He gastado más de $200,000 en tokens con gpt-5.6-sol. Es un gran modelo. Dicho esto, es un poco demasiado fácil alcanzar tus límites con la suscripción de $200 de Codex Pro.
OpenAI ha sido generoso con los reinicios, pero eso no te ayuda cuando agotas tu ventana de 5 horas con 4 horas restantes. He cometido muchos errores y veo que otros también los cometen. Probablemente haré un video sobre esto eventualmente, pero quería compartir este consejo lo antes posible para que puedan hacer más mientras gastan menos.
Niveles de esfuerzo
Por defecto, usa medio o alto. Ambos son geniales. xhigh es increíblemente capaz, pero no encuentro que lo necesite mucho, incluso cuando orquesto muchos subagentes (más sobre esto después).
"Ultra"
Ultra no es un nivel de razonamiento, a pesar de donde lo ponen en la interfaz. Está causando una confusión similar a la de "Ultracode" de Claude Code. Tengo un video sobre esto que saldrá después.
Por ahora, recomiendo evitar Ultra por completo. Hay bugs en el harness de Codex que hacen que genere demasiados subagentes con niveles de razonamiento DEMASIADO altos. Volveré a revisar esto cuando los bugs estén resueltos.
Modo rápido
Me encanta el modo rápido. Solía usarlo mucho. Tiene sentido para modelos que tienden a detenerse mucho antes de quemar muchos tokens. Recuerda que el modo rápido usa 2.5 veces más crédito.
5.5 solía detenerse y necesitar ánimo para seguir. 5.6 puede durar MUCHO MÁS. Eso es mayormente algo bueno. Se puede confiar en que complete tareas de principio a fin. También hace que la "quema de tokens" sea mucho menos predecible.
Ignorando /goal, un solo mensaje con 5.5 podía usar entre 0.1% y 2% de mis límites. Con el multiplicador de 2.5x, eso era ~5% "pico" para un mensaje.
He visto a 5.6 usar hasta 15% en un solo mensaje porque dura mucho más. Con el multiplicador del modo rápido, eso sería 40% de tu ventana de 5 horas en un solo mensaje. Sé que esto está quemando a MUCHA gente. Créeme, no uses el modo rápido por un tiempo.
Subagentes
Esta es la función más genial con GPT-5.6. También es fácil dispararse en el pie. Sol está muy ansioso por crear subagentes. Eso es mayormente bueno.
Lamentablemente, la implementación en Codex tiene todo un cajón de problemas (no me hagas empezar con la división v1/v2 y el enrutamiento automático basado en modelos).
tl;dr - gpt-5.6-sol SIEMPRE generará subagentes con el mismo modelo y nivel de razonamiento que la instancia padre. 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 geniales.
- Actualiza tu archivo global AGENTS.md para especificar "solo genera subagentes cuando te lo pida" (ayuda a prevenir la generación excesiva de subagentes de 5.6)
- Si realmente quieres dejar que Codex genere múltiples niveles de subagentes, puedes activar un flag "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 arreglar 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 feedback, generalmente solo por curiosidad. Luna es sorprendentemente buena pero no está realmente pensada para que nosotros la "seleccionemos", es más una herramienta para el código y para que Sol la use como subagente.
Mi consejo aquí: sol high si eres del nivel de $200, sol low en caso contrario.
Terra medium parece una opción sólida para maximizar el uso, pero no la he usado lo suficiente para saberlo realmente. (Por cierto, todas estas opciones aplastan a Sonnet y Opus en inteligencia y costo).
Mejora tus prompts
Este modelo sigue y sigue. Encuentro muy útil tener "puntos de parada" claros en tu prompt. Aquí algunos ejemplos.
Quiero que construyas esta nueva función. Empieza escribiendo un plan. Cuando hayas terminado el plan,
detente y pide feedback antes de continuar
¡El plan se ve genial! Construyámoslo. Usa el uso de computadora para probar tu implementación. Sigue hasta que el código funcione y estés contento con la implementación. Sube un PR, supervisa los primeros comentarios de revisión y responde a ellos.
Detente después del primer conjunto de comentarios de revisión, yo me encargo a partir de ahí.
Ten en cuenta que estos ejemplos varían mucho en "longitud de la tarea". 5.6 puede durar un buen rato y hacerlo bien. ¡Simplemente a veces se pasa un poco, por lo que se beneficia mucho de puntos de parada claros.
Deja que otro agente dirija
tl;dr - si tienes otra suscripción, deja que Fable "conduzca". Enséñale cómo generar subagentes con gpt-5.6 (o usa Cursor, ya sabe cómo).
Salto entre varias suscripciones (2x Claude $200, 1x Codex $200). Fable también tiene MUCHA hambre de tokens, pero si se usa en niveles de razonamiento más bajos y se le dan habilidades/instrucciones sobre cómo generar 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 quema de tokens.
Este es un momento muy divertido para ser desarrollador. Juega. Pasa más tiempo en los directorios ~/.codex y ~/.claude. Haz cambios que parezcan estúpidos. Experimenta. Te sorprenderá lo que puede pasar.
