新增 20 个提示词模板并更新媒体示例审计后,请评估发布风险。
范围:提示词覆盖和媒体治理文案。 阻断项:如果 prompts check、media audit、typecheck 和 build 通过,则没有结构阻断。 警告:临时本地媒体仍需在最终受管存储替换前复核。 必跑检查:prompts check、媒体示例审计、内容模型审计、typecheck、build 和页面抽样。 负责人决策:上线前确认最终媒体存储。
GPT-5.4 Codex 是 Rivya 里当前更高阶的 Codex 选项,适合仓库级推理、复杂调试、技术规划和工具协作。任务跨多个文件、系统或排查步骤时,可以从这里开始。
示例输出
适合上线前检查、阻断项复核和发布交接。
响应
示例输出
适合上线前检查、阻断项复核和发布交接。
让 Rivya 帮你处理更复杂的代码生成、技术分析、工具协作或 `Responses` 选项任务。
Rivya Codex 发布风险提示词的对话预览。
输出摘要
适合上线前检查、阻断项复核和发布交接。
适合任务
支持能力
在线试用
输入设置
对话控制
当所选模型支持时,你可以控制是否联网搜索、使用多强的推理,以及是否包含模型的思考内容。
联网搜索
允许支持的模型在回答过程中调用实时网页搜索。
推理强度
可以保持模型默认,或在支持时指定更轻或更强的推理级别。
开始一段对话,把规划、提示词和创作方向整理成一条可复用的线程。
提示词起步
当你不想从空白输入开始时,可以先用已经映射到 GPT-5.4 Codex 的模板,再按自己的任务改写。
模型示例
先用上方在线试用区开始生成,再结合这些示例结果判断成品质感、输出节奏和任务适配度,然后决定是否继续在完整工作台里投入更多积分。
让 Rivya 帮你处理更复杂的代码生成、技术分析、工具协作或 `Responses` 选项任务。
Rivya Codex 发布风险提示词的对话预览。
输出摘要
适合上线前检查、阻断项复核和发布交接。
主示例
Rivya Codex 发布风险提示词的对话预览。
输入
提示词 + 可选图片
看点提示
Rivya Codex 发布风险提示词的对话预览。
每次消耗积分
按量付费 — 根据使用量消耗积分
为什么它适合
更高规格的 Codex 推理与代码协作
继续支持 `Responses` 选项
适合复杂代码、工具调用和多步骤任务
最适合的任务
模型示例
决策确认
决策确认
适合任务
任务接近这些情况时使用
安静事实
提供商
OpenAI
类别
对话
能力标签
响应
积分模式
按量付费 — 根据使用量消耗积分
输入方式
提示词 + 可选图片
提示设置
最多 20,000 字
GPT-5.4 Codex 常见问题
GPT-5.4 Codex 适合仓库级调试、架构审阅、多工具实现规划、高风险代码审阅、回归排查,以及基于现有系统编写技术规格。它面向高要求工程工作,不适合日常快速问答。
在 Rivya 里,GPT-5.4 Codex 当前是以对话为核心的项目,也支持围绕图片材料继续分析和回答。
准备仓库或系统上下文、当前行为、失败证据、相关文件、约束条件和验证要求。要求它在提出大范围修改前区分已确认事实与假设。
Rivya 当前按每百万输入 token 140 积分、每百万输出 token 1120 积分计费。仓库级或高风险工作中,审慎规划和审阅能够防止更广泛回归时,这个档位更合适。
范围广、风险高的工程任务可选 GPT-5.4 Codex;边界明确的实现任务可选较低 Codex 档位;软件改动不是主要交付物时选择通用对话模型。
如果这次要先验证仓库级调试和架构审阅、跨多个工具或文件的实现规划、高风险代码评审和回归排查,这页就够用。先在这里确认输入、方向和初步结果;等需要保存历史、连续迭代或管理素材时,再切到完整创作工作台。
这页当前就是围绕 GPT-5.4 Codex 的对话入口来设计的。它适合先把仓库级调试和架构审阅需要的截图、图表或图片材料带进来。
对 GPT-5.4 Codex 这类聊天模型来说,先把代码目标、现有上下文和你要它产出的形式说清楚,比继续找额外参数更重要。初步如果能把仓库背景、验收标准和限制交代明白,它在仓库级调试和架构审阅上的表现通常会上来得更快。
这页可以先公开浏览,但真正发送初步消息前仍需要先登录。当前是按 token 计费:每百万输入 token 为 140 积分,每百万输出 token 为 1120 积分。如果你还在整理问题或选模型,可以先在这里准备;确认要正式开聊时再登录即可。
如果你现在只是要开初步对话,查看 GPT-5.4 Codex 能不能把仓库级调试和架构审阅接住,继续留在这页就够了。等任务开始需要保存上下文、挂文件、连续追问,或者把同一条线程长期保留下来时,再切到完整创作工作台会更顺。
比较替代模型
OpenAI 在 Rivya 上的高阶 GPT 对话模型,适合复杂推理、图像辅助分析、研究整合和结构化写作。
为什么考虑它
当积分提示更适合下一次运行时,可以考虑它:按量付费 - 根据使用量消耗积分。
OpenAI 在 Rivya 上更高阶的 AI 对话模型,支持更完整的结构化输入、推理强度控制与工具型对话,适合复杂分析和多步骤任务。
为什么考虑它
如果任务更接近这个方向,可以考虑它:长策略简报和决策备忘录。
Rivya 上的高规格 Codex 模型,适合疑难调试、长上下文实现规划和要求较高的代码审阅。
为什么考虑它
如果任务更接近这个方向,可以考虑它:大型代码库里的疑难调试。
生产热修简报提示词的对话预览。
让 Rivya 帮你处理更复杂的代码生成、技术分析、工具协作或 `Responses` 选项任务。
测试 Fixture 清理对话提示词的对话预览。
清理测试 fixture,识别它们证明什么、过期字段、共享辅助函数和安全删除顺序。
测试 Fixture 清理对话提示词的对话预览。
让 Rivya 帮你处理更复杂的代码生成、技术分析、工具协作或 `Responses` 选项任务。
技术债优先级对话提示词的对话预览。
按用户影响、失败风险、迁移压力和验证成本排序技术债。
技术债优先级对话提示词的对话预览。
开发者接入
确认模型字段、参考素材规则和积分行为后,可以通过 Public API v1 调用 GPT-5.4 Codex。