Já queimei mais de $200.000 em tokens com o gpt-5.6-sol. É um modelo excelente. Dito isso, é um pouco fácil demais atingir seus limites na assinatura do Codex Pro de $200.
A OpenAI tem sido generosa com os resets, mas isso não adianta quando você queima sua janela de 5 horas restando ainda 4 horas. Cometi muitos erros e vejo outros cometendo os mesmos. Provavelmente vou fazer um vídeo sobre isso eventualmente, mas queria dar esse conselho o mais rápido possível para que vocês consigam fazer mais queimando menos.
Níveis de esforço
Use medium ou high como padrão. Ambos são ótimos. xhigh é incrivelmente capaz, mas não sinto que preciso muito dele, mesmo orquestrando vários subagentes (mais sobre isso depois).
"Ultra"
Ultra não é um nível de raciocínio, apesar de onde eles colocaram na interface. Está causando confusão parecida com o "Ultracode" do Claude Code. Tenho um vídeo saindo sobre isso depois.
Por enquanto, recomendo evitar o Ultra completamente. Existem bugs no harness do Codex que fazem ele gerar muitos subagentes com níveis de raciocínio MUITO altos. Vou revisitar isso quando os bugs forem resolvidos.
Modo rápido
Adoro o modo rápido. Costumava usar bastante. Faz sentido para modelos que tendem a parar muito antes de queimar muitos tokens. Lembre-se de que 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 uma coisa boa. Dá para confiar que ele vai completar tarefas do início ao fim. 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 cerca de ~5% de "pico" 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. Acredite em mim, não use o modo rápido por um tempo.
Subagentes
Esse 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 um emaranhado de problemas (não me faça começar com a divisão v1/v2 e o roteamento automático baseado em modelos).
Resumo: o gpt-5.6-sol SEMPRE vai criar 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? Algumas coisas:
- Abaixe seu nível de raciocínio! "High" não é tão ruim com subagentes, "low" e "medium" também são ótimos.
- Atualize seu AGENTS.md global para especificar "só crie subagentes quando eu pedir" (ajuda a evitar 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 resolver (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 rápidos, geralmente só por curiosidade. O Luna é surpreendentemente bom, mas não foi feito para nós "selecionarmos", é mais uma ferramenta para código e para o Sol criar como subagente.
Meu conselho aqui: sol high se for o plano de $200, sol low caso contrário.
Terra medium parece uma opção sólida para maximizar o uso, mas não usei o suficiente para ter certeza. (Aliás, todas essas opções acabam com o Sonnet e o Opus em inteligência e custo)
Melhore seus prompts
Esse modelo vai, vai e vai. Acho muito útil ter "pontos de parada" claros no seu prompt. Aqui estão alguns exemplos.
Quero que você construa essa nova funcionalidade. Comece escrevendo um plano. Quando terminar o plano,
pare e peça feedback antes de continuar
O plano está ótimo! Vamos implementá-lo. Use o uso de computador para testar sua implementação. Continue até o código funcionar e você ficar satisfeito com a implementação. Abra um PR, acompanhe-o para o 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 "tamanho da tarefa". O 5.6 pode continuar por um bom tempo e fazer bem! Só que às vezes ele vai um POUCO longe demais, então se beneficia muito de pontos de parada claros.
Deixe outro agente guiar
Resumo: se você tem 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 muito valiosa agora. Tente coisas diferentes, experimente tarefas mais difíceis, faça o melhor para monitorar o uso (através dos dashboards, ccusage, codexbar, como preferir). Você vai se surpreender como pequenas mudanças podem impactar seus resultados e suas taxas de queima de tokens.
Este é um momento muito divertido para ser um desenvolvedor. Brinque. Passe mais tempo nos diretórios ~/.codex e ~/.claude. Faça mudanças que pareçam estúpidas. Experimente. Você vai se surpreender com o que pode acontecer.
