Gorden Sun (@Gorden_Sun) “OpenAI Codex团队AMA干货总结 7月10日，Codex团队在Reddit办了一场AMA。评论区一半在” — TopicDigg

OpenAI Codex团队AMA干货总结 7月10日，Codex团队在Reddit办了一场AMA。评论区一半在提问一半在吐槽，官方的回答里有不少实用信息。 1）最有价值的部分是模型和Effort的选法。 官方成员给出的经验是： 日常默认Sol Medium； 在意额度的轻量任务用Terra，部分任务性能接近GPT-5.5但更省； 简单探索可以委托给Luna； 模糊bug和跨模块改动上High； 迁移、安全、生产事故这类错不起的任务才上Ultra；xhigh在评测上收益递减，只在特别怕出错的长任务里用。 UI和前端首选Sol，配上参考图效果尤其好——UI能力正是5.6的训练目标之一。 另外如果觉得5.6慢，先自查是否还在沿用5.5的推理强度，5.6在更低Effort下往往就够用，Fast mode还能再快约1.5倍。 2）长任务方面官方推荐/goal，但要配上停止条件，别放任它无限跑，比如：只改某个目录、不动公开API、最多尝试3个假设、每个假设后跑测试、全失败就总结收工。 3）省token有个巧妙思路：别直接挂MCP让几十个工具定义常驻上下文，把操作包成CLI再用Skill教给Codex；或者建一个专用子Agent（比如Unreal Engine专用）单独配MCP，需要时才委托过去。 4）权限上多数场景推荐Auto review而非Full access，Windows下尤其如此。 5）额度计算按功能划分： Codex和ChatGPT Work计入agentic额度，普通聊天不算，图像、文件上传、语音各有独立额度。 Pro mode不进Codex也有了官方解释：它的机制对agentic工作提升有限，又慢又费额度，更适合搜索、数学、写作和文档这类场景。 没解答的问题 1）呼声最高的是额度：大量用户实测5.6比5.5掉额度快得多，与“更高token效率”的宣传相悖，官方只解释了“每个任务消耗不固定”，没有正面回应差异从哪来。 2）1M上下文窗口只换来一句“会认真看反馈”；价格稳定也明确表示无法承诺。 3）新版ChatGPT桌面应用被密集吐槽：Classic的Projects、历史记录、快捷键、录音等功能缺失，Chat沦为附属面板，官方承认在改进，短期方案是两个应用并用。 4）Linux桌面版“在做但没时间线”，Windows被官方承认长期是二等公民。 5）至于METR报告的reward hacking在基准提升中占多大比例、训练做了哪些针对性修改，官方礼貌地绕开了。 官方干货集中在“怎么用更省”，但用户最关心的“为什么更费”依然悬而未决。