vous pouvez générer des clés API sur platform.openai.com dans le Tableau de bord → « API Keys » → « Create new secret key ». La clé n'est affichée qu'une seule fois, alors copiez-la et stockez-la en toute sécurité. Ne la partagez jamais et ne la poussez jamais sur GitHub.
■ Créer un fichier de configuration
Si vous souhaitez personnaliser le comportement de Codex, créez ~/.codex/config.toml. Ceci est commun à l'application de bureau et au CLI.
1model = "gpt-5.5"2approval_policy = "on-request"3sandbox_mode = "workspace-write"
Signification de chaque paramètre :
𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹 ── Le modèle à utiliser. gpt-5.5 est le plus performant. Si vous souhaitez économiser des coûts, gpt-5.4 est également une option.
𝗮𝗽𝗽𝗿𝗼𝘃𝗮𝗹_𝗽𝗼𝗹𝗶𝗰𝘆 :
・« untrusted » ── Exécute automatiquement uniquement les commandes en lecture seule. Demande confirmation pour tout le reste (le plus sûr).
・« on-request » ── Demande confirmation selon les besoins (recommandé).
・« never » ── Exécute tout sans confirmation (pour les utilisateurs avancés).
𝘀𝗮𝗻𝗱𝗯𝗼𝘅_𝗺𝗼𝗱𝗲 :
・« read-only » ── Lecture de fichiers uniquement.
・« workspace-write » ── Lecture/écriture dans l'espace de travail + exécution de commandes (recommandé).
・« danger-full-access » ── Aucune restriction (dangereux, généralement pas utilisé).
Les débutants devraient commencer avec on-request + workspace-write. Codex demandera « Puis-je faire cela ? » avant d'exécuter quoi que ce soit, empêchant ainsi les opérations non intentionnelles.
■ Qu'est-ce que 𝗚𝗣𝗧-𝟱.𝟱 ? (Pourquoi on l'appelle le « Plus Fort »)
GPT-5.5 est le dernier modèle phare d'OpenAI, publié le 23 avril 2026. Nom de code « Spud », OpenAI le positionne pour les « tâches commerciales les plus complexes ».
GPT-5.5 est le modèle que Codex utilise en interne et est le « modèle recommandé » pour Codex. En d'autres termes, Codex est incroyable parce que GPT-5.5 est incroyable.
Regardons les chiffres spécifiques.
𝟭. Fenêtre de contexte : 𝟭 𝟬𝟱𝟬 𝟬𝟬𝟬 tokens
La quantité de données qu'il peut lire à la fois est d'une échelle différente. Cela équivaut à environ 800 000 caractères japonais. Comme un livre de poche standard fait environ 100 000 caractères, il peut traiter les informations de 8 livres à la fois. C'est à un niveau où vous pouvez lui fournir une base de code à grande échelle et lui dire : « Trouve le bug ici. »
𝟮. Sortie maximale : 𝟭𝟮𝟴 𝟬𝟬𝟬 tokens
Avec les modèles précédents, il arrivait qu'il « s'arrête en plein milieu » ou que vous deviez lui demander de « continuer », mais avec GPT-5.5, cette préoccupation a presque disparu. C'est extrêmement utile lors de la génération de longs codes ou de documentation en une seule fois.
𝟯. Prise en charge multimodale
Il peut traiter non seulement le texte, mais aussi les images, l'audio et la vidéo en entrée. Vous pouvez montrer une capture d'écran d'interface utilisateur et dire « recrée ce design », ou fournir une photo d'une note manuscrite et dire « textualise cela » – tous ces cas d'utilisation sont possibles.
𝟰. Ajustement de l'effort de raisonnement
Cinq niveaux : aucun / faible / moyen / élevé / très élevé. La valeur par défaut est moyen. Utilisez faible pour des réponses rapides sur des tâches simples, et élevé pour des tâches complexes qui nécessitent une réflexion approfondie. Comme le coût est proportionnel à l'effort de raisonnement, il est important de changer en fonction de la situation.
𝟱. Benchmarks
・Terminal-Bench 2.0 (Automatisation des agents) ── GPT-5.5 : 82,7% (1ère place), Claude Opus 4.7 : 69,4%
・GPQA Diamond (Connaissances de niveau supérieur) ── GPT-5.5 : 93,6%, Claude Opus 4.7 : 94,2%, Gemini 3.1 Pro : 94,3%
・SWE-Bench Pro (Génie logiciel) ── GPT-5.5 : 58,6%, Claude Opus 4.7 : 64,3%
Le score Terminal-Bench de 82,7% est particulièrement important. C'est un indice de la « capacité à effectuer des tâches automatiquement en tant qu'agent », ce qui affecte directement le développement basé sur des agents comme Codex. Bien qu'aucun modèle ne gagne dans toutes les catégories, la combinaison Codex × GPT-5.5 est actuellement la plus puissante à des fins d'automatisation.
■ Intégration avec 𝗴𝗽𝘁-𝗶𝗺𝗮𝗴𝗲-𝟮 (Génération d'images transparente)
Publié la même semaine que GPT-5.5 (21 avril 2026), « gpt-image-2 » (ChatGPT Images 2.0).
Ce qui est incroyable avec ce modèle, c'est sa capacité à restituer avec précision le texte japonais dans les images. Auparavant, il était normal que les caractères japonais soient brouillés dans les images IA, mais gpt-image-2 atteint une précision de plus de 95% au niveau des caractères dans plus de 12 langues. Affiches, logos, schémas – ça ne casse même pas en japonais.
Et le plus grand avantage est la facilité d'intégration avec Codex.
Vous n'avez pas besoin de paramètres spéciaux pour appeler gpt-image-2 depuis Codex. Par exemple :
« Crée 3 motifs pour l'icône de cette application et enregistre-les dans le dossier assets »
« Crée un diagramme basé sur ces données »
« Génère une image hero pour la page d'accueil »
Avec cela seulement, Codex gère tout, de la génération d'images à la sauvegarde des fichiers. Si vous pensez « Je veux un diagramme ici » en écrivant du code, vous pouvez simplement le lui demander sur place. C'est incroyablement pratique car le flux de travail n'est pas interrompu.
Il prend en charge la génération jusqu'à 8 images cohérentes en un seul prompt, l'édition à partir de jusqu'à 16 images de référence, et une sortie haute résolution jusqu'à 3840px. Le coût pour la génération d'images est effectivement d'environ 0,006 $ à 0,21 $ par image, selon la résolution et la qualité.
■ 𝗧𝗮𝗿𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 (Comprendre les coûts avec précision)
L'argent est la plus grande préoccupation lorsqu'on commence le développement IA. Ne laissez pas cela vague ; comprenez-le clairement.
Premièrement, la structure de facturation diffère selon que vous utilisez Codex via un abonnement ChatGPT (Gratuit / Go / Plus / Pro) ou que vous appeliez directement l'API.
Via les 𝗳𝗼𝗿𝗺𝘂𝗹𝗲𝘀 𝗖𝗵𝗮𝘁𝗚𝗣𝗧 (Commencez ici en tant que débutant) :
・Gratuit (0 $) ── GPT-5.5 disponible. Codex disponible pour une durée limitée.
・Go (8 $/mois) ── GPT-5.5 disponible. Codex disponible pour une durée limitée.
・Plus (20 $/mois) ── GPT-5.5 disponible. Codex disponible.
・Pro (100 $–200 $/mois) ── Toutes les fonctionnalités, y compris GPT-5.5 Pro.
Je recommande d'essayer d'abord le plan Gratuit, puis de passer à Plus (20 $/mois) pour une utilisation sérieuse. Obtenir à la fois GPT-5.5 et Codex pour 20 $/mois est un excellent rapport qualité-prix.
Utilisation 𝗱𝗶𝗿𝗲𝗰𝘁𝗲 𝗱𝗲 𝗹'𝗔𝗣𝗜 (Intermédiaire et avancé) :
・GPT-5.5 ── Entrée 5,00 $ / Sortie 30,00 $ (par 1M de tokens)
・GPT-5.4 ── Entrée 2,50 $ / Sortie 15,00 $
・GPT-5.3 ── Entrée 1,75 $ / Sortie 14,00 $
GPT-5.5 coûte deux fois plus cher que 5.4. Une façon intelligente de l'utiliser est « généralement 5.4, et 5.5 uniquement pour les traitements complexes ».
Il existe également des options de réduction :
・Batch ── 50% de réduction sur le tarif standard. Pour les tâches qui n'ont pas besoin de réponses en temps réel.
・Flex ── Également 50% de réduction. Moins cher en échange de temps d'attente variables.
Notez que l'utilisation de longs contextes (entrées de plus de 272 000 tokens) coûte 2x pour l'entrée et 1,5x pour la sortie. Gardez cela à l'esprit lorsque vous transmettez des quantités massives de code.
■ 𝗦𝗗𝗞 𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻 / 𝗡𝗼𝗱𝗲.𝗷𝘀 (Pour une utilisation directe de l'API)
Si vous souhaitez appeler l'API GPT-5.5 directement depuis votre propre code plutôt que d'utiliser le CLI Codex ou l'application, installez le SDK.
𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻 :
pip install openai
1from openai import OpenAI2client = OpenAI()3response = client.responses.create(4 model="gpt-5.5",5 reasoning={"effort": "medium"},6 input="Écris une fonction pour calculer la suite de Fibonacci en Python."7)8print(response.output_text)
𝗡𝗼𝗱𝗲.𝗷𝘀 :
npm install openai
1import OpenAI from "openai";2const client = new OpenAI();3const resp = await client.responses.create({4 model: "gpt-5.5",5 reasoning: { effort: "medium" },6 input: "Crée un serveur API simple avec Express.js."7});8console.log(resp.output_text);
Utilisez ceci lorsque vous souhaitez « intégrer GPT-5.5 dans votre propre application ». Pour commencer, le CLI Codex ou l'application de bureau suffit.
■ 𝗟𝗼𝗰𝗮𝗹 𝘃𝘀 𝗖𝗹𝗼𝘂𝗱 (Différences)
Codex a deux modes : exécution locale et exécution cloud.
L'exécution locale appelle le modèle directement depuis l'application de bureau ou le CLI. Elle utilise automatiquement les fichiers locaux comme contexte, ce qui la rend efficace avec un minimum de prompts. C'est rapide et adapté au développement personnel ou aux correctifs rapides.
L'exécution cloud (Codex Cloud) exécute les tâches en arrière-plan sur le cloud. Elle est performante pour les tâches parallèles, l'intégration GitHub et le développement en équipe. Nécessite une connexion avec un compte ChatGPT.
Les débutants devraient commencer par le local et essayer le cloud une fois qu'ils sont à l'aise.
Points par 𝗢𝗦 :
・macOS ── Application de bureau, CLI et extensions IDE toutes prises en charge. L'environnement le plus complet.
・Windows ── Application de bureau, CLI et extensions IDE prises en charge. Windows 11 + WSL2 recommandé.
・Linux ── Application de bureau non prise en charge. CLI et extensions IDE disponibles.
■ 𝗜𝗻𝘁é𝗴𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗜𝗗𝗘
En plus de l'application et du terminal, vous pouvez utiliser Codex directement dans votre éditeur.
𝗩𝗦 𝗖𝗼𝗱𝗲 :
Installez « Codex - OpenAI's coding agent » depuis le Marketplace. Il peut être utilisé aux côtés de Claude Code ou GitHub Copilot.
Il utilise automatiquement les fichiers ouverts ou le code sélectionné comme contexte, vous pouvez donc écrire des prompts sans avoir à copier-coller.
Dans l'extension, vous pouvez :
・Changer de modèle (GPT-5.5 ↔ 5.4 ↔ 5.3)
・Modifier les niveaux d'effort de raisonnement
・Activer/désactiver les modes d'approbation
・Vous connecter aux environnements Cloud
𝗝𝗲𝘁𝗕𝗿𝗮𝗶𝗻𝘀 (IntelliJ, PyCharm, WebStorm, etc.) :
Intégration native depuis janvier 2026. Disponible dans la version IDE 2025.3 ou ultérieure.
■ 𝗖𝗼𝗻𝗰𝗲𝗽𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲 𝗽𝗿𝗼𝗺𝗽𝘁 (La façon d'écrire les prompts change les résultats)
Lors de l'utilisation de GPT-5.5, la plus grande différence vient de la façon dont vous écrivez les prompts. Même avec le même modèle, la qualité de la sortie change complètement en fonction du prompt.
Pour GPT-5.5, un prompt structuré avec ces 4 éléments est recommandé :
・𝗢𝗯𝗷𝗲𝗰𝘁𝗶𝗳 ── Ce que vous voulez accomplir
・𝗖𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁𝗲 ── La situation ou l'environnement
・𝗖𝗼𝗻𝘁𝗿𝗮𝗶𝗻𝘁𝗲𝘀 ── Ce qu'il ne faut pas faire ou les limitations
・𝗖𝗿𝗶𝘁è𝗿𝗲 𝗱𝗲 𝗳𝗶𝗻 ── Ce qui définit « l'achèvement »
Exemple :
Objectif : Créer un point de terminaison API d'inscription utilisateur.
Contexte : Python + FastAPI + PostgreSQL. INSERT dans la table users existante.
Contraintes : Pas de bibliothèques externes supplémentaires. Hacher les mots de passe avec bcrypt. La vérification des doublons d'email est obligatoire.
Critère de fin : L'envoi de JSON (nom, email, mot de passe) à POST /users crée un utilisateur et renvoie 201. Les emails en double renvoient 409.
Dire simplement « crée une API d'inscription utilisateur » fonctionne, mais écrire comme ci-dessus améliore considérablement la précision. Cela réduit les allers-retours, ce qui est plus rapide au final.
Choisir l'effort de raisonnement :
・aucun / faible ── Conversions simples ou tâches de routine. Réponse la plus rapide.
・moyen ── Codage général ou questions-réponses (par défaut).
・élevé ── Conception d'algorithmes complexes ou débogage.
・très élevé ── Tâches d'agent de plus haute difficulté.
Le coût est proportionnel à l'effort, donc tout mettre sur xhigh est inefficace. Choisissez le niveau qui correspond à la tâche.
■ 𝗗é𝗯𝗼𝗴𝗮𝗴𝗲 𝗲𝘁 𝘁𝗲𝘀𝘁𝘀
Après avoir écrit le code vient le débogage et les tests. Codex + GPT-5.5 brille également ici.
L'astuce pour le débogage est de transmettre le journal d'erreurs tel quel.
« Ça ne marche pas » → NON
« Une RuntimeError s'est produite dans pytest. Trace de la pile : (erreur complète). Corrigez s'il vous plaît. » → OUI
GPT-5.5 a un contexte de 1 050 000 tokens, donc les longs journaux ne posent aucun problème. En fait, plus d'informations est mieux.
Avec le CLI Codex, dans le dossier du projet :
codex "Enquête sur la raison pour laquelle ce test échoue et corrige-le. Confirme que le test passe."
Codex lira le fichier, exécutera le test, analysera l'erreur, la corrigera et exécutera le test à nouveau automatiquement. C'est l'essence d'une « IA qui travaille ».
Vous pouvez également lui confier la génération de tests :
codex "Écris des tests pytest pour la fonction register_user dans src/auth/register.py. Inclus trois motifs : succès, erreur et validation."
Il gère tout, de la création du fichier de test à la vérification de l'exécution.
■ 𝗦é𝗰𝘂𝗿𝗶𝘁é
Codex a une structure de sécurité à deux couches.
① Mode Sandbox ── Limite techniquement la portée de ce qu'il « peut faire ». Avec workspace-write, il ne peut rien toucher en dehors de l'espace de travail.
② Politique d'approbation ── Demande « Puis-je faire cela ? » avant les opérations qui franchissent les limites. Empêche les actions non intentionnelles.
Codex Cloud s'exécute dans des conteneurs isolés gérés par OpenAI, il ne peut donc pas accéder au système hôte. Les extensions CLI/IDE locales sont également forcées dans des sandbox au niveau du système d'exploitation.
Les débutants peuvent commencer en toute sécurité avec on-request + workspace-write.
■ Utilisation dans le monde réel
85% des employés d'OpenAI utiliseraient Codex chaque semaine.
・Équipe financière ── A traité l'examen de 24 771 documents fiscaux K-1 (71 637 pages) avec Codex. Terminé 2 semaines plus tôt que l'année précédente.
・Équipe marketing ── A automatisé la génération de rapports commerciaux hebdomadaires. A économisé 5 à 10 heures par semaine.
・Exemples de développeurs ── A généré un jeu pixel art dans un seul fichier HTML avec un seul prompt. Génération automatisée d'une API CRUD e-commerce avec Express.js plus une suite de tests.
Non seulement écrire du code, mais aussi analyser des documents, créer des rapports et organiser des données – la force du Codex actuel est « l'automatisation du travail de la connaissance ».
■ Résumé – Feuille de route pour maîtriser Codex à partir de zéro
Voilà la vue d'ensemble de Codex × GPT-5.5 × gpt-image-2.
𝗘́𝘁𝗮𝗽𝗲 𝟭 (Comprendre) ── Sachez ce qu'est Codex.
→ ChatGPT est une « IA qui parle », Codex est une « IA qui travaille ».
𝗘́𝘁𝗮𝗽𝗲 𝟮 (Commencer) ── Téléchargez l'application de bureau et connectez-vous.
→ Commencez en 5 minutes. Aucun terminal nécessaire.
𝗘́𝘁𝗮𝗽𝗲 𝟯 (Les bases) ── Utilisez le prompt en 4 éléments (Objectif/Contexte/Contraintes/Critère de fin).
→ N'écrivez pas de manière vague ; prenez l'habitude de spécifier les conditions d'achèvement.
𝗘́𝘁𝗮𝗽𝗲 𝟰 (Pratique) ── Transmettez les journaux d'erreurs pour le débogage + génération automatique de tests + intégration IDE.
→ Incorporez Codex dans votre cycle de développement.
𝗘́𝘁𝗮𝗽𝗲 𝟱 (Optimiser les coûts) ── Utilisez GPT-5.4 normalement, 5.5 pour les tâches complexes.
→ Utilisez Batch et Flex pour 50% de réduction.
𝗘́𝘁𝗮𝗽𝗲 𝟲 (Avancé) ── Génération d'images avec gpt-image-2, tâches parallèles dans Cloud, automatisation avec des plugins.
→ Élargissez l'utilisation au-delà du codage.
Commencez par l'étape 2. Téléchargez l'application, connectez-vous et essayez une chose. Vous pouvez commencer en 5 minutes. Une fois que ça fonctionne, vous pouvez apprendre le reste en cours de route.
Codex est encore en évolution. Depuis le début de l'année 2026, il y a eu des mises à jour majeures presque tous les mois. C'est pourquoi il est important de saisir les bases maintenant et de construire une base pour s'adapter aux changements.
À ceux qui ont trouvé cet article utile :
𝗖𝗼𝗱𝗲𝘅 𝗦𝘁𝘂𝗱𝗶𝗼 (@Codestudiopjbk) est un compte géré par trois passionnés de Codex.
Nous publions quotidiennement des articles sur l'utilisation pratique du CLI et l'automatisation.
Nous publions sur :
・Des exemples concrets de développement de produits utilisant GPT-5.5 et OpenAI Codex
・L'utilisation de Codex / l'automatisation CLI / les tendances du développement
・Les dernières informations de l'étranger sur GPT-5.5 et Codex
De la philosophie de développement à la conception, l'implémentation et l'amélioration, nous résumons les informations primaires et étrangères pour vous aider à publier des produits fonctionnels.
Si vous êtes intéressé, suivez-nous ! Pour les consultations de développement, veuillez envoyer un DM.
