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Codex省钱教程来了...

Codex省钱教程来了... 运营大叔
2026-09-19
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用 Codex 写代码,最明显的感受就是:好用,但烧钱。

比如我,最近我的Codex额度,已经烧到我有点用不起的程度了。

很多人以为,Codex 一次任务只调用一个模型。

其实在一个思维链里,主对话、代码 Review、子 Agent 和上下文压缩承担的是不同工作。

很多伙伴不知道,这些步骤里面的模型可以改的!

配置一次,以后不需要每个任务都手动安排。

Codex 会按照这套默认分工运行,在后台一点点把成本降下来。

这篇文章就带你把它配好。

作者:筱可,Datawhale成员

一、先看懂 Codex 背后的模型调用链


在传统理解里,我们给 Codex 一个需求,它调用模型,写完代码,任务结束。

实际使用时,可以把这条工作链理解成几个不同环节:

你提出任务    ↓主模型:理解需求、规划任务、协调执行    ↓子 Agent:写代码、改文件、跑测试    ↓Review 模型:检查代码、发现问题    ↓Compact:上下文过长时进行压缩

这些工作对模型能力的要求并不相同。

主模型更像整个任务的大脑。它要理解目标、拆分任务、选择实现方案,还要判断下一步该做什么。

这里一旦判断错了,后面的执行很容易跟着跑偏,所以主模型不能省得太狠。

子 Agent 主要负责具体执行,例如修改某个文件、补一段代码、运行测试。

任务通常已经拆得比较清楚,不一定需要和主模型相同的推理能力。

Review 的工作边界也比较明确:检查代码、寻找问题、给出修改建议。

大多数情况下,可以使用便宜一档的模型。

所以,这套配置的重点不是单纯换一个低价模型:

好模型负责想清楚,便宜模型负责把事情做完。

目前我们主要关心四个环节,其中前三个可以通过配置进行分工。

Compact 是一个例外。

它负责在上下文过长时压缩内容,目前不能单独给它指定模型,因此这部分消耗仍然会跟随主模型。

知道这个限制就好,不影响我们先把调用量更大的执行和审查环节降下来。

二、Codex 省钱保姆教程


图片

第一步:配置主模型和 Review


打开 Codex 配置文件。

macOS 和 Linux:

~/.codex/config.toml

Windows:

C:\Users\<用户名>\.codex\config.toml

加入:

model = "gpt-5.6-sol"model_reasoning_effort = "high"review_model = "gpt-5.6-luna"

主模型负责规划,所以使用 Sol;Review 的任务比较明确,交给 Luna 即可。

第二步:配置子 Agent


在下面的目录中新建 worker.toml

~/.codex/agents/worker.toml

写入:

model = "gpt-5.6-luna"model_reasoning_effort = "medium"

子 Agent 负责写代码、改文件和跑测试,调用量通常比较大。

换成 Luna 后,这部分成本更容易降下来。

子 Agent 会继承当前会话的 Provider,所以这里填写的模型必须是同一家 Provider 支持的模型。

配完就结束了。

以后仍然像平时一样使用 Codex,不用每次重新指定谁规划、谁执行。

国产模型也能这样配


如果不使用 OpenAI 官方模型,也可以接入支持 Responses API 的第三方 Provider。

例如火山方舟 Agent Plan:

model = "<套餐内的强模型>"review_model = "<套餐内的轻量模型>"model_provider = "volcengine-agent-plan"model_supports_reasoning_summaries = true
[model_providers.volcengine-agent-plan]name = "volcengine-agent-plan"base_url = "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/plan/v3"env_key = "ARK_API_KEY"wire_api = "responses"

然后在 worker.toml 中填入套餐内的轻量模型:

model = "<套餐内的轻量模型>"model_reasoning_effort = "medium"

分工逻辑不变:强模型规划,便宜模型执行和审查。

需要注意,Agent Plan 使用的是专属 API Key,不是普通的火山方舟 API Key。

这部分目前基于接入文档整理,具体模型名称以套餐内实际可用列表为准。

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