OpenAI 在 2026 年 10 月 26 日发布的一篇内部案例中，详细介绍了其工程师如何使用 Codex 的高速模式 Ultrafast 来加速事件调查。Ultrafast 已成为 OpenAI 工程师处理事故响应时的默认工具，因为当系统出现故障时，工程师往往没有时间等待几分钟才得到答案，而问题可能在此期间不断恶化。借助 Ultrafast，他们可以同时排查多个潜在原因，并快速获得结果，而无需分散注意力。
OpenAI 技术团队成员 Adam Perry 指出，如果两个同样聪明的人，一个一小时后回复，另一个一分钟内回复，后者显然效率更高，因为更快的响应意味着能完成更多工作。在事件处理中，Aaron Friel 通常会创建 Slack 频道，并让 Codex 监控、调查并随时回答问题。他表示，任何事件都涉及许多可能的故障环节，找到正确的“针”是关键任务，而 Ultrafast 让他能同时搜索所有“干草堆”，从而更快响应事件。
数据中心安全架构师 AJ Trbojevic 提到，过去安全调查需要一到两小时来收集结构化与非结构化数据、进行规范化并提供决策背景，现在只需 10 到 15 分钟，有时甚至接近实时。核心代理团队的 Adam Perry 和 Sayan Sisodiya 也表示，Ultrafast 改变了他们在安全事件中的工作方式。过去，Adam 会同时自己调查，因为等待 Codex 太慢；现在 Codex 足够快，他可以保持专注。Sayan 则利用 Codex 从多个数据源获取即时答案，包括搜索 Slack 中可能相关的变更引用或类似症状的讨论。
另一位技术团队成员 Jeff Niu 表示，如果 AI 需要超过 30 秒才能找到答案，他会转而查看 Slack 或与同事交流，但 Ultrafast 让他的大部分工作都在这个阈值内完成。过去他提问后会切换任务，回来时可能已失去思路；现在对话实时进行，有助于保持专注。Ultrafast 还让他更愿意进行大型重构，因为重写现有代码的时间大大减少。他说，技术债务现在比以往更容易偿还，代码生产成本低廉，曾经耗时的重构几乎瞬间完成。
Adam 还维护一个 Codex 线程，称之为“幕僚长”，每天早上它告知会议安排和可能忘记回复的消息，并且因为已经查看了所有数据，后续提问无需等待获取更多信息。Sayan 则用 Codex 处理浏览器中繁琐的手动工作，如表单填写。过去由于速度慢而避免此类任务，现在借助最新模型在计算机使用方面的改进，他更放心让 Codex 处理，而且速度足够快，不会浪费时间。
总体而言，在事件响应、日常规划和重构等方面，Ultrafast 让 OpenAI 的技术人员能够以提问的节奏与 Codex 协作。他们可以跟进答案、尝试其他方法并保持工作连贯性。更短的等待时间也改变了他们愿意承担的任务范围，从推迟的重构到最终值得委托的日常任务。