你花了 200 美元買了 Codex Pro。
結果 4 小時就用完了額度。
5 小時的使用窗口，4 小時就沒了。
最糟的是什麼？
大部分消耗其實完全可以避免。
我已經在 GPT-5.6 Sol 上燒掉了超過 20 萬美元的 Token，才搞懂這些。
以下是我學到的一切——讓你不用重蹈覆轍。
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為什麼你的額度消耗得這麼快
一個設定。一個錯誤。讓你付出一切代價。
當 Codex 產生子 Agent 時，它會完全複製父模型。
把 Sol 設成 Ultra？每個子 Agent 也都會跑 Sol Ultra。一個任務上 3 個子 Agent = 3 個 Sol Ultra 同時在燃燒。
這就是為什麼你的 5 小時窗口會在 90 分鐘內消失。
Codex 的 spawn_agent 工具沒有選項可以為子 Agent 選擇不同的模型。
它只會複製你正在運行的設定。
這不是你的錯。這是系統中的路由缺陷。
但現在你知道了。而且有解決方法。
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你絕對不該碰的模型
Ultra。
它不是一個推理等級。它是一個倍增器。
Ultra 會在單一 Agent 呼叫中產生 4 個平行的子子 Agent。
在一個簡單任務上：子 Agent 產生子 Agent，再產生更多子 Agent。
遞迴。不受控制。極度昂貴。
效能差異呢？
Sol Ultra 在程式碼基準測試中得分 91.9%。Sol Extra High 得分 88.8%。
多了 3.1 分。成本卻多了 3 倍。
OpenAI 甚至沒有發布 Ultra 在他們兩個主要程式碼基準測試上的結果。
這應該說明了一切。
完全避免使用 Ultra。就是這樣。
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能解決一切問題的 3 模型系統
你需要三個 Agent 來做三種不同的工作。
而不是一個模型用最大功率做所有事。
Sol Extra High → 協調者
規劃。設計架構。委派任務。做出困難的決策。
這是你的主要大腦。負責讀取你的提示詞，並找出需要做什麼。
Extra High 在基準測試中得分 58/100。Max 得分 59/100。只差一分。成本卻便宜三倍。
Extra High 在這裡是正確的選擇。
Sol Medium → 執行者
寫程式碼。修復錯誤。執行測試。實作計畫。
Sol Medium 在長時間運行的 Agent 工作流程中，仍然比 Claude Fable 5 高出 11.4 分。
成本大約只有四分之一。
它不需要做出架構決策。它只需要很好地遵循指示。Medium 完美勝任這個角色。
Luna Extra High → 掃描器
檔案搜尋。程式碼庫探索。輕量級讀取。收集證據。
Luna 在 Extra High 等級下：
→ 比 Terra 快 1.3 倍
→ 比 Terra 便宜 2.5 倍
→ 在輕量級任務上效能相同
這是大多數人忽略的隱藏版選擇。
Luna 在紙面上看起來很便宜（每百萬 Token 1/6 美元），但消耗的步驟比 Terra 多。
在 Extra High 等級下，步驟數會下降。它成為唯讀工作的明顯選擇。
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Sol + Luna 路由技巧（連續 48 小時，從未達到額度上限）
以下是能持續運行而不消耗你窗口的準確設定：
→ Sol Extra High 撰寫計畫
→ Luna Extra High 執行計畫
→ Sol Extra High 審查輸出
就是這樣。
一個循環。沒有遞迴產生。沒有 Ultra 複製品在背景燃燒。
分享這個設定的人連續運行了 48 小時，一次都沒有達到 5 小時上限。
它之所以有效：Sol 專注於決策。Luna 以便宜 2.5 倍的價格處理 Token 密集的執行工作。即使你做得更多，總 Token 消耗也會大幅下降。
你現在就該加入的 [AGENTS.md](http://agents.md/) 設定：
只有在我明確要求時，才產生子 Agent。 不要自動產生子 Agent。
這能阻止 Sol 在每個任務上都急著啟動 Agent。
將它加入你的全域 AGENTS.md，然後重啟 Codex。
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在 5 分鐘內修好你的 config.toml
這是控制一切的實際檔案。
Codex 在啟動時讀取它。
設定一次。之後的每個會話都會自動路由。
打開 Codex。精確貼上這個提示詞：
讀取我目前的 ~/.codex/config.toml 以及以下文件中的文件：
https://developers.openai.com/codex/subagents 以獲取自訂 Agent 定義。
然後執行以下操作：
1. 在 ~/.codex/agents/ 下建立三個 Agent TOML 檔案：
fast_scan — 用於快速搜尋、程式碼庫探索、檔案讀取和輕量級分析。
- 模型: gpt-5.6-luna
- 模型推理強度: extra-high
- 沙盒模式: read-only
- 指示: 快速收集證據，回傳簡潔摘要，不要編輯檔案。
routine_worker — 用於常規編碼、測試、文件和範圍明確的修復。
- 模型: gpt-5.6-sol
- 模型推理強度: medium
- 指示: 實作指定的任務並驗證結果。
deep_worker — 用於困難的除錯、架構、安全性和模糊的多步驟工作。
- 模型: gpt-5.6-sol
- 模型推理強度: extra-high
- 指示: 小心處理複雜工作，驗證假設，提供強而有力的驗證。
2. 使用以下路由策略更新我的 config.toml 中的 [agents] 區段：
「自動判斷委派是否有用。輕量級唯讀工作選擇 fast_scan，一般實作選擇 routine_worker，複雜或高風險推理選擇 deep_worker。除非所需的模型不可用，否則不要要求使用者選擇模型。將簡單任務保留在主 Agent 上。」
3. 確保在 [agents] 下設定 max_threads = 6 和 max_depth = 1。
4. 顯示最終的 config.toml 和所有三個 Agent 檔案，讓我在儲存前審查。」
Codex 會建立所有檔案。你審查。你儲存。完成。
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你的 3 個 Agent 檔案看起來像這樣
Codex 會根據上面的提示詞自動產生這些檔案。
以下是它們應該長什麼樣子——讓你知道要審查什麼：
# ~/.codex/agents/fast-scan.toml name = "fast_scan" description = "快速搜尋、程式碼庫探索、輕量級唯讀分析。" model = "gpt-5.6-luna" model_reasoning_effort = "extra-high" sandbox_mode = "read-only" developer_instructions = """ 快速收集證據並回傳簡潔摘要。 不要編輯檔案。 """
# ~/.codex/agents/routine-worker.toml name = "routine_worker" description = "常規編碼、測試、文件和範圍明確的修復。" model = "gpt-5.6-sol" model_reasoning_effort = "medium" developer_instructions = """ 實作指定的範圍明確任務並驗證結果。 """
# ~/.codex/agents/deep-worker.toml name = "deep_worker" description = "困難的除錯、架構、安全性和模糊的多步驟工作。" model = "gpt-5.6-sol" model_reasoning_effort = "extra-high" developer_instructions = """ 小心處理複雜工作，驗證假設， 並提供強而有力的驗證。 """
# ~/.codex/config.toml — [agents] 區段 [agents] max_threads = 6 max_depth = 1 routing_policy = """ 自動判斷委派是否有用。 輕量級唯讀工作選擇 fast_scan， 一般實作選擇 routine_worker， 複雜或高風險推理選擇 deep_worker。 不要要求使用者選擇模型。 將簡單任務保留在主 Agent 上。 """
max_depth = 1 至關重要。
它能阻止子 Agent 產生它們自己的子 Agent。
一層委派。沒有遞迴產生。沒有失控的消耗。
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如何撰寫不消耗額度的提示詞
模型會一直運行。
一直運行。
一直運行。
5.6 可以不間斷地從頭到尾完成任務。這大致上是好事。
但如果沒有明確的停止點，它就會超出範圍。重寫它不需要重寫的東西。在一個只需要 3% 額度的任務上，燒掉你 15% 的窗口。
在每個提示詞中加入停止點：
對於規劃任務：
建立這個新功能。
先只寫一個計畫。 計畫完成後，停下來並詢問我的意見。 現在不要寫任何程式碼。
對於實作任務：
計畫看起來很棒。現在把它建立出來。
邊做邊使用電腦操作進行測試。 持續進行，直到測試通過並且你滿意為止。 完成後開啟一個 PR。 PR 開啟後就停止。我會從那裡接手審查。
對於除錯：
修復 auth.ts 中的錯誤。
先讀取檔案。寫下你的診斷。 在進行修改之前，停下來並向我展示診斷結果。 我會在確認後再讓你繼續。
模式：明確告訴它何時停止。
不要模糊。不要說「用你的判斷力」。
明確的檢查點。清楚地將主導權交還給你。
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推理強度等級指南
並非所有任務都需要相同的運算能力。
→ Low / Medium — 常規任務、簡單修復、文件、測試
→ High — 功能、多檔案變更、除錯
→ Extra High — 架構決策、安全審查、複雜的多步驟工作
→ Max — 保留給你已經失敗過、真正困難的問題
→ Ultra — 避免。永遠。
大多數開發者的預設值：High。
它已經非常夠用了。High 等級的子 Agent 在消耗上「還不算太糟」。
Codex 團隊推薦的日常驅動等級：Sol Medium。
Sol Medium 在 Agent 基準測試上擊敗 Claude Fable 5。價格卻只有一小部分。
你不需要對所有事情都用 extra high。
推理強度等級速查表：
簡單修復 → Sol Low 或 Medium 新功能 → Sol High 困難問題 → Sol Extra High 快速掃描 → Luna Extra High 絕對不要 → Ultra
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能解釋一切的基準測試數字
Sol Extra High vs Max：58 分 vs 59 分。只差一分。便宜三倍。使用 Extra High。
Sol Medium vs Fable 5：Sol Medium 在 Agent 工作流程上以 11.4 分之差獲勝。成本低了 4 倍。
Luna Extra High vs Terra：相同效能。快 1.3 倍。便宜 2.5 倍。使用 Luna。
Ultra vs Extra High：多了 3.1 分。貴了 3 倍。OpenAI 甚至沒有發布 Ultra 的程式碼結果。使用 Extra High。
模式：降低一個等級 = 相同品質，成本大幅降低。
大多數開發者對所有事情都設定高一到兩個等級。
這就是額度在 4 小時內消失的全部原因。
降低一個等級。保持相同輸出。讓你的活躍使用窗口加倍。
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調整前與調整後
調整前的設定：
→ Sol Ultra 運行所有事情
→ 子 Agent 複製父模型和推理強度
→ 3 個子 Agent = 3 個 Sol Ultra 同時燃燒
→ 5 小時窗口在 90 分鐘內消失
→ 不知道是什麼消耗了它
調整後的設定：
→ Sol Extra High 作為協調者
→ Sol Medium 負責實作
→ Luna Extra High 負責掃描
→ max_depth = 1 阻止遞迴產生
→ AGENTS.md 告訴 Sol 不要自動產生 Agent
→ 每個提示詞中的停止點控制模型能走多遠
結果：連續工作 48 小時。從未達到額度上限。
同一個 200 美元方案。完全不同的體驗。
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完整設定檢查清單
現在就做這五件事：
→ 1. 打開 AGENTS.md。加入：「只有在我明確要求時，才產生子 Agent。」
→ 2. 將 config.toml 提示詞貼到 Codex。讓它建立 3 個 Agent 檔案。
→ 3. 在你的 config.toml 中設定 max_depth = 1 和 max_threads = 6。
→ 4. 將你的預設推理強度切換為 Sol High。不是 Ultra。不是對所有事情都用 Extra High。
→ 5. 為每個長時間運行的提示詞加入明確的停止點。
只需 10 分鐘。
每週為你節省數小時被消耗的額度。
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還有一件事
花點時間在 ~/.codex 和 ~/.claude 目錄。
這些目錄才是真正力量所在。
自訂 Agent。路由策略。模型偏好。預設指示。
大多數人從不打開它們。
現在最能充分利用 Codex 的開發者呢？
他們做了些感覺很蠢的改變，然後驚訝地發現這有多重要。
實驗。調整。透過 Codex 儀表板監控你的使用量。
小的設定變更會累積成截然不同的 Token 消耗率。
現在是用 AI 建構最有趣的時刻。
這些工具會獎勵那些真正深入挖掘的人。
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