🚀 快速开始
⚠️ 重要说明
请注意：OpenAI Codex 已被整合到 GPT-3.5/4 模型中，不再提供独立的 Codex API。本教程将介绍如何通过 OpenAI API 使用类似 Codex 的代码生成功能。
- 需要 OpenAI API 账户和密钥
- 支持 Python 3.7+ 或 Node.js 16+
- 具备基本的命令行操作能力
✅ 一键安装命令
如果您已有 OpenAI API 密钥，可以直接使用以下命令安装：
# 使用 pip 安装（推荐）
pip install openai
# 或使用 npm 安装
npm install openai
📋 详细安装步骤
1
安装 Python 或 Node.js
Windows 系统需要先安装运行环境：
# 方法一：安装 Python（推荐）
# 访问 https://python.org 下载 Python 3.8+
# 安装时勾选 "Add Python to PATH"
# 方法二：安装 Node.js
# 访问 https://nodejs.org 下载最新 LTS 版本
验证安装：
# Python 验证
python --version
pip --version
# Node.js 验证
node --version
npm --version
2
安装 OpenAI 库
# 使用 pip 安装（推荐）
pip install openai
# 或使用 npm 安装
npm install openai
权限问题
如果遇到权限错误，请以管理员身份运行命令提示符。
3
配置 API 密钥
# 设置环境变量
set OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
# 或创建 .env 文件
echo OPENAI_API_KEY=your_api_key_here > .env
1
安装 Python 或 Node.js
macOS 用户可以使用 Homebrew 安装：
# 安装 Python（推荐）
brew install python@3.9
# 或安装 Node.js
brew install node
验证安装：
# Python 验证
python3 --version
pip3 --version
# Node.js 验证
node --version
npm --version
2
安装 OpenAI 库
# 使用 pip3 安装（推荐）
pip3 install openai
# 或使用 npm 安装
npm install openai
如果遇到权限问题，使用 sudo：
sudo pip3 install openai
3
配置 API 密钥
# 添加到 shell 配置文件
echo 'export OPENAI_API_KEY=your_api_key_here' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc
# 或创建 .env 文件
echo OPENAI_API_KEY=your_api_key_here > .env
1
安装 Python 或 Node.js
使用包管理器安装运行环境：
# Ubuntu/Debian - 安装 Python（推荐）
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip
# 或安装 Node.js
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs
2
安装 OpenAI 库
# 使用 pip3 安装（推荐）
pip3 install openai
# 或使用 npm 安装
sudo npm install -g openai
3
配置 API 密钥
# 添加到 bash 配置
echo 'export OPENAI_API_KEY=your_api_key_here' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
# 或创建 .env 文件
echo OPENAI_API_KEY=your_api_key_here > .env
🔧 创建 Codex CLI 脚本
创建简单的 Codex CLI 工具
由于没有官方的 Codex CLI，我们可以创建一个简单的脚本：
# 创建 codex.py 文件
import openai
import os
import sys
# 配置 API 密钥
openai.api_key = os.environ.get('OPENAI_API_KEY')
def generate_code(prompt):
try:
response = openai.chat.completions.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful code generation assistant."},
{"role": "user", "content": f"Generate code for: {prompt}"}
],
max_tokens=1000,
temperature=0.1
)
return response.choices[0].message.content
except Exception as e:
return f"Error: {str(e)}"
# 获取用户输入
if len(sys.argv) > 1:
prompt = ' '.join(sys.argv[1:])
else:
prompt = input("请描述您需要的代码: ")
# 生成代码
result = generate_code(prompt)
print(result)
创建可执行脚本：
# Linux/macOS
chmod +x codex.py
echo 'alias codex="python3 /path/to/codex.py"' >> ~/.bashrc
# Windows
echo @echo off > codex.bat
echo python codex.py %%* >> codex.bat
✅ 验证安装
测试 Codex CLI
运行以下命令验证安装是否成功：
# 测试 Python 脚本
python codex.py "创建一个简单的 Hello World Python 程序"
# 或使用别名（如果已设置）
codex "创建一个计算斐波那契数列的函数"
成功标志
如果您看到生成的代码内容，说明安装配置成功！
❓ 常见问题解答
如何获取 OpenAI API 密钥？
+
Codex 和 GPT-3.5/4 有什么区别？
+
历史区别：
- Codex 是专门针对代码训练的模型
- GPT-3.5/4 是通用语言模型，包含代码能力
当前状态：
- Codex 已被整合到 GPT-3.5/4 中
- 推荐使用 GPT-3.5/4 进行代码生成
- 性能和功能都优于原版 Codex
API 调用费用如何计算？
+
OpenAI API 按使用量计费：
- GPT-3.5-turbo：约 $0.002/1K tokens
- GPT-4：约 $0.03-0.06/1K tokens
- 代码生成通常需要较少的 tokens
- 建议设置使用限额避免意外费用
如何提高代码生成质量？
+
优化提示词：
- 明确指定编程语言
- 详细描述功能需求
- 提供代码示例或模板
- 指定代码风格和规范
参数调整：
- 降低 temperature 提高准确性
- 增加 max_tokens 获得更长代码
- 使用 system prompt 设定角色
有哪些替代方案？
+
开源替代：
- CodeT5（基于 T5 的代码生成模型）
- StarCoder（Hugging Face 的代码模型）
- CodeLlama（Meta 的开源代码模型）
商业替代：
- GitHub Copilot（基于 GPT 的 VS Code 插件）
- Amazon CodeWhisperer（AWS 的代码助手）
- Tabnine（AI 代码补全工具）