新版ChatGPT攻略|Chat、Work、Codex 差在哪?如何選擇適合自己的模式?差異一次看
新版ChatGPT攻略|Chat、Work、Codex 差在哪?如何選擇適合自己的模式?差異一次看

OpenAI 於 2026 年 7 月 9 日推出 ChatGPT Work 與新模型 GPT-5.6,並將 Codex 整合進新版 ChatGPT 桌面 App,介面分為 Chat、Work、Codex 三種模式,分別對應日常問答、代理式辦公任務與工程開發。

《數位時代》以下整理三種模式的核心差異、適用情境與使用族群,幫助讀者快速判斷該把任務交給哪一種模式,可點擊以下目錄直接前往指定區段。

文章目錄

ChatGPT Work 是什麼?Chat、Work、Codex 3 種模式差在哪?
 ● Chat:幫你把想法變成內容
 ● ChatGPT Work:串接工具,產出文件、簡報與試算表
 ● Codex:讀懂整個程式專案的工程師模式
ChatGPT Sites 是什麼?一句話直接生成網站
GPT-5.6 怎麼搭配三種模式?各方案可用模型一次看
我的工作適合用哪個模式?3 種工作型態對照
 ● 內容創作型:主力 Chat,Work 負責交付
 ● 流程管理型:主力 Work,Chat 協助思考
 ● 軟體開發型:Chat 與 Codex 搭配使用
ChatGPT Work、Chat、Codex 差異比較表
使用 ChatGPT Work 前要注意什麼?用量與權限 2 個限制
ChatGPT Work、Chat、Codex 常見問題

ChatGPT Work 是什麼?Chat、Work、Codex 3 種模式差在哪?

Chat:幫你把想法變成內容

Chat,就是你最常用的那個對話框。你丟問題,它給答案,所有想法都在一來一往的對話中逐步成形。當你還在摸索方向、整理思緒,或只是需要有人陪你一起想,Chat 就是最適合的選擇。

Chat 的工作很單純:幫你把想法變成內容。無論是寫文案、發想標題、腦力激盪,還是整理會議記錄、摘要長文、翻譯、潤稿,本質上都是圍繞著想法與文字打轉。你提供資訊,它整理、分析,再回給你一份內容,整個過程都發生在對話裡。也因為如此,Chat 的邊界很清楚。它可以幫你把想法變得更完整,但當工作需要離開對話框,例如整理檔案、串接其他工具,或真正交付一份成果,就該交給其他模式了。

ChatGPT Work:串接工具,產出文件、簡報與試算表

Work 的角色,是替你完成工作。當你已經知道自己要完成什麼,缺的是把整個流程跑完的時間,它會自己串接 Google Drive、Slack、Gmail 等工具,把工作一路做到最後,直接交付一份成果,而不是留給你一段還得自己整理的文字。

Work 解決的不是「不知道怎麼做」,而是「知道要做什麼,卻沒時間一步一步完成」。它可以串接 Google Drive、Gmail、Slack 等工具,把散落各處的資料整理成一份報告,也能直接建立文件、試算表、簡報,甚至一句話生成網站或互動頁面(Sites),需要跨越多個 App 才能完成的流程,都屬於 Work 的工作範圍。真正讓 Work 和 Chat 拉開距離的,不是它能連多少工具,而是它會自己把流程跑完。

你交代目標後,可以暫時離開,並在稍後查看進度與成果;執行過程中,Work 仍可能提出問題、要求補充資訊,或請使用者核准重要操作。

Codex:讀懂整個程式專案的工程師模式

至於 Codex,它工作的對象是整個程式專案。它同樣能協助討論架構、解釋程式碼與提出修改建議,更核心的能力,是直接讀取程式碼庫、修改功能、執行測試,並整理出可供開發者檢視的程式碼變更。

Codex 處理的已經不是文件,而是整個程式專案。讀取程式碼庫、修改功能、修正 Bug、執行測試、Review Pull Request、比對 Git diff,這些都需要直接操作程式碼,也正是 Codex 的能力範圍。因此,它交付的成果和前兩者完全不同。Chat 通常提供對話式內容,Work 著重完成工作流程與交付成果,Codex 則能產出可供開發者檢視的程式碼變更、diff 與測試結果;正式合併或部署前,仍應由開發者審查。

#1 ChatGPT 3大模式
ChatGPT網頁版的Chat和Work模式入口在頁面上方切換。
圖/ 數位時代
#0 ChatGPT 3大模式
在ChatGPT桌面版上,可以透過左側工具欄切換成Work或Codex模式,也可以點擊下方的Chat開啟一般任務聊天模式。
圖/ 數位時代

分清楚三個模式各自的負責範圍之後,其實就不難選了。在每次要求 AI 執行任務前,可以先問自己一個問題:這次真正要動的是什麼? 是想法和文字、一個完整的工作流程,還是整個程式碼庫?答案不同,適合的模式自然也不同。

ChatGPT Sites 是什麼?一句話直接生成網站

除了完成工作流程,Work 底下還有一項有意思的新功能——Sites。你只要用一句話描述需求,例如「幫我做一個活動報名頁」,Work 就會自動生成網站,還能即時預覽、調整內容。確認沒問題後,就能直接發布成一個可以分享的網址,全程不用寫 HTML,也不用自己架設主機。

在網頁版,Sites 可以直接透過 Work 使用;桌面版則能從 Work 或 Codex 啟用這項功能。

Sites 公測版適用於付費方案,不包含 Free、Go;Pro、Pro Lite、Enterprise 與 Edu 用戶優先取得,Plus、Business 將陸續開放。Enterprise 的公開發布功能預設關閉,需由管理員啟用。首波公開發布與擴大公測範圍不包含歐洲經濟區、瑞士及英國。

GPT-5.6 怎麼搭配三種模式?各方案可用模型一次看

Chat、Work 和 Codex 的模型配置有所不同。在一般 Chat 對話中,GPT-5.5 Instant 仍是處理快速日常回應的預設模型;Plus、Pro、Business 與 Enterprise 用戶,則可在部分推理模式中使用 GPT-5.6 Sol。

Work 與 Codex 的模型權限並不完全相同。依 OpenAI 最新說明,Work 的 Plus、Pro、Business 與 Enterprise 用戶可選擇 Sol、Terra、Luna;Codex 的 Free、Go 用戶可使用 Terra,Plus、Pro、Business 與 Enterprise 則可選擇三款模型。

平台方面,Work 在網頁版與手機版先向付費方案開放,不包含 Free、Go;OpenAI 的產品頁則表示,桌面版 Work 已向所有方案提供。由於功能仍在分批推出,實際開放情況應以帳號介面顯示為準。

我的工作適合用哪個模式?3 種工作型態對照

其實,大部分人不用在 Chat、Work 和 Codex 之間三選一,而是會有一個最常用的模式,再依照任務切換。與其看職稱,不如看工作的型態:你是在整理想法、完成工作流程,還是直接修改程式碼?

#0 ChatGPT3種模式對比
圖/ ChatGPT

內容創作型:主力 Chat,Work 負責交付

適合對象:行銷、編輯、內容創作者、PM、顧問等

這類工作的核心,是把資訊整理成內容。發想文案、下標題、寫企劃、整理訪談、翻譯、潤稿,甚至討論架構、查資料,幾乎都能在 Chat 裡完成。

當工作開始從「整理想法」變成「交付成果」,Work 才真正派上用場。例如把訪談逐字稿整理成簡報、把研究資料彙整成報告,或直接建立文件、試算表與網站,這類需要跨工具、產出檔案的任務,都更適合交給 Work。

流程管理型:主力 Work,Chat 協助思考

適合對象:行政、客服、營運、人資、業務等

這類工作的重點,不是寫內容,而是把散落在不同地方的資訊整理成可以交付的成果。每天在電子郵件、Slack、Google Drive、CRM、行事曆等系統之間切換,再整理成報表、會議紀錄或文件,正是 Work 最擅長的工作流程。

使用 Work 時,也建議一次交代清楚交付成果、可使用的資料來源、限制條件,以及哪些情況需要停下來確認。這也是 OpenAI 官方建議的下指令方式,通常能得到更穩定的結果。

軟體開發型:Chat 與 Codex 搭配使用

適合對象:工程師、技術團隊

對開發者而言,Chat 和 Codex 更像是一組搭檔。討論架構、查詢文件、驗證想法時,可以交給 Chat;真正需要讀取程式碼庫、修改功能、修正 Bug、執行測試,或 Review Pull Request 時,再切換到 Codex。

兩者目前都整合在同一個 ChatGPT 桌面 App 中,只要切換左上角頁籤,就能在討論與開發之間快速切換,不需要另外開啟不同工具。

ChatGPT Work、Chat、Codex 差異比較表

簡單來說,Chat 適合問答、發想與文字處理;ChatGPT Work 適合彙整資料並建立文件、簡報、試算表或網站;Codex 則專門處理程式碼庫、測試與軟體開發任務。

Chat Work Codex
一句話定位 幫你想清楚、寫出來 幫你把事情做完 幫你修改程式碼
動的對象 想法與文字 工作流程、檔案與外部工具 程式碼庫
適合任務 文案、摘要、翻譯、討論、腦力激盪 彙整資料、建立簡報/文件/試算表、建立網站(Sites) 讀程式、修 Bug、Review PR、執行測試
最後交付 一段內容 可直接使用的成果(文件、簡報、網站等) 程式碼變更、測試結果與可檢視的 diff
最適合的人 經常整理想法的人 經常處理工作流程的人 經常修改程式的人

使用 ChatGPT Work 前要注意什麼?用量與權限 2 個限制

第一是用量。 Work 不是無限使用的功能。OpenAI 表示,Work 採用與 Codex 相同的用量結構,但不同任務的實際消耗會有所差異;一般而言,涉及較多檔案、工具與執行步驟的任務,可能使用更多額度。實務上建議在任務開始前先限縮範圍,例如指定分析的時間區間、只使用特定檔案,或先要一份初版摘要,再決定是否進入完整分析。

第二是權限。 Work 的能力來自你授權它讀取的工具,一旦連接 Gmail、Google Drive、Slack 等服務,就代表 AI 取得某種程度的讀取甚至操作權限。 個人使用時建議只連接任務需要的工具若要處理公司資料,尤其涉及個資、合約、客戶名單時,應先確認公司的資安規範與管理員設定 ,別急著把所有工具都接上。

ChatGPT Work、Chat、Codex 常見問題

Q1:ChatGPT Work 免費版能用嗎?

要分平台與模型來看。OpenAI 表示桌面版 Work 向所有方案提供;網頁版與手機版則先向付費方案推出,Free、Go 暫不支援。至於 GPT-5.6,目前 Help Center 僅列出 Plus、Pro、Business、Enterprise 可在 Work 選擇 Sol、Terra、Luna;Free、Go 可用 Terra 的說明目前只適用於 Codex。

Q2:Chat 跟 Work 差在哪裡?

Chat 適合「還在想」的階段:寫文案、討論想法、整理摘要,產出的是一段文字,你得自己動手排版、搬到其他工具裡。Work 適合「已經想清楚,但要花時間執行」的階段。在使用者完成授權後,Work 可以透過外掛或連接器調用 Google Drive、Slack、Gmail 等工具,彙整不同來源的資料,並產出文件、簡報或試算表等成果。

Q3:Codex 是什麼?只有工程師能用嗎?

Codex 是 ChatGPT 針對軟體開發設計的模式,能讀取程式碼庫、修改程式、執行測試及審查 Pull Request,並產出可供開發者檢視的程式碼變更與測試結果;正式合併或部署前,仍應由開發者審查。

Q4:ChatGPT Work 跟 Claude Cowork 是一樣的東西嗎?

兩者定位類似,都是把「AI 代理」的能力包裝成一般人能上手的辦公工具,讓使用者交代成果、由 AI 自行整合資料並產出。也都能接手複雜的多步驟任務,並運用檔案、連接器與瀏覽器產出成果。

主要差異在於採用的模型、外部工具生態系、平台支援方式,以及企業管理與權限設計。Anthropic 將 Cowork 定位為 Claude Code 代理能力向知識工作場景的延伸;ChatGPT Work 則由 GPT-5.6 驅動,整合於 ChatGPT 的工具與外掛生態系中。

Q5:GPT-5.6 跟 ChatGPT Work 是同一個東西嗎?

不是。GPT-5.6 是 OpenAI 這次同步推出的新一代模型(分 Sol、Terra、Luna 三個版本),ChatGPT Work 則是建立在這個模型之上的辦公代理產品。簡單說:GPT-5.6 是引擎,Work 是搭載這個引擎的其中一項應用。

延伸閱讀:
Claude桌面版三大功能模式:Chat、Cowork、Code差在哪?一次搞懂最適合你的AI工作流
OpenAI發表GPT-5.6、ChatGPT Work!新模型效率大升級,三大版本與辦公代理一次看

資料來源:OpenAI

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/黃若彤

關鍵字: #ChatGPT #Codex
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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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