Queimei mais de $200.000 em tokens com o gpt-5.6-sol. É um ótimo modelo. Dito isso, é um pouco fácil demais atingir seus limites na assinatura Codex Pro de $200.
A OpenAI tem sido generosa com os resets, mas isso não ajuda quando você esgota sua janela de 5 horas com 4 horas restantes. Cometi muitos erros e vejo outros cometendo os mesmos. Provavelmente farei um vídeo sobre isso eventualmente, mas queria divulgar esses conselhos o mais rápido possível para que vocês consigam fazer mais queimando menos.
Níveis de esforço
Use médio ou alto como padrão. Ambos são ótimos. xAlto é incrivelmente capaz, mas não sinto tanta necessidade de usá-lo, mesmo ao orquestrar muitos subagentes (mais sobre isso adiante).
"Ultra"
Ultra não é um nível de raciocínio, apesar de onde eles o colocam na interface. Está causando confusão similar ao "Ultracode" do Claude Code. Em breve lançarei um vídeo sobre isso.
Por enquanto, recomendo evitar o Ultra completamente. Existem bugs no harness do Codex que fazem com que ele gere subagentes em excesso com níveis de raciocínio MUITO altos. Revisitarei isso quando os bugs forem resolvidos.
Modo rápido
Adoro o modo rápido. Costumava usá-lo bastante. Ele faz sentido para modelos que tendem a parar muito antes de queimar muitos tokens. Lembrete: o modo rápido usa 2,5x mais crédito.
O 5.5 parava com frequência e precisava de incentivo para continuar. O 5.6 consegue ir por MUITO MAIS TEMPO. Isso é principalmente algo bom. Pode-se confiar que ele conclua tarefas de ponta a ponta. Também torna a "queima de tokens" muito menos previsível.
Ignorando o /goal, uma única mensagem com o 5.5 podia usar entre 0,1% e 2% dos meus limites. Com o multiplicador de 2,5x, isso era um "pico" de ~5% para uma determinada mensagem.
Já vi o 5.6 usar até 15% em uma única mensagem porque ele vai muito, muito além. Com o multiplicador do modo rápido, isso seria 40% da sua janela de 5 horas em uma única mensagem. Sei que isso está queimando MUITA gente. Confie em mim, não use o modo rápido por um tempo.
Subagentes
Este é o recurso mais legal do GPT-5.6. Também é fácil de dar um tiro no pé. O Sol é muito ansioso para criar subagentes. Isso é principalmente bom.
Infelizmente, a implementação no Codex tem uma série de problemas (nem me faça começar a falar sobre a divisão v1/v2 e o roteamento automático baseado em modelos).
Resumindo: o gpt-5.6-sol SEMPRE criará subagentes com o mesmo modelo e nível de raciocínio da instância pai. É por isso que o Ultra está "quebrado" agora.
Então, o que você pode fazer sobre isso? Algumas coisas:
- Reduza seu nível de raciocínio! "Alto" não é tão ruim com subagentes, "baixo" e "médio" também são ótimos.
- Atualize seu AGENTS.md global para especificar "só crie subagentes quando eu pedir" (ajuda a prevenir a criação excessiva de subagentes do 5.6).
- Se você realmente quiser deixar o Codex criar várias camadas de subagentes, pode ativar a flag "hide_spawn_agent_metadata = false" na sua configuração. Pergunte ao Codex sobre isso, ele deve conseguir descobrir (pode precisar de acesso ao código-fonte).
Estou conversando ativamente com a equipe do Codex sobre como corrigir todos esses comportamentos. Por enquanto, estou seguindo um caminho um pouco absurdo para contornar isso.
Seleção de modelo
Pessoalmente, ainda uso o gpt-5.6-sol para a grande maioria do meu trabalho. Ocasionalmente, seleciono o Terra para uma revisão ou feedback rápido, geralmente por curiosidade. O Luna é surpreendentemente bom, mas não foi feito para nós "selecionarmos", é mais uma ferramenta para código e para o Sol usar como subagente.
Meu conselho aqui: sol alto se for do nível de $200, sol baixo caso contrário.
Terra médio parece uma opção sólida para maximizar o uso, mas não usei o suficiente para ter certeza. (A propósito, todas essas opções destroem o Sonnet e o Opus em inteligência e custo).
Instruções melhores
Este modelo vai, vai e vai. Acho muito útil ter "pontos de parada" claros na sua instrução. Aqui estão alguns exemplos.
Quero que você construa esta nova funcionalidade. Comece escrevendo um plano. Quando terminar o plano,
pare e peça feedback antes de prosseguir
O plano está ótimo! Vamos implementá-lo. Use o uso do computador para testar sua implementação. Continue até o código funcionar e você ficar satisfeito com a implementação. Crie um PR, acompanhe-o no primeiro conjunto de comentários de revisão e responda a eles.
Pare após o primeiro conjunto de comentários de revisão, eu cuido a partir daí.
Observe que esses exemplos variam muito em "duração da tarefa". O 5.6 consegue ir por um bom tempo e fazer bem feito! Só que ele vai um pouco LONGE DEMAIS às vezes, então se beneficia muito de pontos de parada claros.
Deixe outro agente conduzir
Resumindo: se você tiver outra assinatura, deixe o Fable "dirigir". Ensine-o a criar subagentes com o gpt-5.6 (ou use o Cursor, ele já sabe como fazer).
Eu alterno entre algumas assinaturas (2x Claude $200, 1x Codex $200). O Fable também é MUITO faminto por tokens, mas se usado em níveis de raciocínio mais baixos e com habilidades/instruções sobre como criar subagentes do Codex, ele é muito poderoso. Falo muito sobre isso em um vídeo recente sobre como maximizar o uso do Fable, e essas dicas são mais úteis agora do que nunca.
"Mexa nas coisas até sentir que está certo"
A experimentação é tão valiosa agora. Teste coisas diferentes, experimente tarefas mais difíceis, faça o possível para monitorar o uso (através dos dashboards, ccusage, codexbar, do jeito que preferir). Você ficará surpreso como pequenas mudanças podem impactar seus resultados e suas taxas de queima de tokens.
É uma época muito divertida para ser um desenvolvedor. Brinque. Passe mais tempo nos diretórios ~/.codex e ~/.claude. Faça mudanças que pareçam estúpidas. Experimente. Você ficará impressionado com o que pode acontecer.
