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GPT-5.1 Codex AI 聊天助手

GPT-5.1 Codex 是 Rivya 升級版的 Codex AI 編碼助理,適合多文件重構、更安全的 repo 編修、程式碼庫清理和實作規劃。

輸入
提示詞 + 可選圖片
輸出
AI 聊天助手
點數
按次使用付費 — 點數依使用量計算
最適合
多文件重構和遷移
範例輸出

範例輸出

適合 PR 摘要、工程交接與審查脈絡。

Responses

線上試用

試用 GPT-5.1 Codex

輸入設定

準備這次執行

預估點數: 3+

對話控制

選擇 Rivya 何時可以搜尋網頁、應使用多高的推理強度,以及所選模型支援時是否包含模型思考內容。

網頁搜尋

允許支援的模型在回覆時擷取即時網頁結果。

推理強度

使用模型預設值,或在可用時要求更強或更輕的推理層級。

開始一段對話,把規劃、提示詞和創意方向整理成一條可重用的脈絡。

提示詞起步

用驗證過的提示詞開始使用 GPT-5.1 Codex

不想從空白提示開始時,可使用已映射到 GPT-5.1 Codex 的模板,讓第一次執行更穩。

模型證明

看看 GPT-5.1 Codex 的輸出長什麼樣

先使用上方線上試用,再對照這些範例結果判斷完成度、節奏和任務適配度,之後再決定是否在 Studio 消耗更多點數。

聊天串

請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。

Codex diff 說明提示詞的聊天預覽。

輸出

適合 PR 摘要、工程交接與審查脈絡。

主要範例

適合 PR 摘要、工程交接與審查脈絡。

Codex diff 說明提示詞的聊天預覽。

輸入

提示詞 + 可選圖片

觀察重點

Codex diff 說明提示詞的聊天預覽。

每次使用點數

按次使用付費 — 點數依使用量計算

為什麼這個模型有效

為什麼這個模型有效

程式碼準確度優於 GPT-5 Codex

更擅長多文件重構

12K output token 上限,適合長程式碼生成

最適合的任務

最適合的任務

多文件重構和遷移架構清理和程式碼組織跨相關文件的更安全程式碼編修解釋陌生程式碼庫

模型證明

聊天串

請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。

前端狀態錯誤對話的對話預覽。

根據症狀、路由變更、過期 props 和最小重現路徑,分析前端狀態錯誤。

前端狀態錯誤對話的對話預覽。

聊天串

請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。

身份驗證流程邊界案例對話的對話預覽。

檢查身份驗證流程中的重新導向迴圈、語系處理、受保護路由外洩和測試案例。

身份驗證流程邊界案例對話的對話預覽。

聊天串

請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。

Schema 回填計畫對話提示詞的對話預覽。

規劃 schema 回填,包含真相來源、試跑、寫入順序、驗證與回滾限制。

Schema 回填計畫對話提示詞的對話預覽。

聊天串

請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。

可觀測性缺口對話提示詞的對話預覽。

檢視事故備註中缺少的日誌、指標、追蹤、告警,以及實用的埋點下一步。

可觀測性缺口對話提示詞的對話預覽。

聊天串

請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。

「依賴升級風險審查提示詞」的對話預覽。

審查依賴升級中的 API 變更、生成檔案、瀏覽器要求與回退計畫。

「依賴升級風險審查提示詞」的對話預覽。

聊天串

請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。

前端狀態錯誤對話的對話預覽。

根據症狀、路由變更、過期 props 和最小重現路徑,分析前端狀態錯誤。

前端狀態錯誤對話的對話預覽。

聊天串

請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。

身份驗證流程邊界案例對話的對話預覽。

檢查身份驗證流程中的重新導向迴圈、語系處理、受保護路由外洩和測試案例。

身份驗證流程邊界案例對話的對話預覽。

聊天串

請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。

Schema 回填計畫對話提示詞的對話預覽。

規劃 schema 回填,包含真相來源、試跑、寫入順序、驗證與回滾限制。

Schema 回填計畫對話提示詞的對話預覽。

聊天串

請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。

可觀測性缺口對話提示詞的對話預覽。

檢視事故備註中缺少的日誌、指標、追蹤、告警,以及實用的埋點下一步。

可觀測性缺口對話提示詞的對話預覽。

聊天串

請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。

「依賴升級風險審查提示詞」的對話預覽。

審查依賴升級中的 API 變更、生成檔案、瀏覽器要求與回退計畫。

「依賴升級風險審查提示詞」的對話預覽。

決策適配

什麼情況下適合選這個模型

決策適配

適配訊號

程式碼準確度優於 GPT-5 Codex
更擅長多文件重構
12K output token 上限,適合長程式碼生成
支援視覺輸入,可分析圖表和截圖
與 GPT-5 Codex 成本相同,3 點數

最適合的任務

任務接近這些情境時使用

多文件重構和遷移架構清理和程式碼組織跨相關文件的更安全程式碼編修解釋陌生程式碼庫帶有結構化下一步的開發任務拆解

安靜事實

確認輸入、輸出和點數

提供方

OpenAI

類別

對話

能力

Responses

點數模式

按次使用付費 — 點數依使用量計算

輸入路徑

提示詞 + 可選圖片

提示設定

最多 20,000 個字元

開發者存取

可透過 API 使用

確認模型欄位、參考媒體規則和點數行為後,可透過 Public API v1 呼叫 GPT-5.1 Codex。

常見問題

GPT-5.1 Codex 常見問題

比較替代模型

接下來可以考慮的其他模型

對話

GPT-5.5

OpenAI 在 Rivya 上的進階 GPT 對話模型,適合在任務簡報需要更多推理空間時處理複雜推理、圖像輔助分析、研究統整和結構化寫作。

為什麼考慮它

如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:按量付費 - 依使用量消耗點數。

輸入提示詞 + 可選圖片
點數按量付費 - 依使用量消耗點數
最適合跨越冗長或零散來源資料的研究統整
對話

GPT-5.4

OpenAI 在 Rivya 上更高階的 AI 對話模型,具備更強的結構化輸入處理、推理控制和工具導向對話專案能力,適合更複雜的分析與寫作任務。

為什麼考慮它

如果任務適配度接近這個方向,可以考慮它:長篇策略 brief 和決策備忘錄。

輸入提示詞 + 可選圖片
點數按次使用付費 — 點數依使用量計算
最適合長篇策略 brief 和決策備忘錄
對話

GPT-5.4 Codex

OpenAI 在 Rivya 上更高階的 Codex 模型,為要求較高的 repo 級開發專案提供更強的程式碼能力、結構化推理和工具導向協作。

為什麼考慮它

如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:按量付費 — 依使用量消耗點數。

輸入提示詞 + 可選圖片
點數按量付費 — 依使用量消耗點數
最適合Repo 級除錯和架構審查