2026 年 7 月 9 日，OpenAI 发布了 "ChatGPT Work"。
调研资料。在应用之间切换。创建 Slides 和表格。将长任务执行到底。
听到这些，你肯定在想：
"这和 Codex 有什么区别？"
我先给你结论。
ChatGPT Work 是一个 AI，用于收集信息并将其转化为完成的文档。Codex 是一个 AI，进入你的工作环境并修改实际对象。
不过，它们并非完全独立。Codex 技术内置于 Work 中，而如果你使用 Codex 的技能，它也能创建文章、资料、图片甚至网站。
区别不在于 "哪个更聪明"，而在于从一开始就提供的工作空间。
说实话，我自己也还没有完全掌握 ChatGPT Work。
不过，最近询问 "ChatGPT Work 和 Codex 有什么区别？" 的咨询增加了。我不想用模糊的印象来回答，所以我彻底研究了 OpenAI 的官方公告、帮助页面、技能规格，甚至使用费用。
我计划继续更多地使用 ChatGPT Work，并把这篇文章更新成一篇充满一手信息的文章，记录我分配给它什么任务、在哪里失败了、以及节省了多少小时。
在这个阶段，我优先考虑官方信息的准确性，而不是经验的多少。我没有用推测来填补空白。
因此，我对我在这篇文章中总结的当前已知差异充满信心。请收藏它。
在本文中，基于 2026 年 7 月 18 日的 OpenAI 官方信息，我将把 ChatGPT Work 和 Codex 的差异整理成 8 个要点。
当你读完时，你将能够判断应该把工作交给哪一个。
首先，前提。Chat、Work 和 Codex 的角色不同
新的 ChatGPT 有三个主要入口点：
- Chat：简短的交互，例如提问、搜索和头脑风暴。
- Work：长期、多步骤的任务，例如研究、分析和文档创建。
- Codex：涉及代码、文件、终端等的技术工作。
如果你把这些搞混了，一切都会变得混乱。
打个比方，Chat 是咨询台。Work 是负责从研究到交付的规划团队。Codex 是在你的计算机内部工作的生产团队。
当然，边界有重叠。但是，你首先选择的入口点会改变 "你看什么" 和 "你追求什么样的最终形式"。
区别 ① 工作的核心。Work 是 "研究和总结"，Codex 是 "创建和修复"
OpenAI 的官方解释很清楚。
Work 是用于研究主题、分析信息以及创建文档、电子表格、演示文稿、报告和 Sites 的模式。
Codex 是用于编写代码、修复错误、运行测试和命令以及处理仓库变更的模式。
换句话说，工作的起点不同。
Work：从分散的信息中创建答案和交付物。
Codex：进入手头的工作目标并累积变更。
"研究 10 个竞争对手并创建一份对比报告" 适合 Work。
"修复这个网站，检查运行情况，并使其准备好发布" 适合 Codex。
如果你不理解这一点，只根据 "哪个更好" 来选择，每次都会走弯路。
区别 ② 可以在哪里使用。Work 是 Web/移动端/PC，Codex 是桌面端为主
Work 可以在符合条件的计划中从 Web、智能手机和桌面端使用。云端 Work 聊天在设备之间同步，因此你可以在外出时开始的工作，回到办公桌后继续。
在桌面版本中，你还可以处理允许的本地文件和桌面应用。另一方面，Work 的 Web 和智能手机版本无法直接访问你计算机内的文件。
Codex 是新的 ChatGPT 桌面应用中的一个独立屏幕。它可以处理本地文件夹、仓库、终端和开发工具。
Codex 不是你在 Web 或智能手机上选择的模式。不过，你可以从智能手机应用的 Remote 标签页检查桌面端对应的 Codex 工作，并发送指令回去。
这一点相当重要。
如果你希望从任何地方开始，使用 Work。如果你希望让自己的计算机成为工作场所，使用 Codex。
注意，Codex 历史记录与 Chat 和 Work 历史记录分开管理。
区别 ③ 信息收集方式。Work 是 "以连接为中心"，Codex 是 "以文件夹为中心"
Work 可以通过插件连接 Slack、Microsoft Teams、Google Drive、SharePoint、电子邮件、日历、CRM 等，从多个位置收集信息。
此外，桌面版有一个浏览器，允许你研究网页、操作在线工具，以及在 Google Workspace 或 Microsoft 365 中打开和整理文件。
它适用于信息分散在公司应用和 Web 上的工作。
另一方面，Codex 的起点是本地文件夹和仓库。如果产品信息、过往文章、语气规则、图片、代码和工作流程都整理在文件夹中，它可以读取它们、编辑它们，甚至执行必要的流程。
打个比方，Work 是一个可以到公司内部各部门去询问的研究人员。Codex 是一个被交给了整个档案室和生产环境的人。
区别 ④ 交付物。Work 擅长完成的材料，Codex 擅长变更本身
Work 从一开始就假定的交付物是文档、电子表格、演示文稿、报告、仪表盘和 Sites。
例如，收集客户研究以创建活动提案。分析预算差异以创建表格和幻灯片。收集竞争对手信息以创建比较数据。这种 "从研究到交付物" 是一个流程。
Codex 的优势在于变更历史可见。
哪个文件被更改了？修复了多少行？测试通过了吗？能否并行尝试替代方案？如果需要，人类可以检查差异、添加评论，并在编辑器中继续处理。
因此，它擅长于不仅仅创建完成品，而是创建 "持续产生完成品的系统" 的工作。
Work 创建交付物。
Codex 与交付物一起发展生产流程。
这就是区别。
区别 ⑤ 研究。在标准状态下，Work 更容易理解
"彻底研究、确认来源，并制作成对比报告。"
这个任务正是 Work 的设计理念。
Work 有一个预先准备好的流程，用于交叉使用浏览器、连接的应用和上传的材料，将信息整理成完成的文档。在 OpenAI 的示例中，整合多个信息源的工作，如竞争对手比较、月度结算、销售准备和事件分析，是核心。
那么，Codex 不能研究吗？
实际上，并非如此。
Codex 也有网络搜索、浏览器、插件和技能。它可以研究必要的信息、引用它、保存到本地文件，然后使用该结果进行下一步任务。
区别不在于 "能不能做"。
如果研究本身是主角，使用 Work。如果你使用研究结果来更改文件或系统，使用 Codex。
如果你在这里划分清楚，就不会迷失方向。
区别 ⑥ 写作。不是 "哪个更好"，而是一次性交付 vs. 持续生产
仅仅比较写作就得出结论说 "Work 更好" 或 "Codex 更好" 是危险的。结果会因模型、参考信息、指令和模板而变化。
但是，在创建文本的环境方面有明确的差异。
Work 擅长根据研究材料和连接的应用中的信息，将报告、提案和文章草稿总结成单个完成品。根据参考文件和模板创建材料也作为核心功能被官方介绍。
Codex 允许你将过往文章、语气知识、禁止用语、结构模板、保存位置和质量检查放在本地，并每次基于相同标准进行生产。
我正在创作这篇文章的环境也是如此。
我的语气、过往的 X 文章、病毒式文章结构词典、问题库和 HTML 模板都在一个文件夹中。Codex 读取它们，撰写文章，将 Markdown 和 HTML 保存到指定位置，并在浏览器中检查。
对于一次性研究报告，使用 Work。为了以你自己的风格持续创作文章，使用 Codex。
这不是写作能力的较量。这是生产环境的较量。
这就是 "知识的复利"。
区别 ⑦ 技能。两者都可以使用，但不一定自动同步
Work 和 Codex 都可以通过技能和插件扩展工作方式。
技能是一个可重复使用的工作模板，它打包了流程、参考资料、代码等。由于 OpenAI 采用 Agent Skills 的开放标准，你也可以转移和使用在其他兼容产品中创建的技能。
但是，这里有一个陷阱。
ChatGPT 中的个人技能需要分别为桌面和 Web/移动端添加，并且不会自动同步。在 Codex 中创建的本地技能不会自动出现在 Work 的云端版本中。
在本地桌面环境中，利用相同的技能资产很容易。另一方面，如果你还希望在 Work 的 Web/移动端版本中使用的技能，必须单独在那里上传或安装。
只有那些认为 "我创建了一次，所以到处都能用" 的人会在这里卡住。
区别 ⑧ 自动化和使用限制。两者都可以运行，但监控位置不同
Work 有 Scheduled Tasks。
运行一次。每周重复。监控特定更改。根据 Slack 更新修复会议材料。早上总结网站变化。当新邮件到达时更新演示文稿。
它适用于从连接的应用或 Web 上的变化开始的自动化。
Codex 也有自动化功能。检查本地文件夹中的更改。创建每周报告。运行测试。查找代码或数据中的不一致之处。它适用于在你的计算机上重复任务的自动化。
使用费用也需要注意。
Work 和 Codex 包含在许多 ChatGPT 计划中。并且两者共享相同的使用限制、积分和限制。你在 Work 上使用的数量和你在 Codex 上使用的数量不是完全独立的配额。
工作越复杂、越长，消耗的使用量就越多，因此在切换模式之前，你应该考虑 "哪个能用更少的步骤完成"。
最终，你应该使用哪个？
如果你迷失了，这个标准就足够了。
对于以下任务，选择 ChatGPT Work：
- 在 Web 和内部应用上进行研究
- 完成材料、表格、幻灯片和报告
- 从智能手机开始，然后在 Web 或 PC 上继续
- 监控电子邮件、日历、Slack 等的变化
对于以下任务，选择 Codex：
- 读取和重写本地文件
- 创建并检查网站、应用和代码的运行情况
- 使用过往文章和语气知识持续发布内容
- 执行指定的保存位置、命名约定和质量标准
- 使用终端和脚本完成执行
对于以下任务，选择 Chat：
- 立即获得答案
- 进行简短搜索、咨询或头脑风暴
- 对话本身是目的，而不是完成品
没有必要用 "视情况而定" 来逃避。
如果信息是主角，使用 Work。如果工作目标是主角，使用 Codex。如果对话是主角，使用 Chat。
我的结论。最强的是 "用 Work 研究，用 Codex 完成"
你不必只选择一个。
如果是我，我会这样划分：
- 用 Work 研究一手信息、竞争对手、数字和示例。
- 将研究结果转化为带有引用的材料备忘录。
- 让 Codex 读取材料备忘录、过往文章、语气规则和结构模板。
- 用 Codex 完成文章、图片指令、HTML、保存和质量检查。
- 如有必要，用 Work 扩展成最终材料或演示文稿。
Work 擅长从外部收集信息。
Codex 擅长利用内部资产以相同质量持续生产。
我自己，在冲绳旅行时，从智能手机向位于三重县家中的 Mac 上的 Codex 发出指令，进行了博客、新闻通讯、Substack 文章以及自己公司的分发文本的创作。
这里起作用的不只是我能从智能手机使用它。而是我已经将语气、生产流程、保存位置和完成标准作为技能交给了它。
只要你每次都在向 AI 从头解释，你就还没有节省时间。
需要的不是决定哪个最强。
是设计一个分开研究场所和完成场所的方案。
总结
让我们再整理一次 ChatGPT Work 和 Codex 之间的区别。
- Work 用于研究和完成材料；Codex 用于生产和变更。
- Work 是 Web/移动端/PC；Codex 以桌面端为中心。
- Work 以连接的应用为中心；Codex 以工作文件夹为中心。
- Work 针对交付物；Codex 发展产生交付物的流程。
- 如果研究是主角，使用 Work；如果研究后的执行是主角，使用 Codex。
- 一次性文档用 Work；持续生产用 Codex。
- 技能两者都可以使用，但不一定在环境之间自动同步。
- 自动化的目标和使用限制的使用方式不同。
如果你今天想尝试一件事，请不要把同一个任务扔给两者。
将你现在手头的工作分为 "收集信息的工作" 和 "更改实际对象的工作"。
前者给 Work。后者给 Codex。
仅仅这样做，你给 AI 的指令就会显著缩短。
最后
你觉得怎么样？
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让我再说一遍。
需要的不是技术。只是不让 AI 迷失方向的巧妙方法。
为什么不今天就结束选择 AI 工具的疲惫呢？
参考资料
- OpenAI 帮助中心 "ChatGPT Work and Codex"（2026 年 7 月 18 日确认）
- OpenAI "ChatGPT is now a partner for your most ambitious work"（2026 年 7 月 9 日）
- OpenAI 帮助中心 "Skills in ChatGPT"（2026 年 7 月 18 日确认）
- OpenAI "Introducing the Codex app"（2026 年 2 月 2 日，同年 3 月 4 日更新）
- OpenAI "Codex for every role, tool, and workflow"（2026 年 6 月 2 日）
- OpenAI "Pricing | ChatGPT Learn"（2026 年 7 月 18 日确认）
