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title: "模型、价格与效率"
description: "理解 Codex 模型选择、价格、用量、速度档位和提示词效率，避免把高成本配置用在低复杂度任务上。"
verifiedAt: "2026-05-07"
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> [!WARNING]
> 模型名称、价格、用量口径和套餐权益都属于高波动事实。本章只讲选择方法和核验入口，具体数值必须回 OpenAI 官方页面确认。

同样是 Codex，模型、推理强度、速度档位、上下文规模和提示词质量都会影响成本、速度和结果稳定性。真正的优化顺序不是先换模型，而是先把任务边界、上下文、验收标准和失败处理讲清楚。

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## 5 个可调旋钮

```mermaid
flowchart LR
    Task[任务]
    Task --> P[提示词质量]
    Task --> C[上下文规模]
    Task --> M[模型选择]
    Task --> R[推理强度]
    Task --> S[速度档位]

    P --> Result[成本 / 速度 / 质量 / 稳定性]
    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
```

提示词质量和上下文剪裁是最先调整的两个杠杆。模型和速度档位应该服务于任务复杂度，而不是替代任务拆解。

## 本章先给结论

默认选型可以按这个顺序：

1. 复杂、高风险、跨模块任务：用账号里可见的最强 Codex 推荐模型，当前优先看 `gpt-5.5`，不可用时继续用 `gpt-5.4`。
2. 轻量解释、扫描、小修、subagent 只读任务：优先小模型，例如 `gpt-5.4-mini`。
3. Cloud tasks 和 GitHub code review：按官方当前支持的 cloud/review 模型，不把本地 model picker 的可用性直接套过去。
4. 想要更快但仍使用强模型：再考虑 Fast mode，并接受更高 credit 消耗。
5. 近乎即时 text-only 迭代：有 ChatGPT Pro 权限时再评估 `gpt-5.3-codex-spark`。

模型选择不是永久答案。只要涉及“当前最新模型、价格、额度、可用入口”，都必须回官方页核验。

## 章节速查

<Cards>
  <Card title="写好 Codex 提示词" description="先用目标、上下文、范围、验证和交付格式降低返工。" href="/docs/codex/official/04-model-pricing/13-prompting" />
  <Card title="选择 Codex 模型" description="按复杂度、风险、延迟和验证成本选择，不在教程里硬写默认模型。" href="/docs/codex/official/04-model-pricing/14-model-selection" />
  <Card title="理解价格和用量" description="理解 token、上下文、任务重试和官方用量入口，具体价格回官方核验。" href="/docs/codex/official/04-model-pricing/15-pricing-usage" />
  <Card title="提升响应速度" description="通过缩小范围、剪裁上下文、分阶段验证和速度档位减少等待。" href="/docs/codex/official/04-model-pricing/16-speed-up" />
  <Card title="判断功能成熟度" description="区分稳定功能、实验功能、入口差异和团队落地风险。" href="/docs/codex/official/04-model-pricing/57-feature-maturity" />
  <Card title="实践建议" description="把官方建议转成可执行的 prompt、配置、验证和审查习惯。" href="/docs/codex/official/04-model-pricing/63-best-practices" />
</Cards>

## 推荐优化顺序

1. 先重写任务：目标、范围、禁止事项、验证命令、输出格式。
2. 再压上下文：只给相关文件、错误日志、官方链接和必要约束。
3. 再拆阶段：先只读分析，再小范围修改，再验证和复盘。
4. 再调模型和推理强度：复杂、跨模块、高风险任务才升档。
5. 最后看价格和用量：用官方页面核验当前口径，不用旧截图和二手列表。

## 成本来自哪里

Codex 成本不只来自“模型单价”。实际消耗通常来自这些地方：

- Thread 很长，历史上下文和压缩摘要越来越多。
- `AGENTS.md` 太大，每次都注入大量无关规则。
- MCP、plugins、apps 太多，工具列表和外部上下文变重。
- 任务没拆清楚，失败后反复重试。
- Subagents 并行过度，多个 agent 同时消耗模型和工具调用。
- Fast mode 或图片生成等能力加速消耗 usage limits。

所以本章的学习目标不是背价格表，而是建立一个习惯：每次觉得“贵、慢、不稳定”，先看任务边界和上下文，再看模型。

## 一页判断表

| 问题 | 先读哪篇 |
| --- | --- |
| Codex 总是改太多文件 | 写好 Codex 提示词 |
| 不知道该用哪个模型 | 选择 Codex 模型 |
| 额度消耗快 | 理解价格和用量 |
| 响应慢 | 提升 Codex 响应速度 |
| 功能能不能进团队 SOP | 判断功能成熟度 |
| 想把习惯固化成流程 | 实践建议 |

## 配套从原理到实战

完整的调档方法论见 [控制模型、速度、成本和质量](/docs/codex/understanding/model-cost-speed)。那篇讲判断逻辑，本章提供官方功能页和查询入口。

返回 [官方教程中文版总目录](/docs/codex/official)

## 接下来去哪

<Cards>
  <Card title="先改提示词" description="先降低返工率，再考虑模型、速度和价格。" href="/docs/codex/official/04-model-pricing/13-prompting" />
  <Card title="再选模型" description="用任务复杂度和风险决定档位，不追逐固定推荐。" href="/docs/codex/official/04-model-pricing/14-model-selection" />
  <Card title="再看用量" description="把 token、上下文、重试和官方 billing 入口联系起来。" href="/docs/codex/official/04-model-pricing/15-pricing-usage" />
  <Card title="最后提速" description="用范围、上下文、阶段化和速度档位共同降低等待。" href="/docs/codex/official/04-model-pricing/16-speed-up" />
</Cards>

## 官方资料

- [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)
