gpt-5-codex vs gpt-5

非常好的问题——你这张截图展示的是一个模型选择界面，列出了两组模型：gpt-5-codex 系列 和 gpt-5 系列，每组又细分成 low / medium / high 等不同等级（有的还有 minimal）。下面是它们的对比与推荐使用场景分析：

---

🔹 一、总体区别：gpt-5-codex vs gpt-5

特性	gpt-5-codex 系列	gpt-5 系列
优化方向	专为 代码生成与技术任务 优化	通用型模型，擅长 语言理解与推理
训练重点	在语法、API、命令行、配置文件、调试对话等上更精准	在多领域推理、内容生成、摘要、分析等上更平衡
回答风格	更“干净”、偏技术化、少闲聊	更自然、上下文理解更强、能写长篇分析
典型用途	编码助手、命令生成、脚本转换、正则/SQL/配置调试	写文案、做推理分析、综合性问答、教学类解释

---

🔸 二、不同子档位（low / medium / high / minimal）的区别

档位	特性	推荐用途
low	响应最快、思考最少，几乎无推理链	简短命令、直接代码片段生成、自动补全式任务
medium	平衡速度与推理深度（默认档）	常规任务，既能理解上下文又不太慢
high	最深推理，适合复杂问题	分析型任务、算法推导、多步逻辑问题
minimal（仅 codex 有）	极简思考，几乎只执行指令	批量生成、重格式化、代码翻译类任务

---

🔹 三、典型使用场景举例

场景	推荐模型	理由
写或调试 Python/JS/SQL/regex	🧠 gpt-5-codex medium / high	代码相关训练最强，能补完上下文、理解函数意图
写 Shell / PowerShell 命令	⚙️ gpt-5-codex low / minimal	执行式命令生成快、不啰嗦
分析报错或调试日志	🧩 gpt-5-codex medium	能平衡速度和上下文理解
系统设计、算法推理、需求分析	🧭 gpt-5 high	通用推理模型，深度强
写技术文档、总结说明	📝 gpt-5 medium	表达自然、逻辑清晰
聊天、头脑风暴	💬 gpt-5 medium / high	语言生成更自然

---

🔸 四、简明总结表

模型	特长	速度	推理	推荐用途
gpt-5-codex low	快、指令执行	🚀	🧩	快速代码/命令输出
gpt-5-codex medium	平衡	⚡	⚙️	编程辅助、短问答
gpt-5-codex high	深度推理	⏳	🧠	复杂代码逻辑
gpt-5 minimal	极快	🚀🚀	⚙️	模板、重格式化
gpt-5 low	快速语言任务	⚡	⚙️	短文案、浅推理
gpt-5 medium	默认	⚖️	🧠	通用
gpt-5 high	最强推理	⏳	🧩🧠	多步逻辑、分析

---

如果你告诉我这个截图是出自哪（例如 Codex CLI、某 VSCode 插件、或终端交互工具），我可以进一步结合它的运行环境（是否本地执行、是否联网调用）帮你具体推荐一个默认模型组合，比如：

💡 例如：在 Codex CLI 中建议默认使用 gpt-5-codex medium，调试复杂项目时再切换 gpt-5-codex high。

要我帮你做一份「按任务类型自动切换模型」的配置建议表吗？（比如 coding、doc、debug、analyze 四类对应最优模型设置）