Codex突然向所有开源模型敞开大门，OpenAI这步棋到底在下什么？

大家好，我是米核AI易山。

今天聊一件在开发者圈子里炸开锅的事：OpenAI的编程工具Codex，正式支持接入任意开源模型了。

没错，那个一直被叫做"闭源代表"的OpenAI，居然主动拆掉了自家产品的一道墙。消息一出，连Hugging Face的联合创始人Thomas Wolf都忍不住转发感叹："今天才知道，Codex里居然能用开源模型了。"

这事到底有多大的影响？对咱们做内容、做项目的人来说，又意味着什么？今天掰开了聊聊。

一、发生了什么？一行代码的改变

先说具体变化。

6月17日，OpenAI Codex团队负责人Tibo在X上正式确认了一件事：Codex的App、CLI和SDK，可以搭配任意开源模型使用，并非只能用OpenAI自家的。

怎么操作呢？如果你本地装了Ollama或者LM Studio这类本地模型工具，只需要在命令行加一个参数--oss，Codex就能直接切换到本地的开源模型来干活。整个过程不需要连接OpenAI的服务器，数据也不出你的电脑。

想换个模型？改一个配置文件里的字段就行。DeepSeek、Llama、Mistral、通义千问……只要兼容OpenAI的API协议，理论上都能接进去。

这条消息之所以让人意外，是因为OpenAI过去的形象一直是"封闭"的代名词。Codex从诞生之日起就只认GPT系列模型，想用就得走OpenAI的API，按Token付费。现在突然把模型接入层打开了，等于告诉全世界：你不必非得买我家的模型，用别家的也行。

二、从60万到500万：Codex的逆袭之路

要理解这步棋的分量，得先看看Codex过去一年的处境。

Codex并不是那种一出场就万众瞩目的产品。2025年4月，Codex CLI第一次发布的时候，市面上的AI编程工具已经扎堆了。GitHub Copilot早就让开发者习惯了AI辅助写代码，Cursor率先跑通了AI IDE的路子，而Anthropic的Claude Code更是凭借出色的编程口碑迅速占领了开发者心智。

到2026年第一季度，市场数据很说明问题：Claude Code的周活用户达到420万，而Codex还不到100万，只有人家的四分之一。技术社区里的讨论也几乎一边倒，不少人直言"Codex就是照着Claude Code做的"。

但转折点来得比预期快。

2026年2月，OpenAI接连放出了Codex桌面应用和GPT-5.3 Codex两个大招。桌面应用把Codex从一个命令行工具升级成了"Agent指挥中心"——可以同时管理多个项目、多个Agent并行工作，像管理团队一样分配任务。模型层面，GPT-5.3 Codex在核心编程测试中首次超过了Claude Opus 4.6。

到了4月，Codex又加了一堆实用能力：内置浏览器、图像生成、GitHub PR审查、90多个新插件，从一个纯编程工具进化成了通用Agent平台。

效果立竿见影。到6月初，Codex的周活用户突破500万，5个月增长了730%。从200万到300万用了4周，300万到400万只用了2周。更值得注意的是，大约20%的用户已经不是程序员，而是产品经理、分析师、运营人员这类知识工作者。

三、开放的到底是什么？

回到这次"开源模型接入"的话题。仔细看下来，OpenAI开放的并不是GPT模型本身，而是Codex的"模型接入层"。

打个比方：以前Codex是一台只能加特定品牌汽油的车，现在它换成了一个通用油箱，什么品牌的油都能加。但发动机——也就是Codex本身的Agent框架、沙箱环境、工具调用协议——还是OpenAI自己的。

这里面有个关键限制：接入的第三方模型必须兼容OpenAI的Responses API协议。不是所有模型都能无缝对接，部分高级功能（比如函数调用、推理参数调节）取决于第三方模型是否支持这套协议。有开发者尝试搭混合方案——让GPT做规划，让开源模型做执行——结果发现协议不兼容，任务跑不起来。

所以准确地说，Codex开放了一半。它给了你一个"万能插座"，但插头规格还得对得上。

四、OpenAI到底图什么？

这才是最值得琢磨的问题。一个靠卖模型API赚钱的公司，为什么主动让自己的产品可以不用自家模型？

第一个原因：抢入口。AI编程工具的核心竞争已经不是模型能力本身，而是"开发者习惯在哪个工具里工作"。Codex开放模型接入，本质是在说：你不用离开我的平台，想用什么模型都行。这样一来，开发者就没有理由切换到其他工具了。

第二个原因：应对竞争。Claude Code在开发者口碑上一直压着Codex，而且Anthropic在企业市场的渗透能力很强。如果Codex继续只绑定GPT，一旦GPT在某些场景不如Claude，用户就会直接流失。现在开放了，用户可以在Codex里混搭使用不同模型，反而降低了流失风险。

第三个原因：扩大用户基数。Codex从编程工具转向通用Agent平台后，目标用户已经从程序员扩展到了所有知识工作者。这些人对价格更敏感，对模型选择有更多个性化需求。允许用本地开源模型（等于零API花费），能大幅降低使用门槛。

五、跟咱们有什么关系？

可能有朋友会问：我又不是程序员，这事跟我有什么关系？

关系其实不小。

首先，AI工具"万能插座化"是一个大趋势。以后不管是编程、做内容、做设计，你用的AI工具很可能都能自由切换底层模型。这意味着你不再被某一家绑定，选择权在你手里。

其次，本地运行的门槛在降低。用Ollama这类工具，你可以在自己电脑上跑开源模型，配合Codex这样的Agent框架，不出本地就能完成不少工作。对于数据隐私有要求的场景（比如处理客户资料、内部文档），这是实打实的便利。

最后，这也给做AI培训和内容创作的朋友提了个醒：不要只学某一个工具或模型的操作，要理解底层逻辑。工具会变，模型会换，但Agent的工作方式、提示词的设计思路、工作流的搭建方法，这些是通用的。

写在最后

OpenAI这步棋，表面上看是"自废武功"，实际上是"以退为进"。开放模型接入层，守住的是Agent框架和开发者入口。在AI工具竞争进入白热化的2026年，谁能成为用户默认的工作平台，谁就占据了最有价值的位置。

对咱们普通用户来说，工具越来越开放，选择越来越多，花费越来越低——怎么看都是好事。

我是米核AI易山，关注AI工具的最新动态，每天分享实用干货。对扣子工作流、AI漫剧制作感兴趣的朋友，欢迎搜索"米核AI易山"交流。

咱们明天见。