Add to Task 是 ChatGPT 对话中的一个功能入口：聊到一半觉得这件事不该停留在「给建议」的阶段，点一下就能把当前需求转成一个智能体任务，交给 Work 或 Codex 在后台真正去执行，最终交付的是成品文件、可运行的代码或已经操作完成的结果，而不是一段「你可以这样做」的回复。
Add to Task 是什么？
截至 2026 年 9 月，ChatGPT 已经将 ChatGPT、Codex 和 Atlas 合并成一个应用。合并之后你在对话中提出的需求，有两条路径可以走：
- 继续在 Chat 里聊：AI 回复文字建议、生成内容，但所有产出都在对话窗口里，你自己复制出来用。
- 转成任务：点击 Add to Task，AI 把这个需求理解为一个待执行的任务，交给 Work 模式（非代码类）或 Codex 模式（代码类）在后台跑。跑完之后你拿到的是一份做好的文档、一个写好的脚本或一次已经完成的操作。
打比方：Chat 是你问参谋「这事怎么办」，参谋给你一份分析和建议；Add to Task 是你对参谋说「别说了，直接去办」，参谋领命去执行，完事交差。
和普通对话到底有什么不同？
| 对比项 | 普通对话（Chat） | Add to Task |
|---|---|---|
| 产出形式 | 文字回复，在对话窗口里 | 成品文件、代码或操作结果 |
| 执行方式 | 即时回复，你等着 | 后台运行，可以关掉窗口 |
| 能不能接外部工具 | 不能 | Work 模式可接 Gmail、Drive 等 |
| 能不能操作代码仓库 | 不能 | Codex 模式可以读写代码、跑测试 |
| 额度走哪个池 | Chat 额度（独立） | 智能体用量（Work 和 Codex 共用） |
关键区别在最后一行：Add to Task 走的不是 Chat 额度，而是「智能体用量」，这个池子是 Work 模式和 Codex 共用的。白天通过 Add to Task 跑了几个文档整理任务，晚上再用 Codex 写代码时额度就会少一截。
关于 Work 和 Codex 合并后的额度规则和各档位能用什么，详细内容在这里：ChatGPT Work 和 Codex 模式详解。
额度怎么算？
Add to Task 的额度计入智能体用量，按 token 消耗计费。影响消耗速度的主要是两件事：
- 模型选择：用更强的模型（比如 Sol Pro、Astra Pro）消耗更快。日常任务用 Terra 或中等推理档位就够了。
- 任务复杂度：让 AI 整理一封邮件和让它做一份 20 页的竞品分析，消耗差距很大。
Plus 套餐的智能体用量对日常使用足够。如果你每天大量使用 Add to Task 跑长任务，可能需要关注剩余额度。重度用户可以考虑 Pro 套餐，智能体用量是 Plus 的 5 倍或 20 倍。
额度不够用时的优化方法可以参考：Codex 额度不够用的解决办法。
适合用 Add to Task 的任务类型
并不是所有需求都适合转成任务。适合的场景有一个共同特点：你要的是一个可以直接用的成品，而不是一段建议。
适合的任务类型：
- 写一份完整的文档、报告或提案（不是「帮我想几个思路」）
- 整理散落在多个地方的信息，输出结构化的表格或摘要
- 读一个代码仓库、修一个 bug、写一个功能模块并提 PR
- 定时任务，比如每天早上整理邮件简报
不太适合的场景：
- 随口问一个知识性问题（直接 Chat 就行）
- 需要你来回确认细节的交互式讨论（Chat 更灵活）
- 特别简单的任务，比如翻译一句话（转任务反而多此一举）
实例一：把一次产品讨论转成会议纪要
你在 Chat 里和 ChatGPT 讨论了一款新功能的设计方向，聊了二十多轮，内容很散。这时候你说：「把刚才的讨论整理成一份会议纪要，按议题分类，标出待办事项和负责人。」
如果继续用 Chat，它会在对话窗口里输出一段纯文本，格式有限，你还得自己复制到文档里。
用 Add to Task：它会把这个需求交给 Work 模式处理，产出一份带格式的文档，议题、结论、待办事项分得很清楚，可以直接导出用。
实例二：把功能需求直接变成代码
你在 Chat 里说：「我需要一个 Python 脚本，每小时从三个 API 抓取数据，存到本地 SQLite，有新数据时发一条 Slack 通知。」
Chat 模式会给你一段示例代码，你需要自己复制、补全依赖、调试。
用 Add to Task 转给 Codex：它会在你的代码仓库里创建文件、写好代码、加上依赖配置，跑通测试之后提一个 PR 给你审核。从「建议」变成了「已经做好等你验收」。
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套餐、价格、模型以 OpenAI 官网当时显示为准，本文核对日期 2026-09-17。