Codex 加速能力基准

产品/交付速度

• Sora Android app：全新 app，约 2-3 名工程师，18 天做到员工可用，28 天全量公开发布（GA），随后登顶 App Store 免费榜。加速的最大来源是"移植"场景：让 Codex 对照已有 iOS app 产出工作计划再实现——有参照物的多平台移植是 coding agent 的甜点区（作者称接近 easy mode）。
• Atlas 浏览器团队（重度用户）自报加速比："以前 2-3 个工程师干 2-3 周的活，现在 1 个工程师 1 周"（约 4-9 倍）。
• GPT-5.1-Codex-Max：同任务比上一代快约 30%，支持 compaction 后可连续运行 24 小时级别。

规模数据

• Codex 自 GPT-5 发布（2025 年 8 月）后增长 20x；Codex 模型每周 serve 数万亿 tokens，是 OpenAI API 中被调用最多的编码模型。

组织渗透形态（OpenAI 内部）

• 全部技术员工使用 Codex；数据科学家在 Slack @Codex 问"这个指标为什么动了"；产品营销直接从 Slack 改文案字符串、更新文档。
• 设计师维护一个 vibe-coded 的 Codex app 独立原型：口头 jam → 设计师在原型里做出交互 → 团队试玩 → 满意后 vibe-engineer 成真 PR（Rust 部分由工程师帮忙落地）——"压缩人才栈"（Scott Belsky 语）的实例。
• 大量"一次性代码"用途兴起：给 Codex 一堆数据让它现做一个交互式 data viewer；设计师先 vibe code 一个动画编辑器、再用它做动画入库。
• Codex 参与自身训练：写训练基础设施代码、AI code review 抓出过配置错误、试验中让它为训练 run 值班。