Perbandingan Tugas Terjadwal ChatGPT, Agen Codex, dan Otomatisasi Penuh Dot: 6 Perbedaan Utama antara 3 Jenis Otomatisasi

Catatan penulis: Artikel ini membandingkan kemampuan otomatisasi penuh, biaya, keandalan, dan rekomendasi pemilihan ChatGPT Scheduled Tasks, agen Codex, serta ChatGPT Dot dari tiga sisi: pemicu, eksekusi, dan koordinasi berkelanjutan.

Hingga Oktober 2026, OpenAI memiliki tiga jenis produk yang memungkinkan AI “bekerja sendiri”: ChatGPT Scheduled Tasks, agen Codex dan otomatisasinya (Codex Automations), serta agen pribadi yang terus aktif, ChatGPT Dot, yang diluncurkan pada 29 September. Ketiganya mendukung penjadwalan dan dapat melanjutkan pekerjaan lintas percakapan. Karena itu, banyak pengguna kesulitan membedakannya dan menentukan paket mana yang layak dibeli.

Artikel ini tidak akan mengurutkan ketiganya berdasarkan “siapa yang paling unggul”. Fokus desainnya berbeda, dan ketiganya sudah mulai saling terhubung. Kita akan menggunakan informasi resmi OpenAI untuk menjelaskan kemampuan dan biaya, lalu memeriksa keandalannya melalui pengujian The Verge, Axios, dan Business Insider serta catatan gangguan dari komunitas.

Manfaat utama: Setelah membaca artikel ini, kamu akan tahu pilihan yang tepat untuk tiga kebutuhan: mencari informasi harian, mengotomatisasi pekerjaan perangkat lunak, dan memantau proyek jangka panjang. Kamu juga akan memahami apa yang masih kurang sebelum ketiganya bisa menjadi “karyawan digital yang bekerja tanpa pengawasan”.

Perbedaan utama antara tugas terjadwal ChatGPT, Codex, dan Dot

Cara paling mudah untuk memahami ketiganya adalah: tugas terjadwal bertugas memulai, Codex bertugas mengeksekusi, dan Dot bertugas mengoordinasikan pekerjaan secara berkelanjutan. Ini hanya perumpamaan untuk memudahkan pemahaman, bukan klasifikasi teknis resmi dari OpenAI. Fitur ketiganya cukup banyak tumpang tindih. Jadi, bukan berarti tugas terjadwal tidak bisa mengeksekusi pekerjaan atau Codex tidak bisa bekerja secara proaktif.

Perlu diingat, tabel di atas membandingkan kemampuan yang didukung produk. Belum tentu semua fitur sudah tersedia di setiap akun, versi, atau wilayah.

Tugas terjadwal ChatGPT: “Pemicu” yang lebih dari sekadar pengingat

Tugas terjadwal diluncurkan dalam versi beta pada 14 Januari 2025, dengan fungsi utama sebagai pengingat. Setelah diperbarui pada 17 Juni 2026, fitur ini memiliki pusat pengelolaan terpadu bernama Scheduled. Tugas pemantauan dapat mencari informasi di web dan memeriksa aplikasi yang terhubung, lalu memberi tahu pengguna hanya jika ada perubahan yang layak dilaporkan. Fitur pembaruan proaktif ChatGPT Pulse juga digabungkan ke dalam tugas terjadwal, dan Pulse pun dihentikan.

Pemicu berbasis peristiwa adalah kemampuan penting lainnya. Sumber peristiwa yang didukung secara resmi mencakup email baru di Gmail (dapat difilter berdasarkan pengirim dan subjek), pesan baru di kanal Slack tertentu, serta aktivitas tertentu pada Pull Request GitHub. Tugas jenis ini dijalankan melalui ChatGPT Work dan tidak tersedia untuk paket Free dan Go. Satu tugas dapat menggabungkan beberapa pemicu peristiwa, tetapi pemicu waktu dan pemicu peristiwa tidak dapat digabungkan dalam definisi tugas yang sama.

Agen Codex: benar-benar “mengeksekusi” pekerjaan

Aplikasi desktop Codex hadir di macOS pada 2 Februari 2026, lalu diperluas ke Windows pada 4 Maret. Aplikasi ini menyediakan beberapa agen yang bekerja secara paralel, isolasi melalui Git Worktree, sistem keterampilan, dan Automations. Pembaruan “Codex for (almost) everything” yang dirilis pada 16 April membawa perubahan besar: Codex dapat mengoperasikan aplikasi lain di komputer, menjalankan Computer Use di latar belakang, menyimpan memori, menjadwalkan tugas untuk dirinya sendiri, melanjutkan thread yang sudah ada, serta menyarankan langkah berikutnya secara proaktif. Saat itu, OpenAI menyebut lebih dari 3 juta pengembang menggunakan Codex setiap minggu. Namun, angka ini menunjukkan skala adopsi, bukan berarti semua pengguna tersebut memakai fitur otomatisasi.

Perbedaan mendasar antara Codex dan tugas terjadwal adalah Codex memulihkan lingkungan kerja, lalu membaca file, mengubah kode, menjalankan pengujian, memeriksa hasil, dan memperbaiki kegagalan—bukan sekadar menghasilkan teks pada waktu yang ditentukan. Pada Februari 2026, OpenAI mengumumkan eksperimen internal untuk tugas jangka panjang: Codex menggunakan GPT-5.3-Codex untuk membangun alat desain dari basis kode kosong. Eksperimen ini berlangsung sekitar 25 jam, menghabiskan sekitar 13 juta token, dan menghasilkan sekitar 30.000 baris kode. Hasilnya menunjukkan bahwa Codex dapat terus mengerjakan satu tujuan kompleks dalam waktu lama, tetapi bukan jaminan keandalan bagi semua pengguna.

ChatGPT Dot: agen pribadi yang terus menangani tugas

Dot ditenagai oleh GPT-6 Astra dan memiliki komputer serta browser sendiri di cloud. Ekosistem plugin yang digunakannya dapat terhubung dengan lebih dari 4.000 aplikasi, sementara pengguna bisa berkolaborasi dengan Dot melalui ChatGPT, Slack, Teams, dan kanal lainnya. Angka “4.000+” mengacu pada cakupan dukungan ekosistem; aplikasi yang benar-benar dapat digunakan setiap pengguna bergantung pada plugin, koneksi, izin, wilayah, dan konfigurasi ruang kerja. Perbedaan utama Dot dan Codex terletak pada penelitian proaktif (Proactive Research): meski pengguna tidak mengirim pesan baru, Dot tetap dapat membaca sumber informasi yang telah diizinkan, mengaitkan informasi baru dengan tugas yang ada, dan menilai apakah pengguna perlu diberi pengingat.

Penelitian proaktif memiliki batas keamanan yang penting: fitur ini hanya dapat menggunakan alat dengan akses baca saja. Penelitian proaktif tidak dapat langsung mengirim pesan kepada pihak ketiga, mengubah konten dalam aplikasi yang terhubung, atau mengendalikan browser. Temuan penelitian terlebih dahulu dilaporkan kepada Dot, lalu Dot mengatur tindakan selanjutnya sesuai aturan izin dan persetujuan. Pada Oktober, Dot sudah dapat memulai atau melanjutkan pekerjaan Codex, serta membaca dan mengedit tugas otomatisasi ChatGPT Work yang sudah ada. Ketiganya pun saling bekerja sama, bukan saling menggantikan.

Perbandingan biaya tugas terjadwal ChatGPT, Codex, dan Dot

Ketiga kemampuan ini bukan tiga langganan terpisah. Tugas terjadwal umumnya sudah termasuk dalam paket ChatGPT yang mendukungnya. Codex bisa digunakan melalui langganan ChatGPT atau dengan kunci API berdasarkan pemakaian. Instans pertama Dot sudah termasuk dalam paket Pro atau Business Premium yang memenuhi syarat, tanpa biaya langganan dasar tambahan.

Ada beberapa hal yang mudah disalahpahami. Kemampuan inti Dot pada Pro 200 dan Pro 100 sama; perbedaan utamanya ada pada kuota dan manfaat paket. Pengguna Plus saat ini belum bisa menggunakan Dot secara langsung. Pada bulan pertama peluncuran Dot, penggunaan Dot yang memenuhi syarat tidak mengurangi kuota yang ada. Namun, tugas Work dan Codex yang dibuat atau dikelola Dot tetap mengurangi kuota sesuai aturan masing-masing. Work dan Codex berbagi kuota kerja dalam paket yang mendukungnya. Lingkungan standar Codex Cloud tidak memiliki biaya mesin virtual terpisah, tetapi tugas model tetap dikenai biaya seperti biasa.

Satu hal lagi yang perlu diperjelas: akses menggunakan kunci API tidak berarti Anda mendapatkan fitur bawaan Dot, Work, atau Codex Cloud dalam langganan ChatGPT. Jalur API cocok bagi pengembang yang ingin membangun sendiri sistem “pemicu + pemanggilan model”. Berikut implementasi paling sederhananya.

Membuat “tugas terjadwal” ringan dengan API

Jika kebutuhanmu hanya merangkum sejumlah berita setiap pagi dan tidak ingin meningkatkan paket langganan, kamu bisa menggunakan cron dan satu pemanggilan model. Perlu diingat, API tidak akan menjelajahi web secara otomatis. Skripmu harus mengambil berita dari sumbernya terlebih dahulu, lalu meneruskannya ke API.

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI OpenAI 兼容接口
)

news = open("today_feed.txt", encoding="utf-8").read()  # 由抓取脚本预先生成
resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": f"筛选高价值 AI 新闻并写中文摘要，保留原始网址：\n{news}"}]
)
print(resp.choices[0].message.content)

import json
import time
import hashlib
from pathlib import Path
import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

SEEN_FILE = Path("seen.json")

def load_seen() -> set:
    return set(json.loads(SEEN_FILE.read_text())) if SEEN_FILE.exists() else set()

def dedupe(items: list[dict], seen: set) -> list[dict]:
    fresh = []
    for it in items:
        key = hashlib.md5(it["url"].encode()).hexdigest()
        if key not in seen:
            seen.add(key)
            fresh.append(it)
    return fresh

def summarize(items: list[dict], model: str = "gpt-4o-mini", retries: int = 3) -> str:
    text = "\n".join(f"- {i['title']} | {i['date']} | {i['url']}" for i in items)
    for attempt in range(retries):
        try:
            resp = client.chat.completions.create(
                model=model,
                messages=[
                    {"role": "system", "content": "你是 AI 行业编辑，只基于给定条目写摘要，不补充未提供的事实。"},
                    {"role": "user", "content": f"按重要性排序并写中文摘要，保留网址和日期：\n{text}"}
                ],
                max_tokens=1500
            )
            return resp.choices[0].message.content
        except Exception as e:
            time.sleep(2 ** attempt)
    return "ERROR: 模型调用失败，需人工检查"

if __name__ == "__main__":
    items = json.loads(Path("today_feed.json").read_text(encoding="utf-8"))
    seen = load_seen()
    fresh = dedupe(items, seen)
    SEEN_FILE.write_text(json.dumps(list(seen)))
    report = summarize(fresh) if fresh else "今日无新增条目"
    Path("daily_report.md").write_text(report, encoding="utf-8")

# crontab 示例：每天 8 点执行
# 0 8 * * * /usr/bin/python3 /path/to/daily_news.py

🚀 Saran untuk mulai: Kunci solusi buatan sendiri adalah memastikan tiga tahap—pemicu, eksekusi, dan pengiriman—berjalan dengan baik sebelum mempertimbangkan model yang lebih canggih. Kamu bisa mendapatkan kuota uji coba gratis melalui APIYI apiyi.com, lalu menggunakan kunci API yang sama untuk menguji kualitas ringkasan GPT, Claude, dan Gemini sebelum memilih model untuk penggunaan sehari-hari.

Kapan Memilih Tugas Terjadwal ChatGPT, Codex, atau Dot?

Perbandingannya lebih mudah jika kita memakai tujuan yang sama: “Setiap pukul 8 pagi, telusuri berita AI, pilih informasi yang bernilai, analisis trennya berdasarkan pemberitaan sebelumnya, lalu siapkan bahan yang bisa digunakan editor.”

Kapan memilih tugas terjadwal ChatGPT

• Ringkasan dan pemantauan harian: Buat tugas harian atau pemantauan yang otomatis menelusuri web pada waktu tertentu, menghindari berita duplikat, dan hanya mengirim notifikasi saat ada perubahan.
• Respons ringan terhadap peristiwa: Otomatis merangkum informasi saat menerima Gmail dari pengirim tertentu atau ada aktivitas baru pada PR GitHub. Fitur ini memerlukan paket Plus atau yang lebih tinggi.
• Keterbatasan: Kualitas pengumpulan informasi bergantung pada alat pencarian dan aksesibilitas situs. Riset tren yang kompleks juga dibatasi oleh kemampuan model dan kuota penggunaan.

Kapan memilih Codex

• Alur pengumpulan data yang mudah dipelihara: Membaca sumber informasi yang sudah ditentukan, mengambil data dengan skrip, menghapus duplikat, menyimpannya sebagai data terstruktur, membandingkannya dengan data historis, lalu membuat laporan yang siap ditinjau. Jika gagal, Codex dapat memperbaiki alurnya sendiri.
• Pekerjaan teknis terjadwal: Mengelompokkan bug harian, merangkum kegagalan CI, membuat ringkasan rilis, hingga “menemukan regresi, mengubah kode, menjalankan pengujian, lalu mengajukan perubahan untuk ditinjau setelah pengujian lolos”.
• Keterbatasan: Tugas terjadwal yang bergantung pada proyek lokal mengharuskan komputer menyala, aplikasi desktop berjalan, dan file dapat diakses. Codex Cloud dapat terus bekerja saat komputer lokal dalam mode tidur, tetapi tidak dapat mengakses semua file lokal, status login browser, dan izin sistem.

Kapan memilih Dot

• Asisten intelijen jangka panjang: Cukup berikan tujuan tingkat tinggi, misalnya “terus pantau perubahan penting dan beri tahu saya jika ada yang layak ditulis”. Dot akan menyerahkan pengumpulan data harian kepada tugas terjadwal dan perbaikan alat kepada Codex.
• Koordinasi lintas proyek: Mengelola beberapa proyek dan menemukan masalah yang belum ditugaskan kepada siapa pun, seperti kebutuhan baru pelanggan yang bertentangan dengan rencana awal atau korespondensi email yang belum mendapat konfirmasi.
• Keterbatasan: Tetap dibatasi oleh akses platform, izin koneksi, kesalahan model, kuota eksekusi, dan mekanisme persetujuan.

Perlu diingat: jika sumber informasi berasal dari platform seperti X, Xiaohongshu, Douyin, atau Weibo yang mewajibkan login atau membatasi akses bot, ketiga solusi ini tidak dapat menjamin akses penuh. Browser cloud dan Computer Use juga tidak bisa melewati semua proses verifikasi.

Uji langsung ChatGPT Dot dan Codex: Seberapa jauh dari otomatisasi penuh?

Tiga media independen menerbitkan hasil uji coba Dot pada Oktober, dengan kesimpulan yang cukup seragam: Dot cukup baik dalam menggabungkan informasi dan membuat konten, tetapi masih tersendat saat menyelesaikan tugas di dunia nyata.

• The Verge (2 Oktober): Dot menemukan diskon $100 dari email lama, tetapi berhenti saat menghadapi verifikasi yang mengharuskan seseorang menahan tombol. Karena proses pembayaran melibatkan informasi perbankan, penulis akhirnya menyelesaikannya sendiri. Saat mencari ruang kerja bersama, Dot melewatkan opsi tur gratis. Tugas dengan lingkungan yang lebih terkendali, seperti merombak situs pribadi dan mengolah materi video, diselesaikan dengan lebih baik. Menurut penulis, Dot lebih mirip “Codex yang bisa digunakan orang biasa”, tetapi baginya kemampuannya belum cukup untuk membenarkan biaya $100 per bulan.
• Axios (20 Oktober): Dot membuat buku kenangan kompetisi bergaya retro setebal 38 halaman. Buku kenangan foto lain yang terdiri dari 12 halaman dibuat dalam 47 detik. Ini adalah catatan dari satu pengujian, bukan kecepatan rata-rata. Dot juga menemukan benturan jadwal di kalender. Proses belanja kembali menemui hambatan, dan hasil karyanya masih perlu disunting manusia.
• Business Insider (22 Oktober): Dot secara proaktif menemukan bahwa percakapan email antara penulis dan akuntannya belum mendapat konfirmasi. Penulis pun teringat untuk memeriksa urusan pelaporan pajaknya. Namun, saat memesan makan siang, prosesnya berulang kali terhenti karena kode verifikasi SMS dan masalah pengisian input. Teks pada desain situs webnya juga terasa terlalu seperti templat.

Masukan dari komunitas menunjukkan kelemahan dalam hal keandalan. Di Reddit, sejumlah pengguna awal melaporkan bahwa Dot melewatkan email saat memantau kotak masuk dan tidak memberikan informasi kemajuan yang jelas. Pengguna Pro 200 lainnya mengalami penangguhan akibat pemeriksaan penyalahgunaan setelah menggunakan Dot secara intensif. Di komunitas pengembang OpenAI, ada laporan tentang tugas Dot yang terdiri dari beberapa langkah terhenti dan tindakan yang sudah diizinkan kembali meminta persetujuan.

Untuk tugas terjadwal, beberapa pengguna melaporkan bahwa tugas tidak berjalan tepat waktu, otomatis dijeda setelah gagal, atau memiliki catatan eksekusi tetapi hasilnya tidak terlihat. Operasi penulisan ke GitHub, Gmail, dan layanan lain juga dapat terhalang pemeriksaan keamanan. GitHub Issue #56550 pada Codex mencatat satu kasus: di Windows 11, tugas terjadwal berstatus Active tidak terpicu pada pukul 12 siang, tetapi berhasil saat dijalankan secara manual. Akar penyebabnya belum dipastikan.

Masukan ini menunjukkan bahwa kegagalan otomatisasi setidaknya perlu dibagi menjadi empat kategori: tugas tidak terpicu, terpicu tetapi kekurangan data atau izin, dijalankan tetapi kualitasnya tidak memenuhi standar, serta selesai tetapi hasilnya tidak terkirim. Masalah-masalah ini muncul pada tahap yang berbeda, jadi tidak semuanya bisa disalahkan pada “model yang kurang pintar”. Beberapa unggahan juga tidak cukup untuk menghitung tingkat kegagalan secara keseluruhan. Hingga saat ini, OpenAI belum menerbitkan data yang membandingkan tingkat keberhasilan ketiganya dalam tugas jangka panjang tanpa pengawasan manusia menggunakan kumpulan tugas yang sama.

Rekomendasi: tugas terjadwal ChatGPT, Codex, dan Dot

Untuk menilai tingkat otomatisasi penuh, enam dimensi berikut lebih berguna daripada sekadar bertanya “bisa dijadwalkan atau tidak” atau “bisa mengeklik tombol atau tidak”. Tabel ini merupakan analisis kualitatif tentang fokus desain, bukan penilaian resmi.

Berdasarkan itu, berikut rekomendasi yang cukup langsung:

1. Hanya membutuhkan ringkasan harian, pengingat, atau pemantauan web: tugas terjadwal di Plus sudah cukup. Tidak perlu beralih ke Dot dari $20 ke $100.
2. Perlu memelihara skrip, data, dan kode: pilih Codex. Jika pekerjaan harus terus berjalan setelah Anda meninggalkan komputer, prioritaskan lingkungan cloud. Untuk tugas di latar belakang, gunakan izin sandbox yang sebatas mungkin, karena akses jaringan terbuka, penulisan lokal, dan akses sistem penuh akan meningkatkan risiko.
3. Menangani puluhan urusan sekaligus dan berkoordinasi lintas platform: nilai Dot akan semakin terasa, tetapi tetap sisihkan waktu untuk mengambil alih proses login, pembayaran, dan pengiriman ke pihak luar secara manual.
4. Developer yang ingin menyematkan otomatisasi ke dalam produknya sendiri: bangun pemicu dan orkestrasi sendiri menggunakan API. Cara ini memberi kendali paling besar, tetapi membutuhkan lebih banyak pekerjaan pengembangan.

💡 Saran memilih: Untuk menilai manfaat dibandingkan biayanya, lihat berapa banyak pekerjaan manual yang benar-benar dihemat setiap bulan, serta berapa banyak waktu tambahan yang dihabiskan akibat kesalahan, persetujuan, dan pengerjaan ulang. Saat menguji di perusahaan, sebaiknya catat tingkat keberhasilan pemicu, tingkat penyelesaian, akurasi fakta, jumlah pengambilalihan oleh manusia, dan biaya per tugas yang berhasil. Untuk alur yang dibangun sendiri, perbandingan model dapat dilakukan melalui antarmuka terpadu di APIYI apiyi.com; untuk mengganti model, cukup ubah parameter model.

Pertanyaan yang sering diajukan (FAQ)

Poin Utama ChatGPT Tasks, Codex, dan Dot

• Perannya berbeda: Tasks memicu pekerjaan, Codex menjalankannya, dan Dot mengoordinasikannya secara berkelanjutan. Ini adalah kerangka pemahaman, bukan pengelompokan resmi.
• Tasks bukan lagi sekadar alarm: Pada 2026, fitur ini mendukung pemantauan online serta pemicu berdasarkan peristiwa di Gmail, Slack, dan GitHub.
• Codex tidak hanya menulis kode: Kemampuannya telah meluas ke browser, Computer Use, memori, dan melanjutkan pekerjaan pada hari berikutnya.
• Akses Dot lebih terbatas: Terutama ditujukan bagi pengguna Pro, Business Premium, dan sebagian Enterprise. Riset proaktifnya bersifat hanya baca.
• Keandalan masih menjadi kelemahan: CAPTCHA, login, pembayaran, dan tugas yang tidak berjalan berulang kali muncul sebagai masalah dalam pengujian media dan laporan komunitas.
• Pilih sesuai kebutuhan: Gunakan Tasks untuk ringkasan harian, Codex untuk pipeline pengembangan, dan pertimbangkan Dot untuk tindak lanjut jangka panjang atas beberapa proyek.

Kesimpulan

Perbedaan otomatisasi penuh antara ChatGPT Tasks, agen Codex, dan Dot dapat dirangkum dalam tiga lapisan:

1. Lapisan pemicu: Tasks paling mudah diakses, termasuk bagi pengguna Free, dan cocok untuk sebagian besar kebutuhan pemantauan sehari-hari.
2. Lapisan pelaksanaan: Codex benar-benar dapat mengubah file, menjalankan pengujian, dan mengoperasikan komputer, tetapi batas antara lingkungan lokal dan cloud perlu dipahami dengan jelas.
3. Lapisan koordinasi: Dot mengatur beberapa tugas di bawah satu tujuan jangka panjang, dengan biaya langganan lebih tinggi. Login, verifikasi, dan persetujuan tetap memerlukan campur tangan manusia.

“Pekerja digital AI” yang benar-benar andal belum hadir. Untuk kebutuhan bisnis saat ini, otomatisasi yang dapat diaudit, dipulihkan, dan memiliki batas wewenang yang jelas lebih cocok daripada sistem “sepenuhnya otomatis” tanpa persetujuan manusia. Jika Anda seorang developer yang ingin mengintegrasikan otomatisasi ke sistem sendiri, coba jalankan alur kerja sederhana terlebih dahulu menggunakan kuota gratis di APIYI apiyi.com, lalu putuskan apakah perlu beralih ke produk agen native OpenAI.

📚 Referensi

1. Dokumentasi bantuan resmi ChatGPT Scheduled Tasks: frekuensi tugas, batas paket, dan pemicu peristiwa
2. Tautan: help.openai.com/en/articles/10291617-scheduled-tasks-in-chatgpt

3. Keterangan: sumber resmi tentang kemampuan dan batasan tugas terjadwal

4. OpenAI: Codex for （almost） everything: perluasan kemampuan Codex pada April 2026

5. Tautan: openai.com/index/codex-for-almost-everything

6. Keterangan: pembaruan Computer Use, memori, dan kelanjutan tugas lintas hari

7. OpenAI: Introducing dots: pengumuman resmi peluncuran Dot

8. Tautan: openai.com/index/introducing-dots

9. Keterangan: GPT-6 Astra, komputer cloud, riset proaktif, dan contoh penggunaannya

10. Dots privacy， security， and safety FAQs: batas izin dan keamanan Dot

11. Tautan: help.openai.com/en/articles/20001529-dots-privacy-security-and-safety-faqs

12. Keterangan: penjelasan tentang riset proaktif dengan akses hanya-baca dan mekanisme persetujuan

13. Run long horizon tasks with Codex: eksperimen tugas berdurasi panjang dengan Codex

14. Tautan: developers.openai.com/blog/run-long-horizon-tasks-with-codex

15. Keterangan: detail eksperimen selama 25 jam dengan sekitar 13 juta token

16. Uji coba Dot oleh The Verge: pengalaman langsung dari media independen

17. Tautan: theverge.com/ai-artificial-intelligence/1004096/openai-chatgpt-dots-hands-on-agent
18. Keterangan: performa dalam tugas nyata seperti merombak situs web, mengolah video, dan berbelanja

Penulis: Tim teknis APIYI
Diskusi teknis: Hubungi kami melalui halaman utama situs APIYI. Untuk panduan integrasi lainnya, kunjungi pusat dokumentasi di docs.apiyi.com

Artikel terkait

• Tutorial Mengintegrasikan Codex dengan Rhino MCP: Mewujudkan Pemodelan Otomatis dengan AI dalam 3 Langkah: Deploy Rhino MCP Server dari nol, konfigurasi antarmuka APIYI di Codex, jalankan instruksi pemodelan bahasa alami pertama dalam 3 langkah, dan bandingkan performa pemodelan GPT Codex dengan seri Claude.
• OpenAI mengalami error model not found? GPT-5.5 telah dihapus dari ChatGPT pada 14 Oktober, 5 langkah pemecahan masalah dan alternatifnya: Pada 14 Oktober 2026, GPT-5.5 sepenuhnya dihentikan dari ChatGPT, ChatGPT Work, dan Codex, tetapi API OpenAI tidak terdampak; artikel ini merangkum kabar terbaru per 15 Oktober, menjelaskan 5 penyebab utama error “model not found” OpenAI, solusi untuk berbagai skenario, serta pilihan pengganti GPT-5.6 Sol, Terra, Luna, dan GPT-6 Astra.