He gastado más de $200,000 en tokens con gpt-5.6-sol. Es un excelente modelo. Dicho esto, es un poco fácil llegar a tus límites en la suscripción de $200 de Codex Pro.
OpenAI ha sido generoso con los resets, pero eso no te ayuda cuando agotas tu ventana de 5 horas con 4 horas restantes. Cometí muchos errores y veo que otros también los cometen. Probablemente haré un video sobre esto eventualmente, pero quería dar este consejo lo antes posible para que puedan lograr más mientras gastan menos.
Niveles de esfuerzo
Por defecto, usa medio o alto. Ambos son excelentes. xhigh es increíblemente capaz, pero no siento que lo necesite mucho, incluso cuando orquesto muchos subagentes (más sobre esto después).
"Ultra"
Ultra no es un nivel de razonamiento, a pesar de dónde lo ponen en la interfaz. Está causando una confusión similar a la de "Ultracode" de Claude Code. Tendré un video sobre esto más adelante.
Por ahora, recomiendo evitar Ultra por completo. Hay errores en el sistema de Codex que hacen que genere demasiados subagentes con niveles de razonamiento DEMASIADO altos. Revisaré esto cuando los errores estén resueltos.
Modo rápido
Me encanta el modo rápido. Solía usarlo mucho. Tiene sentido para modelos que tienden a detenerse mucho antes de consumir muchos recursos. Recuerda que el modo rápido usa 2.5 veces más crédito.
5.5 solía detenerse y necesitar estímulo para continuar. 5.6 puede durar MUCHO MÁS. Esto es mayormente algo bueno. Se le puede confiar para completar tareas de principio a fin. También hace que el "consumo de tokens" sea mucho menos predecible.
Ignorando /goal, un solo mensaje con 5.5 podía usar entre el 0.1% y el 2% de mis límites. Con el multiplicador de 2.5x, eso era aproximadamente un 5% "máximo" por mensaje.
He visto a 5.6 usar hasta un 15% en un solo mensaje porque dura mucho, mucho más. Con el multiplicador del modo rápido, eso sería el 40% de tu ventana de 5 horas en un solo mensaje. Sé que esto está afectando a MUCHAS personas. Créeme, no uses el modo rápido por un tiempo.
Subagentes
Esta es la característica más interesante de GPT-5.6. También es fácil cometer un error tonto. Sol está muy ansioso por crear subagentes. Esto es mayormente bueno.
Lamentablemente, la implementación en Codex tiene un montón de problemas (ni me hagas empezar con la división v1/v2 y el enrutamiento automático según los modelos).
En resumen: gpt-5.6-sol SIEMPRE creará subagentes con el mismo modelo y nivel de razonamiento que la instancia principal. Por eso Ultra está "roto" ahora mismo.
Entonces, ¿qué puedes hacer al respecto? Algunas cosas:
- ¡Baja tu nivel de razonamiento! "Alto" no está tan mal con subagentes, "bajo" y "medio" también son excelentes.
- Actualiza tu AGENTS.md global para especificar "solo crea subagentes cuando te lo pida" (ayuda a prevenir la creación excesiva de subagentes de 5.6).
- Si realmente quieres dejar que Codex cree múltiples niveles de subagentes, puedes habilitar la bandera "hide_spawn_agent_metadata = false" en tu configuración. Pregúntale a Codex, debería poder resolverlo (quizás necesites acceso al código fuente).
Estoy hablando activamente con el equipo de Codex sobre cómo solucionar todos estos comportamientos. Por ahora, estoy siguiendo un camino un poco absurdo para solucionarlo.
Selección de modelo
Personalmente, todavía uso gpt-5.6-sol para la gran mayoría de mi trabajo. Ocasionalmente selecciono Terra para una revisión rápida o comentarios, generalmente solo por curiosidad. Luna es sorprendentemente buena, pero no está realmente diseñada para que nosotros la "seleccionemos", es más una herramienta para el código y para que Sol la use como subagente.
Mi consejo aquí: sol alto si eres del nivel de $200, sol bajo en caso contrario.
Terra medio parece una opción sólida para maximizar el uso, pero no lo he usado lo suficiente como para saberlo realmente. (Por cierto, todas estas opciones superan a Sonnet y Opus en inteligencia y costo).
Mejores indicaciones
Este modelo sigue y sigue y sigue. Encuentro que es muy útil tener "puntos de parada" claros en tu indicación. Aquí hay algunos ejemplos.
Quiero que construyas esta nueva función. Empieza por escribir un plan. Cuando hayas terminado el plan,
detente y pide retroalimentación antes de continuar
¡El plan se ve genial! Construyámoslo. Usa la función de uso de computadora para probar tu implementación. Sigue hasta que el código funcione y estés satisfecho con la implementación. Crea un PR, supervisa el primer conjunto de comentarios de revisión y atiéndelos.
Detente después del primer conjunto de comentarios de revisión, yo me encargaré a partir de ahí.
Nota que estos ejemplos varían mucho en "duración de la tarea". 5.6 puede durar un buen rato y hacerlo bien. Simplemente a veces llega DEMASIADO lejos, por lo que se beneficia mucho de tener puntos de parada claros.
Deja que otro agente dirija
En resumen: si tienes otra suscripción, deja que Fable "conduzca". Enséñale cómo crear subagentes con gpt-5.6 (o usa Cursor, ya sabe cómo hacerlo).
Salto entre varias suscripciones (2x Claude $200, 1x Codex $200). Fable también consume MUCHOS tokens, pero si se usa en niveles de razonamiento más bajos y se le dan habilidades/instrucciones sobre cómo crear subagentes de Codex, es realmente poderoso. Hablo mucho de esto en un video reciente sobre cómo maximizar el uso de Fable, y estos consejos son más útiles ahora que nunca.
"mueve las cosas hasta que se sienta bien"
La experimentación es muy valiosa ahora mismo. Prueba cosas diferentes, experimenta con tareas más difíciles, haz tu mejor esfuerzo para monitorear el uso (a través de los paneles, ccusage, codexbar, como prefieras). Te sorprenderá cómo pequeños cambios pueden impactar tus resultados y tus tasas de consumo de tokens.
Es un momento muy divertido para ser desarrollador. Juega. Pasa más tiempo en los directorios ~/.codex y ~/.claude. Haz cambios que parezcan tontos. Experimenta. Te sorprenderá lo que puede suceder.
