【时效提示】 本文档时效基准日为 2026 年 08 月 14 日。AI Agent 领域迭代极快：opencodex 在基准日当天刚发布 v2.15.0， DeepSeek API 新价格将于 2026 年 08 月 17 日生效，ChatGPT 各端功能也在分批推送。文中的版本号、价格、 功能入口与官方链接在采集时均已通过官方页面交叉核验，但仍请以各产品官方最新发布为准。 命名澄清：网络上存在不止一个名为「OpenCodex / Codex Desktop」的项目。本文所指 opencodex 专指官网 opencodex.me、仓库 github.com/lidge-jun/opencodex 的「Universal provider proxy」。若你见到以 localhost:8765 为仪表盘端点的「Codex Desktop」类文档，属于另一个不同项目，请勿混淆。

一、背景：ChatGPT 与 Codex「二合一」，ChatGPT Work 诞生

很多读者刚接触时会困惑：Codex 不是早就有了吗？Work 又是什么？一句话概括：ChatGPT Work 是 OpenAI 把「通用 ChatGPT」与「独立 Codex 编程智能体」合并后，在新版 ChatGPT 桌面端中推出的办公自动化智能体。

时间线梳理：Codex 于 2025 年 5 月以云端研究预览版亮相，此后陆续推出 CLI、IDE 扩展与云端代码审查；2026 年 2 月发布 macOS 版 Codex 应用（并行多智能体的「指挥中心」），同年 3 月登陆 Windows。

2026 年 7 月 9 日，OpenAI 宣布 Codex 应用正式并入全新 ChatGPT 桌面端，同一 App 内并列提供三大模式：Chat（对话）、Work（工作）、Codex（编程）；旧版 ChatGPT 桌面端更名为 ChatGPT Classic。同日发布的还有驱动 Work 的前沿模型 GPT-5.6（Sol / Terra / Luna 三档）。

官方给出的数据可以说明这次合并的底气：每周有超过 500 万人使用 Codex，其中已有超过 100 万人把它用于软件开发以外的工作场景——这正是 Work 模式出现的直接原因。

开放节奏方面：桌面端的 Chat、Work、Codex 对包括 Free 在内的所有套餐开放，全球可下载（Mac 与 Windows）；网页端与移动端的 Work 自 7 月 9 日起先向 Pro、Enterprise、Edu 推出，数日内扩展到 Plus 与 Business。

合并之后 OpenAI 仍在快速迭代：7 月 16 日桌面端改版了全局切换器与统一「最近使用」列表；8 月 11 日上线 Linux 桌面预览版，并支持从 Claude Code、Claude Cowork、Cursor 导入设置与近期工作；8 月 13 日推出 macOS 上的 Computer History（可选的本机活动时间线记忆）。

关系澄清：本文对比的 opencodex 与 ChatGPT Work 是两款彼此独立、无隶属关系的产品。opencodex 是社区开源的第三方 Provider 代理（MIT 许可，非 OpenAI 出品）；ChatGPT Work 是 OpenAI 官方产品。二者可共存于同一台电脑；opencodex 能通过「ChatGPT 透传」把 ChatGPT 订阅作为后端模型供应商调用，但这与调用 ChatGPT Work 智能体本身是两回事，详见第五章。

二、产品总览：两款产品一张表看懂

维度	opencodex	ChatGPT Work
产品定位	本地 Provider 代理 / 网关：让 Codex CLI、Claude Code 等客户端接入任意大模型	OpenAI 官方办公自动化 Agent，内嵌于新版 ChatGPT 桌面端
开发方	社区开源项目（MIT 许可，非 OpenAI 出品）	OpenAI
当前版本	v2.15.0（2026-08-14 发布）	2026-07-09 随 GPT-5.6 发布，持续更新
运行形态	本地代理进程 + CLI（ocx）+ Web 仪表盘（默认 :10100）	桌面 App（Mac/Windows，Linux 预览）+ 网页端 / 移动端（付费套餐）
核心能力	多供应商路由、ChatGPT 账号池、Combo 容错、子代理、搜索/视觉 Sidecar	长时多步任务、Plan 预览、Computer Use、插件与连接器、Sites 发布、定时任务
模型来源	任意接入的 40+ Provider（79 个内置预设，含 ChatGPT 透传与本地推理）	OpenAI GPT-5.6 系列（Sol / Terra / Luna）
费用	软件免费开源；成本 = 所选上游 API 费用或已有 ChatGPT 套餐额度	无独立售价，含于 ChatGPT 套餐；用量与 Codex 同一计量结构
第三方对接	Provider 适配（模型端）+ 编码客户端集成（Codex/Claude Code 等）	插件目录、MCP 连接器、Computer Use、内置浏览器、Chrome 扩展
适合人群	想自由换模型、控成本、自建网关的开发者	想把目标直接变成成品的业务与非技术团队

表 1：opencodex 与 ChatGPT Work 总览对比（2026-08-14 核验）

三、第一部分：opencodex 完全指南

3.1 产品介绍

opencodex 是一个 Universal provider proxy（通用供应商代理）：一个轻量的本地 HTTP 代理，把 Codex 的 Responses API 双向翻译为任意 Provider 的协议格式——流式输出、工具调用、推理 token、图像，全部双向支持，且无需修改客户端。它用同一个端口同时服务 Codex 与 Claude Code。

它不直接替你写代码，而是作为「翻译层 / 网关」站在你的编码客户端与各家大模型 API 之间。官方对它的定位是：两条命令，让 Codex、Claude Code、Claude Desktop、Grok Build 跑在你指定的任意 LLM 上。

核心价值可以归纳为以下九点：

• 一套客户端，全模型通吃：内置 40+ Provider、79 个预设（67 个 API key 预设、8 个 OAuth 账号登录预设、3 个本地推理预设、1 个 ChatGPT 透传预设），并支持任意 OpenAI 兼容的自定义端点。
• 五种适配器：Anthropic Messages、Google Gemini、Azure、OpenAI Responses 透传，以及所有 OpenAI 兼容的 Chat Completions 端点。
• 三种鉴权模式：API key（支持环境变量引用）、OAuth 账号登录（自动刷新，覆盖 xAI、Anthropic、Kimi、Nous、Kiro、Google Antigravity、Cursor、Command Code 等），以及 ChatGPT 透传（forward，直接复用现有 codex login 凭据）。
• ChatGPT 账号池与会话亲和：可添加多个 ChatGPT / Codex 账号，已有会话保持账号亲和，新会话按 5 小时 / 每周 / 30 天配额自动路由到用量最低的健康账号，支持 cooldown 与失败保护。
• Combo 组合：一个虚拟模型 id 背后可以是跨 Provider 的故障切换（failover）或加权轮询（round-robin）。
• 子代理（Sub-agents）：为 Codex 的 spawn_agent 固定最多 5 个路由或原生模型，并可全局切换 v1 / base / v2 子代理界面。
• 搜索与视觉 Sidecar：让非 OpenAI 模型通过 sidecar 获得真实的网页搜索与图像理解能力（默认使用 gpt-5.6-luna 作为后端）。
• 原生级体验：路由模型带推理强度等级出现在 Codex App 模型选择器中，与原生模型并列；Claude Code 中所有路由模型进入 /model 选择器，auto-context 最高 1M。
• 干净退出：ocx stop 会停止代理并把 Codex 恢复到原生配置，零残留。

版本与项目信息（2026-08-14 核验）：最新稳定版 v2.15.0（当日发布）；npm 包名 @bitkyc08/opencodex；CLI 命令 ocx 与 opencodex 等价；要求 Node.js 18+，Bun 运行时随 npm 安装自动打包，无需单独安装；GitHub 仓库约 9.9k stars、108 位贡献者，MIT 许可。

合规提醒（官方 README 原文立场）：opencodex 是独立的社区项目，与 OpenAI、Anthropic 及其他任何 Provider 均无关联或背书；部分 Provider（尤其是 Anthropic）可能限制经第三方代理路由流量的账号，连接前请查阅各 Provider 服务条款，风险自担。

3.2 官方相关链接（完整文本地址）

以下链接均为 2026-08-14 实际访问核验过的官方地址。注意：opencodex 文档站已改版，旧版文档中的 /quickstart、/guides/cli 等短链接会返回 404，请以本表的新路径为准。

名称	完整链接地址
官网首页（中文）	https://opencodex.me/zh-cn/
官网首页（英文）	https://opencodex.me/
安装	https://opencodex.me/zh-cn/getting-started/installation/
快速开始	https://opencodex.me/zh-cn/getting-started/quickstart/
工作原理	https://opencodex.me/zh-cn/getting-started/how-it-works/
Agent 快速上手	https://opencodex.me/zh-cn/getting-started/for-agents/
提供商 Providers	https://opencodex.me/zh-cn/guides/providers/
模型路由	https://opencodex.me/zh-cn/guides/model-routing/
组合 Combos	https://opencodex.me/zh-cn/guides/combos/
Codex 集成	https://opencodex.me/zh-cn/guides/codex-integration/
Codex App 模型选择器	https://opencodex.me/zh-cn/guides/codex-app-models/
Claude Code	https://opencodex.me/zh-cn/guides/claude-code/
边车 Sidecars（搜索/视觉）	https://opencodex.me/zh-cn/guides/sidecars/
图像桥接	https://opencodex.me/zh-cn/guides/image-bridge/
视频桥接	https://opencodex.me/zh-cn/guides/video-bridge/
网页控制台（仪表盘）	https://opencodex.me/zh-cn/guides/web-dashboard/
子代理界面	https://opencodex.me/zh-cn/guides/sub-agent-surface/
CLI 参考	https://opencodex.me/zh-cn/reference/cli/
配置参考	https://opencodex.me/zh-cn/reference/configuration/
适配器	https://opencodex.me/zh-cn/reference/adapters/
架构	https://opencodex.me/zh-cn/reference/architecture/
GitHub 仓库	https://github.com/lidge-jun/opencodex
npm 包	https://www.npmjs.com/package/@bitkyc08/opencodex

表 2：opencodex 官方链接汇总（2026-08-14 逐一核验可访问）

3.3 安装配置

3.3.1 环境要求

要求	说明
Node.js ≥ 18	ocx 运行在 Bun 运行时上，但运行时会在 npm install 时自动打包，无需自己安装 Bun
OpenAI Codex 客户端	CLI、App 或 SDK 均可；opencodex 会写入 $CODEX_HOME/config.toml（默认 ~/.codex/config.toml）
一个 Provider 凭据	Anthropic / xAI / Kimi / OpenRouter / OpenAI 等的账号或 API key，或直接用你的 ChatGPT 登录凭据
操作系统	macOS（arm64/x64）、Linux（x64/arm64）、Windows（x64）均完全支持，Windows 无需 WSL

表 3：opencodex 安装前置条件（来源：官方安装文档）

3.3.2 四步完成安装

Step 1 · 全局安装并验证：

npm install -g @bitkyc08/opencodex

ocx --version        # 预期输出当前版本号（写作时 v2.15.0）

opencodex --version  # 与 ocx 等价的第二个命令

Step 2 · 运行设置向导 ocx init，它会依次引导你完成六件事：选择 Provider（79 个内置预设或 custom 自定义端点）、填写 API key（或引用环境变量）、设定默认模型、确认代理端口（默认 10100）、是否把 openai_base_url 注入 Codex 配置、是否安装自启动 shim。结果保存到 ~/.opencodex/config.json。

ocx init

Step 3 · 启动代理并打开仪表盘：

ocx start              # 前台启动，默认端口 10100；被占用时自动选择空闲端口

ocx service install    # 或安装为后台服务（崩溃自动重启）

ocx status             # 查看运行状态

ocx gui                # 在浏览器打开 http://localhost:10100 仪表盘

Step 4 · 直接使用 Codex。启动后 Codex 会透明地经由 opencodex 通信；要指定某个路由模型，使用 Codex 模型选择器中显示的 provider/model 形式：

codex "Refactor this function for readability"

codex -m "anthropic/claude-opus-5" "Explain this stack trace"

codex -m "ollama-cloud/glm-5.2"    "Write a SQL migration"

3.3.3 停止、恢复与卸载

ocx stop             # 停止代理并恢复原生 Codex

ocx restore          # 不停代理，仅恢复原生 Codex（别名 ocx eject）

ocx restore back     # 把 Codex 重新指回仍在运行的代理

ocx uninstall        # 停止、移除服务/shim、恢复原生 Codex、清理状态

3.3.4 会创建哪些文件

路径	用途
~/.opencodex/config.json	Provider、默认 Provider、端口与选项
~/.opencodex/auth.json	ocx login 后保存的 OAuth 凭据
~/.opencodex/ocx.pid / runtime-port.json	运行中代理的 PID、主机名与实际端口（含备用端口）
~/.codex/config.toml	回环监听时注入 openai_base_url；非回环时写入专用 model_provider 条目
~/.codex/opencodex-catalog.json	供 Codex 使用的原生 + 已路由模型目录

表 4：opencodex 状态文件一览（来源：官方安装文档）

3.4 界面功能与设置

opencodex 的「界面」是 Web 仪表盘（localhost:10100）与 CLI，两者互补：仪表盘负责可视化管理，CLI 负责脚本化与无头操作。仪表盘通过回环地址打开时自动获得短期会话，无需输入 token；若要在非回环地址公开仪表盘，必须配置管理员 token。

仪表盘区域	能做什么
Dashboard 摘要	在线状态、版本、运行时间、Provider 数量、30 天 token 总量、原生/路由模型数
Providers	增删改查 Provider，设为默认、启用/禁用，管理 OAuth 账号池与 API key 池
Add provider	搜索 79 个 registry 预设：账号登录 / API key / 本地服务器 / 自定义端点
Codex Auth	管理 ChatGPT 账号池：添加账号、刷新 5h/每周/30d 配额、配额自动切换与故障转移
Models	开关原生 GPT 与路由模型、配置 Provider allowlist、上下文上限、v1/base/v2
Subagents	为 spawn_agent 置顶最多 5 个原生或路由模型
Sidecar	选择 web-search 模型与视觉描述模型及推理强度，下次请求生效
Logs	实时请求日志：token、强度、实际模型、Provider、耗时、错误，可估算标价成本
Storage	只读查看 CODEX_HOME 磁盘占用，可选归档清理（默认关闭）
Maintenance	重新同步模型目录、检查 latest/preview 版本、更新后重启代理

表 5：Web 仪表盘功能区（来源：官方仪表盘文档）

CLI 按命令族组织：生命周期类（init / start / stop / service / gui / status / health / ready / sync / update）、提供商账号模型类（provider / account / login / combo 等）、代理路由集成类（v2 子代理控制、可观测性、客户端集成等）。所有管理命令都通过实时代理的管理 API 往返调用，代理未运行时会以非零状态退出。

3.5 使用教程（Step by Step）

场景 A：用 Codex CLI 调用 Google Gemini

1. 安装并初始化：npm install -g @bitkyc08/opencodex 后运行 ocx init，在预设中选择 Google Gemini 并粘贴 API key。
2. 启动代理：ocx start（或用 ocx service install 装为后台服务）。
3. 确认路由：ocx gui 打开仪表盘，在 Models 页确认 Gemini 模型已出现在路由目录中。
4. 发起任务：codex -m "google/gemini-3-pro" "Write unit tests for auth.ts"。
5. 验证链路：回到仪表盘 Logs 页，确认请求已由 opencodex 转发至 Google Provider 并正常返回。

场景 B：用 ChatGPT 透传，省去额外 API 费用

1. 确认已登录 Codex：先在 Codex CLI 中完成 codex login（使用你的 ChatGPT 账号）。
2. opencodex 的默认 Provider openai 即为透传模式（authMode: forward），会把你的 codex login 凭据原样转发到 OpenAI Responses 后端，不需要任何 API key。
3. 若需要独立的 ChatGPT 登录，可运行 ocx login chatgpt，它会创建 forward 模式的 Provider 条目。
4. 透传目录中包含 gpt-5.6-sol / gpt-5.6-terra / gpt-5.6-luna 裸 slug，账号具备相应权限时即可直接调用。
5. 此后客户端请求直接复用你的 ChatGPT 套餐额度，无需单独购买第三方 API。

场景 C：多账号池提升团队并发

在仪表盘 Codex Auth 页点击「添加账号」，把多个 ChatGPT / Codex 账号加入池中；为每个账号设置选择顺序（最先 / 较先 / 默认 / 较后 / 最后），例如把 Codex Desktop 主账号设为「最后」留作备用。启用配额自动切换并设定阈值后，新会话会自动流向用量最低的健康账号，长时间会话则会定期重评估并在必要时换绑。

场景 D：接入本地模型（Ollama / vLLM / LM Studio）

opencodex 内置 3 个本地预设，通常使用空密钥即可：Ollama 指向 http://localhost:11434/v1，vLLM 指向 http://localhost:8000/v1，LM Studio 指向 http://localhost:1234/v1。在 ocx init 或仪表盘中选择对应预设，即可让 Codex 调用完全离线的本地模型。

3.6 费用

• opencodex 本身：免费、开源（MIT 许可）。软件无任何付费项，可自托管、可审计。
• 实际成本 = 你选用的上游费用：接入 OpenAI / Anthropic / Google / DeepSeek / MiniMax 等按各家公开价目计费（详见 5.6 节价格参考表）。
• ChatGPT 透传：消耗你已有 ChatGPT 套餐的包含用量，无额外费用，但受套餐用量上限约束。
• 仪表盘里的成本数字仅是按 token 折算的 API 标价估算，不是账单，也不能证明实际发生了扣费——实际可能计入订阅用量或服务商额度。
• 部署成本：本机运行无服务器费用；若部署到云服务器，则产生相应云资源成本。

3.7 使用技巧

• 用 Combo 做容灾：主用低价模型，失败自动降级到备用 Provider；也可以加权轮询做多模型 A/B 对比。
• 善用模型路由的显式写法：对路由模型使用 provider/model 形式（如 anthropic/claude-opus-5），这与 Codex 选择器中显示的内容一致；短 id 可通过给 Provider 预置 defaultModel 或 models[] 来解析。
• 账号池提升并发：多 ChatGPT 账号轮询适合团队或多终端场景；用「选择顺序」把主力账号留作备用。
• Sidecar 补强能力：给纯文本模型开启视觉 sidecar 处理截图，开启搜索 sidecar 获取实时信息；错误会被转换成长度受限的工具结果，不会中断整个 turn。
• 子代理拆分大任务：把「调研 + 编码 + 测试」拆给最多 5 个子代理模型并行处理，缩短总耗时。
• 日志监控用量：长任务期间关注 Logs 页的 token 消耗、延迟与命中 Provider，及时调整路由。
• 安全默认：保持仅监听 127.0.0.1；确需绑定 0.0.0.0 时必须配置 OPENCODEX_API_AUTH_TOKEN，客户端请求需携带 x-opencodex-api-key。
• 版本跟进：opencodex 迭代极快（写作当天刚发新版），升级后浏览 changelog，避免命令与端口变动踩坑。

3.8 使用案例场景

• 成本敏感型团队：把 Codex CLI 接到低价或有免费额度的模型，显著降低每月 API 开支。
• 多模型评测：研究与评测场景下，用统一客户端横向对比 40+ 模型的编码表现。
• 统一出口：通过自托管 opencodex 统一管理对各家模型 API 的访问、审计与切换。
• Claude Code 换模型：让 Claude Code 调用非 Anthropic 模型（状态栏可直接显示当前路由模型）。
• 本地与私有化：接入 Ollama / vLLM / LM Studio 的本地或私有部署模型，数据不出内网。
• 教学与演示：用仪表盘直观展示「一个请求如何被路由到不同 Provider」。

3.9 能否对接外部第三方服务

能，而且这是 opencodex 的核心设计。它的对接分为两端：

• 模型供应商端（Provider 层）：通过五种适配器接入任意兼容 OpenAI / Anthropic / Gemini / Azure 协议的服务，包括自建私有化端点；79 个内置预设覆盖 DeepSeek、MiniMax、Kimi、GLM、Qwen、OpenRouter、Azure、火山方舟、SiliconFlow 等。
• 编码客户端端（Integrations 层）：官方重点支持 Codex CLI / Codex App / Codex SDK、Claude Code、Claude Desktop、Grok Build；路由模型原生出现在各客户端的模型选择器中。

结论：opencodex 的「第三方对接」是开发者向的集成网关，侧重模型供应商与编码客户端两端的解耦，而不是业务 SaaS 连接器——后者正是 ChatGPT Work 的强项。

四、第二部分：ChatGPT Work 完全指南

4.1 产品介绍

ChatGPT Work 是 OpenAI 于 2026 年 7 月 9 日随 GPT-5.6 一同发布的办公自动化智能体（Office Agent），内嵌于新版 ChatGPT 桌面端。官方对它的定位是：不是来「回答问题」的，而是来「把目标变成成品」的——跨你已连接的应用与文件收集上下文，把复杂项目拆成小步骤自主执行数小时，最终产出表格、幻灯片、文档和可交互的 Web 应用（Sites）。

关键特征逐条看：

• 三模式合一：新版 ChatGPT 桌面端统一提供 Chat / Work / Codex，桌面端所有套餐（含 Free）均可使用。
• GPT-5.6 驱动：Sol 面向最难的复杂推理，Terra 是日常主力，Luna 优化高速批量任务；付费套餐可按需选择。
• 统一插件目录：2026-07-09 起，插件目录取代原应用目录，一个插件可以打包技能（Skills）、连接器（Connectors）、MCP 服务器、浏览器扩展、Hooks 与定时任务模板。
• Sites（公开测试）：把工作成果发布为可分享的交互式网站或轻量 Web 应用——仪表盘、项目跟踪器、发布日历、原型、内部门户，并能随底层数据变化持续更新。
• Computer Use：桌面端可代表你操作本机应用——点击、输入、跨应用移动文件，可一次性执行，也可编入定时任务。
• Plan 预览：执行前 Work 会先给出分步方案供你确认（例如询问产出格式是 Google Doc、幻灯片还是 Markdown），你可随时调整方向、批准重要操作。
• Scheduled Tasks：任务可运行一次、按计划重复、按触发条件运行或持续监控变化，把 Work 变成常驻自动化。
• Skills 与 Plugins：ChatGPT 中用 @ 提及技能或插件，Codex 中用 $ 提及；@skill-creator 可把重复流程沉淀为可复用技能。
• 内置浏览器与 Chrome 扩展：桌面端内置浏览器可抓取网页上下文、跨页面执行操作；Chrome 扩展支持侧边栏对话与网页右键提问。
• ChatGPT 语音：桌面端 Work 与 Codex 支持实时语音界面，可说话、自然打断并协调任务（GPT-Live-1 驱动）。

开放节奏（2026-07-09 起）：桌面端全球可用，Chat / Work / Codex 覆盖包括 Free 在内的所有套餐；网页端与移动端 Work 先开放 Pro、Enterprise、Edu，数日内开放 Plus 与 Business。Free 与 Go 在网页/移动端不含 Work。

4.2 官方相关链接（完整文本地址）

名称	完整链接地址
Codex / Work 产品页（中文）	https://chatgpt.com/zh-Hans-CN/codex
ChatGPT Work 官方介绍页	https://openai.com/chatgpt-work/
发布公告博客（2026-07-09）	https://openai.com/index/chatgpt-for-your-most-ambitious-work/
GPT-5.6 发布博客	https://openai.com/index/gpt-5-6/
桌面端下载	https://chatgpt.com/download
官方定价页（中文）	https://chatgpt.com/zh-Hans-CN/pricing/
Plus 套餐	https://chatgpt.com/zh-Hans-CN/explore/plus/
Pro 套餐	https://chatgpt.com/zh-Hans-CN/explore/pro/
Business 注册	https://chatgpt.com/team-sign-up
开发者文档（Codex 总入口）	https://developers.openai.com/codex
Codex 定价与用量文档	https://developers.openai.com/codex/pricing
Learn ChatGPT 文档中心	https://learn.chatgpt.com/docs
Work 与 Codex 用量帮助	https://help.openai.com/articles/20001275
用量与积分费率（Pricing）	https://learn.chatgpt.com/docs/pricing
Skills & Plugins 指南	https://learn.chatgpt.com/docs/skills-and-plugins
构建 Skills	https://learn.chatgpt.com/docs/build-skills
使用 Plugins	https://learn.chatgpt.com/docs/plugins
Record & Replay 文档	https://learn.chatgpt.com/docs/extend/record-and-replay
Record & Replay 开发者指南	https://developers.openai.com/codex/record-and-replay
构建 Plugins	https://developers.openai.com/plugins/build/plugins
构建 MCP Server	https://developers.openai.com/plugins/build/mcp-server
OpenAI Academy Skills	https://openai.com/academy/skills/
更新日志（Changelog）	https://learn.chatgpt.com/docs/changelog

表 6：ChatGPT Work 官方链接汇总（2026-08-14 逐一核验可访问）

4.3 安装配置

4.3.1 桌面端（推荐，全套餐可用）

1. 从 https://chatgpt.com/download 下载新版 ChatGPT 桌面端（Mac 或 Windows；Linux 版为预览，提供 Ubuntu / Debian / Fedora 的 .deb / .rpm 包）。
2. 若已安装独立 Codex 应用，照常更新即可——它会自动变成新版 ChatGPT 桌面应用，原项目与数据保留；开发者可把 Codex 设为默认视图。
3. 若使用旧版 ChatGPT 桌面端，按应用内提示下载新版；旧应用以 ChatGPT Classic 名称保留，继续获得模型更新与安全补丁，但不含 Work / Codex 新能力。
4. 登录账号后，从左上角菜单选择 ChatGPT，在页面顶部切换器中打开 Work。
5. 打开 Plugins 面板，连接你的工作工具：Gmail、Slack、Google Drive、SharePoint、GitHub 等；连接后即可在提示中用 @应用名 指定数据来源。

4.3.2 网页端与移动端（按套餐分批）

• Pro、Enterprise、Edu：2026-07-09 起可用。
• Plus、Business：随后数日内开放（现已可用）。
• Free / Go：网页与移动端不含 Work；桌面端可有限使用。

云端 Work 对话会在网页、移动端与桌面端之间同步：手机上发起的任务，回到电脑前可以无缝继续；本地对话则只保留在发起的电脑上。

4.4 界面功能与设置

界面 / 设置项	说明
模式切换	全局切换器在 ChatGPT 与 Codex 之间切换；ChatGPT 内部用顶部切换器在 Chat 与 Work 之间切换
最近使用	Chat 与 Work 对话统一显示，可排序、筛选、置顶
项目（Projects）	在项目内选择「工作」即可带着项目上下文开始任务
Plan 预览	提交目标后先给出分步方案，确认后再执行；可随时调整方向、批准重要操作
用量看板	实时查看剩余额度（chatgpt.com/codex/settings/usage），CLI 内用 /status 查询
插件面板	浏览并安装统一插件目录中的插件；@插件名 显式调用
Sites 发布	把成果发布为可分享的交互式 Web 应用；Enterprise 公开发布默认关闭需管理员启用
Computer Use	桌面端代表你操作本机应用；可编入定时任务；部分区域受限
Scheduled 页面	侧边栏统一管理定时任务：查看下次运行、暂停、恢复、编辑、删除
语音	桌面端 Work / Codex 内选择语音控件即可对话式协调任务
管理员控制	工作空间角色可按「工作云端版 / 工作本地版 / Codex 本地版」分别授权；另有插件白名单、浏览器与网络限制、Auto-review

表 7：ChatGPT Work 界面与设置速览（来源：官方帮助中心与更新日志）

4.5 使用教程（Step by Step）

场景 A：自动生成「销售线索汇总 + 差异备忘录」

1. 打开 ChatGPT 桌面端，切到 Work 模式。
2. 在插件目录中连接 Slack 与 Google Drive（首次需授权）。
3. 输入自然语言目标，例如：@Slack #sales 总结上周销售线索，交叉比对 @Google Drive 的 Q2 预测表，生成差异备忘录，并草拟发给团队的邮件。
4. Work 先给出分步方案（拉取 Slack 消息 → 读取 Drive 表格 → 计算差异 → 生成备忘录 → 草拟邮件），你检查后确认执行。
5. 执行过程中可跟踪进度、回答问题、改变方向；完成后审阅成品与邮件草稿，确认发送或二次编辑。

场景 B：把重复周报变成定时任务

1. 在 Work 中完成一次周报生成，确认满意。
2. 要求 Work 把它设为 Scheduled Task，例如每周一 09:00 运行；任务可以按计划、按触发条件运行，或监控变化。
3. 此后 Work 自动拉取最新数据、更新文档或看板；在侧边栏 Scheduled 页面可随时暂停、编辑或删除。

场景 C：把追踪器发布为 Sites

1. 向 Work 描述你想构建的内容，例如「把这个项目跟踪表做成可交互的仪表盘网站」，并附上数据文件与要求。
2. 在 ChatGPT 内预览并完善成果，确认无误后发布为 URL（团队内或公开）。
3. 当底层数据变化时，让 ChatGPT 持续更新站点内容；Enterprise 工作空间的公开发布需管理员先启用。

4.6 费用

关键认知：ChatGPT Work 没有独立售价，它是现有 ChatGPT 套餐内的能力；真正变化的是「用量」而不是「账单」。Work 在 ChatGPT 内的用量与 Codex 共用同一套定价、积分与限额结构。[3,5]

套餐	约每月价格（USD）	Work 访问范围
Free	$0	仅桌面端，有限使用
Go	$8	仅桌面端，有限使用
Plus	$20	桌面端 + 网页端 + 移动端
Pro	起价 $100（5 倍用量档；另有 $200 的 20 倍档）	完整访问，最高用量上限
Business	$20 每用户每月（2 席起，按年计费）	完整访问 + 管理员控制台
Enterprise / Edu	定制	完整访问 + 管理员控制台 + 企业管

表 8：ChatGPT 套餐与 Work 访问范围（2026-08-14 核验自官方定价页）

用量计量方式：Work 任务按消耗的 token 折算为积分（credits），积分费率因模型、上下文、推理与工具调用而异。官方费率卡（每百万 token）：

模型	输入积分	缓存输入积分	输出积分
GPT-5.6 Sol	125	12.5	750
GPT-5.6 Terra	50	5	300
GPT-5.6 Luna	5	0.5	30

表 9：GPT-5.6 系列积分费率（来源：Learn ChatGPT Pricing；官方另注 GPT-5.6 平均每条消息约耗 5–40 积分）

以 Plus 为例的 5 小时窗口本地消息限额参考：GPT-5.6 Sol 约 10–100 条、Terra 约 25–200 条、Luna 约 250–2000 条（任务复杂度不同差异很大，另有每周限额）。到达限额后可购买额外积分继续工作，无需升级套餐；Plus / Pro 还支持积分自动充值。

另有两点值得注意：一是 2026 年 8 月 31 日起，GPT-5.4 与 GPT-5.4 mini 将不再向使用 ChatGPT 登录的 Codex 用户提供（API key 方式不受影响），官方建议分别迁移到 gpt-5.6-terra 与 gpt-5.6-luna；二是 Fast mode 等加速配置会以更高速率消耗积分。

4.7 使用技巧

• 用 @应用名 精准喂料：显式指定数据源（@Slack、@Google Drive），减少 Work 猜测，产出更贴题。
• 先 Plan 后 Run：复杂任务务必先看分步方案再确认执行，避免跑偏浪费用量。
• 按任务选模型档位：Sol 攻坚难推理，Terra 日常主力，Luna 处理批量轻任务，能显著延长限额续航。
• 善用 Scheduled Tasks：把周报、监控、差异比对固化成定时任务，形成常驻自动化。
• 沉淀团队 Skills：用 @skill-creator 把重复流程做成可复用技能，全员共享同一标准。
• Sites 做活看板：追踪器与仪表盘发布为 Sites，数据变化后让 ChatGPT 持续更新，省去手工维护。
• 桌面端为主战场：Computer Use、本地文件访问、后台长任务都在桌面端最强；移动端适合查看与督导。
• 控制上下文开销：精简提示与附件、缩小 AGENTS.md、限制 MCP 服务器数量、必要时切小模型——官方给出的省额度四招。
• 权限与审查：企业环境启用 Auto-review（重要动作先由前沿模型二次审查）与插件访问控制，降低连接工具的风险。

4.8 使用案例场景

• 销售运营（官方案例）：Zapier 企业营销负责人用 Work 搭建每月数千条线索的可复核系统：跨 CRM、邮件与其他工具追踪客户触点，找出跟进断点，生成每周高管看板，揭示了七位数美元的潜在销售机会。
• 财务月结（官方案例）：OpenAI 财务团队用 Work 把月末结账与预测从数天压缩到数小时：定位源数据、导入 Excel / Sheets、对账、制作幻灯片并核验结果。
• 竞品分析（官方案例）：维珍航空用 Work 对标竞争对手的客户旅程，把原本数周的分析周期缩短到数小时，直接支持产品投资决策。
• 市场营销：把客户研究转化为营销简报，再基于简报生成多市场版本的营销素材——单条指令贯穿全流程并保持上下文。
• 工程管理：Codex 模式处理代码（内联 diff 编辑、侧边栏 PR 审查、多仓库项目），Work 模式同步生成设计文档与发布说明。
• 个人效率：用 Scheduled Tasks 每天清晨生成「今日优先级 + 邮件摘要」。

4.9 能否对接外部第三方服务

能，而且是 ChatGPT Work 的强项——它的对接侧重「业务应用与数据源」，共有五条通道：

• 插件目录：统一目录覆盖 OpenAI 官方插件、工作空间插件与个人插件；一个插件可打包技能、连接器、MCP 服务器、浏览器扩展、Hooks 与定时任务模板；连接 Slack、Teams、Google Drive、SharePoint、Gmail、Outlook、GitHub、Salesforce 等开箱即用。
• MCP 连接器：Work / Codex 作为 MCP 客户端接入外部系统；开发者可自建 MCP Server 并通过提交流程上架。
• Computer Use：桌面端直接操作本机应用——点击、输入、移动文件，突破「仅 API」的边界。
• 内置浏览器与 Chrome 扩展：实时拉取网页上下文、跨页面操作；Chrome 扩展支持提及打开的标签页、引用选中文本、对 YouTube 视频提问。
• Sign in with ChatGPT（Beta）：首批支持 Airtable、GitLab、HubSpot、Notion、Supabase、Vercel，用 ChatGPT 身份一步创建或关联第三方账号（仅共享姓名、邮箱与头像）。

结论：ChatGPT Work 的「第三方对接」是业务生态级的——面向 SaaS、办公套件与本地应用，适合非技术团队把 Agent 嵌进日常工作流。

五、组合使用：OpenCodex × ChatGPT Work（含 DeepSeek V4 / MiniMax M3 接入）

5.1 先澄清关系，再谈组合

两者没有官方层面的集成：opencodex 是社区开源网关，ChatGPT Work 是 OpenAI 官方产品。所谓「结合使用」，实际是三种可落地的姿势：

• 姿势一 · 并行分工：编码侧的 Codex CLI / Claude Code 经 opencodex 接入任意模型做开发；办公侧的文档、幻灯片、看板交给 ChatGPT Work。同一人 / 同一团队按任务类型各取所长。
• 姿势二 · ChatGPT 透传：opencodex 把 ChatGPT 订阅作为后端模型供应商（forward 模式），让 Codex 客户端复用套餐额度——注意这调用的是 OpenAI 的模型能力，不是 Work 智能体本身。
• 姿势三 · 外部模型为主、订阅兜底（本章重点）：把 DeepSeek V4、MiniMax M3 等外部模型接入 opencodex 作为主力，再用 Combo 把 ChatGPT 透传配置为故障切换后端，兼顾成本与可用性。

5.2 接入 DeepSeek V4（实操）

opencodex 内置 DeepSeek 预设（base URL https://api.deepseek.com），其中 deepseek-v4-flash 会走原生 Responses 端点并保留上游 SSE 流式输出；若流已完整输出但缺少最终 Responses 事件，opencodex 还会应用模型级 5 秒宽限修复，避免误报失败。

1. 在 DeepSeek 开放平台创建 API key（https://platform.deepseek.com）。
2. 运行 ocx init，在预设列表中选择 DeepSeek，粘贴 key（或引用环境变量，如 ${DEEPSEEK_API_KEY}）。
3. ocx start 启动代理；ocx gui 打开仪表盘确认 deepseek 出现在 Providers 列表。
4. 在 Codex 中调用：codex -m "deepseek/deepseek-v4-flash" "用 Python 写快速排序并附单元测试"。
5. 在仪表盘 Logs 页确认请求命中 DeepSeek Provider、返回正常。

价格重要提示 DeepSeek 已于 2026-08-13 公告 API 调价：引入峰谷定价，新价格 2026-08-17 00:00（北京时间）生效， 高峰时段为每日 9:00–12:00、14:00–18:00，空闲时段价格为高峰的一半。接入前请按新价格评估成本（见表 11）。

5.3 接入 MiniMax M3（实操）

MiniMax M3 于 2026 年 5 月 31 日发布，是原生多模态、百万上下文的旗舰模型，在 BrowseComp 智能体评测中表现突出。opencodex 提供两个预设：国际站 MiniMax（https://api.minimax.io/v1）与国内站 MiniMax (CN)（https://api.minimaxi.com/v1），均使用 openai-chat 适配器。

1. 在 MiniMax 开放平台（国际 platform.minimax.io 或国内 platform.minimaxi.com）创建 API key。
2. ocx init 选择 MiniMax 或 MiniMax (CN) 预设并粘贴 key；也可在仪表盘 Add provider 中完成。
3. 启动代理后调用：codex -m "minimax/MiniMax-M3" "..."（模型 id 以仪表盘 Models 页实时发现为准）。
4. M3 原生支持视觉，无需额外开启视觉 sidecar；纯文本模型才需要 sidecar 描述图像。

如果你使用 MiniMax 的订阅制 Token Plan / Coding Plan，可获得 sk-cp 类型的 Key，官方说明其可接入任意 OpenAI 兼容工具——opencodex 的自定义端点方式同样适用。

5.4 用 Combo 编排：外部模型主力 + ChatGPT 兜底

Combo 允许一个虚拟模型 id 背后挂多个目标，支持故障切换（failover）与加权轮询（weighted round-robin）。一个典型的「省钱且稳」的编排骨架如下：

# 在仪表盘或 config.json 中定义 combo（示意）：

combo "workhorse":

    1) deepseek/deepseek-v4-flash     # 主力：低价

    2) minimax/MiniMax-M3             # 备援：多模态

    3) openai（ChatGPT 透传）           # 兜底：套餐额度

codex -m combo/workhorse "重构这个模块并补充测试"

效果：日常请求走 DeepSeek V4 控制成本；遇到限流或故障自动切到 MiniMax M3；再失败则落到 ChatGPT 透传，用已有订阅额度保底。加权轮询则适合做多模型质量对比评测。

5.5 外部模型价格参考（截至 2026-08-14）

模型	输入（每百万 token）	输出（每百万 token）	备注
DeepSeek V4-Flash（空闲）	¥1.5（缓存命中 ¥0.05）	¥4.5	2026-08-17 起执行新价
DeepSeek V4-Flash（高峰）	¥3.0（缓存命中 ¥0.10）	¥9.0	高峰：9:00–12:00 / 14:00–18:00
DeepSeek V4-Pro（空闲）	¥4.5（缓存命中 ¥0.15）	¥13.5	2026-08-17 起执行新价
DeepSeek V4-Pro（高峰）	¥9.0（缓存命中 ¥0.30）	¥27.0	官方定价文档（人民币）
MiniMax M3（国际，≤512k 输入）	$0.30（缓存 $0.06）	$1.20	永久五折后价格
MiniMax M3（国内，≤512k 输入）	¥2.10（缓存 ¥0.42）	¥8.40	永久五折后价格
ChatGPT 透传	0 额外费用	0 额外费用	消耗已有套餐包含用量

表 11：外部模型价格参考（来源：DeepSeek 官方定价页、MiniMax 开放平台；DeepSeek 新价 2026-08-17 生效）

换算参考：GPT-5.6 Terra 在 ChatGPT 内的积分费率为每百万输入 50 积分、输出 300 积分；而 DeepSeek V4-Flash 空闲时段输入仅 ¥1.5 / 百万 token——对于大批量、可错峰的任务，外部模型的成本优势非常明显。

5.6 合规与风险提示（务必阅读）

• Provider 服务条款：opencodex 官方 README 明确提示：部分 Provider（尤其是 Anthropic）可能限制经第三方代理路由的账号流量，违规可能导致账号被限制；连接前请查阅对应条款。
• ChatGPT 透传的边界：透传消耗的是你 ChatGPT 套餐的包含用量，须遵守 OpenAI 的使用政策；它不提供对 Work 智能体、插件与 Sites 的调用。
• 价格时效：DeepSeek 新价格 2026-08-17 生效且涨幅较大；做成本预算时以官方定价页实时数据为准。
• 数据安全：经代理发出的代码与提示会到达所选上游服务商；涉及敏感代码时，优先评估各服务商的数据政策，或改用本地模型预设。

六、专题章节：Codex Record & Replay 实操指南

6.1 这是什么，谁能用

Record & Replay 让你在 Mac 上演示一遍工作流，然后把它变成可复用的技能（skill）。适合三类场景：流程重复、依赖你的个人偏好、或者「演示比描述更容易」的任务——例如报销归档、预订车位、创建配置正确的 issue、发布视频、下载周期性报表。录制完成后，ChatGPT 或 Codex 会把这套动作打包成技能，之后可结合 Computer Use、浏览器操作或已连接插件反复使用。

可用条件	要求
操作系统	仅 macOS（ChatGPT 桌面端）
前置能力	Computer Use 必须可用并已启用
套餐要求	Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu（Free 与 Go 不在支持列表），且受区域限制
区域限制	初始可用范围不包括欧洲经济区（EEA）、英国与瑞士
组织管控	若组织用 requirements.toml 管理 Codex，[features].computer_use = false 会同时禁用 Computer Use 与 Record & Replay

表 12：Record & Replay 可用条件（2026-08-14 核验自官方文档）

6.2 工作原理

录制期间，ChatGPT 或 Codex 会观察学习该工作流所需的动作与窗口内容；停止录制后，它会检查捕获的流程并起草一份技能说明——包括何时使用该工作流、需要哪些输入、遵循哪些步骤、如何验证结果。回放时，技能作为可复用上下文参与任务，由当前环境中可用的工具（Computer Use、浏览器操作、已装插件）实际执行。

6.3 实操演示：录制「下载周报并按日期归档」

以下是一个完整的端到端演示。假设你每周都要从内部系统下载周报、重命名并归档到固定文件夹——这类「步骤稳定、成功标准清晰」的任务最适合录制。

第一步：开始录制（官方七步）

1. 在 ChatGPT 桌面端选择 ChatGPT 并在切换器中打开 Work（或选择 Codex），然后打开 Plugins。
2. 打开 + 菜单。
3. 选择 Record a skill（录制技能）。
4. 查看建议的提示词，补充有用上下文后提交。示例：「我要演示如何从内部 BI 系统下载本周周报，重命名为 YYYYMMDD-周报.xlsx，并移动到 Documents/周报归档 文件夹。请观察我的操作并把它变成可复用技能。」
5. 当对话请求录制权限时，准备好后批准。
6. 在 Mac 上正常执行一遍完整流程：打开系统 → 导出报表 → 重命名 → 移动到归档文件夹。
7. 完成后从菜单栏或悬浮条停止录制，或者直接告诉对话「我完成了」。

第二步：检查与润色技能

停止录制后，ChatGPT 会生成技能草稿。此时可以追加润色指令，把「隐性偏好」显式化，例如：

请更新这个技能：

- 命名规则固定为 YYYYMMDD-周报.xlsx（日期取报表覆盖周的周五）

- 若当天文件已存在，追加 -v2 后缀而不是覆盖

- 归档前校验文件非空，且第一行包含「周报」字样

- 完成后在对话中报告文件大小与归档路径

第三步：回放

新建一个 ChatGPT 或 Codex 对话，要求它使用刚生成的技能，并给出本次不同的变量值：

使用「下载周报并归档」技能，处理本周的报表。

技能会作为可复用上下文驱动 Computer Use / 浏览器 / 插件完成整个流程。以后每周一句话即可复现，还可以把它编入 Scheduled Task 定时执行。

6.4 获得更好录制效果的官方技巧

• 演示保持短而完整；只覆盖目标任务本身。
• 开始录制前，先说明目标以及各次运行之间可能变化的输入。
• 使用真实输入，但避免密钥与敏感数据。
• 录制后润色技能，点出命名规范、字段默认值、决策点等隐藏偏好。
• 工作流完成即停止录制，不要继续录无关的收尾动作。

6.5 何时升级为独立插件

Record & Replay 是从演示快速创建技能的方式；但如果你想在团队中分发稳定的独立包、打包多个技能、附带连接器或 MCP 服务器、管理安装元数据，应把该工作流打包为独立插件（Build plugins）。

6.6 常见问题排查

看不到 Record & Replay 入口：除确认 macOS、Computer Use 已启用、套餐与区域符合要求外，若组织通过 requirements.toml 管理 Codex，请检查 [features].computer_use 是否被设为 false——它会同时关掉 Computer Use 与 Record & Replay 两个功能。

七、选型建议：我该用哪一个

你的处境	推荐
想自由换模型、压低 API 成本、自建可控网关的开发者	opencodex
主要用 Codex CLI / Claude Code，想接非官方模型	opencodex
想把 DeepSeek V4 / MiniMax M3 等外部模型接入编码工作流	opencodex
需要把目标直接变成表格 / 幻灯片 / 文档 / Sites 的业务团队	ChatGPT Work
工作流围绕 Slack、Drive、CRM 等 SaaS，且希望低门槛接入	ChatGPT Work
需要 Computer Use 直接操控本机应用（含录制技能）	ChatGPT Work（桌面端，macOS 录制）
追求完全开源、可审计、可自托管（含本地模型）	opencodex
已是 ChatGPT 付费用户，想零额外费用用上 Agent	ChatGPT Work（桌面端全套餐可用）
既要低成本编码、又要办公自动化	两者组合：第五章的三种姿势

表 13：选型速查

一句话总结：opencodex 是「开发者向的模型网关」，解决「用哪个模型、怎么省钱、怎么解耦客户端」；ChatGPT Work 是「业务向的办公自动化 Agent」，解决「把目标变成成品、连进日常工具」。两者定位互补，不少团队会同时采用。

八、官方链接汇总

为方便查阅，此处再次集中列出两款产品的全部官方链接（与 3.2、4.2 两节一致）。

8.1 opencodex

名称	完整链接地址
官网（中文）	https://opencodex.me/zh-cn/
官网（英文）	https://opencodex.me/
快速开始	https://opencodex.me/zh-cn/getting-started/quickstart/
Providers	https://opencodex.me/zh-cn/guides/providers/
模型路由	https://opencodex.me/zh-cn/guides/model-routing/
组合 Combos	https://opencodex.me/zh-cn/guides/combos/
Sidecars	https://opencodex.me/zh-cn/guides/sidecars/
网页控制台	https://opencodex.me/zh-cn/guides/web-dashboard/
CLI 参考	https://opencodex.me/zh-cn/reference/cli/
配置参考	https://opencodex.me/zh-cn/reference/configuration/
GitHub	https://github.com/lidge-jun/opencodex
npm	https://www.npmjs.com/package/@bitkyc08/opencodex

8.2 ChatGPT Work

名称	完整链接地址
Codex / Work 产品页（中文）	https://chatgpt.com/zh-Hans-CN/codex
ChatGPT Work 介绍页	https://openai.com/chatgpt-work/
发布公告博客	https://openai.com/index/chatgpt-for-your-most-ambitious-work/
桌面端下载	https://chatgpt.com/download
定价页（中文）	https://chatgpt.com/zh-Hans-CN/pricing/
开发者文档	https://developers.openai.com/codex
Skills & Plugins	https://learn.chatgpt.com/docs/skills-and-plugins
构建 Skills	https://learn.chatgpt.com/docs/build-skills
使用 Plugins	https://learn.chatgpt.com/docs/plugins
Record & Replay	https://learn.chatgpt.com/docs/extend/record-and-replay
构建 Plugins	https://developers.openai.com/plugins/build/plugins
构建 MCP Server	https://developers.openai.com/plugins/build/mcp-server
OpenAI Academy Skills	https://openai.com/academy/skills/
更新日志	https://learn.chatgpt.com/docs/changelog

免责声明：本文档基于 2026-08-14 前可访问的官方资料整理，仅供学习参考。价格、版本、功能与链接以各产品官方最新发布为准。opencodex 为第三方开源社区项目，与 OpenAI 无隶属关系；ChatGPT Work 为 OpenAI 官方产品。