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title: "09 · 如何控制模型、速度、成本和质量"
description: "按任务复杂度选择模型、推理强度、速度档位和上下文策略，避免把高成本配置当默认值。"
canonical: "https://xiangyugongzuoliu.com/openai-codex-model-cost-speed"
verifiedAt: "2026-05-06"
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import { Cards, Card } from 'fumadocs-ui/components/card';

Codex 的模型、速度、成本和质量不是一个旋钮。你需要同时看任务复杂度、上下文质量、推理强度、登录方式、入口和验证成本。

不要把“最强模型 + 最高推理 + 最大上下文 + 加速档”当默认值。很多任务用中等配置更快、更便宜，也更容易审查。

> [!IMPORTANT]
> 模型列表、价格、额度、fast mode 消耗和可用入口都会变化。教程里不要写死数字；具体以官方 Models、Pricing、Changelog 和当前客户端为准。

<Cards>
  <Card title="Models" href="https://developers.openai.com/codex/models">
    查看当前 Codex 支持的模型和入口说明。
  </Card>
  <Card title="Pricing" href="https://developers.openai.com/codex/pricing">
    查看当前计划、credits、API key 和 usage 说明。
  </Card>
  <Card title="Changelog" href="https://developers.openai.com/codex/changelog">
    核验模型可用性、入口变化和版本更新。
  </Card>
</Cards>

## 四个旋钮

```mermaid
flowchart TB
    Task["任务复杂度"]
    Model["模型选择"]
    Reasoning["推理强度"]
    Speed["速度档位"]
    Context["上下文策略"]
    Result["质量 / 延迟 / 成本"]

    Task --> Model
    Task --> Reasoning
    Task --> Speed
    Task --> Context
    Model --> Result
    Reasoning --> Result
    Speed --> Result
    Context --> Result
```

四个旋钮分别影响：

- 模型选择：决定基础能力、可用入口和成本路径。
- 推理强度：决定花多少时间思考。
- 速度档位：决定是否为更快响应付出更多用量成本。
- 上下文策略：决定给多少材料，以及是否精准。

真正的控制不是把所有旋钮拉满，而是让它们匹配任务。

## 先按任务复杂度分层

低复杂度：

- 改错别字。
- 解释一段代码。
- 找文件。
- 写简短文档。
- 做格式检查。

建议：

- 低或默认推理。
- 默认上下文。
- 只给必要文件。
- 不要开高成本配置。

中复杂度：

- 修普通 bug。
- 补测试。
- 改局部组件。
- 调整文档结构。
- 做小范围迁移。

建议：

- 默认推理。
- 明确范围和验证。
- 根据失败输出迭代。
- 必要时再提高推理。

高复杂度：

- 跨模块重构。
- 架构判断。
- 安全审查。
- 复杂性能问题。
- 多系统集成。

建议：

- 先 plan，再实现。
- 使用更强模型或更高推理前，先保证上下文真实。
- 拆小任务。
- 验证和人工审查必须跟上。

## 推理强度怎么选

低推理适合：

- 事实明确。
- 改动很小。
- 验证直接。
- 失败成本低。

默认推理适合：

- 大多数日常开发。
- 局部 bug。
- 普通测试和文档任务。

高推理适合：

- 需求不确定。
- 需要权衡多个方案。
- 改动跨多个模块。
- 一次错误代价高。

高推理不是“更正确”的代名词。如果上下文错了，高推理只会更认真地沿错误方向前进。

## 速度档位怎么用

速度档位适合等待成本很高、任务很短的场景。

适合：

- 解释概念。
- 快速找文件。
- 小段代码说明。
- 简短改写。

不适合：

- 大规模改文件。
- 长时间测试构建。
- 多轮调试。
- 成本敏感的批处理。

使用前先看官方 pricing 和当前入口说明。不要把加速档写成默认配置。

## 上下文策略比上下文长度更重要

长上下文不是默认答案。给错材料、过期材料、无关材料，都会降低质量。

上下文优先级：

1. 当前真实文件。
2. 当前命令输出。
3. 明确报错和复现步骤。
4. 项目规则。
5. 相关官方文档。
6. 历史背景。

少而准通常比多而杂更好。

## 登录方式影响成本路径

ChatGPT 登录：

- 使用 ChatGPT plan、workspace 权限和 Codex credits。
- 适合 App、IDE、CLI 和 Cloud 的日常交互。
- 具体额度和功能以 pricing 和当前 workspace 为准。

API key 登录：

- 使用 OpenAI Platform API key。
- 费用走 API pricing。
- 适合程序化、本地脚本和某些自动化场景。
- 某些依赖 ChatGPT workspace 的能力可能不可用。

同一任务用不同登录方式，成本和能力边界可能不同。不要混在一起解释。

## 推荐决策流程

```mermaid
flowchart TD
    Start["任务来了"]
    Scope{"能否 30 分钟内验收?"}
    Context{"上下文是否真实充分?"}
    Risk{"失败代价高吗?"}
    Default["默认模型和默认推理"]
    Plan["先只读规划"]
    High["提高推理或模型能力"]
    Split["拆成更小任务"]

    Start --> Scope
    Scope -->|能| Context
    Scope -->|不能| Split
    Context -->|是| Risk
    Context -->|否| Plan
    Risk -->|低/中| Default
    Risk -->|高| High
```

先拆任务和补上下文，再调模型和推理。顺序反了，成本会上升，质量不一定上升。

## 不要写死的内容

教程、团队规范和 workflow 里不建议写死：

- 当前模型完整列表。
- 某个模型是否在某个入口可用。
- 具体价格和额度。
- fast mode 具体倍率。
- 某个计划的临时权益。
- 版本发布时间表。

应写成：

- 如何判断任务复杂度。
- 如何选择推理强度。
- 如何核验当前可用模型。
- 如何从 pricing 页面确认成本。
- 如何通过 changelog 判断版本变化。

模型、速度和成本控制的目标，是把钱和时间花在真正需要深度判断的任务上。
