Ho bruciato oltre $200.000 di token con gpt-5.6-sol. È un modello eccezionale. Detto questo, è un po' troppo facile raggiungere i limiti con l'abbonamento Codex Pro da $200.
OpenAI è stata generosa con i reset, ma non ti aiuta quando esaurisci la finestra di 5 ore con 4 ore ancora disponibili. Ho fatto molti errori e vedo che anche altri li stanno facendo. Probabilmente farò un video su questo argomento, ma volevo condividere questi consigli il prima possibile in modo che possiate ottenere di più bruciando meno.
Livelli di impegno
Imposta predefinito su medio o alto. Entrambi sono ottimi. "xhigh" è incredibilmente capace, ma non trovo di averne molto bisogno, anche quando orchestro molti subagenti (ne parlerò più avanti).
"Ultra"
Ultra non è un livello di ragionamento, nonostante dove lo mettono nell'interfaccia. Sta causando la stessa confusione di "Ultracode" di Claude Code. Pubblicherò un video su questo più avanti.
Per ora, ti consiglio di evitare Ultra del tutto. Ci sono bug nell'harness di Codex che lo portano a generare troppi subagenti con livelli di ragionamento TROPPO alti. Tornerò su questo argomento quando i bug saranno risolti.
Modalità veloce
Adoro la modalità veloce. La usavo molto. Ha senso per modelli che tendono a fermarsi spesso prima di bruciare molti token. Ricorda che la modalità veloce consuma 2,5 volte più credito.
5.5 si fermava spesso e aveva bisogno di incoraggiamento per continuare. 5.6 può andare AVANTI MOLTO PIÙ A LUNGO. Questo è per lo più un bene. Ci si può fidare che completi i task dall'inizio alla fine. Rende anche il "consumo di token" molto meno prevedibile.
Ignorando /goal, un singolo messaggio con 5.5 poteva usare tra lo 0,1% e il 2% dei miei limiti. Con il moltiplicatore 2,5x, era circa il 5% di "picco" per un dato messaggio.
Ho visto 5.6 usare fino al 15% con un singolo messaggio perché va avanti molto molto più a lungo. Con il moltiplicatore della modalità veloce, sarebbe il 40% della tua finestra di 5 ore in un singolo messaggio. So che questo sta bruciando MOLTE persone. Credetemi, non usate la modalità veloce per un po'.
Subagenti
Questa è la funzionalità più interessante di GPT-5.6. È anche facile fare danni. Sol è molto entusiasta di creare subagenti. Questo è per lo più positivo.
Purtroppo, l'implementazione in Codex ha un intero groviglio di problemi (non fatemi iniziare sulla suddivisione v1/v2 e sul routing automatico basato sui modelli).
In sintesi - gpt-5.6-sol genererà SEMPRE subagenti con lo stesso modello e livello di ragionamento dell'istanza padre. Ecco perché Ultra è "rotto" in questo momento.
Quindi cosa puoi fare? Alcune cose:
- Abbassa il tuo livello di ragionamento! "Alto" non è male con i subagenti, "basso" e "medio" sono ottimi.
- Aggiorna il tuo AGENTS.md globale per specificare "genera subagenti solo quando te lo chiedo" (aiuta a prevenire la generazione eccessiva di subagenti di 5.6)
- Se vuoi davvero permettere a Codex di generare più livelli di subagenti, puoi abilitare un flag "hide_spawn_agent_metadata = false" nella tua configurazione. Chiedi a Codex, dovrebbe essere in grado di capirlo (potrebbe servire l'accesso al codice sorgente)
Sto parlando attivamente con il team di Codex su come risolvere tutti questi comportamenti. Per ora, sto seguendo un percorso leggermente assurdo per aggirarli.
Selezione del modello
Personalmente, uso ancora gpt-5.6-sol per la stragrande maggioranza del mio lavoro. Ogni tanto seleziono Terra per una rapida revisione o feedback, di solito solo per curiosità. Luna è sorprendentemente bravo, ma non è pensato per essere "selezionato" da noi, è più uno strumento per il codice e per far sì che Sol lo generi come subagente.
Il mio consiglio qui: sol alto se sei al livello da $200, sol basso altrimenti.
Terra medio sembra un'opzione solida per massimizzare l'utilizzo, ma non l'ho usato abbastanza per saperlo con certezza. (Tutte queste opzioni distruggono Sonnet e Opus in termini di intelligenza e costo, tra l'altro)
Scrivi prompt migliori
Questo modello va avanti e avanti. Trovo molto utile avere chiari "punti di arresto" nel tuo prompt. Ecco alcuni esempi.
Voglio che realizzi questa nuova funzionalità. Inizia scrivendo un piano. Quando hai finito il piano,
fermati e chiedi un feedback prima di procedere
Il piano è fantastico! Realizziamolo. Usa l'uso del computer per testare la tua implementazione. Continua finché il codice funziona e sei soddisfatto dell'implementazione. Crea una PR, tienila d'occhio per il primo set di commenti di revisione e affrontali.
Fermati dopo il primo set di commenti di revisione, gestirò il resto io.
Nota che questi esempi variano molto nella "lunghezza del task". 5.6 può andare avanti per un po' e farlo bene! A volte va solo un po' TROPPO oltre, quindi beneficia molto di punti di arresto chiari.
Lascia che un altro agente guidi
In sintesi - se hai un altro abbonamento, lascia che Fable "guidichi". Insegnagli come generare subagenti con gpt-5.6 (o usa Cursor, sa già come fare)
Passo da un abbonamento all'altro (2x Claude $200, 1x Codex $200). Anche Fable è MOLTO affamato di token, ma se usato a livelli di ragionamento più bassi e con skill/istruzioni su come generare subagenti di Codex, è molto potente. Ne parlo molto in un video recente su come massimizzare l'uso di Fable, e questi consigli sono più utili che mai.
"sposta le cose finché non sembra giusto"
La sperimentazione è così preziosa in questo momento. Prova cose diverse, sperimenta con compiti più difficili, fai del tuo meglio per monitorare l'utilizzo (tramite dashboard, ccusage, codexbar, come preferisci). Rimarrai sorpreso di quanto piccole modifiche possano influenzare i tuoi output e i tuoi tassi di consumo di token.
È un momento così divertente per essere uno sviluppatore. Gioca. Passa più tempo nelle directory ~/.codex e ~/.claude. Fai modifiche che sembrano stupide. Sperimenta. Rimarrai stupito di ciò che può accadere.
