आपने Codex Pro के लिए $200 दिए।
आपने 4 घंटे में अपनी सीमा हिट कर ली।
5 घंटे की विंडो में से 4 घंटे। चले गए।
और सबसे बुरा हिस्सा?
उस जलन का अधिकांश हिस्सा पूरी तरह से टालने योग्य था।
मैंने GPT-5.6 Sol पर यह पता लगाने में $200,000 से अधिक के टोकन जला दिए हैं।
यहाँ वह सब कुछ है जो मैंने सीखा — ताकि आपको न सीखना पड़े।
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आप इतनी जल्दी सीमाएँ क्यों जला रहे हैं
एक सेटिंग। एक बग। जो आपको सब कुछ खर्च करा रहा है।
जब Codex सबएजेंट बनाता है, तो वह पैरेंट मॉडल को बिल्कुल वैसे ही कॉपी करता है।
Sol को Ultra पर सेट किया? हर सबएजेंट भी Sol Ultra पर ही चलेगा। एक कार्य पर 3 सबएजेंट = 3 Sol Ultra इंस्टेंस एक साथ जल रहे हैं।
यही कारण है कि आपकी 5 घंटे की विंडो 90 मिनट में गायब हो जाती है।
Codex spawn_agent टूल में चाइल्ड एजेंट के लिए कोई अलग मॉडल चुनने का विकल्प नहीं है।
यह बस वही क्लोन करता है जो आप चला रहे हैं।
यह आपकी गलती नहीं है। यह सिस्टम में एक रूटिंग दोष है।
लेकिन अब आप जानते हैं। और इसका एक समाधान है।
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वह मॉडल जिसे आपको कभी नहीं छूना चाहिए
Ultra।
यह कोई रीज़निंग लेवल नहीं है। यह एक गुणक (multiplier) है।
Ultra एक एजेंट कॉल के अंदर 4 समानांतर सब-सबएजेंट बनाता है।
एक साधारण कार्य पर: सबएजेंट और सबएजेंट को जन्म देते हैं।
पुनरावर्ती (recursive)। अनियंत्रित। बर्बाद करने वाला महंगा।
प्रदर्शन अंतर?
Sol Ultra कोडिंग बेंचमार्क पर 91.9% स्कोर करता है। Sol Extra High 88.8% स्कोर करता है।
3.1 अतिरिक्त अंक। 3 गुना अधिक लागत।
OpenAI ने अपने दो मुख्य कोडिंग बेंचमार्क के लिए Ultra के परिणाम भी प्रकाशित नहीं किए।
यह आपको सब कुछ बता देना चाहिए।
Ultra से पूरी तरह बचें। बिल्कुल।
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3-मॉडल सिस्टम जो सब कुछ ठीक करता है
आपको तीन एजेंट चाहिए जो तीन अलग-अलग काम करें।
एक मॉडल नहीं जो सब कुछ अधिकतम शक्ति पर करे।
Sol Extra High → ऑर्केस्ट्रेटर
योजना बनाता है। आर्किटेक्ट करता है। कार्य सौंपता है। कठिन निर्णय लेता है।
यह आपका मुख्य दिमाग है। वह जो आपके प्रॉम्प्ट को पढ़ता है और पता लगाता है कि क्या होने की आवश्यकता है।
Extra High आपको बेंचमार्क पर 58/100 देता है। Max आपको 59/100 देता है। एक अंक का अंतर। तीन गुना सस्ता।
Extra High यहाँ सही विकल्प है।
Sol Medium → निष्पादक (Executor)
कोड लिखता है। बग ठीक करता है। टेस्ट चलाता है। योजना को लागू करता है।
Sol Medium लंबे समय तक चलने वाले एजेंट वर्कफ़्लो पर Claude Fable 5 को 11.4 अंकों से हराता है।
लगभग एक चौथाई लागत पर।
इसे आर्किटेक्चरल निर्णय लेने की आवश्यकता नहीं है। इसे बस निर्देशों का अच्छी तरह से पालन करना है। Medium उसके लिए एकदम सही है।
Luna Extra High → स्कैनर
फ़ाइल खोज। कोडबेस अन्वेषण। हल्का-फुल्का पढ़ना। सबूत इकट्ठा करना।
Extra High पर Luna है:
→ Terra से 1.3 गुना तेज़
→ Terra से 2.5 गुना सस्ता
→ हल्के-फुल्के कार्यों पर समान प्रदर्शन
यह वह स्लीपर पिक है जो ज़्यादातर लोग चूक जाते हैं।
Luna कागज़ पर सस्ता दिखता है ($1/$6 प्रति मिलियन टोकन) लेकिन Terra से अधिक स्टेप जलाता है।
Extra High पर, वह स्टेप काउंट गिर जाता है। यह केवल-पढ़ने के काम के लिए स्पष्ट विकल्प बन जाता है।
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Sol + Luna रूटिंग ट्रिक (48 घंटे, शून्य सीमा हिट)
यहाँ वह सटीक सेटअप है जो आपकी विंडो को जलाए बिना लगातार चलता है:
→ Sol Extra High योजना लिखता है
→ Luna Extra High उसे निष्पादित करता है
→ Sol Extra High आउटपुट की समीक्षा करता है
बस इतना ही।
एक लूप। कोई पुनरावर्ती स्पॉनिंग नहीं। पृष्ठभूमि में जलने वाले कोई Ultra क्लोन नहीं।
जिस व्यक्ति ने इसे साझा किया, उसने इसे 48 घंटे तक लगातार चलाया बिना एक बार भी 5 घंटे की सीमा हिट किए।
यह काम क्यों करता है: Sol निर्णयों पर केंद्रित रहता है। Luna टोकन-भारी निष्पादन कार्य को 2.5 गुना सस्ती दरों पर संभालता है। कुल टोकन बर्न नाटकीय रूप से गिर जाता है, भले ही आप अधिक कर रहे हों।
आपका AGENTS.md सेटिंग जो अभी जोड़नी है:
केवल तभी सबएजेंट बनाएं जब मैं स्पष्ट रूप से आपसे कहूं। अपने आप सबएजेंट न बनाएं।
यह Sol को हर कार्य पर उत्सुकता से एजेंट बनाने से रोकता है।
इसे अपने वैश्विक AGENTS.md में जोड़ें और Codex को पुनरारंभ करें।
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5 मिनट में अपना config.toml ठीक करें
यह वास्तविक फ़ाइल है जो सब कुछ नियंत्रित करती है।
Codex इसे स्टार्टअप पर पढ़ता है।
इसे एक बार सेट करें। उसके बाद हर सत्र अपने आप रूट हो जाता है।
Codex खोलें। इस प्रॉम्प्ट को बिल्कुल वैसे ही पेस्ट करें:
मेरी वर्तमान ~/.codex/config.toml और docs को पढ़ें
https://developers.openai.com/codex/subagents कस्टम एजेंट परिभाषाओं के लिए।
फिर निम्नलिखित करें:
1. ~/.codex/agents/ के तहत तीन एजेंट TOML फ़ाइलें बनाएं:
fast_scan — त्वरित खोज, कोडबेस अन्वेषण, फ़ाइल पढ़ना और हल्के-फुल्के विश्लेषण के लिए।
- model: gpt-5.6-luna
- model_reasoning_effort: extra-high
- sandbox_mode: read-only
- निर्देश: जल्दी से सबूत इकट्ठा करें, एक संक्षिप्त सारांश लौटाएं, फ़ाइलों में संपादन न करें।
routine_worker — नियमित कोडिंग, परीक्षण, दस्तावेज़ीकरण और सीमित सुधारों के लिए।
- model: gpt-5.6-sol
- model_reasoning_effort: medium
- निर्देश: सौंपे गए कार्य को लागू करें और परिणाम सत्यापित करें।
deep_worker — कठिन डिबगिंग, आर्किटेक्चर, सुरक्षा और अस्पष्ट बहु-चरणीय कार्यों के लिए।
- model: gpt-5.6-sol
- model_reasoning_effort: extra-high
- निर्देश: जटिल कार्य को सावधानी से संभालें, मान्यताओं को मान्य करें, मजबूत सत्यापन प्रदान करें।
2. मेरे config.toml के [agents] अनुभाग को इस रूटिंग नीति के साथ अपडेट करें:
"स्वचालित रूप से तय करें कि प्रतिनिधिमंडल उपयोगी है या नहीं। हल्के केवल-पढ़ने के काम के लिए fast_scan चुनें, सामान्य कार्यान्वयन के लिए routine_worker, और जटिल या उच्च जोखिम वाले तर्क के लिए deep_worker चुनें। उपयोगकर्ता से मॉडल चुनने के लिए न कहें जब तक कि आवश्यक मॉडल उपलब्ध न हो। सरल कार्यों को मुख्य एजेंट पर रखें।"
3. सुनिश्चित करें कि [agents] के तहत max_threads = 6 और max_depth = 1 सेट हैं।
4. मुझे अंतिम config.toml और तीनों एजेंट फ़ाइलें दिखाएं ताकि मैं सहेजने से पहले समीक्षा कर सकूं।"
Codex हर फ़ाइल बनाता है। आप समीक्षा करते हैं। आप सहेजते हैं। हो गया।
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आपकी 3 एजेंट फ़ाइलें कैसी दिखती हैं
Codex इन्हें ऊपर दिए गए प्रॉम्प्ट से स्वचालित रूप से उत्पन्न करता है।
यहाँ बताया गया है कि उन्हें कैसा दिखना चाहिए — ताकि आप जान सकें कि क्या समीक्षा करनी है:
# ~/.codex/agents/fast-scan.toml name = "fast_scan" description = "त्वरित खोज, कोडबेस अन्वेषण, हल्का केवल-पढ़ने का विश्लेषण।" model = "gpt-5.6-luna" model_reasoning_effort = "extra-high" sandbox_mode = "read-only" developer_instructions = """ जल्दी से सबूत इकट्ठा करें और एक संक्षिप्त सारांश लौटाएं। फ़ाइलों में संपादन न करें। """
# ~/.codex/agents/routine-worker.toml name = "routine_worker" description = "नियमित कोडिंग, परीक्षण, दस्तावेज़ीकरण और सीमित सुधार।" model = "gpt-5.6-sol" model_reasoning_effort = "medium" developer_instructions = """ सौंपे गए सीमित कार्य को लागू करें और परिणाम सत्यापित करें। """
# ~/.codex/agents/deep-worker.toml name = "deep_worker" description = "कठिन डिबगिंग, आर्किटेक्चर, सुरक्षा और अस्पष्ट बहु-चरणीय कार्य।" model = "gpt-5.6-sol" model_reasoning_effort = "extra-high" developer_instructions = """ जटिल कार्य को सावधानी से संभालें, मान्यताओं को मान्य करें, और मजबूत सत्यापन प्रदान करें। """
# ~/.codex/config.toml — [agents] अनुभाग [agents] max_threads = 6 max_depth = 1 routing_policy = """ स्वचालित रूप से तय करें कि प्रतिनिधिमंडल उपयोगी है या नहीं। हल्के केवल-पढ़ने के काम के लिए fast_scan चुनें, सामान्य कार्यान्वयन के लिए routine_worker, और जटिल या उच्च जोखिम वाले तर्क के लिए deep_worker चुनें। उपयोगकर्ता से मॉडल चुनने के लिए न कहें। सरल कार्यों को मुख्य एजेंट पर रखें। """
max_depth = 1 महत्वपूर्ण है।
यह सबएजेंट को अपने स्वयं के सबएजेंट बनाने से रोकता है।
प्रतिनिधिमंडल का एक स्तर। कोई पुनरावर्ती स्पॉनिंग नहीं। कोई अनियंत्रित जलन नहीं।
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ऐसे प्रॉम्प्ट कैसे लिखें जो सीमाएँ न जलाएँ
मॉडल चलता ही रहेगा।
और चलता रहेगा।
और चलता रहेगा।
5.6 बिना रुके अंत से अंत तक कार्य पूरा कर सकता है। यह ज़्यादातर अच्छा है।
लेकिन स्पष्ट रुकने के बिंदुओं के बिना, यह ओवरशूट करता है। उन चीज़ों को फिर से लिखता है जिनकी उसे आवश्यकता नहीं थी। एक ऐसे कार्य पर अपनी विंडो का 15% जला देता है जिसे 3% की आवश्यकता थी।
हर प्रॉम्प्ट में रुकने के बिंदु जोड़ें:
योजना बनाने के कार्यों के लिए:
यह नई सुविधा बनाएं। केवल एक योजना लिखकर शुरू करें। जब योजना तैयार हो जाए, तो रुकें और मेरी प्रतिक्रिया मांगें। अभी तक कोई कोड न लिखें।
कार्यान्वयन कार्यों के लिए:
योजना बहुत अच्छी लगती है। अब इसे बनाएं। जाते समय परीक्षण करने के लिए कंप्यूटर उपयोग का उपयोग करें। तब तक चलते रहें जब तक परीक्षण पास न हो जाएं और आप संतुष्ट न हों। पूरा होने पर एक PR खोलें। PR खुलने के बाद रुकें। मैं वहां से समीक्षा संभाल लूंगा।
डिबगिंग के लिए:
auth.ts में बग ठीक करें। पहले फ़ाइल पढ़ें। अपना निदान लिखें। बदलाव करने से पहले रुकें और मुझे निदान दिखाएं। आगे बढ़ने से पहले मैं पुष्टि करूंगा।
पैटर्न: इसे बताएं कि वास्तव में कब रुकना है।
अस्पष्ट नहीं। "अपने विवेक का उपयोग करें" नहीं।
स्पष्ट जांच बिंदु। आपको स्पष्ट हैंडऑफ़।
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प्रयास स्तर गाइड
सभी कार्यों को समान शक्ति की आवश्यकता नहीं होती है।
→ Low / Medium — नियमित कार्य, सरल सुधार, दस्तावेज़ीकरण, परीक्षण
→ High — सुविधाएँ, बहु-फ़ाइल परिवर्तन, डिबगिंग
→ Extra High — आर्किटेक्चर निर्णय, सुरक्षा समीक्षाएँ, जटिल बहु-चरणीय कार्य
→ Max — वास्तव में कठिन समस्याओं के लिए बचाकर रखें जिनमें आप पहले ही असफल हो चुके हैं
→ Ultra — टालें। हमेशा।
अधिकांश डेवलपर्स के लिए डिफ़ॉल्ट: High.
यह काफी सक्षम है। High पर सबएजेंट "बहुत बुरे नहीं" हैं जलने के मामले में।
Codex टीम से अनुशंसित दैनिक ड्राइवर: Sol Medium.
Sol Medium एजेंट बेंचमार्क पर Claude Fable 5 को हराता है। एक अंश कीमत पर।
आपको हर चीज़ के लिए extra high की आवश्यकता नहीं है।
प्रयास स्तर चीट शीट:
सरल सुधार → Sol Low या Medium नई सुविधा → Sol High कठिन समस्या → Sol Extra High त्वरित स्कैन → Luna Extra High कभी नहीं → Ultra
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बेंचमार्क संख्याएँ जो सब कुछ समझाती हैं
Sol Extra High बनाम Max: 58 बनाम 59 अंक। एक अंक। तीन गुना सस्ता। Extra High का उपयोग करें।
Sol Medium बनाम Fable 5: Sol Medium एजेंट वर्कफ़्लो पर 11.4 अंकों से जीतता है। 4 गुना कम लागत पर।
Luna Extra High बनाम Terra: समान प्रदर्शन। 1.3 गुना तेज़। 2.5 गुना सस्ता। Luna का उपयोग करें।
Ultra बनाम Extra High: 3.1 अतिरिक्त अंक। 3 गुना अधिक महंगा। OpenAI ने Ultra के कोडिंग परिणाम भी प्रकाशित नहीं किए। Extra High का उपयोग करें।
पैटर्न: एक स्तर नीचे = समान गुणवत्ता, नाटकीय रूप से सस्ता।
अधिकांश डेवलपर्स हर चीज़ पर एक या दो स्तर बहुत अधिक चला रहे हैं।
यही पूरा कारण है कि सीमाएँ 4 घंटे में गायब हो जाती हैं।
एक स्तर नीचे आएं। समान आउटपुट रखें। अपनी सक्रिय विंडो को दोगुना करें।
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पहले और बाद में
इस सेटअप से पहले:
→ Sol Ultra सब कुछ चला रहा था
→ सबएजेंट पैरेंट मॉडल और प्रयास को क्लोन कर रहे थे
→ 3 सबएजेंट = 3 Sol Ultra इंस्टेंस एक साथ जल रहे थे
→ 5 घंटे की विंडो 90 मिनट में गायब हो गई
→ इस बात का कोई संदर्भ नहीं कि इसे किसने जलाया
इस सेटअप के बाद:
→ Sol Extra High ऑर्केस्ट्रेटर के रूप में
→ Sol Medium कार्यान्वयन के लिए
→ Luna Extra High स्कैनिंग के लिए
→ max_depth = 1 पुनरावर्ती स्पॉनिंग को रोक रहा है
→ AGENTS.md Sol को स्वचालित रूप से एजेंट बनाने से रोक रहा है
→ हर प्रॉम्प्ट में रुकने के बिंदु नियंत्रित कर रहे हैं कि मॉडल कितनी दूर जाता है
परिणाम: 48 घंटे का निरंतर काम। शून्य सीमा हिट।
वही $200 योजना। पूरी तरह से अलग अनुभव।
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पूर्ण सेटअप चेकलिस्ट
ये पाँच काम अभी करें:
→ 1. AGENTS.md खोलें। जोड़ें: "केवल तभी सबएजेंट बनाएं जब मैं स्पष्ट रूप से आपसे कहूं।"
→ 2. config.toml प्रॉम्प्ट को Codex में पेस्ट करें। इसे 3 एजेंट फ़ाइलें बनाने दें।
→ 3. अपने config.toml में max_depth = 1 और max_threads = 6 सेट करें।
→ 4. अपने डिफ़ॉल्ट प्रयास को Sol High पर स्विच करें। Ultra नहीं। हर चीज़ के लिए Extra High नहीं।
→ 5. हर लंबे समय तक चलने वाले प्रॉम्प्ट में स्पष्ट रुकने के बिंदु जोड़ें।
10 मिनट लगते हैं।
हर हफ्ते आपको जली हुई सीमाओं के घंटे बचाता है।
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एक और बात
~/.codex और ~/.claude में समय बिताएं।
ये निर्देशिकाएँ हैं जहाँ असली शक्ति रहती है।
कस्टम एजेंट। रूटिंग नीतियाँ। मॉडल प्राथमिकताएँ। डिफ़ॉल्ट निर्देश।
अधिकांश लोग उन्हें कभी नहीं खोलते।
जो डेवलपर्स अभी Codex से अधिकतम लाभ उठा रहे हैं?
उन्होंने ऐसे बदलाव किए हैं जो बेवकूफी भरे लगे और उन्हें आश्चर्य हुआ कि इससे कितना फर्क पड़ा।
प्रयोग करें। समायोजित करें। Codex डैशबोर्ड के माध्यम से अपने उपयोग की निगरानी करें।
छोटे कॉन्फ़िगरेशन परिवर्तन नाटकीय रूप से भिन्न टोकन बर्न दरों में बदल जाते हैं।
AI के साथ निर्माण करने का यह सबसे मजेदार समय है।
उपकरण उन लोगों को पुरस्कृत करते हैं जो वास्तव में गहराई में जाते हैं।
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अगर इसने आपकी सीमाएँ बचाईं:
→ रिपोस्ट करें ताकि अन्य Codex Pro उपयोगकर्ता इसे देख सकें, इससे पहले कि वे एक और विंडो जलाएँ
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