新版 OpenAI Codex 是一套面向软件工程的 AI 开发工作台（不是模型），Codex 内可供调用的原生底座模型为 GPT-6 Luna、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra，同时兼容上一代 GPT-5.6 Terra。
市面上中转平台标注的 Codex-Flash、Codex-Base、Codex-CodeInterp，只是平台封装别名，底层映射的就是上面几款 GPT6 系列模型，本文不再使用这类别名。 老版 code-davinci-002（初代独立 Codex 模型）已于 2023 年下线，不再纳入选型。
一、Codex 可用原生模型核心参数总表
定价：OpenAI Business 官方费率，
单位：美元 / 百万 token；上下文均支持缓存输入，缓存输入价格大幅降低
| 模型名称 | 上下文上限 | 输入单价 | 输出单价 | 核心定位 | 核心强项 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | 1.05M | 0.10 | 0.50 | 轻量化批量款 | 标准化短任务、语法改错、批量转换、注释生成，速度快、成本极低 |
| GPT-5.6 Terra | 272K | 2.00 | 12.00 | 上一代均衡过渡款 | 中等复杂度业务模块、短流程自动化，能力介于 Luna 与 Sol 之间，逐步淘汰 |
| GPT-6.1 Sol | 1.05M | 2.00 | 10.00 | Codex 主力旗舰 | 软件工程专项优化、Computer Use 长链路自动化、多文件依赖理解，综合性价比最高 |
| GPT-6 Astra | 1.05M | 10.00 | 50.00 | 顶级推理审计款 | 深度逻辑推演、并发竞态分析、安全审计、大型跨模块重构、漏洞挖掘 |
二、四款模型能力与短板拆解
GPT-6 Luna Luna
主打大批量、输入输出范式固定的编码任务，推理档位可灵活调节，但不擅长多层嵌套依赖、长链式 Agent 操作。
✅ 优势：延迟低、Token 开销极低，适合高频迭代、大量重复性编码工作；简单脚本语法正确率高。
❌ 短板：跨文件依赖容易丢失细节；浏览器自动化容易缺少等待逻辑、丢失会话上下文；并发、幂等、事务边界的思考深度不足，高风险代码幻觉高发。 适合：正则编写、单行函数、注释补全、单元测试脚手架、JSON 结构转换、日志解析脚本。
GPT-5.6 Terra
属于 GPT5.6 世代均衡款，是 Sol 的前代降级方案，现在 Codex 中仅作为备选兜底。
✅ 优势：推理深度优于 Luna，价格低于 GPT6.1 Sol，适合预算有限的中小型业务开发。
❌ 短板：上下文窗口更小，不适合全仓库阅读；Computer Use 能力弱于 GPT6 Sol，长自动化链路稳定性差。 适合：简单 CRUD 接口、小型工具脚本、内部管理页面。优先推荐直接升级 GPT-6.1 Sol。
GPT-6.1 Sol
（Codex 默认主力推荐模型） OpenAI 官方为 Codex 工作台主推的工程模型，专门针对 Terminal 任务、浏览器操作、多文件项目迭代做专项对齐，也是 VibeCoding 场景的首选底座。
✅ 优势：多步骤自动化稳定性强，对 Playwright/Selenium 等待、Cookie 维护、页面元素定位、异常捕获理解到位；读懂项目依赖图谱能力优秀；成本仅为 Astra 的 1/5。
❌ 短板：极限边界的并发漏洞、隐蔽的资损风险点，依然存在漏判；极端复杂架构重构的推理深度弱于 Astra。 适合：绝大多数开发场景：后端业务接口、小程序 / 前端页面、完整浏览器自动化 Agent、中等规模 Bug 排查、RAG 知识库后端开发。
GPT-6 Astra GPT6
系列能力天花板，ExploitBench 安全审计满分，长链式深度推理能力最强。
✅ 优势：主动推演并发竞态、事务回滚、幂等冲突、边界异常分支；适合审计已有代码漏洞、从零编写资金 / 支付链路；读懂超大仓库复杂耦合架构。
❌ 短板：成本昂贵，大批量迭代账单压力巨大；推理速度偏慢，不适合高频轻量任务。 适合：支付回调、限流防刷、幂等控制、加密签名、资金扣减等高风险代码；存量项目全仓库重构、源码安全审计、逆向分析、复杂调度状态机。
三、分任务选型决策（干什么活选谁、禁止选谁）
轻量标准化任务：单行脚本、正则、注释、简单 bug 修复、批量文本转换
- ✅ 首选：GPT-6 Luna
- ✅ 备选：GPT-5.6 Terra
- ❌ 禁止：GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra 决策逻辑：任务目标明确、无复杂依赖，Luna 足够完成，最大化压缩成本。
常规业务开发：CRUD 接口、前端页面、普通云函数、短流程自动化
✅ 首选：GPT-6.1 Sol ✅ 备选：GPT-5.6 Terra（预算受限降级）
- ❌ 不推荐：Astra（成本浪费） 决策逻辑：Sol 在工程规范、自动化稳定性、多文件阅读上综合收益最高，覆盖 90% 日常 VibeCoding。
长链路浏览器 / 终端 Agent 自动化，多页面跳转、登录、分页采集、多轮子编排
- ✅ 首选：GPT-6.1 Sol
- ✅ 备选：Astra（自动化链路反复失败时升级）
- ❌ 禁止：Luna 决策逻辑：Luna 极易写出 "无等待直接点击" 的脆弱脚本；Sol 对页面时序、异常重试、会话维护训练样本充足。
高危安全代码：幂等、限流防刷、支付回调、签名加密、并发控制、资金扣减
- ✅ 首选：GPT-6 Astra
- ❌ 禁止：Luna、Terra、Sol 决策逻辑：这类代码一旦出问题直接资损，必须依靠 Astra 的安全推演能力；无论 Astra 输出什么代码，强制人工复审。
存量项目跨模块重构、全仓库源码阅读、架构梳理、漏洞审计
- ✅ 首选：Astra；模块局部重构可用 GPT-6.1 Sol
- ✅ 优化方案：搭配 RAG 分片检索，不要一次性灌入整个仓库源码，控制 Token 消耗
- ❌ 禁止：Luna 决策逻辑：大型项目隐性依赖、历史埋点逻辑复杂，需要更强的全局推理。
四、幻觉风格差异（复审重点）
GPT-6 Luna：幻觉偏向复杂依赖丢失，单文件简单代码基本稳定；复审重点：跨模块调用、异步时序。
GPT-6.1 Sol：主流程代码工整规范，幻觉集中在冷门 SDK、小众库参数编造；复审重点：第三方 SDK 调用、超时异常分支。
GPT-6 Astra：极少编造不存在 API；幻觉主要来自业务领域的业务规则理解偏差；复审重点：业务约束、资金流向、事务原子性。
五、生产级分层调度策略（可直接写入 Codex CLI 配置、WorkBuddy 调度规则） 【Codex 模型调度强制规则】
- 单行脚本、正则、注释、批量转换、简单改错：固定使用 GPT-6 Luna
- 常规接口、页面开发、普通自动化、项目模块迭代：默认 GPT-6.1 Sol；连续两轮产出存在重大逻辑 bug，自动升级 Astra
- 幂等、支付、加密、限流、并发安全、漏洞审计任务：强制路由 GPT-6 Astra，禁止 Luna / Terra / Sol
- 全仓库架构重构、跨数十文件改造：优先 Astra；非核心业务局部重构使用 GPT-6.1 Sol，配合 RAG 分片
- 废弃兜底：GPT-5.6 Terra 仅作为 Sol 服务异常时降级备选，不主动选用
六、选型总结一句话
新版 Codex 最优分层思路：简单任务交给 Luna 压成本，绝大多数开发交给 GPT-6.1 Sol，高危、审计、极限复杂任务启用 Astra。
不要所有任务统一锁死 Astra 或者 Sol，分层调度，平衡开发效率、代码可靠性与 Token 账单。