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title: "模型、價格與效率"
description: "理解 Codex 模型選擇、價格、用量、速度檔位和提示詞效率，避免把高成本配置用在低複雜度任務上。"
verifiedAt: "2026-05-07"
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> [!WARNING]
> 模型名稱、價格、用量口徑和套餐權益都屬於高波動事實。本章只講選擇方法和核驗入口，具體數值必須回 OpenAI 官方頁面確認。

同樣是 Codex，模型、推理強度、速度檔位、上下文規模和提示詞質量都會影響成本、速度和結果穩定性。真正的最佳化順序不是先換模型，而是先把任務邊界、上下文、驗收標準和失敗處理講清楚。

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## 5 個可調旋鈕

```mermaid
flowchart LR
    Task[任務]
    Task --> P[提示詞質量]
    Task --> C[上下文規模]
    Task --> M[模型選擇]
    Task --> R[推理強度]
    Task --> S[速度檔位]

    P --> Result[成本 / 速度 / 質量 / 穩定性]
    C --> Result
    M --> Result
    R --> Result
    S --> Result

    style P fill:#dcfce7,stroke:#22c55e,stroke-width:2px
    style C fill:#eff6ff,stroke:#2563eb,stroke-width:2px
```

提示詞質量和上下文剪裁是最先調整的兩個槓桿。模型和速度檔位應該服務於任務複雜度，而不是替代任務拆解。

## 本章先給結論

預設選型可以按這個順序：

1. 複雜、高風險、跨模組任務：用賬號裡可見的最強 Codex 推薦模型，當前優先看 `gpt-5.5`，不可用時繼續用 `gpt-5.4`。
2. 輕量解釋、掃描、小修、subagent 只讀任務：優先小模型，例如 `gpt-5.4-mini`。
3. Cloud tasks 和 GitHub code review：按官方當前支援的 cloud/review 模型，不把本地 model picker 的可用性直接套過去。
4. 想要更快但仍使用強模型：再考慮 Fast mode，並接受更高 credit 消耗。
5. 近乎即時 text-only 迭代：有 ChatGPT Pro 許可權時再評估 `gpt-5.3-codex-spark`。

模型選擇不是永久答案。只要涉及“當前最新模型、價格、額度、可用入口”，都必須回官方頁核驗。

## 章節速查

<Cards>
  <Card title="寫好 Codex 提示詞" description="先用目標、上下文、範圍、驗證和交付格式降低返工。" href="/zh-Hant/docs/codex/official/04-model-pricing/13-prompting" />
  <Card title="選擇 Codex 模型" description="按複雜度、風險、延遲和驗證成本選擇，不在教程裡硬寫預設模型。" href="/zh-Hant/docs/codex/official/04-model-pricing/14-model-selection" />
  <Card title="理解價格和用量" description="理解 token、上下文、任務重試和官方用量入口，具體價格回官方核驗。" href="/zh-Hant/docs/codex/official/04-model-pricing/15-pricing-usage" />
  <Card title="提升響應速度" description="透過縮小範圍、剪裁上下文、分階段驗證和速度檔位減少等待。" href="/zh-Hant/docs/codex/official/04-model-pricing/16-speed-up" />
  <Card title="判斷功能成熟度" description="區分穩定功能、實驗功能、入口差異和團隊落地風險。" href="/zh-Hant/docs/codex/official/04-model-pricing/57-feature-maturity" />
  <Card title="實踐建議" description="把官方建議轉成可執行的 prompt、配置、驗證和審查習慣。" href="/zh-Hant/docs/codex/official/04-model-pricing/63-best-practices" />
</Cards>

## 推薦最佳化順序

1. 先重寫任務：目標、範圍、禁止事項、驗證命令、輸出格式。
2. 再壓上下文：只給相關檔案、錯誤日誌、官方連結和必要約束。
3. 再拆階段：先只讀分析，再小範圍修改，再驗證和覆盤。
4. 再調模型和推理強度：複雜、跨模組、高風險任務才升檔。
5. 最後看價格和用量：用官方頁面核驗當前口徑，不用舊截圖和二手列表。

## 成本來自哪裡

Codex 成本不只來自“模型單價”。實際消耗通常來自這些地方：

- Thread 很長，歷史上下文和壓縮摘要越來越多。
- `AGENTS.md` 太大，每次都注入大量無關規則。
- MCP、plugins、apps 太多，工具列表和外部上下文變重。
- 任務沒拆清楚，失敗後反覆重試。
- Subagents 並行過度，多個 agent 同時消耗模型和工具呼叫。
- Fast mode 或圖片生成等能力加速消耗 usage limits。

所以本章的學習目標不是背價格表，而是建立一個習慣：每次覺得“貴、慢、不穩定”，先看任務邊界和上下文，再看模型。

## 一頁判斷表

| 問題 | 先讀哪篇 |
| --- | --- |
| Codex 總是改太多檔案 | 寫好 Codex 提示詞 |
| 不知道該用哪個模型 | 選擇 Codex 模型 |
| 額度消耗快 | 理解價格和用量 |
| 響應慢 | 提升 Codex 響應速度 |
| 功能能不能進團隊 SOP | 判斷功能成熟度 |
| 想把習慣固化成流程 | 實踐建議 |

## 配套從原理到實戰

完整的調檔方法論見 [控制模型、速度、成本和質量](/zh-Hant/docs/codex/understanding/model-cost-speed)。那篇講判斷邏輯，本章提供官方功能頁和查詢入口。

返回 [官方教程中文版總目錄](/zh-Hant/docs/codex/official)

## 接下來去哪

<Cards>
  <Card title="先改提示詞" description="先降低返工率，再考慮模型、速度和價格。" href="/zh-Hant/docs/codex/official/04-model-pricing/13-prompting" />
  <Card title="再選模型" description="用任務複雜度和風險決定檔位，不追逐固定推薦。" href="/zh-Hant/docs/codex/official/04-model-pricing/14-model-selection" />
  <Card title="再看用量" description="把 token、上下文、重試和官方 billing 入口聯絡起來。" href="/zh-Hant/docs/codex/official/04-model-pricing/15-pricing-usage" />
  <Card title="最後提速" description="用範圍、上下文、階段化和速度檔位共同降低等待。" href="/zh-Hant/docs/codex/official/04-model-pricing/16-speed-up" />
</Cards>

## 官方資料

- [OpenAI Codex models](https://developers.openai.com/codex/models)
- [OpenAI Codex pricing](https://developers.openai.com/codex/pricing)
- [OpenAI Codex best practices](https://developers.openai.com/codex/learn/best-practices)
- [OpenAI Codex speed](https://developers.openai.com/codex/speed)
- [Using GPT-5.5](https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model)
