OpenAI Codex FAQ

OpenAI Codex ist ein von OpenAI entwickeltes KI‑Modell, das natürliche Sprache in Code übersetzt. Es ist ein Nachfolger der GPT‑Modelle und wurde sowohl auf natürlicher Sprache als auch auf Milliarden Zeilen Open‑Source‑Code trainiert, u. a. aus GitHub‑Repos.

Codex versteht die Absicht hinter deiner natürlichen Beschreibung und generiert entsprechenden Code in verschiedenen Programmiersprachen. Es kann:

• Natürliche Sprachbeschreibungen in ausführbaren Code umwandeln
• Unvollständige Code‑Snippets vervollständigen
• Die Funktionalität bestehenden Codes erklären
• Verbesserungen für Code vorschlagen
• Technische Dokumentation erzeugen

Mehr über OpenAI Codex in der offiziellen Einführung

Auch wenn die ursprüngliche Codex‑API eingestellt wurde, kannst du ähnliche Funktionen weiterhin nutzen über:

• GitHub Copilot: Der direkteste Weg, Codex‑Technologie zu verwenden – als Erweiterung für beliebte IDEs wie VS Code, Visual Studio und JetBrains
• OpenAI‑API: Verwende GPT‑3.5‑ oder GPT‑4‑Modelle über die Chat Completions API, die mit passend formulierten Prompts Code generieren können
• OpenAI Codex CLI: Ein Kommandozeilen‑Tool, das KI‑Coding direkt ins Terminal bringt

Loslegen mit GitHub Copilot:

1. Besuche github.com/features/copilot
2. Registriere ein Abo (kostenlose Testphase verfügbar)
3. Installiere die Erweiterung für deine bevorzugte IDE
4. Starte mit dem Coden und erhalte KI‑Vorschläge während der Eingabe

Schnellstart‑Anleitung zu GitHub Copilot ansehen | Mehr über OpenAI Codex CLI erfahren

Die eigenständige OpenAI‑Codex‑API wurde im März 2023 eingestellt. OpenAI empfahl Entwicklern, auf GPT‑3.5 Turbo oder GPT‑4 zu wechseln, die ebenfalls Code generieren können und das ursprüngliche Codex‑Modell in mancher Hinsicht übertreffen.

Die Technologie hinter Codex lebt jedoch weiter über:

• GitHub Copilot, das auf Codex‑Technologie basiert
• Neuere OpenAI‑Modelle (GPT‑3.5, GPT‑4) mit starker Code‑Generierung
• Azure OpenAI Service, der Codex‑Modelle übergangsweise angeboten hat
• OpenAI Codex CLI, eine Kommandozeilen‑Schnittstelle für KI‑gestütztes Coden

Für neue Nutzer ist GitHub Copilot derzeit die zugänglichste und direkteste Umsetzung der Codex‑Technologie.

Mehr über GPT‑3.5 Turbo | Mehr über GPT‑4

OpenAI Codex wurde auf einer Vielzahl von Sprachen trainiert und kann in vielen davon Code generieren, darunter:

• Python (beste Unterstützung)
• JavaScript
• TypeScript
• Go
• Ruby
• Rust
• PHP
• C#
• Java
• Shell-Skripte
• SQL

Die Liste ist nicht vollständig; die Qualität kann je nach Sprache und Aufgabe variieren.

Für Einsteiger wird häufig Python empfohlen, da hier die Ergebnisse meist am zuverlässigsten sind.

Mehr über Codex‑Sprachunterstützung

So leistungsfähig Codex auch ist – es gibt Einschränkungen, die Einsteiger kennen sollten:

• Codequalität: Generierter Code kann Bugs, Ineffizienzen oder Sicherheitslücken enthalten
• Kontextgrenzen: Das Modell verarbeitet nur begrenzten Kontext, große Codebasen sind schwerer zu erfassen
• Halluzinationen: Teils erzeugt die KI plausibel wirkenden, aber nicht funktionierenden Code bzw. verweist auf nicht existierende Bibliotheken
• Lernkurve: Nützliche Prompts zu formulieren, erfordert Übung
• Veraltetes Wissen: Eventuell sind neueste Bibliotheken/Frameworks/Best Practices nicht bekannt

Für Einsteiger wichtig:

• Generierten Code stets prüfen und verstehen, bevor er übernommen wird
• Gründlich testen, ob alles wie erwartet funktioniert
• KI als Lernhilfe nutzen, nicht nur als Codegenerator
• Sicherheit und Performance der Ergebnisse verifizieren

Best Practices für GitHub Copilot

GitHub Copilot basiert auf der Codex‑Technologie, dennoch gibt es wichtige Unterschiede:

• Zweck & Integration: Copilot ist ein Endnutzer‑Produkt direkt in IDEs integriert (VS Code, Visual Studio, …), Codex war die zugrunde liegende API/Technologie
• Zugänglichkeit: Copilot ist ein kommerzielles Produkt mit Abo, die Codex‑API wurde eingestellt
• Benutzeroberfläche: Copilot bietet eine benutzerfreundliche UI mit Inline‑Vorschlägen; Codex als API war roher
• Trainingsdaten: Copilot kann zusätzliches Training/Optimierung speziell für GitHub‑Repos enthalten
• Features: Copilot bietet u. a. Test‑Generierung, Code‑Erklärungen und mehrzeilige Vorschläge in integrierter Form

Für Einsteiger ist Copilot der zugänglichere Einstieg in KI‑unterstütztes Coden – mit Fokus auf Produktivität in vertrauten Umgebungen.

Einführung zu GitHub Copilot | Was GitHub Copilot kann

Mehrere Tools bieten ähnliche Funktionen und sind gut für Einsteiger geeignet:

• GitHub Copilot: Leistungsstark, weit verbreitet, nahtlose IDE‑Integration
• Amazon CodeWhisperer: AWS‑Assistent mit guter AWS‑Integration
• Replit Ghostwriter: KI‑Assistent in der Browser‑IDE Replit
• Tabnine: Unterstützt viele Sprachen und IDEs
• Google Gemini Code Assist: Googles KI‑Tool für Code‑Generierung und Completion
• Codeium: Open‑Source KI‑Coding‑Assistent (kostenlose Stufe verfügbar)
• ChatGPT: Nicht speziell fürs Coden, kann aber Code‑Snippets erzeugen und Konzepte erklären

Für Einsteiger ist GitHub Copilot meist der empfohlene Startpunkt dank einfacher Bedienung und starker Integration.

GitHub Copilot testen | Amazon CodeWhisperer erkunden | Mehr über Replit Ghostwriter

Die ursprüngliche Codex‑API ist eingestellt; Zugriff auf ähnliche Funktionen ist über folgende Optionen mit zugehörigen Kosten möglich:

• GitHub Copilot: Einzelnutzer 10 $/Monat oder 100 $/Jahr; Studierende/OSS‑Maintainer kostenlos; Business 19 $/Nutzer/Monat; Enterprise individuell
• OpenAI‑API (GPT‑Modelle): GPT‑3.5 0,0005 $/1K Input‑Tokens, 0,0015 $/1K Output‑Tokens; GPT‑4 0,03 $/1K Input, 0,06 $/1K Output; teils Startguthaben
• Alternative Dienste: CodeWhisperer privat kostenlos (Business kostenpflichtig); Tabnine kostenlos + Pro 12 $/Monat; Codeium kostenlos (Teams ab 12 $/Nutzer/Monat)

Zum Einstieg eignen sich kostenlose Stufen (z. B. CodeWhisperer, ChatGPT Free), bevor man in Bezahlpläne investiert.

View GitHub Copilot plans | Check OpenAI API pricing

Auch ohne Codex gelten diese Tipps für KI‑Code‑Tools (GitHub Copilot, GPT‑Modelle usw.) und verbessern die Ergebnisqualität deutlich:

• Prompts präzise formulieren: Ziel, Ein-/Ausgabe‑Beispiele, Randfälle, Performance‑Anforderungen klar beschreiben
• Kontext geben: Sprache, Frameworks, Bibliotheken und Projektrahmen nennen
• Iterativ verfeinern: Mit einer Basis starten, dann um Verbesserungen/Optimierungen bitten
• Erklärungen anfordern: Die KI soll den Code erklären, um Probleme zu erkennen
• Coding‑Standards benennen: Gewünschte Standards/Pattern angeben
• Testfälle anfordern: Neben Implementierung auch Tests generieren lassen

Beispiel‑Prompt: "Schreibe eine Python‑Funktion, die die längste palindromische Teilzeichenfolge findet … inkl. effizienten Algorithmus, kommentierter Erklärung und einfachem Testfall."

KI‑Code vor Produktionseinsatz stets reviewen und testen.

Prompt Engineering für GitHub Copilot | OpenAI Prompt Engineering Guide

Bei Codex‑ähnlichen Tools sollten Einsteiger wichtige Sicherheits‑ und Ethik‑Themen kennen:

• Sicherheitslücken: KI‑Code kann Best Practices missachten und Schwachstellen einführen
• Urheberrecht: Generierter Code kann bestehendem, geschütztem Code ähneln
• Überabhängigkeit: Zu starke Abhängigkeit hemmt die eigene Kompetenzentwicklung
• Datenschutz: Eingereichter Code kann gespeichert/zu Trainingszwecken genutzt werden
• Verantwortung: Für verwendeten Code bist letztlich du verantwortlich

Empfehlungen zur Risikominimierung:

• KI‑Code immer prüfen und verstehen
• Security‑Scanner einsetzen
• Gründlich testen – insbesondere Randfälle
• Als Lernhilfe nutzen und Funktionsweise nachvollziehen
• Nutzungsbedingungen der Tools kennen
• Tools wie GitHub Copilot so konfigurieren, dass Privatsphäre gewahrt bleibt

Verantwortungsvoller Einsatz von GitHub Copilot | Häufige Sicherheitslücken (OWASP)