AI编程-- Codex ,要用哪些模型和推理强度

Codex模型

模型:Sol、 Terra、Luna,

官方将 Sol 定位为复杂开放任务、Terra 为日常全能、Luna 为明确可重复任务。

Sol :复杂、模糊、需要判断和打磨的任务。不确定时直接选Sol

例如:大型重构、疑难 Bug、架构设计、代码审查、复杂需求实现。

Terra :日常开发的均衡款。

例如:常规功能开发、接口联调、一般 SQL/Java 修改、普通排障。速度和能力比较平衡。

Luna :目标明确、可重复、量大的任务。

例如:批量生成 DTO、提取/分类数据、格式转换、按规则改文件、结构化总结。

Codex推理强度

并不是说推理强度越高越好,强度越高,耗费的时间和token越多。

首选Medium,大多数开发任务足够。

  • Light / Low:改单个字段、查问题、写小函数。
  • Medium:默认首选;大多数开发任务足够。
  • High / Extra High:跨模块改造、复杂排错、多方案权衡、需要反复验证。
  • Max:单个特别难的问题,要更深推理。
  • Ultra:任务可拆成多个独立部分时,例如"并行审查前后端、测试、文档";它会用子代理协作,普通任务没必要开。

模型加推理强度

一般情况下,建议用 Sol + Medium。

对大部分的项目,用 Sol + Medium 就够了;

特别复杂的项目,才需要用 Sol + Extra High。

小改动用 Terra + Medium/Low;

批量、规则明确的代码生成用 Luna + Low。

资料:

https://learn.chatgpt.com/docs/models.md

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