在不觸發限制的情況下使用 GPT-5.6-Sol

@theo
英語10 小時前 · 2026年7月11日
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TL;DR

Theo 分享了一份關於在 Codex Pro 中優化 GPT-5.6-Sol 使用的綜合指南,重點介紹了推理級別、Subagent 管理以及策略性提示詞技巧,以防止觸發速率限制。

我已經用 GPT-5.6-sol 燒掉了超過 20 萬美元的 token。它是個很棒的模型。不過,在 200 美元的 Codex Pro 方案上,要達到你的使用上限實在太容易了。

OpenAI 在重置額度上一直很慷慨,但當你在剩下 4 小時的時候就用光了 5 小時的窗口,這也沒什麼幫助。我犯過很多錯,也看到其他人正在犯同樣的錯。我可能最終會做個影片來談這個,但希望能快點把這些建議傳出去,讓大家能完成更多事,同時燒更少的 token。

努力等級

預設使用 Medium 或 High。兩者都很棒。XHigh 非常強大,但我發現自己不太需要用到它,即使在協調大量子 Agent 時也是如此(稍後會詳細說明)。

「Ultra」

Ultra 不是推理等級,不管它在 UI 中被放在哪裡。這造成了類似 Claude Code 的「Ultracode」那樣的混淆。我之後會出一部影片來討論。

目前,我建議完全避開 Ultra。Codex 的 harness 存在一些 bug,會導致它產生太多子 Agent,並使用過高的推理等級。等這些 bug 被修復後,我會重新審視它。

快速模式

我喜歡快速模式。我以前經常用它。對於那些在大量消耗之前容易停頓的模型來說,它很有意義。提醒你,快速模式會使用 2.5 倍的額度

5.5 經常會停下來,需要鼓勵才能繼續。5.6 可以持續更久。這大體上是件好事。它可以被信賴去從頭到尾完成任務。但也使得「token 消耗」變得難以預測。

忽略 /goal 的話,5.5 的單一訊息可以使用我額度的 0.1% 到 2%。乘以 2.5 倍後,單一訊息的「峰值」約為 5%。

我見過 5.6 的單一訊息使用了高達 15% 的額度,因為它會運行非常非常久。加上快速模式的倍率,那將會是你 5 小時窗口中的 40% 用在單一訊息上。我知道這正在燒掉很多人。相信我,暫時不要用快速模式。

子 Agent

這是 GPT-5.6 最酷的解放。但也容易誤傷。Sol 非常熱衷於產生子 Agent。這大體上是好的。

可惜的是,Codex 中的實作存在一團亂七八糟的問題(別讓我開始談 v1/v2 的分裂以及基於模型的自動路由)。

長話短說 - gpt-5.6-sol 會總是使用與父實例相同的模型和推理等級來產生子 Agent。這就是 Ultra 目前「壞掉」的原因。

那你能做什麼呢?幾件事:

  1. 降低你的推理等級!「High」在子 Agent 方面還不算太糟,「Low」和「Medium」也很棒。
  2. 更新你的全域 AGENTS.md,並指定「只有在我要求時才產生子 Agent」(這有助於防止 5.6 過度積極地產生子 Agent)
  3. 如果你真的想讓 Codex 產生多層次的子 Agent,你可以在你的 config 中啟用一個「hide_spawn_agent_metadata = false」的標誌。問 Codex 相關資訊,它應該能弄清楚(可能需要原始碼存取權限)

我正積極與 Codex 團隊討論如何修復所有這些行為。目前,我正走一條稍微有點荒謬的繞路方式來應對。

模型選擇

就我個人而言,我仍然大部分工作都只使用 gpt-5.6-sol。我有時會為了快速檢視或回饋而選擇 Terra,通常只是出於好奇。Luna 出乎意料地好,但它並不是真的讓我們「選擇」的,更像是給程式碼使用以及讓 sol 產生為子 Agent 的工具。

我的建議是:如果是 200 美元方案,用 Sol High; 否則用 Sol Low。

Terra Medium 似乎是最大化使用量的不錯選擇,但我還沒有足夠使用它來真正確定。(順便一提,所有這些選項在智慧度和成本上都碾壓 Sonnet 和 Opus)

更好的提示

這個模型會一直跑一直跑。我發現在你的提示中設定明確的「停止點」非常有幫助。這裡有一些範例。

我希望你建立這個新功能。先寫一個計劃。當你完成計劃後,

停下來並在繼續之前徵求回饋

這個計劃看起來很棒!我們來實作它。使用電腦操作來測試你的實作。繼續直到程式碼能運作且你對實作感到滿意。提出一個 PR,在第一批審查意見出現時監控它,並處理它們。

在第一輪審查意見後停下來,接下來我會處理。

請注意,這些範例在「任務長度」上差異很大。5.6 可以持續一段時間並做得很好!只是有時候會走得太遠,因此明確的停止點對它有很大幫助。

讓另一個 Agent 來引導

長話短說 - 如果你有另一個方案,讓 Fable 來「驅動」。教它如何使用 gpt-5.6 來產生子 Agent(或者使用 Cursor,它已經知道怎麼做)

我在幾個方案之間切換(2 個 Claude 200 美元方案,1 個 Codex 200 美元方案)。Fable 也非常耗 token,但如果使用較低的推理等級,並賦予它如何產生 Codex 子 Agent 的技能/指令,它會非常強大。我在最近關於最大化 Fable 使用量的影片中談了很多這個,而這些技巧現在比以往任何時候都更有用。

「移動東西直到感覺對了」

實驗在現在非常有價值。嘗試不同的事情,實驗更困難的任務,盡你所能監控使用量(透過儀表板、ccusage、codexbar,看你喜歡哪種)。你會驚訝於微小的改變如何影響你的輸出和你的 token 消耗速率。

這是作為開發者非常有趣的時刻。盡情嘗試。花更多時間在 ~/.codex 和 ~/.claude 目錄中。做一些看似愚蠢的改動。實驗。你會對可能發生的事情感到驚喜。

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