最后更新时间：2026-07-21 AIMirror GPT 中文站 AICNBox 备用入口 如果你最近看到“Codex 和 ChatGPT 合并”的新闻，先看准确结论：OpenAI 官方在 2026 年 7 月说明，Codex App 正在并入新的 ChatGPT 桌面 App，Codex 仍然是面向开发者和技术工作的编码 Agent，只是入口从独立桌面体验变成 ChatGPT 里的 Codex 模式。1 这不是 Codex 消失，也不是 CLI、IDE 扩展全部停用；更实际的变化是，chatgpt codex 开始和 Chat、Work、文件、插件、仓库、PR 审查放在同一个工作台里，普通用户和开发者都更容易从“聊天”切到“执行”。 ...
如果你最近在搜 ChatGPT Images 2 使用教程，真正想解决的通常不是“这个模型听起来有多强”，而是三个很现实的问题：第一，国内今天到底怎么开始用；第二，提示词到底该怎么写，才不会反复出废图；第三，怎么把它从一次性试玩变成稳定可复用的出图流程。对大多数中文用户来说，真正的门槛从来都不是“知道有这个模型”，而是能不能在需要做公众号头图、活动海报、课程封面和专题页视觉时，快速拿到可继续修改、可直接排版、可按时交付的结果。本文就按这个思路，把 ChatGPT Images 2 使用教程 一次讲清。[^1][^2] ...
如果你现在搜 GPT Image 2 国内免费用，真正想解决的通常不是“这个模型厉不厉害”，而是两个很现实的问题：第一，我今天到底能不能在国内把它用起来；第二，我能不能先低门槛试一轮，而不是一上来就折腾账号、网络、订阅和 API。先把结论说在前面：完全无限量、完全零成本、长期稳定地免费用 GPT Image 2，并不现实；但先体验、先拿免费额度、先低成本跑通工作流，是可以做到的。 这篇文章就按“最省心、最容易开始、最适合长期用”三个维度，把我整理出来的 3 种方法讲清楚。[^1][^2] ...
如果你最近在搜 codex 下载、codex 安装 或 codex 配置使用教程，更值得先看清的一点是：截至 2026 年 6 月 13 日，OpenAI 官方已经把 Codex 的本地使用路径明确拆成 App、CLI、IDE 扩展 三条线，而且 mac 和 Windows 的安装方式并不一样。mac 上既可以下载桌面 App，也可以直接跑 install.sh 装 CLI；Windows 上既可以从微软渠道安装 App，也可以直接执行 install.ps1 安装 CLI。再往后，CLI 和 IDE 扩展共用同一个 ~/.codex/config.toml，这才是你后续模型、审批、沙箱和第三方 API 的真正配置中心。[^1][^2][^3] ...
如果你最近在搜 claude 5 发布 或 claude 5 国内怎么用，先把最关键的一点说清楚：截至 2026 年 6 月 13 日，Anthropic 官方在 2026 年 6 月 9 日 发布的是 Claude Fable 5 和 Claude Mythos 5，而不是一个单独命名成 “Claude 5” 的统一版本；更重要的是，Anthropic 又在 2026 年 6 月 12 日 宣布，因需遵守新的美国商务部工业与安全局指令，暂停 Fable 5 和 Mythos 5 的所有访问。也就是说，这篇 claude 5 发布 国内使用教程 不能只写“它发了”，还必须写清“它现在能不能用、国内用户今天该怎么走替代路径”。[^1][^2] ...
如果你现在搜索 gpt-image-2 国内使用教程，大概率不是想知道一个抽象概念，而是已经遇到很现实的问题：想做公众号头图、活动海报、社媒封面、课程配图或产品页视觉，但又不想把时间耗在找入口、反复试错和来回改图上。对多数国内用户来说，真正的门槛并不是“会不会写一句提示词”，而是“能不能找到稳定入口、能不能把出图和改图串成流程、能不能在发文或上线节点前把结果复核清楚”。这篇文章就围绕这几个实际问题展开，帮你把 gpt-image-2 国内使用 这件事从“听说过”变成“今天就能开始做”。 ...
最后更新时间：2026-04-24 AIMirror GPT 中文站 AICNBox 备用入口 如果你是今天才刷到 GPT-5.5 的消息，先记住一个准确日期：OpenAI 是在 2026 年 4 月 23 日 正式发布 GPT-5.5，并同步宣布它正在向 ChatGPT 和 Codex 的付费用户逐步推出。对国内用户来说，真正要解决的不是“它有没有发”，而是“我现在能不能用、该走哪条路、API 到底开没开”。这篇文章就围绕这三个问题，给你一套能直接落地的 GPT-5.5 国内如何使用 教程。[^1][^2] ...
很多人看到 GPT-5.4 的热度，第一反应是“模型又强了一点”；真正和科研写作用户相关的，其实不是抽象跑分，而是它在长链路任务里的连续性更好了。无论你是在做选刊、补文献，还是让模型把一段研究背景拆成可投稿的叙述，稳定入口和可复核流程都比一次性答案更重要，这也是 chatgpt 镜像 在国内场景里更有现实价值的原因。 ...
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