No entanto, Naik alertou que a integração bem-sucedida depende de ter bases de código estruturadas, testes definidos e tarefas bem escondidas. Sem isso, as equipes correm o risco de gastar mais tempo limpando do que economizar. “Usá-lo para fluxos de trabalho de ponta a ponta agora geralmente leva a resultados e regressões inconsistentes”, disse Naik.
CUIDADO CONTRA ‘FECHES SILENT’
A maior preocupação, alertou Naik, depositou-se nas chamadas “falhas silenciosas”-situações em que o código gerado pela IA parecia correto, mas comprometeu a modularidade, erros mascarados ou bugs sutis introduzidos. Ele enfatizou a necessidade de limites arquitetônicos claros, fluxos imediatos cuidadosamente projetados e processos rigorosos de validação antes e depois de cada tarefa para evitar a velocidade de confiabilidade com a confiabilidade.
O OpenAI disse que seus engenheiros usam o Codex para tarefas de rotina, como a documentação de elaboração. Os primeiros adotantes como o Super-Human permitem que os não codificadores ajustem o código, embora a revisão humana permaneça essencial. A mais recente CLI do Codex ofereceria um modelo mais rápido de Codex-Mini-Lates para edições e consultas locais, ao preço de US $ 1,50 por milhão de tokens de entrada e tokens de saída de US $ 6 por milhão via API, conforme a empresa.
