---
title: "選擇 Codex 模型"
description: "說明 Codex 模型選擇思路：按入口、任務複雜度、速度、成本和驗證要求做取捨。"
verifiedAt: "2026-05-07"
---

Codex 支援多種模型。選模型時，不要只看"哪個最強"，還要看登入方式、任務入口、任務複雜度、速度、成本和驗證要求。

> [!WARNING]
> 模型名稱、可用入口、價格、額度和 rollout 狀態變化快。寫配置或教程前，以官方 Models 頁、Pricing 頁和你賬號裡的 model picker 為準。

<Cards>
  <Card title="Codex Models" href="https://developers.openai.com/codex/models">
    官方模型列表、當前推薦和可用入口。
  </Card>
  <Card title="Pricing" href="https://developers.openai.com/codex/pricing">
    價格、credits 和計費說明以官方頁為準。
  </Card>
  <Card title="Model cost speed" href="/zh-Hant/docs/codex/understanding/model-cost-speed">
    先理解質量、速度、成本和驗證的取捨。
  </Card>
</Cards>

## 選擇維度

```mermaid
flowchart LR
    Task["任務"] --> Quality["質量"]
    Task --> Speed["速度"]
    Task --> Cost["成本"]
    Task --> Entry["入口"]
    Task --> Verify["驗證要求"]
```

選擇模型先看五件事：

- 任務是否複雜：架構、重構、疑難 bug、長任務更需要高能力模型。
- 是否需要響應快：輕量解釋、小改動、subagent 分工可以用更快模型。
- 當前入口是什麼：ChatGPT 登入、API key、CLI、IDE、Cloud 的可用模型可能不同。
- 是否能驗證：可自動測試的任務可以更大膽；不可驗證任務要更保守。
- 成本和額度是否可控：批次自動化、subagents、圖片生成都會更快消耗額度。

## 當前推薦怎麼用

官方 Models 頁會列出當前推薦模型、適合場景、入口和限制。實際使用時按這個順序判斷：

1. 先看當前 Codex model picker 中有哪些模型。
2. 再看官方 Models 頁確認推薦和限制。
3. 最後按任務風險選擇質量優先或速度優先。

如果官方推薦的最新模型還沒出現在賬號裡，不要硬配模型名。繼續使用 model picker 裡可用的推薦模型。

截至本頁核驗日期，官方 Codex Models 頁的推薦順序可以這樣理解：

| 模型 | 適合場景 | 關鍵限制 |
| --- | --- | --- |
| `gpt-5.5` | 複雜編碼、computer use、知識工作、研究和高質量 agent workflow | ChatGPT 登入下可用；不支援 API-key authentication；Codex Cloud 不可用。 |
| `gpt-5.4` | 專業工作、複雜推理、工具使用和 agentic workflows；其編碼能力源自 GPT-5.3-Codex | CLI/IDE/app 可用；API Access 可用；Codex Cloud 不可用。 |
| `gpt-5.4-mini` | 更快、更低成本的輕量 coding task 和 subagent | 適合掃描、解釋、小修，不適合高風險重構。 |
| `gpt-5.3-codex` | 複雜軟體工程；同時也驅動 GPT-5.4 的編碼能力 | Cloud tasks 與 GitHub code review 預設使用此模型。 |
| `gpt-5.3-codex-spark` | 近乎即時的 text-only coding iteration | research preview，僅 ChatGPT Pro；不走 ChatGPT Credits/API Access。 |

模型名和可用入口會變化，所以教程裡不要把這張表當永久配置，只能噹噹前選型基線。

## 配置預設模型

Codex CLI 和 IDE extension 使用同一個 `config.toml`：

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

不要把教程裡的佔位符複製成長期配置。寫入前確認：

- 賬號可用。
- 當前入口支援。
- 組織允許。
- 費用和額度可接受。

如果不顯式指定模型，Codex app、CLI 或 IDE extension 會預設使用官方推薦模型。

Reasoning effort 也要和任務匹配。GPT-5.5 預設 reasoning effort 是 `medium`，這是質量、可靠性、延遲和成本之間的平衡起點。低延遲任務可以先試 `low`；只有 evals 證明質量明顯提升時，再升到 `high` 或 `xhigh`。

不要把 “higher effort” 當成預設更好。任務目標不清、停止條件弱、工具開放過寬時，高 effort 可能帶來過度搜尋、過度修改或更高成本。

## 臨時切換

在 Codex CLI 的 active thread 裡，用 `/model` 切換模型。

在 IDE extension 裡，用輸入框下方的 model selector 切換模型。

啟動新 CLI thread 或 `codex exec` 時，可以用：

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

Cloud tasks 當前**不能修改預設模型**（由官方頁明確）。Cloud 與 GitHub code review 都跑在 `gpt-5.3-codex` 上。如果你需要換模型，只能換到本地 CLI / IDE 入口跑，不要在 Cloud 任務裡反覆找選項。

## Subagents 的模型選擇

多 agent 場景不應該所有 agent 都用最高模型。

推薦分配方式：

- 主 agent 或最終決策：優先 `gpt-5.5` 或當前賬號裡最強可用模型。
- 只讀掃描：`gpt-5.4-mini` 通常夠用。
- 快速區域性實現：可以用 `gpt-5.4-mini` 或更快的 Codex model，但必須收窄寫入範圍。
- 高風險 review、安全分析、遷移判斷：使用更強模型，並保留人工 review。

如果不在 custom agent file 裡 pin model，Codex 可以按任務自動選擇一個在 intelligence、speed、price 間平衡的設定。需要穩定復現時，再把 `model` 和 `model_reasoning_effort` 寫入 agent file。

## 常見誤區

- 只看“最強模型”，不看任務是否能驗證。
- 把模型名寫死進團隊配置，後續賬號不可用。
- 把 API Access 和 ChatGPT 登入可用性混為一談。
- 為所有 subagents 使用最高能力模型，導致速度和額度不可控。
- 模型升級時只改 model name，不看 prompt、tool 和 response shape。

## 驗收清單

- 當前模型在 model picker 或官方 Models 頁可見。
- 入口和認證方式支援該模型。
- 任務複雜度和 reasoning effort 匹配。
- 成本、速度、額度可接受。
- 改模型後跑過關鍵測試或 evals。
- 配置裡沒有過期模型名。
- 子 agent 沒有無腦全部使用最高模型。
- reasoning effort 的提升有測試或 evals 依據。

## 官方資料

- [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)
