OpenAI otkriva razvoj Sore za Android

85% koda generirano GPT-5.1-Codexom

OpenAI je detaljno opisao inženjerski proces iza Android izdanja svoje hit aplikacije Sora, otkrivajući iznimnu ulogu umjetne inteligencije u razvoju mobilnih aplikacija.

Revolucionarni razvoj u 28 dana uz GPT-5.1-Codex i 4 inženjera

OpenAI je na svojoj službenoj stranici objavio članak u kojem razmatra kako je Android verzija AI-video generatora Sora od prototipa do globalnog lansiranja dovršena u samo 28 dana. Tim od samo četiri inženjera koristio je GPT-5.1-Codex, posebnu varijantu AI modela za kodiranje, koji je generirao oko 85 % koda aplikacije. Ukupna potrošnja tijekom razvoja iznosila je oko 5 milijardi tokena, a konačni proizvod imao je impresivnu stopu stabilnosti s 99,9 % vremena bez rušenja aplikacije na dan lansiranja.

OpenAI naglašava kako razvoj nije ovisio o nikakvim unutarnjim, nedostupnim modelima “isto je dostupno svakom developeru kroz CLI, IDE ekstenziju ili web sučelje”, stoji u objavi.

Pri lansiranju u studenom, Sora za Android brzo je zauzela prvo mjesto na Google Play ljestvicama, a korisnici su u prvih 24 sata generirali više od milijun videa.

Inženjerski pristup: planiranje prije kodiranja i AI kao “senior kolega”

Prema objavi inženjera Patricka Huma i RJ-a Marsana, razvojni tim je uspostavio čvrstu arhitektonsku osnovu prije nego što je AI krenuo u masovnu generaciju koda. Ljudski inženjeri definirali su osnovnu arhitekturu, mrežne zahtjeve i funkcije autentikacije te dokumentirali stil kodiranja i testne zahtjeve, kako bi se AI output uklopio u standarde projekta.

Tim je primijenio proces “prvo planiraj, pa onda kodiraj”: AI je prvo čitao iOS i backend kod te zajedno s ljudima sudjelovao u izradi mikrodizajn dokumenata prije generiranja konačnih funkcija. OpenAI opisuje GPT-5.1-Codex gotovo kao “novog senior inženjera” sposoban za razumijevanje velikih dijelova koda, paralelno pisanje testova te prijenos logike s platforme na platformu (npr. Swift → Kotlin) bez redundantnih troškova razvoja.

Međutim, iako AI može preuzeti većinu rutinskih zadataka poput generiranja standardnog koda ili provjere API dokumentacije, OpenAI ističe da i dalje nije zamjena za ljudsku kontrolu nad iskustvom korisnika, arhitekturom sustava i dugoročnom održivošću. Ljudski inženjeri ostaju ključni za inovacije, optimizaciju performansi i donošenje složenih dizajnerskih odluka.