Codex 模型选择
作者：互联网 时间： 2026-09-02 17:51:57
Codex 支持多种模型，了解各模型特点，根据场景选择合适的模型。
桌面版可以在输入框右下角切换：
Codex CLI 可以用 /model 命令切换：
可用模型
Codex 目前支持以下模型：
| 模型 | 类型 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| gpt-5.4 | 旗舰 | 最强能力、深度推理 | 复杂任务、架构设计 |
| gpt-5.4-mini | 轻量 | 快速响应、成本较低 | 简单任务、快速迭代 |
| gpt-5.3-codex | 专业 | 编程优化、代码专精 | 代码编写、Bug 修复 |
| gpt-5.3-codex-spark | 快速 | 极速响应、高频交互 | 实时协作、快速问答 |
模型特点详解
GPT-5.4
旗舰模型，具备最强的推理和创作能力。
| 特点 | 说明 |
|---|---|
| 推理深度 | 深度分析复杂问题 |
| 上下文理解 | 理解大型代码库结构 |
| 多步骤任务 | 处理复杂工作流 |
| 准确性 | 高准确率，减少返工 |
适用场景
- 架构设计和重构
- 复杂 Bug 分析和修复
- 多模块协调开发
- 代码审查和质量分析
GPT-5.4-mini
轻量模型，响应快速，适合日常开发。
| 特点 | 说明 |
|---|---|
| 响应速度 | 比旗舰模型更快 |
| 成本效益 | token 消耗较少 |
| 日常任务 | 适合常规开发操作 |
适用场景
- 简单功能实现
- 代码格式化和重构
- 文档编写
- 快速问答
GPT-5.3-Codex
专门针对编程任务优化的模型。
| 特点 | 说明 |
|---|---|
| 代码专精 | 专为编程任务训练 |
| 语言覆盖 | 支持多种编程语言 |
| 代码质量 | 生成的代码质量高 |
适用场景
- 代码编写和生成
- Bug 修复和调试
- 代码重构
- 测试编写
GPT-5.3-Codex-Spark
极速响应模型，适合高频交互场景。
| 特点 | 说明 |
|---|---|
| 极速响应 | 最快的响应速度 |
| 实时协作 | 适合交互式开发 |
| Pro 专属 | 仅 Pro 计划可用 |
适用场景
- 实时代码问答
- 快速原型验证
- 高频迭代开发
推理强度配置
可以调整模型的推理强度，平衡速度和深度。
推理强度级别
| 级别 | 说明 | 特点 |
|---|---|---|
minimal | 最小推理 | 最快响应，适合简单任务 |
low | 低推理强度 | 快速但有一定分析 |
medium | 中等推理 | 平衡速度和深度（默认） |
high | 高推理强度 | 深度分析，适合复杂任务 |
xhigh | 超高推理 | 最强推理，最慢响应 |
配置推理强度
推理强度设置
# CLI 指定codex --reasoning-effort high
# 配置文件
[mycode4 type="toml"]
model_reasoning_effort = "high"
# 会话中切换 /model gpt-5.4 --reasoning-effort xhigh [/mycode4]
推理摘要
控制 Codex 显示推理过程的详细程度。
摘要模式
| 模式 | 说明 |
|---|---|
auto | 自动决定详细程度（默认） |
concise | 简要摘要 |
detailed | 详细推理过程 |
none | 不显示推理摘要 |
推理摘要设置
model_reasoning_summary = "detailed"
模型切换
在不同场景切换使用不同模型。
切换方式
切换模型
# CLI 斜杠命令/model gpt-5.4
/model gpt-5.4-mini
/model gpt-5.3-codex
# 带推理强度
/model gpt-5.4--reasoning-effort high
# App 中切换
点击模型选择器，选择目标模型
场景切换建议
| 场景 | 推荐模型 | 推理强度 |
|---|---|---|
| 架构设计 | gpt-5.4 | high/xhigh |
| 复杂重构 | gpt-5.4 | high |
| Bug 修复 | gpt-5.3-codex | medium |
| 日常编码 | gpt-5.4-mini | low/medium |
| 快速问答 | gpt-5.4-mini | minimal |
| 实时协作 | gpt-5.3-codex-spark | minimal |
服务层级
选择不同的服务层级影响响应优先级。
服务层级选项
| 层级 | 说明 |
|---|---|
flex | 弹性服务，响应可能稍慢（默认） |
fast | 优先服务，更快响应 |
服务层级设置
# ~/.codex/config.tomlservice_tier = "fast"
模型与计划
不同计划对模型的支持有差异：
| 计划 | 可用模型 |
|---|---|
| Free | 基础模型 |
| Plus | gpt-5.4, gpt-5.4-mini, gpt-5.3-codex |
| Pro | 全部模型 + Spark + 更高限额 |
| API Key | 按 token 计费，支持主流模型 |
成本考量
Token 消耗对比
| 模型 | 相对成本 |
|---|---|
| gpt-5.4 | 最高 |
| gpt-5.3-codex | 中高 |
| gpt-5.4-mini | 较低 |
| gpt-5.3-codex-spark | 低 |
成本优化建议
- 简单任务使用 mini 或 Spark 模型
- 日常开发使用 medium 推理强度
- 仅在复杂任务使用旗舰模型和高推理强度
- 使用 /compact 压缩上下文减少 token 消耗
最佳实践
模型选择原则
- 根据任务复杂度选择模型
- 平衡响应速度和推理深度
- 复杂任务优先准确性
- 高频交互优先响应速度
配置建议
推荐配置
# 日常开发配置model = "gpt-5.4-mini"
model_reasoning_effort = "medium"
model_reasoning_summary = "auto"
# 复杂任务临时切换
# /model gpt-5.4 --reasoning-effort high
常见问题
Q: 哪个模型最适合代码编写？
gpt-5.3-codex 专为编程任务优化，适合大多数代码编写场景。
Q: 如何平衡速度和质量？
日常任务使用 gpt-5.4-mini + medium 推理强度，复杂任务切换到 gpt-5.4 + high 推理强度。
Q: Spark 模型有什么优势？
Spark 模型响应最快，适合高频交互和实时协作，仅 Pro 计划可用。
Q: 推理强度如何影响结果？
更高的推理强度意味着 Codex 会进行更深入的分析，但响应时间会更长。
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