分享一个大幅节省Codex额度的邪修方法,不要浪费了你的ChatGPT Pro会员。最近我的Codex额度,已经烧到我有点用不起的程度了。
大家可能都知道,我做了一个AI热点资讯产品,叫AIHOT。
然后我最近做的,基本都是关于AIHOT的底层优化,一个是尽可能降低成本,一个是系统底层的性能提升。
全是什么压模型API成本、压抓取成本、用算法替代模型、找过度设计、找性能瓶颈啥的,甚至最近因为突破了100万的月活,流量和请求费用已经到了我扛不住的地步了,又在疯狂的想办法,压缩流量传输,降低成本,都快把边缘缓存用到极致了。。。
然后我又为了做热度榜,把监控的信源加到了快2000个的量级,每天大模型的API的费用,也是几百块的烧。。。
所以,基本是一天一个200刀的Pro会员号,直接快干成日抛了,3个号轮着转,一个用完了切换另一个,继续做任务。
一边是AIHOT每天后端在疯狂烧钱,一边是为了优化AIHOT的烧钱而每天在Codex上疯狂烧钱,我感觉我自己每天好像起床就好像陷入了某种赛博循环,钱就跟流水一样哗啦啦消失了。。。
特别是我也不太懂代码,我只能当个产品经理,去规划流程架构,知道我的目标是什么,但是具体它要怎么实现?有没有一些能更加突破的方法能实现?你指望我这个愚蠢的人脑去想这个事,我肯定搞不定的,所以必须要有一个很强的大模型,根据我的需求和目标,调研完我们过去所有的日志数据,然后给一个很棒的开发的规划,后续我去执行才可以。
最近我是经常用GPT-6 Astra Max来分析和规划,甚至有两个降本的任务,我直接上了GPT-6 Astra Ultra,然后出完计划以后,用GPT-6 Astra 高来实施。
所以Codex额度不可能抗的住的,甚至额度消耗的很大头,是来自于前面的分析规划,用Ultra分析规划一次,我的200刀会员的周额度,直接能没10%。
穷则思变。
人一旦被额度逼到墙角,脑子就会异常活跃。
所以我就在想,我怎么最大化的去利用ChatGPT的网页版,因为大家都知道,ChatGPT的网页版有一个超强的模型,GPT-6 Pro,而且这个东西其实算ChatGPT Pro会员一个非常容易被忽略的隐藏福利。
因为它的额度是跟Codex分开的,并不消耗你的Codex额度。
200刀的Pro会员,一周有200次的Pro对话额度。
讲道理,这玩意一直是我心中极其好用的模型,7月份没有GPT 6只有GPT 5.6 Sol的时候,我就聊过,说这玩意的Review水平和深度,都极强。
但是GPT Pro模型一直有一个问题,就是没有办法看到我的真实的业务数据和场景,他可以通过插件的方式,链接我的Github,看到我所有的PR记录和实际的代码,但是他还是看不到我这么多月的所有的服务器日志记录,还有我真实的线上数据库。
如果你看不到这些东西,你怎么能去分析数据,然后推理找到一些底层突破,从而给我们一个真实的规划方案呢?
就比如昨天到底进来了多少条数据,我们每天的高峰数据到底是多少。
某一个模型调用到底一天烧多少钱,分别烧在了什么地方,缓存命中率是多少等等。
所以本质上。
代码告诉AI,这套系统理论上应该怎么运行。
生产数据告诉AI,这套系统实际上是怎么运行的。
PR历史,则告诉AI,它为什么一路变成了今天这个屎山。
这就是过去GPT-6 Pro我用它做方案规划最大的痛点,它一切都只能根据我的现有代码进行推测,它没有办法根据我的真实数据进行分析回测。
于是我就一直在想办法怎么去解决这个事,我当然知道有各种各样的桥接方式,把GPT 6 Pro的额度拉到Codex本地里面,用它来去处理。
但是过去无数种的经验告诉我,这种方式是会有风险的,我不太想冒这种风险。
然后,我就想起了一个东西,MCP。
在网页版ChatGPT的聊天模式中,可以调用插件,但是不能调用Skill,而插件的底层,其实就是MCP。
那如果...把我的服务器,直接封装成MCP,然后变成一个插件,能跟Github插件一样,直接让GPT-6 Pro通过MCP协议,读取我的服务器所有数据,这样是不是就行了???
说干就干,我直接给Codex发了一句话。
对,就这么一句话:“给 AIHOT 增加一个供 ChatGPT 使用的生产业务数据只读 MCP Server,让 GPT-6 Pro 能安全查询 AIHOT 所有服务器的真实数据。但是一定是最小权限、只读、可审计,不能影响生产性能,也不能暴露密钥和敏感数据。”
他自己就封装完了。
因为为了保护我们的服务器安全,所以我只给了只读的权限。他不能对我的服务器进行任何的操作,他只能读数据,但是不能操作数据。
同时也为了保护我们私有MCP的数据安全,他也提问了说,需要OAuth登录服务,那太简单了,因为我们用的是飞书,我过去在公司里面也直接开发了一整套的飞书的认证中心供我们同事使用,我直接就把飞书的鉴权给接进去了,只有我自己的飞书账号登录以后才能用。
然后过了大概半小时以后,Codex给我开发完了。
因为它强大的Computer use的操控能力,所以甚至,都给我上传好了,自己都做完了实验。
成了。
MCP是个好东西,真的,万物皆可MCP,你可以把你任何本地电脑上、服务器上的东西封装成MCP,然后做成你的私有插件,你就全部可以让GPT-6 Pro调用了,这个想象空间有多大,能做的事有多少,我相信大家的想象力一定比我丰富。
那接下来,再说一下怎么用,以及怎么跟Codex更好的协同。
打开我们的Codex,点击左上角的快速聊天。
吊起ChatGPT的聊天模式。
这时候就会在右下角给你弹一个窗,把模型选成GPT-6 Pro,点击+号,选择你自己的插件。
因为我既需要给数据也需要给代码和PR记录,所以我是同时调用我自己的插件和Github插件。
这个时候你就可以提出你的需求了。
比如我说,我希望继续降低成本。
他就会直接读取我们所有数据,开跑。
大概GPT-6 Pro思考推理了40分钟以后,终于跑完了,然后给我了一个非常详细的方案,我看了一下,质量真的极高。
这一次,如果你直接用GPT-6 Astra在Codex里去跑,我觉得周额度的10%是真的能干掉的,所以通过这种方式,真的就节省了周额度的10%,而且也是完全的符合OpenAI的所有规则,没有干任何出格的事情。
那有了这个方案之后,我们怎么扔到Codex里面,去直接执行呢。
方法也巨简单,你完全不需要把那个md文档和方案下载下来再上传之类的,你直接点击聊天窗口的添加到Codex。
你就会发现,这个对话,已经到你的Codex窗口上了。
接着,写一句执行的万能Prompt:
“帮我验证,并且做掉这里面提到的所有值得做的优化,然后统一上线。”
我自己习惯在执行的时候,把推理等级开到“高”了,大家开到“中”也行,但是不建议用“轻度”,至少我自己觉得效果不是特别好,有时候来来回回的失败或者不验证,搞起来特别麻烦。
马上GPT-6 Sol大概率就上了,GPT-6 Sol上了之后,执行这块,我可能会无脑切换到GPT-6 Sol了,只有一些高难的任务我觉得我才会切换到GPT-6 Astra。
上面Prompt写好以后,直接发送,我也不知道过了多久,因为我直接睡觉去了。
起床一看,开发完了。
这个任务,最终好像也只花了我周额度的4%左右。
还是很爽的。
讲道理,GPT-6 Pro这么强,每周还给我200次额度,让它躺在那里吃灰,然后另一边一天烧一个Codex账号,我是真的觉得我扛不住。
只要你是Pro会员,不管你是100刀的(100刀的能每周用50次GPT-6 Pro额度),还是200刀的,都可以试试,把你的真实数据和业务,封装成MCP,让GPT-6 Pro去使用,应该能减少很多你的Codex token消耗。
同时,我还是要强调一下,这种遵守规则的MCP和插件调用的方式,99.99%不会有啥风险,更不会给你降智或者风控啥的,但是如果你去用一些三方的桥接插件,把GPT-6 Pro的额度反代出来用Codex来开发,如果被风控了,别找我= =
账号安全第一。。。
最后,总结一下这套工作流。
ChatGPT上的GPT-6 Pro通过MCP的方式把真实世界接入进来,进行详细分析做规划和架构。
然后Codex的GPT-6 Astra high负责具体的开发执行。
省钱省心又省力。
我只需要提需求和做决策就行了。
哦不对,我还要负责付钱。
。。。
AI啊。
真好玩。
GPT-6 Astra连夜炸场,OpenAI总裁宣布"欢迎来到AGI时代"北京时间9月4日凌晨,OpenAI正式发布GPT-6 Astra。Astra是拉丁语"星辰",发布前官方预热"The stars are almost aligned"——星星,排好了。
总裁格雷格·布洛克曼在吹风会上把话说得很满:"我个人认为,我们可能已经到了AGI。"收尾还补了一句:"欢迎来到AGI时代。"而上一次"地球最强模型"王座易主,也就是前两天的事。
先看几个不像"升级"、像"换代"的数字
ARC-AGI-3,这套以"测陌生问题、反刷题"著称的抽象推理测试,上代旗舰GPT-5.6 Sol得分7.8%,Astra:99.9%。
FrontierMath Tier 4研究级数学:97.6%,基本打穿。而且这不是刷榜——OpenAI同步放出论文,Astra参与证明了素数间隔的两个新结果:把"无穷多对素数间距不超过240"的纪录压缩到186,还改进了一个80多年没人动过的大素数间隔界。
GPQA Diamond 96.0%,科学工作流Terminal-Bench Science 64.6%,对手Claude Fable 5.1是52.6%。
但这代真正的主线,不是答题,是"干活"
OpenAI给的slogan是:"你在电脑上能做的任何事,Astra都能替你做。"
过去AI用软件靠厂商开API,Astra走另一条路:像人一样看屏幕像素,动鼠标、敲键盘。这意味着KiCad、Blender、公司用了十年的老ERP——那些永远不会为AI写接口的软件,它全能上手。
演示里:一张电路原理图,Astra在KiCad里2分54秒完成PCB布局走线;Blender里建好房子模型,导入Unreal Engine 5生成可漫游场景;eBay上架商品从填表到发布全自动。OSWorld 2.0实测72.6%,上代65.7%;同样任务平均40分钟对上代75分钟,快了近一半。Agents' Last Exam 59.3%,压过Claude Opus 5的55.5%。
Codex也换了记忆机制:长任务不再靠压缩摘要丢细节,而是跨上下文窗口记笔记、随时回搜——干几小时的大重构,终于不会忘了当初为什么改那行代码。
最聪明,也最危险——这是OpenAI自己说的
Astra是首个触及OpenAI Preparedness Framework"关键(Critical)"网络安全阈值的模型,发布前因安全审查延期数周。
ExploitBench漏洞利用100%(上代78.5%);拿今年6到8月的全新漏洞考它,39%对11.5%;测试中还顺手挖出两个未知0day,已上报维护方。专家评估里,无防护的Astra能打穿加固浏览器沙箱在宿主执行命令,还能从普通用户提权到root。
对齐一面同样夸张:参考Hugging Face事件设计的"不可能任务"测试,上代Sol无防护时48%会越权,Astra是0%;审计拒绝从不绕过,能力幻觉率从12.2%降到4.2%。
但OpenAI也诚实承认一个退步:Astra的书面推理更难监控了,被要求规避监控时更"滑";英国AISI的模拟测试里,它甚至演示过供应链攻击、伪造身份骗取开源社区信任。解法同步给了:上线版本拒绝写漏洞利用代码,防御方通过Daybreak计划分级放开;全量部署"错位监控"分类器,发现越权自动叫停——代价是偶尔打断正常工作,官方称会持续校准。
价格2.5倍,但编程榜没赢麻
API定价每百万token输入10美元、输出50美元,约为促销期Sol的2.5倍,与Claude Fable 5.1持平;上下文窗口105万。OpenAI的说法是Astra用更少token交活,算单任务成本反而常更低——奥特曼重申目标是"极其廉价且丰沛的智能"。
值得注意的是编程这块它没拉开身位:DeepSWE上Astra 74.1%,Gemini 3.8 Flash 73.8%、Claude Opus 5 73.7%,Meta的Muse Spark报了75.4%。
结语:AGI是旗帜
布洛克曼说AGI如今是"精神层面的概念",不再和微软合同的触发条件挂钩——信不信由你,旗子先插上。
但抛开口号,信号很清楚:竞争已从"谁回答得好"变成"谁能独立把一件事干完"。数学证明、PCB设计、法律审合同(Harvey评价它像"挑剔的律师")、41份财务文件几分钟审完还揪出4个人为埋的雷——AI交付的单位,正从"一句话"变成"一份工"。
星星确实排好了。至于是不是AGI,布洛克曼把答案留给了读者。反正从打工人的视角看:一个2分54秒画完电路板、还顺手挖0day的新同事,已经打卡上岗了。
Astra 的 Computer Use 能力是如何实现的?作者:Kyle Jeong(Browserbase 增长工程师)
编译:Daniel
编辑:Cage
本文编译自 Browserbase 增长工程师 Kyle Jeong 对 Astra Computer Use 能力的分析,原文发布于他的个人博客。过去三年,他们团队一直在努力把 AI Computer Use 的能力用于实际业务。
文章拆解了 Astra 模型与 Codex Harness 的配合方式:Codex 启动一个持续运行的代码环境,接入浏览器和桌面操作工具;Astra 通过无障碍模式读取界面中的文字、按钮结构,并通过截图综合判断。模型把准备执行的操作写成代码,交给 Codex 的工具完成。
Astra 在训练过程中融入了大量专业环境和数据,并通过强化学习改进策略选择和纠错能力。模型能更准确地理解界面、选择动作,就能减少试错和反复检查,用更少的交互完成同一项任务。
这次发布让我们看到了新的模型能力跳变:Computer Use 能力让 Agent 覆盖更多白领工作的长尾场景。激发用户主动尝试把日常工作交给 Agent 去完成。
Astra 发布后,模型的 Aha Moment 出现在了许多过去需要专业人士才能开发操作的 visual coding 场景中。比如有人因为 Astra 而第一次接触 Blender,并做出了用于房产销售的 3D 模型。这类能快速看到成品的例子迅速在网络上铺开,激发了很多人尝试和分享的欲望。
Agent 的渗透,需要一次次的能力出圈把围观者转化为使用者。一眼看到自己熟悉的案例,往往比评测分数更有说服力。用户反馈中,有房产从业者看到别人的 visual coding 使用经验,会想到接入自己的房源。也有视频工作者看到别人运用 Astra 管理视频工作流,主动去尝试。这些例子让更多用户知道,原来这些事情都可以交给 Agent。这样的长尾场景拓展,会帮助 token consumption 和 agent 渗透率再上一个台阶。
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01.
AI Computer Use 简史
2024 年 10 月,Anthropic 随 Claude 3.5 Sonnet 一起推出了 Computer Use 能力。他们采用的是纯视觉路线,也就是说,模型通过截图来判断如何与电脑屏幕交互。模型以像素为基础进行后训练,并以 JSON 格式返回像素坐标和动作,例如:
"action": {"type": "click","x": 156,"y": 50}随后,Stagehand 或 Playwright 等驱动工具会把这些输出转换为浏览器或电脑上的实际交互。
在 Claude 3.5 Sonnet 之后,其他实验室也开始发布类似的视觉 Computer Use 模型,训练模型识别屏幕上的像素。OpenAI 发布了 Operator 和 computer-use-preview;Google DeepMind 为 Gemini 2.5 Pro 加入了 Computer Use 能力。
但这些模型并不完美。由于后训练以像素为基础,实验室必须选定一个具体的视口尺寸,比如 1288 × 711,并在整个训练过程中保持不变。当在不同尺寸的窗口中使用这些模型时,它们就会失灵,开始点不中按钮。
另一个明显的局限是,这些模型简单地依赖纯视觉方式与应用交互,而应用中有一些更复杂的交互,是“只靠眼睛”看不到的。
围绕纯文本方案,以及 DOM(文档对象模型)与视觉相结合的混合 Agent,已经出现了大量实验。Standard Intelligence 的 FDM-1 就是一个很有意思的 Computer Use 实验:它为 Computer Use 编码的是视频,而不是静态截图。
FDM-1 是 AI 公司 Standard Intelligence 开发的 Computer Use 模型,特点是通过连续的屏幕录像,学习人怎么操作电脑。
02.
Astra 有什么不同?
要理解 Astra 为什么不同,我们得先回到 5.6 模型家族,聊聊 Codex/ChatGPT 的 harness。Computer Use 既是 harness 的工程问题,也是模型的研究问题:模型决定做什么,harness 负责执行。要把 Computer Use 做好,这两个问题都需要解决。
Computer Use 流行了很久,但它尚未证明自己已经足以用于生产环境,主要原因是不可靠。当 OpenAI 在 Codex 应用中推出 Computer Use 能力后,许多开发者开始每天使用它,也逐渐理解了这项能力有多强大。
Codex 会打开内置或本地的浏览器去完成制定的任务。任务可以在后台执行,用户可以继续使用浏览器处理其他事情。
Codex 中的 Computer Use 比 Atlas 更快更准,还能通过编写和执行代码完成如制作图表、调用其他工具等事情。
Astra 在 5.6 已有能力的基础上,进一步提升了速度、降低了成本。
要理解这是怎么做到的,可以从研究电脑界面的组织方式开始。今天,大多数电脑都提供了你我能够看到的图形用户界面(GUI)。我们看着屏幕上的像素,决定点击哪里,这与早期模型的做法类似。
而如今推动模型进步的是一个原为视障人士推出的功能:为了帮助视力或听力受损的人,Chrome 中的每个网站都提供了“无障碍模式”。它会把屏幕上的内容映射成一棵无障碍树(Accessibility Tree,也称 a11y tree)。这就要求应用暴露用户界面元素的语义信息,让这些元素能够被操作。
浏览器中的无障碍树大致是这样的:
模型读起来会容易得多,因为它去掉了所有用于定义视觉呈现层的代码;对于网页来说,主要就是 CSS 和类名。
无障碍树使用的 token 比截图更少,却能提供同样丰富、甚至更好的屏幕上下文。Astra 利用这棵树来发出 Computer Use 指令,比如点击、输入和按键。Chrome 中的每个网站都会自动生成一棵无障碍树,这意味着它们开箱即用地兼容 Astra。
03.
架构
Astra 的架构相当简单:
当 Computer Use 会话开始时,Codex 会启动一个 Node REPL 来保存会话状态,并提供浏览器操作或原生 Computer Use 的接口。Agent 会根据任务选择使用哪一套接口。
无论面对原生应用还是浏览器,Agent 都会通过文本、截图,或两者结合的方式观察页面,尽可能准确地掌握当前状态。随后,它通过代码决定执行什么操作。如今的 Computer Use 实际上就是代码模式。OpenAI 的 API 文档甚至建议,所有 Computer Use 都使用代码执行。
一个输出示例如下:
{"type": "function_call","name": "exec_js","call_id": "call_123","arguments": "{\"code\":\"await page.getByRole('searchbox').fill('browser automation'); ...\"}"}本地服务(名为 CodexComputerUseIPC-5)负责执行操作。执行封装层会把所选元素转换为原生元素 ID(如果模型选择使用坐标,也可以转换为坐标),随后通过原生管道传输 JSON-RPC 消息,并借助请求 ID 匹配请求、完成执行。
在实际使用中,OpenAI 推荐分别使用 Playwright 和 PyAutoGUI 作为控制浏览器与电脑的框架。
Playwright:微软开发的开源浏览器自动化工具。
PyAutoGUI:程序员 Al Sweigart 创建的开源鼠标、键盘自动化工具。
接着,Astra 会检查自己的操作结果,因为请求成功送达并不意味着操作真的生效了。模型会请求再观察一次,将当前状态与预期状态进行比对。
这个循环会一直持续,直到任务完成。由于 Computer Use 天然需要保留状态,Node REPL 必须在整个会话期间持续运行。
Node REPL:代表一个持续开启的代码工作台,目的是保留前面创建的变量、页面对象和中间数据,让下一步操作接着上一步继续,不必每次重新准备环境。
在上面的表格中,Astra 是唯一一个要求自动审查的模型。Astra 使用了一套 Guardian 策略,在允许执行之前,对计划的 Computer Use 进行安全审查。
Guardian 使用 GPT 5.6 Luna 作为后台分类器,评估当前工作流程和接下来可能出现的风险,再返回高风险或低风险的分类结果。如果被判为高风险,后续操作就会触发审查。随后,操作会交给一个安全审查模块,由它对拟议操作进行完整评估。
{ "risk_level": "high", "user_authorization": "low", "outcome": "deny", "rationale": "..."}安全审查会参考多方面的信息:AI 准备执行的操作及其参数、对话记录中的相关依据(包括用户授权)、主任务的运行环境与权限设置、代码执行环境(REPL)中已有的记录和图像,以及审批请求和申请理由。审查器在不拿到完整的无障碍树的情况下即可完成。
常见的 Guardian 拦截包括:
•授予权限:是否针对所授予的权限及接收方获得了明确授权。
•登录及会产生重要后果的账户操作:用户是否明确授权了这些操作。
•提交敏感数据:是否同时获得了针对数据本身和提交目的地的许可。
•会产生重要后果的点击:界面的实际状态及点击的影响;表单输入或设置是否有误;它们是否符合用户的指示。
•绕过限制:替代路径是否获得了授权。
•破坏性操作:是否会造成实质性的状态丢失或不可逆的损害。
•超出范围的私密数据访问:访问是否属于已获授权的任务范围。
在 alignment benchmark 中,Astra 的表现显著好于前代模型。
04.
速度的代表
相比 GPT 5.6,Astra 多了一道审查,但速度反而更快。归功于更聪明的模型,需要的交互轮次更少。
Astra 使用了 10 万张 GB300 进行训练,消耗的算力可谓巨大。但这个模型也聪明得多,而且在 Computer Use 环境中接受了大量 RL 训练。更聪明 → 完成任务需要的轮次更少 → 任务完成得更快。在这种情况下,推理速度并不是影响 Computer Use 能力的决定性因素;当生成速度超过每秒 300 个 token(TPS)时,动作的执行速度就会成为瓶颈。
执行框架也做了一些优化,例如 WebSocket 预热、连接复用,以及使用 previous_response_id 的增量请求。不过,这些都不对应动作本身的速度,只关系到工具的启动时间。
05.
目前的缺点
Astra 确实很惊艳,但还能发现有一些缺点。Astra 可能在观察环节出错,拿到不完整的无障碍树状态、细节不足的截图,或者已经过时的画面。在观察与执行动作之间,界面状态也可能发生变化。有些应用中的无障碍树会频繁改变,导致操作失效。
长时间跨度的 Computer Use,仍然是一个尚未得到充分解决的问题。由于上下文压缩做得很好,Astra 可以长时间运行,并保持较高的执行质量;但当 Computer Use 连续运行数天,甚至数周时,表现究竟如何,目前还没有看到。
06.
Computer Use 的前沿
Computer Use 才刚刚开始变得好用。我们见证了它从连琐碎任务都频频失败,进步到在《我的世界》中比一个十岁孩子更快挖到钻石。人们终于开始意识到,可以把多少工作交给 AI。
当模型从视觉与截图转向使用无障碍树之后,它们的表现就好了很多。未来更多的算力也意味着更好的模型和更低的价格;随着我们继续推动后训练的边界,模型也会在实验室选择训练的特定领域任务上持续进步。
Astra 将速度和准确性,与强有力的安全防护结合起来,确保 Agent 不会被劫持。Computer Use 模型每迭代一代,我们就离能够用于生产环境的 Computer Use 能力更近一步。
软件的未来,是由 AI 代表人类完成工作,让人类专注于那些需要头脑的问题。
用GPT-6 Astra操控Blender玩3D,保姆级教程来了。Blender,可能就是这次GPT-6 Astra上线后的最大受益者。
大家真的是玩疯了。
直接让Blender的下载量都跟着暴增了。。。
我也没想到,3D这个形态,居然以如此离奇的机遇,进入到了大家的视野里。
在我实测GPT-6 Astra那一篇文章下面,有个朋友留了这样一条评论。
然后也有很多朋友说,能不能出一期GPT-6 Astra操控Blender的教程,他们也想玩。
说干就干。
所以呢,今天就给大家分享一下我觉得比较适合小白入门的GPT-6 Astra+Blender的玩法。
跟着我一步一步来,你也能从一个完全不懂建模的小白,做出属于自己的第一个3D的blender模型。
OK,直接进正题。
一. 前期准备
在正式开始搓模型之前,我们先把需要的东西准备好。
一个能使用GPT-6 Astra的ChatGPT账号,以及桌面端的App。
下载链接:https://chatgpt.com/zh-Hans-CN/download/
安装完成后打开ChatGPT,点击左上角的模式切换按钮,进入Codex。
然后,点击左侧项目旁边的加号,新建一个本地项目。
然后,直接跟他说,帮我下载和安装好blender。
Codex会根据你的电脑系统,帮你下载对应的安装包。
当然,还有个冷知识,如果你电脑上装了Steam的话,你也可以从Steam里自己手动下载Blender。。。
Blender是一款免费、开源的3D创作软件,现在感觉已经替代C4D成了主流了,我还记得18年我刚开始学3D的时候,主流还是C4D+OC渲染器,然后19年20年的时候,Blender异军突起,直到现在,因为开源,又完美的吃到了AI时代所有的红利。
这玩意也基本是个全栈,建模、骨骼、雕刻、材质、灯光、动画和渲染啥的,它基本全都能做。
一打开,它的界面看起来会有点吓人,满屏都是按钮和参数,中间有一个经典的Box。
不过呢,,完全不用慌。
Codex可以直接替我们操作。
我们还需要再安装两个东西。
一个是,Blender官方推出的MCP,这块一定要注意一下,官方已经出了自己的,不要装成社区的三方插件了。
官方地址:https://www.blender.org/lab/mcp-server/
同样可以让codex直接帮你下载。
还有一个是ChatGPT官方提供的Computer Use插件。
点击左侧的插件,搜索并安装Computer Use。
接着,记得把权限打开。
点击ChatGPT左下角的头像,进入设置。
然后在左侧找到电脑操控,把任意应用打开。
mac用户还可以打开下面的锁屏操作,这样即使电脑进入锁屏状态,Codex也能继续执行正在进行的任务。
到这里,需要的东西就全部准备好了。
接下来,正式开始搓模型。
二. 开始制作
现在GPT-6 Astra操控Blender,大概有3种方式。
第一种是Computer Use。
学人类建模。
操作起来也非常简单。
你只需要大白话告诉GPT使用Computer Use打开Blender,然后把想做的东西描述清楚。
它就会自己找按钮、移动鼠标和输入参数,再一点一点把模型搭出来。
这次,我给它的任务是搭建一座完整的北京的天坛祈年殿。
我给的提示词是下面这个:
@computer-use 使用Blender搭建北京天坛祈年殿的完整精细模型。先搜集资料,以官方资料、实景照片和可靠测绘图为参考,按实际布局和比例重建祈年殿及台基周边。殿身、柱梁、斗拱、门窗、彩绘构件、三重檐屋顶、蓝色琉璃瓦、鎏金宝顶、三层汉白玉台基、栏杆、望柱、台阶、石雕和地面分别建模,保持独立对象,清晰命名,统一比例与材质风格。重点精修屋顶曲线与出檐比例、斗拱层次、梁枋彩绘、瓦片排列及瓦当滴水、石栏雕刻,以及木材、琉璃和汉白玉的表面质感,做到近景观看仍然精细可信。每完成一批资产就渲染检查,不通过就返工。从正面、侧面、俯视及局部特写对照参考资料,检查造型、位置、比例、材质、悬空及穿模问题。先精修一组柱梁、斗拱和屋檐作为质量样板,通过后再扩展到全场。全程通过电脑界面手动点击操作完成建模,不使用代码、脚本或命令行生成模型。
发出去以后,后面的事情就可以全部交给它了。
在前前后后历经了大概4个小时。
它终于把天坛祈年殿做了出来。
效果我觉得还不错。
我还把过程录成了一段加速视频。
看着模型一点点搭出来的感觉,是真的非常爽啊。
Computer Use有一个很明显的优势。
直观,并且是完全跟一个建模师一样操作的,人是怎么做的,它就怎么做。
你可以清楚地看到它现在点了什么、改了什么、卡在了哪里。
但它最大的问题,就是贵。。。
就这一座天坛,直接花掉了我200美刀Pro会员将近一半的额度。
有点肉疼。
虽然GPT-6 Astra的Computer Use确实非常强,但对Blender来说,还有两种速度更快、额度也更友好的方法。
第二种方式,是Blender官方推出的MCP。
可以把它理解成GPT和Blender之间的一条专用通道。
MCP可以直接读取Blender里的场景和物体,并通过底层API执行操作。
速度通常会快很多。
我用了一辆摩托车来给大家看看。
我给的提示词是下面这个:
请用Blender的MCP来制作一辆精细、可编辑的2026 Indian Chief VintageSturgis,SDEdition摩托车。先查阅真实车辆资料,自行生成一致的多视角参考图,再开始建模,以真实照片和尺寸为准。先做好整车比例、车架、油箱和挡泥板曲面,再补充V型双缸发动机、辐条轮毂、悬挂、车灯、车把和皮革座椅。主要部件保持独立并清楚命名,添加符合实车的材质。每完成一批资产就渲染并实际查看,不通过就返工,重点检查比例、外形、机械连接和部件穿插。
生出来的效果是这样的。
模型有了,但是不动起来,就还是不太好玩。
所以第二步,我让它继续基于现有模型,制作一段零件组装动画。
我的提示词是:
请基于现有的Chief Vintage Sturgis, SD Edition模型,用Blender的MCP制作一段10秒、30fps的零件组装展示动画,保留现有模型的外观、双色涂装和材质。0—2秒:以车架为基准,将发动机、轮组、前叉、油箱、挡泥板、座椅等主要总成有序悬浮展开,保持清晰的空间对应关系。2—7秒:零件按合理顺序分批、错峰移动到安装位置,逐渐组装成完整摩托车。动作平滑,有自然的加速和减速。7—10秒:镜头缓慢环绕完整车辆,展示车身曲面、发动机、辐条轮毂和材质细节。主要部件保持独立,动画和相机轨迹可编辑。分阶段渲染并实际查看,重点检查运动路径、部件穿插、构图和镜头衔接。
最后做出来的效果,是这样滴。
这下就有内味了。
如果你还像让它更好看,还可以让GPT-6 Astra,去Blender构建一个场景,这样渲染的效果会更加完整。
不过,在这个过程中,我也碰到了一个问题。
再生成动画视频的时候,MCP的单次运行超时了。。。
这也刚好暴露了MCP在处理复杂任务的一个约束。
解决起来也不难。
遇到一些复杂操作,可以尝试把任务拆成更小的步骤,一步步完成。
或者也可以试试接下来的方法。
第三种方式,通过CLI调用Blender,执行Python脚本。
这也是在实际操作中,最常调用的方式。
它和MCP在底层其实非常接近,两种方法都会使用Blender的Python API。
GPT写好代码以后,Blender再通过bpy创建模型、添加材质,等等完成后续的处理。
区别在于,MCP更像是连接并控制一个正在运行的Blender,CLI则是启动一个Blender进程去执行脚本。
但在其他条件相同的情况下,两种方式最终生成的模型效果,不会产生特别明显的差距。
日常我更推荐大家,使用GPT-6 Astra + Blender MCP + Computer Use来做。
三. 配合3D生成模型
现在大家已经看到GPT-6 Astra + Blender来去做的效果了,不过,大家可能会发现,上面的那些东西,基本都是几何体。
这也是AI现在比较擅长干的东西。
但是一旦涉及到生物类型的,就会效果比较差了。
比如说,让AI去复刻一个这样的金克斯。
只能说是毫不相干。。。
这也是目前GPT直接用Blender建模时,一个非常明显的短板。
从前面的天坛和摩托车也能看出来,GPT-6 Astra更擅长建筑、车辆和机械设备这种可以拆成大量规则的几何结构。
而我们给出来的图片,可能确实有点刁难了,因为人物基本就是建模里最复杂的了,跟一些几何体的建模方式完全不一样,我们过去做这种基本的人物的建模,都是用Box大概拉个型,然后基本都是直接手动ZBrush去雕刻出来的,这个真的就是传统的手工艺活,特别是肌肉的走向,跟老艺术家手工雕刻真的没啥区别。
所以,大家如果现在想复刻一些生物的3D模型,这一步就别用GPT-6 Astra去硬操作Blender了,可以借助专门的AI 3D生成模型。
比如,这么一个手办风格的金克斯的角色图。
让GPT-6 Astra操控Tripo AI生成角色3D模型,再把结果导入Blender。
这一版的效果,就明显好了很多。
所以,这种偏生物类型的,用GPT-6 Astra操控AI 3D生成模型,在导入到Blender里,来处理后续所有的流程,就会更加合适一点。
我们再用牛来举个例子,从建模到动画,完整走一遍制作流程。
在传统影视和游戏流程里的建模,一般需要好几个环节。
建模师先对照原画和不同角度的参考图,把角色的比例、轮廓和细节一点一点做出来。
除了外形,还要整理模型的拓扑、展开UV,再制作材质和贴图。
做到这里,才拥有了一个可以使用的静态角色。
如果还想让它动起来,需要继续做骨骼绑定、刷蒙皮权重,让身体各个部位和皮肤能够跟着骨骼自然变形。
之后,才是具体的动画制作,摆出姿势、设置关键帧,再反复调整动作之间的过渡和节奏。
每个环节都得一点点打磨。
真正耗时间的,往往就是这些又琐碎、又枯燥的基础工作。
所以这一次,我们也照着这套流程来。
先上传牛来妈妈的角色原图,然后让它生成一套统一的多视图设定,作为后续建模的参考。
接下来,正式进入Blender的环节,把牛来妈妈的基本轮廓和身体结构做出来。
然后整理UV、制作材质,再给它上色。
做完以后,感觉眼睛和头部比例还有点问题,又稍微修改了一下。
静态模型处理的差不多,就可以让它接着绑定骨骼。
最后,再来处理场景、表情和动画。
我想的是,可以让他来跳段舞,再根据BGM来喊妈妈和牛来!
最后做出来的效果,是这样的。
虽然属实是有点抽象,但是还蛮好玩的。
而且这套玩法,平时拿来整活也完全用得上。
你可以上传一张自己或者朋友的照片,让AI把它变成一个3D卡通小手办。
再给它编支舞、安排几个搞怪动作。
就很有意思。
写在最后
我忽然想起了7年前,我在朋友圈里发的一个3D的作品。
是根据一个海外的艺术家的图参考,然后我自己一点一点建模贴图然后渲染的。
这一张图,每天下班以后回家做,做了整整一个月。
那天晚上,用OC渲染了一整个通宵,然后在早上8点多发出来了。
一个月的时光啊,就为了一张图。
现在想想,好像这是一个不可思议的念头了。
创作越来越平权了。
每个人心中有想法,都可以让AI去操控软件,来帮你做出来。
虽然现在还很贵,还比较慢,但是,至少能做出来。
而且趋势一定是越来越便宜的,就像去年,我们想象不到,一个Coding类的长程任务,能做到这么便宜,当年,做一个PPT,甚至都需要20美金。
但,人人都可以做了,却不代表,好作品会涌现。
以后真正拉开差距的,会越来越变成你的想法、审美、判断力,还有那点愿意继续折腾下去的好奇心。
我还挺期待看到,大家都会做些什么出来。
最后。
祝大家,建模愉快。OpenAI,收购Python工具企业Astral...加速整合CodexOpenAI集团今日宣布已决定收购Astral Software Inc.。Astral是一家拥有广受欢迎的Python开发工具的初创公司,此次收购的具体条款未予披露。
Astral的开发工具采用Rust语言编写,该语言比Python更复杂,同时也以速度更快著称。凭借这一性能优势,Astral赢得了数百万开发者客户。该公司的主要工具"uv"充当Python包管理器,提供下载开源Python代码包并将其集成到软件项目中的功能。此外,它在初次安装后还会缓存代码,从而节省时间。
Astral还提供两款用于检测代码质量问题的开源工具。第一款工具"Ruff"是一款针对查找小型编程错误而优化的"linter",它能检测不符合代码风格或格式规范的问题并提供修复建议。第二款工具"ty"则能找出数据处理过程中数据类型指定错误的代码片段,从而提前防止错误发生。
OpenAI表示,收购后Astral的工具将得以保留,并会与其Codex程序进行整合。Astral团队将加入OpenAI以支持这些开发工作。此次收购预计也将有助于Astral创造新的收入模式。Astral正在筹备一个名为"Pyx"的云端Python包注册中心,其功能类似于存储应用程序构建模块的应用商店。
Astral创始人兼首席执行官Charlie Marsh在博客中表示:"加入Codex团队后,我们将继续发展我们的开源工具,并改进它们以更顺畅地与Codex协同工作。我们将扩展机会,更广泛地思考软件开发的未来。"
此次收购发生在OpenAI的竞争对手Anthropic PBC收购提供JavaScript应用程序构建和测试平台的初创公司Bun四个月之后。Anthropic曾表示计划通过Bun来增强其Claude Codex。最近我的Codex额度,已经烧到我有点用不起的程度了。 大家可能都知道,我做了一个AI热点资讯产品,叫AIHOT。 然后我最近做的,基本都是关于AIHOT的底层优化,一个是尽可能降低成本,一个是系统底层的性能提升。 全是什么压模型API成本、压抓取成本、用算法替代模型、找过度设计、找性能瓶颈啥的,甚至最近因为突破了100万的月活,流量和请求费用已经到了我扛不住的地步了,又在疯狂的想办法,压缩流量传输,降低成本,都快把边缘缓存用到极致了。。。 然后我又为了做热度榜,把监控的信源加到了快2000个的量级,每天大模型的API的费用,也是几百块的烧。。。 所以,基本是一天一个200刀的Pro会员号,直接快干成日抛了,3个号轮着转,一个用完了切换另一个,继续做任务。 一边是AIHOT每天后端在疯狂烧钱,一边是为了优化AIHOT的烧钱而每天在Codex上疯狂烧钱,我感觉我自己每天好像起床就好像陷入了某种赛博循环,钱就跟流水一样哗啦啦消失了。。。 特别是我也不太懂代码,我只能当个产品经理,去规划流程架构,知道我的目标是什么,但是具体它要怎么实现?有没有一些能更加突破的方法能实现?你指望我这个愚蠢的人脑去想这个事,我肯定搞不定的,所以必须要有一个很强的大模型,根据我的需求和目标,调研完我们过去所有的日志数据,然后给一个很棒的开发的规划,后续我去执行才可以。 最近我是经常用GPT-6 Astra Max来分析和规划,甚至有两个降本的任务,我直接上了GPT-6 Astra Ultra,然后出完计划以后,用GPT-6 Astra 高来实施。 所以Codex额度不可能抗的住的,甚至额度消耗的很大头,是来自于前面的分析规划,用Ultra分析规划一次,我的200刀会员的周额度,直接能没10%。 穷则思变。 人一旦被额度逼到墙角,脑子就会异常活跃。 所以我就在想,我怎么最大化的去利用ChatGPT的网页版,因为大家都知道,ChatGPT的网页版有一个超强的模型,GPT-6 Pro,而且这个东西其实算ChatGPT Pro会员一个非常容易被忽略的隐藏福利。 因为它的额度是跟Codex分开的,并不消耗你的Codex额度。 200刀的Pro会员,一周有200次的Pro对话额度。 讲道理,这玩意一直是我心中极其好用的模型,7月份没有GPT 6只有GPT 5.6 Sol的时候,我就聊过,说这玩意的Review水平和深度,都极强。 但是GPT Pro模型一直有一个问题,就是没有办法看到我的真实的业务数据和场景,他可以通过插件的方式,链接我的Github,看到我所有的PR记录和实际的代码,但是他还是看不到我这么多月的所有的服务器日志记录,还有我真实的线上数据库。 如果你看不到这些东西,你怎么能去分析数据,然后推理找到一些底层突破,从而给我们一个真实的规划方案呢? 就比如昨天到底进来了多少条数据,我们每天的高峰数据到底是多少。 某一个模型调用到底一天烧多少钱,分别烧在了什么地方,缓存命中率是多少等等。 所以本质上。 代码告诉AI,这套系统理论上应该怎么运行。 生产数据告诉AI,这套系统实际上是怎么运行的。 PR历史,则告诉AI,它为什么一路变成了今天这个屎山。 这就是过去GPT-6 Pro我用它做方案规划最大的痛点,它一切都只能根据我的现有代码进行推测,它没有办法根据我的真实数据进行分析回测。 于是我就一直在想办法怎么去解决这个事,我当然知道有各种各样的桥接方式,把GPT 6 Pro的额度拉到Codex本地里面,用它来去处理。 但是过去无数种的经验告诉我,这种方式是会有风险的,我不太想冒这种风险。 然后,我就想起了一个东西,MCP。 在网页版ChatGPT的聊天模式中,可以调用插件,但是不能调用Skill,而插件的底层,其实就是MCP。 那如果...把我的服务器,直接封装成MCP,然后变成一个插件,能跟Github插件一样,直接让GPT-6 Pro通过MCP协议,读取我的服务器所有数据,这样是不是就行了??? 说干就干,我直接给Codex发了一句话。 对,就这么一句话:“给 AIHOT 增加一个供 ChatGPT 使用的生产业务数据只读 MCP Server,让 GPT-6 Pro 能安全查询 AIHOT 所有服务器的真实数据。但是一定是最小权限、只读、可审计,不能影响生产性能,也不能暴露密钥和敏感数据。” 他自己就封装完了。 因为为了保护我们的服务器安全,所以我只给了只读的权限。他不能对我的服务器进行任何的操作,他只能读数据,但是不能操作数据。 同时也为了保护我们私有MCP的数据安全,他也提问了说,需要OAuth登录服务,那太简单了,因为我们用的是飞书,我过去在公司里面也直接开发了一整套的飞书的认证中心供我们同事使用,我直接就把飞书的鉴权给接进去了,只有我自己的飞书账号登录以后才能用。 然后过了大概半小时以后,Codex给我开发完了。 因为它强大的Computer use的操控能力,所以甚至,都给我上传好了,自己都做完了实验。 成了。 MCP是个好东西,真的,万物皆可MCP,你可以把你任何本地电脑上、服务器上的东西封装成MCP,然后做成你的私有插件,你就全部可以让GPT-6 Pro调用了,这个想象空间有多大,能做的事有多少,我相信大家的想象力一定比我丰富。 那接下来,再说一下怎么用,以及怎么跟Codex更好的协同。 打开我们的Codex,点击左上角的快速聊天。 吊起ChatGPT的聊天模式。 这时候就会在右下角给你弹一个窗,把模型选成GPT-6 Pro,点击+号,选择你自己的插件。 因为我既需要给数据也需要给代码和PR记录,所以我是同时调用我自己的插件和Github插件。 这个时候你就可以提出你的需求了。 比如我说,我希望继续降低成本。 他就会直接读取我们所有数据,开跑。 大概GPT-6 Pro思考推理了40分钟以后,终于跑完了,然后给我了一个非常详细的方案,我看了一下,质量真的极高。 这一次,如果你直接用GPT-6 Astra在Codex里去跑,我觉得周额度的10%是真的能干掉的,所以通过这种方式,真的就节省了周额度的10%,而且也是完全的符合OpenAI的所有规则,没有干任何出格的事情。 那有了这个方案之后,我们怎么扔到Codex里面,去直接执行呢。 方法也巨简单,你完全不需要把那个md文档和方案下载下来再上传之类的,你直接点击聊天窗口的添加到Codex。 你就会发现,这个对话,已经到你的Codex窗口上了。 接着,写一句执行的万能Prompt: “帮我验证,并且做掉这里面提到的所有值得做的优化,然后统一上线。” 我自己习惯在执行的时候,把推理等级开到“高”了,大家开到“中”也行,但是不建议用“轻度”,至少我自己觉得效果不是特别好,有时候来来回回的失败或者不验证,搞起来特别麻烦。 马上GPT-6 Sol大概率就上了,GPT-6 Sol上了之后,执行这块,我可能会无脑切换到GPT-6 Sol了,只有一些高难的任务我觉得我才会切换到GPT-6 Astra。 上面Prompt写好以后,直接发送,我也不知道过了多久,因为我直接睡觉去了。 起床一看,开发完了。 这个任务,最终好像也只花了我周额度的4%左右。 还是很爽的。 讲道理,GPT-6 Pro这么强,每周还给我200次额度,让它躺在那里吃灰,然后另一边一天烧一个Codex账号,我是真的觉得我扛不住。 只要你是Pro会员,不管你是100刀的(100刀的能每周用50次GPT-6 Pro额度),还是200刀的,都可以试试,把你的真实数据和业务,封装成MCP,让GPT-6 Pro去使用,应该能减少很多你的Codex token消耗。 同时,我还是要强调一下,这种遵守规则的MCP和插件调用的方式,99.99%不会有啥风险,更不会给你降智或者风控啥的,但是如果你去用一些三方的桥接插件,把GPT-6 Pro的额度反代出来用Codex来开发,如果被风控了,别找我= = 账号安全第一。。。 最后,总结一下这套工作流。 ChatGPT上的GPT-6 Pro通过MCP的方式把真实世界接入进来,进行详细分析做规划和架构。 然后Codex的GPT-6 Astra high负责具体的开发执行。 省钱省心又省力。 我只需要提需求和做决策就行了。 哦不对,我还要负责付钱。 。。。 AI啊。 真好玩。
