Blog

API Codex 2025: Các Endpoint Khả Dụng

Herve Kom

22 tháng 9 2025

API Codex 2025: Các Endpoint Khả Dụng

Việc hiểu chính xác những điểm cuối API nào khả dụng cho Codex của OpenAI ngày càng trở nên phức tạp khi nền tảng này đã phát triển đáng kể kể từ khi ra mắt vào năm 2021. Các nhà phát triển thường hỏi: "Tôi thực sự có thể sử dụng những điểm cuối API nào với CodeX?" Câu trả lời đòi hỏi phải phân biệt giữa các hệ thống cũ, các triển khai hiện tại và các khả năng mới nổi trong hệ sinh thái đang phát triển nhanh chóng của OpenAI.

💡
Chuyển đổi quy trình làm việc phát triển API của bạn ngay hôm nay! Tải Apidog miễn phí và trải nghiệm các tính năng kiểm thử, tài liệu hóa và cộng tác API liền mạch, bổ sung hoàn hảo cho các chiến lược tích hợp CodeX được nêu trong hướng dẫn toàn diện này. Với giao diện mạnh mẽ của Apidog, bạn có thể quản lý, kiểm thử và tài liệu hóa API một cách hiệu quả, đồng thời tận dụng các khả năng nâng cao của CodeX để tăng cường năng suất.
button

Tại sao các điểm cuối API của Codex lại quan trọng vào năm 2025

Codex phát triển vượt ra ngoài nguồn gốc năm 2021 của nó như một công cụ hoàn thành mã, trở thành một tác nhân hoàn chỉnh cho kỹ thuật phần mềm. Giờ đây, nó xử lý các tác vụ phức tạp như giải quyết phụ thuộc, thực thi kiểm thử và gỡ lỗi giao diện người dùng với các đầu vào đa phương thức. Các nhà phát triển tận dụng các điểm cuối API của nó để nhúng các khả năng này vào các quy trình CI/CD, bot tùy chỉnh hoặc ứng dụng doanh nghiệp. Việc hiểu rõ các điểm cuối này mở khóa tự động hóa có thể mở rộng, giảm thời gian thực hiện tác vụ tới 90% trong môi trường đám mây.

Sự phát triển của API CodeX: Từ hoàn thành mã đến các điểm cuối tác nhân

Ban đầu, Codex dựa vào điểm cuối /v1/completions với các mô hình như davinci-codex. Đến năm 2025, OpenAI đã chuyển sang API Chat Completions, tích hợp GPT-5-Codex để suy luận nâng cao. Các điểm cuối beta cho các tác vụ đám mây và đánh giá mã tiếp tục mở rộng chức năng, hỗ trợ thực thi song song và tích hợp GitHub.

Sự chuyển đổi này giải quyết các hạn chế trước đây, chẳng hạn như mất ngữ cảnh và các ràng buộc đồng thời. Do đó, các nhà phát triển giờ đây truy cập Codex thông qua một khung API thống nhất, với các tính năng beta có sẵn thông qua các gói Pro. Apidog bổ sung điều này bằng cách cho phép kiểm thử điểm cuối nhanh chóng, đảm bảo việc áp dụng suôn sẻ.

Các điểm cuối API cốt lõi cho Codex vào năm 2025

OpenAI cấu trúc quyền truy cập Codex xung quanh một vài điểm cuối chính, chủ yếu thông qua API tiêu chuẩn và các tiện ích mở rộng beta. Dưới đây, chúng tôi sẽ phác thảo từng điểm, bao gồm các phương thức HTTP, tham số và ví dụ mã.

1. Điểm cuối Chat Completions: Cung cấp năng lượng cho việc tạo mã

Điểm cuối /v1/chat/completions (POST) đóng vai trò là giao diện chính cho GPT-5-Codex, xử lý việc tạo mã, gỡ lỗi và giải thích.

Các tham số chính:

Xác thực: Mã thông báo Bearer thông qua Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY.

Ví dụ bằng Python:

python

import openai

client = openai.OpenAI(api_key="sk-your-key")
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-codex",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Follow Python PEP 8 standards."},
        {"role": "user", "content": "Generate a REST API endpoint for task management."}
    ],
    max_tokens=2000,
    temperature=0.3
)
print(response.choices[0].message.content)

Điểm cuối này vượt trội trong các quy trình làm việc lặp đi lặp lại, duy trì ngữ cảnh giữa các tin nhắn. Nó tự động giải quyết 74% các tác vụ SWE-bench, vượt trội so với các mô hình chung. Tuy nhiên, hãy tối ưu hóa lời nhắc để tránh lãng phí token, sử dụng Apidog để theo dõi việc sử dụng.

2. Điểm cuối ủy quyền tác vụ đám mây: Thực thi tự động

Điểm cuối beta /v1/codex/cloud/tasks (POST) ủy quyền các tác vụ cho các vùng chứa đám mây được sandbox, lý tưởng cho việc xử lý song song.

Các tham số chính:

Ví dụ bằng Node.js:

javascript

const OpenAI = require('openai');
const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

async function runTask() {
  const task = await openai.beta.codex.cloud.create({
    task_prompt: 'Create a React component with Jest tests.',
    environment: { runtime: 'node:18', packages: ['react', 'jest'] },
    repository_context: 'https://github.com/user/repo/main',
    webhook: 'https://your-webhook.com'
  });
  console.log(`Task ID: ${task.id}`);
}

Điểm cuối này giảm thời gian hoàn thành tới 90% thông qua bộ nhớ đệm. Sử dụng Apidog để mô phỏng phản hồi webhook cho việc kiểm thử.

3. Điểm cuối đánh giá mã: Tự động hóa phân tích PR

Điểm cuối beta /v1/codex/reviews (POST) phân tích các PR GitHub, được kích hoạt bởi các thẻ như "@codex review".

Các tham số chính:

Ví dụ cURL:

bash

curl https://api.openai.com/v1/codex/reviews \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "pull_request_url": "https://github.com/user/repo/pull/456",
    "focus_areas": ["performance", "dependencies"],
    "sandbox_config": {"tests": true}
  }'

Điểm cuối này nâng cao chất lượng mã bằng cách phát hiện sớm các vấn đề, tích hợp với các quy trình CI/CD.

4. Điểm cuối hoàn thành mã cũ: Sử dụng hạn chế để tương thích ngược

Điểm cuối /v1/completions đã lỗi thời hỗ trợ codex-mini-latest cho việc tạo mã cơ bản nhưng dự kiến sẽ bị loại bỏ dần vào năm 2026. Nó sử dụng một mô hình đơn giản hơn dựa trên lời nhắc, ít phù hợp hơn cho các tác vụ tác nhân.

Các tham số chính:

Ví dụ bằng Python:

python

import openai

client = openai.OpenAI(api_key="sk-your-key")
response = client.completions.create(
    model="codex-mini-latest",
    prompt="Write a Python function to parse CSV files.",
    max_tokens=500
)
print(response.choices[0].text)

Hãy chuyển sang chat completions để xử lý ngữ cảnh và hiệu suất tốt hơn, vì các điểm cuối cũ thiếu hỗ trợ đa phương thức và khả năng suy luận tác nhân.

Các phương pháp hay nhất để sử dụng các điểm cuối API của CodeX

Tối đa hóa hiệu quả điểm cuối với các chiến lược sau:

Những phương pháp này cắt giảm 50% số lần lặp lại, tăng năng suất.

Quy trình làm việc phát triển API với tích hợp Apidog

Mặc dù CodeX đã phát triển vượt ra ngoài các điểm cuối API truyền thống, các nhà phát triển làm việc trên các dự án tập trung vào API vẫn hưởng lợi đáng kể từ việc kết hợp hỗ trợ của CodeX với các công cụ phát triển API toàn diện như Apidog. Sự tích hợp này tạo ra các quy trình làm việc mạnh mẽ giúp tăng cường cả độ chính xác của việc tạo mã và độ tin cậy của API.

Apidog cung cấp các tính năng kiểm thử, tài liệu hóa và cộng tác API thiết yếu, bổ sung hoàn hảo cho khả năng tạo mã của CodeX. Khi CodeX tạo mã triển khai API, Apidog có thể ngay lập tức xác thực, kiểm thử và tài liệu hóa các điểm cuối thu được thông qua các quy trình tự động.

Sử dụng Apidog trong quy trình làm việc phát triển của bạn

Tích hợp Apidog vào quy trình làm việc phát triển của bạn có thể nâng cao quy trình quản lý API của bạn. Dưới đây là cách sử dụng Apidog hiệu quả cùng với việc phát triển trang web của bạn:

Bước 1: Xác định thông số kỹ thuật API của bạn

Bắt đầu bằng cách xác định thông số kỹ thuật API của bạn trong Apidog. Tạo một dự án API mới và phác thảo các điểm cuối, tham số yêu cầu và định dạng phản hồi. Tài liệu này sẽ đóng vai trò là tài liệu tham khảo cho nhóm phát triển của bạn.

Bước 2: Tạo phản hồi giả lập

Sử dụng Apidog để tạo phản hồi giả lập cho các điểm cuối API của bạn. Điều này cho phép bạn kiểm thử ứng dụng giao diện người dùng của mình mà không cần dựa vào API thực tế, vốn có thể đang được phát triển hoặc không khả dụng. Giả lập phản hồi giúp bạn xác định các vấn đề sớm trong quá trình phát triển.

Bước 3: Kiểm thử các điểm cuối API

Khi API của bạn đã sẵn sàng, hãy sử dụng Apidog để kiểm thử các điểm cuối. Điều này đảm bảo rằng chúng trả về dữ liệu mong đợi và xử lý lỗi một cách chính xác. Bạn cũng có thể sử dụng các tính năng kiểm thử của Apidog để tự động hóa quy trình này, tiết kiệm thời gian và giảm nguy cơ lỗi do con người.

Bước 4: Cộng tác với nhóm của bạn

Khuyến khích nhóm của bạn sử dụng Apidog để cộng tác. Các nhà phát triển có thể để lại bình luận về thông số kỹ thuật API, đề xuất thay đổi và theo dõi các bản sửa đổi. Cách tiếp cận hợp tác này thúc đẩy giao tiếp và đảm bảo mọi người đều hiểu rõ vấn đề.

Bước 5: Duy trì tài liệu

Khi API của bạn phát triển, hãy đảm bảo cập nhật tài liệu trong Apidog. Điều này sẽ giúp nhóm của bạn được thông báo về các thay đổi và đảm bảo rằng các đối tác bên ngoài có quyền truy cập vào thông tin mới nhất.

Quy trình làm việc tích hợp thường tuân theo mô hình này:

  1. Đặc tả ngôn ngữ tự nhiên mô tả chức năng API mong muốn
  2. CodeX tạo mã triển khai dựa trên đặc tả
  3. Apidog tự động nhập và xác thực các điểm cuối API đã tạo
  4. Kiểm thử thời gian thực đảm bảo mã được tạo đáp ứng các yêu cầu chức năng
  5. Tài liệu cộng tác cho phép toàn nhóm hiểu và bảo trì
  6. Xác thực liên tục duy trì độ tin cậy của API trong suốt các chu kỳ phát triển

Cấu hình doanh nghiệp và quản lý nhóm

Các triển khai CodeX cấp doanh nghiệp yêu cầu các lớp cấu hình bổ sung vượt ra ngoài thiết lập của từng nhà phát triển. Các cấu hình này đảm bảo tuân thủ, bảo mật và cộng tác nhóm, đồng thời duy trì trải nghiệm tích hợp đơn giản đặc trưng cho các triển khai CodeX hiện đại.

Codex là một tác nhân duy nhất chạy ở mọi nơi bạn viết mã—thiết bị đầu cuối, IDE, trên đám mây, trong GitHub và trên điện thoại của bạn, nhưng môi trường doanh nghiệp có thể yêu cầu phê duyệt và cấu hình quản trị trước khi các thành viên nhóm có thể truy cập đầy đủ chức năng. Quá trình thiết lập này đảm bảo tuân thủ tổ chức đồng thời duy trì năng suất phát triển.

Các cấu hình quản trị thường bao gồm:

Các tính năng tập trung vào nhóm cho phép phát triển cộng tác với sự hỗ trợ của AI đồng thời duy trì trách nhiệm cá nhân và tiêu chuẩn chất lượng mã. Các khả năng cộng tác này tích hợp liền mạch với các quy trình làm việc hiện có của nhóm mà không yêu cầu triển khai API tùy chỉnh hoặc quản lý điểm cuối.

Tối ưu hóa hiệu suất và quản lý tài nguyên

Việc hiểu rõ các đặc tính hiệu suất của CodeX cho phép sử dụng hiệu quả hơn trong các kịch bản phát triển và trường hợp sử dụng khác nhau. Không giống như các điểm cuối API truyền thống với thời gian phản hồi và yêu cầu tài nguyên có thể dự đoán được, hiệu suất của CodeX thay đổi đáng kể dựa trên độ phức tạp của tác vụ, môi trường thực thi và tài nguyên tính toán có sẵn.

Hệ thống tự động chọn môi trường thực thi tối ưu dựa trên đặc điểm tác vụ, tài nguyên có sẵn và yêu cầu hiệu suất. Các thao tác đơn giản thường được thực thi cục bộ để phản hồi ngay lập tức, trong khi các tác vụ phân tích phức tạp tận dụng tài nguyên đám mây để tăng cường khả năng tính toán.

Mô hình tối ưu hóa hiệu suất:

python

import time
import logging

def monitor_codex_performance(operation_type):
    """Monitor CodeX performance across different operations"""
    start_time = time.time()
    
    try:
        if operation_type == "simple_completion":
            # Local CLI execution for immediate response
            result = execute_local_codex("Generate simple function")
        elif operation_type == "complex_analysis":
            # Cloud execution for resource-intensive tasks
            result = delegate_to_cloud("Analyze entire codebase architecture")
        elif operation_type == "code_review":
            # GitHub integration for collaborative review
            result = trigger_github_review("@codex review security issues")
        
        duration = time.time() - start_time
        logging.info(f"{operation_type} completed in {duration:.2f}s")
        return result
        
    except Exception as e:
        duration = time.time() - start_time
        logging.error(f"{operation_type} failed after {duration:.2f}s: {str(e)}")
        raise

Việc sử dụng CodeX tối ưu bao gồm việc hiểu các mô hình thực thi này:

Các cân nhắc về bảo mật và các phương pháp hay nhất

Các triển khai CodeX kết hợp các biện pháp bảo mật toàn diện nhằm giải quyết những thách thức riêng liên quan đến phát triển có hỗ trợ AI. Các tính năng bảo mật này hoạt động minh bạch trong trải nghiệm tích hợp đồng thời duy trì khả năng bảo vệ mạnh mẽ cho mã nhạy cảm và tài sản trí tuệ của tổ chức.

Các triển khai CodeX hiện đại yêu cầu các biện pháp xác thực nâng cao so với các mô hình sử dụng API truyền thống. Hệ thống bắt buộc xác thực đa yếu tố cho các tài khoản email/mật khẩu đồng thời khuyến nghị mạnh mẽ thiết lập MFA cho các nhà cung cấp đăng nhập xã hội để đảm bảo bảo mật tài khoản.

Kiến trúc dựa trên đám mây triển khai các biện pháp bảo vệ dữ liệu toàn diện nhằm đảm bảo quyền riêng tư của mã đồng thời cho phép hỗ trợ AI tinh vi. Môi trường thực thi được sandbox ngăn chặn việc lộ dữ liệu giữa các dự án trong khi vẫn duy trì nhận thức ngữ cảnh cần thiết cho việc hỗ trợ phát triển hiệu quả.

Ngoài ra, tất cả quá trình xử lý mã diễn ra trong các môi trường bảo mật, được mã hóa đáp ứng các tiêu chuẩn bảo mật doanh nghiệp, đảm bảo rằng tài sản trí tuệ nhạy cảm được bảo vệ trong suốt quá trình phát triển.

Đón nhận tương lai phát triển tích hợp

Hệ sinh thái CodeX sẽ tiếp tục phát triển theo hướng các mô hình tích hợp liền mạch hơn nữa, nhưng nguyên tắc cơ bản vẫn không đổi: hỗ trợ AI nên nâng cao chứ không làm phức tạp quy trình làm việc phát triển. Bằng cách áp dụng các phương pháp tích hợp này và tận dụng các công cụ bổ sung như Apidog cho các dự án phát triển API, các nhà phát triển có thể đạt được năng suất chưa từng có đồng thời duy trì các tiêu chuẩn cao nhất về chất lượng và độ tin cậy của mã.

Tương lai thuộc về các môi trường phát triển nơi hỗ trợ AI hoạt động minh bạch và thông minh, cho phép các nhà phát triển tập trung vào giải quyết vấn đề sáng tạo và tư duy kiến trúc thay vì quản lý sự phức tạp của tích hợp kỹ thuật. CodeX đại diện cho một bước tiến đáng kể hướng tới tương lai này, cung cấp nền tảng cho thế hệ trải nghiệm phát triển được hỗ trợ bởi AI tiếp theo.

button

Thực hành thiết kế API trong Apidog

Khám phá cách dễ dàng hơn để xây dựng và sử dụng API

Đăng ký miễn phíTải xuống