---
title: "选择 Codex 模型"
description: "说明 Codex 模型选择思路：按入口、任务复杂度、速度、成本和验证要求做取舍。"
verifiedAt: "2026-05-07"
---

Codex 支持多种模型。选模型时，不要只看"哪个最强"，还要看登录方式、任务入口、任务复杂度、速度、成本和验证要求。

> [!WARNING]
> 模型名称、可用入口、价格、额度和 rollout 状态变化快。写配置或教程前，以官方 Models 页、Pricing 页和你账号里的 model picker 为准。

<Cards>
  <Card title="Codex Models" href="https://developers.openai.com/codex/models">
    官方模型列表、当前推荐和可用入口。
  </Card>
  <Card title="Pricing" href="https://developers.openai.com/codex/pricing">
    价格、credits 和计费说明以官方页为准。
  </Card>
  <Card title="Model cost speed" href="/docs/codex/understanding/model-cost-speed">
    先理解质量、速度、成本和验证的取舍。
  </Card>
</Cards>

## 选择维度

```mermaid
flowchart LR
    Task["任务"] --> Quality["质量"]
    Task --> Speed["速度"]
    Task --> Cost["成本"]
    Task --> Entry["入口"]
    Task --> Verify["验证要求"]
```

选择模型先看五件事：

- 任务是否复杂：架构、重构、疑难 bug、长任务更需要高能力模型。
- 是否需要响应快：轻量解释、小改动、subagent 分工可以用更快模型。
- 当前入口是什么：ChatGPT 登录、API key、CLI、IDE、Cloud 的可用模型可能不同。
- 是否能验证：可自动测试的任务可以更大胆；不可验证任务要更保守。
- 成本和额度是否可控：批量自动化、subagents、图片生成都会更快消耗额度。

## 当前推荐怎么用

官方 Models 页会列出当前推荐模型、适合场景、入口和限制。实际使用时按这个顺序判断：

1. 先看当前 Codex model picker 中有哪些模型。
2. 再看官方 Models 页确认推荐和限制。
3. 最后按任务风险选择质量优先或速度优先。

如果官方推荐的最新模型还没出现在账号里，不要硬配模型名。继续使用 model picker 里可用的推荐模型。

截至本页核验日期，官方 Codex Models 页的推荐顺序可以这样理解：

| 模型 | 适合场景 | 关键限制 |
| --- | --- | --- |
| `gpt-5.5` | 复杂编码、computer use、知识工作、研究和高质量 agent workflow | ChatGPT 登录下可用；不支持 API-key authentication；Codex Cloud 不可用。 |
| `gpt-5.4` | 专业工作、复杂推理、工具使用和 agentic workflows；其编码能力源自 GPT-5.3-Codex | CLI/IDE/app 可用；API Access 可用；Codex Cloud 不可用。 |
| `gpt-5.4-mini` | 更快、更低成本的轻量 coding task 和 subagent | 适合扫描、解释、小修，不适合高风险重构。 |
| `gpt-5.3-codex` | 复杂软件工程；同时也驱动 GPT-5.4 的编码能力 | Cloud tasks 与 GitHub code review 默认使用此模型。 |
| `gpt-5.3-codex-spark` | 近乎即时的 text-only coding iteration | research preview，仅 ChatGPT Pro；不走 ChatGPT Credits/API Access。 |

模型名和可用入口会变化，所以教程里不要把这张表当永久配置，只能当当前选型基线。

## 配置默认模型

Codex CLI 和 IDE extension 使用同一个 `config.toml`：

```toml
model = "your-current-codex-model"
```

不要把教程里的占位符复制成长期配置。写入前确认：

- 账号可用。
- 当前入口支持。
- 组织允许。
- 费用和额度可接受。

如果不显式指定模型，Codex app、CLI 或 IDE extension 会默认使用官方推荐模型。

Reasoning effort 也要和任务匹配。GPT-5.5 默认 reasoning effort 是 `medium`，这是质量、可靠性、延迟和成本之间的平衡起点。低延迟任务可以先试 `low`；只有 evals 证明质量明显提升时，再升到 `high` 或 `xhigh`。

不要把 “higher effort” 当成默认更好。任务目标不清、停止条件弱、工具开放过宽时，高 effort 可能带来过度搜索、过度修改或更高成本。

## 临时切换

在 Codex CLI 的 active thread 里，用 `/model` 切换模型。

在 IDE extension 里，用输入框下方的 model selector 切换模型。

启动新 CLI thread 或 `codex exec` 时，可以用：

```bash
codex -m <model-name>
```

Cloud tasks 当前**不能修改默认模型**（由官方页明确）。Cloud 与 GitHub code review 都跑在 `gpt-5.3-codex` 上。如果你需要换模型，只能换到本地 CLI / IDE 入口跑，不要在 Cloud 任务里反复找选项。

## Subagents 的模型选择

多 agent 场景不应该所有 agent 都用最高模型。

推荐分配方式：

- 主 agent 或最终决策：优先 `gpt-5.5` 或当前账号里最强可用模型。
- 只读扫描：`gpt-5.4-mini` 通常够用。
- 快速局部实现：可以用 `gpt-5.4-mini` 或更快的 Codex model，但必须收窄写入范围。
- 高风险 review、安全分析、迁移判断：使用更强模型，并保留人工 review。

如果不在 custom agent file 里 pin model，Codex 可以按任务自动选择一个在 intelligence、speed、price 间平衡的设置。需要稳定复现时，再把 `model` 和 `model_reasoning_effort` 写入 agent file。

## 常见误区

- 只看“最强模型”，不看任务是否能验证。
- 把模型名写死进团队配置，后续账号不可用。
- 把 API Access 和 ChatGPT 登录可用性混为一谈。
- 为所有 subagents 使用最高能力模型，导致速度和额度不可控。
- 模型升级时只改 model name，不看 prompt、tool 和 response shape。

## 验收清单

- 当前模型在 model picker 或官方 Models 页可见。
- 入口和认证方式支持该模型。
- 任务复杂度和 reasoning effort 匹配。
- 成本、速度、额度可接受。
- 改模型后跑过关键测试或 evals。
- 配置里没有过期模型名。
- 子 agent 没有无脑全部使用最高模型。
- reasoning effort 的提升有测试或 evals 依据。

## 官方资料

- [Codex Models](https://developers.openai.com/codex/models)
- [Codex Pricing](https://developers.openai.com/codex/pricing)
- [Codex Changelog](https://developers.openai.com/codex/changelog)
- [Using GPT-5.5](https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model)
- [Subagent concepts](https://developers.openai.com/codex/concepts/subagents)
