用 Codex 升级 API 接入
当 OpenAI 发布新模型和 API 能力时，升级集成通常不只是把 model name 改掉。API 参数、prompt 写法、tool 假设、respon
当 OpenAI 发布新模型和 API 能力时，升级集成通常不只是把 model name 改掉。API 参数、prompt 写法、tool 假设、response shape 和模型行为都可能变化。正确做法是先盘点现状，再做最小迁移，并用 evals 验证业务行为没有退化。
官方页面：https://developers.openai.com/codex/use-cases/api-integration-migrations
适合什么任务
| 场景 | Codex 应该做什么 |
|---|---|
| 从旧模型或旧 API surface 升级 | 先查当前官方模型和迁移建议，再修改代码 |
| 仓库里 prompt、endpoint、tool calling 混在一起 | 先 inventory 当前模型、端点和工具假设，再制定迁移计划 |
| 业务行为不能随升级漂移 | 保留原有行为，只有新 API 或新模型要求时才改 |
| 缺少回归检查 | 建 evals pipeline，每次改集成都能跑验证 |
使用的能力
| 能力 | 用法 | 链接 |
|---|---|---|
$openai-docs | 在 Codex 修改实现前，拉取当前 model、migration 和 API guidance | https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated/openai-docs |
相关官方说明：
- Latest model guide：https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model
- Prompt guidance：https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-guidance
- OpenAI Docs MCP：https://developers.openai.com/learn/docs-mcp
- Evals guide：https://developers.openai.com/api/docs/guides/evals
- Evals cookbook：https://developers.openai.com/cookbook/examples/evaluation/building_resilient_prompts_using_an_evaluation_flywheel
起始提示词
请使用 $openai-docs，把这个 OpenAI integration 升级到当前推荐的模型和 API 能力。
请特别查找该模型对应的最新 model guidance 和 prompt guidance。
要求：
- 先盘点仓库里当前使用的 models、endpoints 和 tool assumptions。
- 找到最小迁移方案，让集成迁到当前受支持路径。
- 除非新 API 或新模型明确要求，否则保持现有行为不变。
- 按最新 prompt guidance 更新 prompts。
- 标出需要人工 review 的 prompt、tool 或 response shape 变化。这个 prompt 的核心是先让 Codex 查当前官方文档，再看仓库现状。不要直接说“把模型换成最新版”，那样容易漏掉 prompt、参数和 response shape 的变化。
为什么不能只改 model name
模型升级经常牵动三类变化：
- API 变化：例如文档示例提到 GPT-5.4 时，assistant message 新增了重要的
phase参数，集成里需要正确处理。 - 行为变化：新模型的输出偏好、推理方式、tool 使用方式可能和旧模型不同。
- prompt 变化：旧 prompt 在新模型上可能还能跑，但不一定仍是推荐写法。
因此迁移时至少要同时看代码、prompt、tool assumptions 和评估结果。
使用 OpenAI Docs skill
Codex 当前会自动带有 OpenAI Docs skill。做 OpenAI API 集成升级时，prompt 里明确提到 $openai-docs，让 Codex 基于最新文档和迁移建议工作。
官方文档里与升级直接相关的入口包括：
- latest model guide：看当前推荐模型和模型特性。
- prompt guidance：看对应模型的 prompt 写法。
- OpenAI Docs MCP：让本地或团队工作流稳定拿到官方文档。
- Evals guide：构建回归验证。
OpenAI Docs skill 也包含迁移参考，例如官方样例里的 upgrading-to-gpt-5p4.md：
推荐迁移顺序
- 盘点仓库里所有 OpenAI 调用点。
- 记录当前使用的 models、endpoints、tools、response parsing 和 prompt 文件。
- 用
$openai-docs查当前模型和 prompt guidance。 - 写最小迁移计划，只覆盖必须改的路径。
- 修改 API 参数和模型调用。
- 更新 prompt，但保留业务目标和输出契约。
- 标出需要人工 review 的 prompt、tool 或 response-shape 变化。
- 运行现有测试和 evals。
- 对失败样例做差异分析，再决定是否继续改 prompt 或代码。
建 evals pipeline
Codex 可以根据最新 prompt guidance 自动更新 prompt，但你仍然需要自动化验证。每次改集成，都应该跑一次 evals，确认关键 workflow 没有行为退化。
一个实用的 evals pipeline 至少覆盖：
- 代表性输入。
- 期望输出或评分标准。
- tool calling 是否仍按预期发生。
- response shape 是否兼容下游解析。
- 关键业务场景是否保持原有质量。
没有 evals 的模型升级，很容易变成“代码能跑，但业务行为变了”。