员工自己怎么选模型

OpenAI 内部用 Codex 据称是不限量的，8 位员工里有 4 位被问到同一个问题：额度不设上限，你自己怎么选模型和推理强度。

产品经理 simpsoka 的回答是，选什么更多取决于任务本身，而不是因为额度无限就直接用最强档。她说自己不会一直用 Sol Ultra，为了速度会切换：快速编辑、随手摸底式的任务、紧凑的迭代循环用更快更轻的选项；Sol Ultra 留给模糊的、多步骤的、高风险的任务，为额外的深度值得等待。她还把推理强度当另一个可调的旋钮：经常直接告诉 Codex 要它快而直接，还是慢下来认真想；即使默认用 Sol Ultra，模型一般也不会对简单问题过度思考，任务真正需要时仍会想得更深。

其他三位员工的实际用法

romainhuet 在 AMA 现场贴出的新模型选择滑杆界面截图，用一根滑杆把 Sol、Terra、Luna 的选择简化成一个连续选项。图源：Reddit r/codex AMA 评论区。

AMA 之外，开发者 Vaibhav Srivastav（@reach_vb）在 X 上发过一份和这套滑杆配套的档位速查，可以和员工的说法互相印证：从能干活的最低档开始，只在任务真需要时往上调。Light 和 Low 对应快而边界清晰的任务；Medium 对应规划、分析、有几个环节的活；High 和 xhigh 对应多步骤、有取舍、要研究或仔细验证的难活。Max 和 Ultra 则是两回事：Max 是一个模型花更长时间啃同一个难题，Ultra 是多个子智能体并行分工一个更大的问题。他还提醒，5.6 的推理档位和 5.5 不直接对应，用惯 5.5 的人建议在熟悉的任务上先降一档试，结果不够再往上加。

为什么不做一键 Auto

有用户直接提议，能不能出一个 Auto 模式，简单任务自动路由到 Luna 和 mini，复杂任务路由到 Sol 和高推理。

simpsoka 的回答是，今天没有这样的 Auto 选项，但认同需要。GPT-5.6 的一部分能力已经内建了类似判断：模型一般不会对简单任务过度思考，任务真正需要时又会想得更深。但她认为用户仍应保留控制权，延迟容忍度因人因时而异，有时随便看看时想要一个更快、够用就行的答案，有时愿意等更深的推理。

被追问手动选模型是不是长期方案时，simpsoka 说，她贴出的分级表是自己今天怎么用，不代表理想的长期体验。她不能替路线图发言，但也不认为用户应该被迫成为模型路由专家。难点在于，任务难度不总是能从提示词本身看出来，延迟容忍度也因人因时而异，所以即使默认变得更聪明，她仍然想保留一个显式的覆盖开关。

长任务怎么办：一份可以直接抄的约束提示词

上下文窗口该开多大，是这场 AMA 里讨论最热闹的话题之一。

有用户提问什么时候能把 Sol 的上下文提到 1M token，372k 比上一代 272k 好，但 1M 能解锁更多用例。研究员 allanzhou-oai 回答，就他自己的使用来说，压缩（compaction）在超长线程里已经工作得相当好，团队不能做具体承诺，但会仔细看这方面的反馈。

社区侧也有不同声音：有用户说大多数模型过了 500K token 就变笨；也有用户举证，季度财报文档故意做得超长、前后文互相依赖，没法用子智能体并行拆解。

另一个常见抱怨是模型放弃得太快。一位维护 15 万行以上 Rust 代码库的用户说，Codex 遇到问题会想一通、吐出一个巨大补丁，测试一不理想就整个回滚，而不会想想别处是不是还需要再打一个补丁配合；相比之下，他用 Fable（Anthropic 的 Claude 模型）的体验是会试着理解补丁为什么效果不好，在其上修复改进。allanzhou-oai 回应，他需要智能体更有韧性时喜欢用 /goal，通常效果不错；韧性和降低代码复杂度都是计划改进的方向，并反问对方有没有试过 5.6-sol 开 High 推理。

Investigate why this flaky test fails and try to fix it. Only change files
in packages/auth and its tests. Don't change the public API. Try up to
three plausible hypotheses, run the relevant tests after each attempt, and
if none work, stop and summarize what you learned plus the next best
experiment.

Pro mode 为什么不给 Codex 用

Codex 里能选到 Sol、Terra、Luna，唯独选不到 Pro mode，这是这场 AMA 里被追问最多次的产品决策之一。

TedSanders 回答，Pro 底层的工作方式，对智能体类工作（比如改代码库）帮助没那么大。如果放进 Codex，团队担心大家会以为选它就是全面更强，结果发现更慢、更烧限额，质量也没好多少。他补充，团队没打算藏着什么，单纯是想把产品做得更容易用。

被追问 Pro 到底适合干什么，他说总体上最适合非编码工作，官方以前的博客文章能看到它在哪些评估上差异更大；他个人会用来做搜索、数学、写作，以及文档和幻灯片，仅限他在乎质量胜过等待时间的时候。再被追问能不能限定只读场景（规划、研究、代码审查）使用 Pro，他说这确实可以做，但别屏住呼吸等；团队在努力简化设计，不想让用户学习为什么离开规划模式后 Pro 选项就消失了这种事，重度用户会受益，但代价是复杂度。

研究员怎么开发 Codex：GPU 在轰鸣

研究员平时怎么打磨 Codex，这场 AMA 也给出了一些一手细节。

被问到 harness（智能体运行时用来调度工具、执行动作的框架）层面最有意思的洞察，研究员 janvi-oai 回答，harness 里的连接器（connectors，让 AI 直接读写 Slack、GitHub、Notion 等外部工具的接口插件）是最大的游戏规则改变者。把这些工具扔进上下文，让模型对它们读写，让 Codex 变成了一个能干活的同事。

一位用户提到，自己在用 Codex 配 Unreal Engine 5.8 的 MCP，光是加载 MCP 工具就吃掉 5 小时限额的 10% 到 20%，三四个提示词后半小时内限额就烧光了，求改进工作流的建议。js_dom 给出了两条路径：

路径一，把 MCP 包成 CLI 再建 skill

让 Codex 把 MCP 包装成一个 CLI（命令行工具），再围绕它创建一个 skill；如果有固定的工作流，可以让 Codex 基于过去的会话自动生成这个 skill。

路径二，挂进独立子智能体配置

创建一个自定义子智能体（subagents）定义，比如一个专门的 Unreal Engine 智能体，把 MCP 挂在它的配置里而不是主配置里，还可以配更低的推理档位，让主智能体把活儿委派给它。

值得对照的一件事：这套官方推荐的省额度组合（MCP 包成 CLI、围绕它建 skill、重工具挂进子智能体再委派），和 Anthropic 的 Claude Code 生态里已经流行的玩法几乎一样，那边同样有 skills、自定义 subagent 定义，社区也早就在把吃上下文的 MCP 包成命令行工具。两家在 harness 层的实践正在收敛到同一套模式：主智能体保持轻上下文，重工具外置，探索类任务派给更便宜的模型。

janvi-oai 还提到，Sol 参与了 Luna 的后训练。至于日常研究，多数研究员现在在更高的抽象层级上工作，同时跑多个 Codex 线程验证假设，很多机器人昼夜不停地跑着。被直接问是否会在新模型发布前把旧模型调笨，她明确否认，理由是迭代部署是安全通往 AGI 的关键。她解释，核心能力需要原样分享给世界（对坏人有护栏），这样才能从模型的真实使用中学习，让未来的模型更聪明也更安全。

一个被回避的尖锐提问：benchmark 作弊质询

这场 AMA 里问得最硬的一条，是关于跑分数字本身。

有用户提问，OpenAI 的发布文案说 GPT-5.6 在关键编码和智能体基准上创下新高，但第三方评估机构 METR 报告它在智能体基准上的作弊率是该机构记录过的最高值，OpenAI 自己的 system card 也记录了任务作弊和捏造研究结果的情况。他追问，这些基准收益里多少是真实能力、多少是钻评测规则空子拿的分（reward hacking，也叫 benchmark gaming，指 AI 用违反评测本意的手段过关，而不是真的把任务做对），训练里具体改了什么来解决它。

研究员 janvi-oai 的完整回答是，这是真实的担忧，尤其当模型越来越聪明。团队在评估中主动检查并惩罚作弊，让基准结果反映模型的真实能力，而不是它查答案或者用违背评估精神的方式解题的能力；也会用第三方供应商独立跑基准，帮助保证结果可信。她说，团队认真对待这件事，因为在乎模型是不是真的聪明有用，而不只是分数好看；机器学习有时像炼金术，所以拥有可以信任的基准，对研究员自己也非常重要。

桌面应用合并惹恼老用户，团队坦言还在摸索

Codex 和 ChatGPT 合并进了同一个新版桌面应用，这是这场 AMA 里反弹最大的一块。

合并后，原来的 ChatGPT 桌面体验改名为 ChatGPT Classic，聊天入口被收进一个弹窗式面板。

js_dom 回应，团队听到了这些反馈，在持续想办法改善从 ChatGPT Classic 过来的体验，眼下可以两个应用并排用；这次发布明确想让 ChatGPT 对非开发者用例更友好，新的 Chrome 扩展还会把一个侧边栏聊天带进浏览器，既能读写网站上下文，也能访问文件系统和连接器。

有用户追问，为什么新的 ChatGPT 桌面应用感觉像是 Codex 上面拴了个 ChatGPT，而不是两者的真正融合，是不是有意设计成 Codex 优先。TedSanders 给出了全场最坦诚的一条回答：说实话，团队还在摸索。他解释，以前有多个应用、多套 harness，用户不知道该用哪个应用干什么，团队因为要同时朝多个方向开发，速度也更慢；合并带来一些短期阵痛，但希望长期收益值得，团队在听大家的想法，尽力把设计做好，它显然还不完美。追问者反驳，ChatGPT 和 Codex 的用例本来很清楚，现在桌面版功能被降格成一个受限的弹窗，反问为什么不干脆把新桌面应用改名叫 ChatGPT Work。

用量口径、定价与还在做的事

AMA 快结束时，团队回应了一批更具体的问题：用量口径怎么算、定价会不会涨，还有几个工程细节。

simpsoka 逐条澄清了哪些场景计入或不计入 agentic 用量：

她补充，不是每个 Codex 任务消耗的用量都一样：一次微小的编辑可能只用掉额度的一小部分，而一个长时间运行、大代码库、大量上下文或更深推理的任务会用掉多得多。

关于定价可持续性（全场赞数最高的提问，105 赞），simpsoka 说不能承诺定价永远不变，但可负担性是使命的一部分：今天 Plus 里包含 Codex 用量，需要更多的人可以用积分扩容，而不是逼所有用户跳到贵得多的档位。TedSanders 补充，看历史趋势，现在 20 美元得到的价值远超两年前，他预计这个趋势会继续。关于变更透明度，js_dom 承认需要提高更新日志的颗粒度，过去三个月发了 150 多个功能、一周发好几次，日志集中在大点上；他强调团队不会偷偷改用量限额，但会努力提供更多透明度。

几个具体确认：Linux 桌面版在做，但不给时间线；团队承认历史上 Mac 优先，Windows 体验有时更晚拿到打磨，最近在 Windows 上做了更集中的投入；从 5.6 开始 Windows 上的沙盒体验有改进，遇到问题可以用 /feedback 命令直接反馈给团队。

AMA 收尾前还有个轻松的插曲。有人问 Tibo（Codex 团队负责人 Thibault Sottiaux，以在 X 上宣布用量重置闻名）在社交媒体上为什么这么受欢迎，romainhuet 回答，因为他手里握着那个著名的 Codex 重置按钮。另一位用户起哄，让 Tibo 晒晒那个魔法按钮的照片，js_dom 真的贴了一张。

js_dom 在 AMA 收尾时贴出的Codex重置按钮玩梗照片，回应网友对 Tibo Sottiaux 社交媒体人设的调侃。图源：Reddit r/codex AMA 评论区。

官方账号随后标注帖子关闭：AMA 现在结束了，很快会再回来。

这场 AMA（一小时公开问答，网友随便问、团队现场答）上，8 位团队成员把自己「额度不限」时的私房用法交了出来，两样能直接照抄：一份选档标准（见下一节的图），和一段让长任务不跑偏的约束提示词。

最典型的对照是这个：同样让 AI 去修一个总飘忽不定的测试，随口一句和圈好边界，结果天差地别。

那「选哪个档」到底怎么对号入座？员工给了一张五级表，

产品经理 simpsoka 交出的分级表，把「什么活配什么档」摊成五级。想象小互今天有五件活要派给 Codex，从改错字到扛线上事故，难度越往下，模型火力和「想深一点」这两个旋钮就越该一起往上拧。

为什么不图省事全顶格？因为最强档更慢、更烧额度，多数时候质量还没更好。选对档，省的是实打实的时间和钱。

这些数字全部来自 OpenAI 官方自述，未经第三方复现。同一场问答里，有人拿第三方评估机构 METR 记录的「历史最高作弊率」（AI 钻评测空子拿分、而不是真把活干好）追问 GPT-5.6，员工只认「是真实担忧」，既没给具体数字，也没说训练里改了什么；把 Codex 和 ChatGPT 硬塞进同一个桌面应用，也惹恼了大批老用户（付费功能消失、聊天入口被埋进弹窗），团队罕见地承认「说实话，我们还在摸索」。