CODEX / GPT-5.6 / SOL / TERRA / LUNA
Codex GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 怎么选？
Codex 的模型选择不只是“越强越好”。同一任务还会受到目标清晰度、推理强度、工具调用、速度和用量影响；先选任务类型，再决定 Sol、Terra、Luna、Max 或 Ultra。
30 秒答案：复杂任务选 Sol，日常工作选 Terra，明确批量任务选 Luna
拿不准时先用 Sol + Medium。如果任务是日常代码修改和工具调用、但不需要最高深度，换 Terra；如果输入、输出和完成标准都很清楚，需要快速重复处理，换 Luna。先用一个真实任务做对照，不只看一次响应速度。
Sol、Terra、Luna决定能力、速度与成本取向；Low、Medium、High、Extra High、Max、Ultra 决定当前运行投入多少推理或是否使用 subagents。换套餐也不会自动替你选对任务和模型。
Codex 当前推荐模型对比：Sol、Terra、Luna 与 Spark
| 模型 | 官方当前定位 | 优先场景 | 选择提醒 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | 旗舰能力，适合复杂编码、computer use、研究与安全工作 | 开放式重构、疑难排错、深度研究、需要成品质量的文档 | 默认 Power 当前使用 Sol + Medium；复杂不等于每次都要 Max |
| GPT-5.6 Terra | 平衡型日常模型，以更低成本提供接近上一代旗舰的表现 | 日常开发、工具调用、常规审查、过去交给 GPT-5.5 的工作 | 适合不需要 Sol 全部深度的任务 |
| GPT-5.6 Luna | GPT-5.6 家族中更快、更经济的模型 | 提取、分类、格式转换、结构化总结与高批量明确任务 | 先把完成标准、字段和输出格式写清楚 |
| GPT-5.5 | 上一代复杂编码、computer use、知识工作与研究模型 | 现有可复现工作流和迁移对照 | 新任务优先比较当前推荐的 GPT-5.6 家族 |
| 5.3 Codex Spark | 文本型 research preview，优化近乎即时的实时编码迭代 | 快速来回修改与短反馈循环 | 官方当前列为 ChatGPT Pro 用户可用，资格以账号为准 |
官方页面会持续调整模型、可用入口与资格；不要把搜索结果截图或第三方模型列表当成永久清单。
官方参考：OpenAI Models。
按任务选择 Codex 模型，而不是只比较“谁最强”
| 任务特征 | 建议起点 | 验收指标 |
|---|---|---|
| 需求模糊、跨文件、影响面大 | Sol + Medium；不足再提高 | 方案完整性、风险、测试和可回滚性 |
| 常规功能、代码审查、日常工具调用 | Terra + Medium | 准确率、修改规模、测试结果和耗时 |
| 字段提取、分类、格式转换、固定模板 | Luna + Low / Medium | 格式稳定性、吞吐、异常样本和成本 |
| 困难单题，需要更长的检查和权衡 | Sol + High / Extra High / Max | 推理深度是否真正改善最终结果 |
| 任务可拆成多个独立研究或实现分支 | Sol + Ultra | 子任务边界、汇总质量和重复工作量 |
| 短周期实时编码反馈 | Spark（账号可用时） | 延迟、文本任务适配和结果可靠性 |
建议准备 3–5 个真实基准任务，记录模型、Reasoning、总耗时、修改量、测试是否通过和是否需要返工。只比较“第一句话快不快”无法代表完整编码任务。
Low、Medium、High、Extra High 应该怎么选
OpenAI 当前建议使用能产出所需结果的最低 Reasoning，再按任务复杂度提高：
- Light / Low：范围清楚、反馈快、步骤少的任务；CLI 中显示为 Low。
- Medium：速度与深度的日常平衡，也是当前默认起点。
- High：需要更多规划、检查、多个步骤或来源的任务。
- Extra High：困难问题、权衡多、错误代价高，需要更深入检查。
更高 Reasoning 通常更慢并使用更多 Token。GPT-5.5 和 GPT-5.6 的 Reasoning 档位没有官方一一对应关系，迁移时应从熟悉任务和较低档重新测量。
Codex Max 和 Ultra 有什么区别
| 模式 | 实际含义 | 适合 | 不适合 |
|---|---|---|---|
| Max | 给所选模型更多时间处理单个任务 | 最困难、深度比速度和用量更重要的问题 | 简单改字、固定格式和已经能稳定完成的任务 |
| Ultra | 使用 subagents 并行处理可拆分的复杂任务 | 可以分成研究、实现、验证等独立分支的大任务 | 强依赖单一路径、子任务边界不清或无法并行的工作 |
多数任务不需要 Max 或 Ultra。若桌面应用看不到 Ultra，官方当前入口是 Settings → Configuration → 开启 Ultra in model picker slider；账号、客户端版本与工作区策略仍可能影响可见性。
Codex CLI 怎么切换 Sol、Terra 和 Luna
交互式会话中使用 /model；启动时使用 --model 或 -m；非交互任务同样可以使用 codex exec -m：
# 交互式切换模型与 Reasoning
/model
# 启动时选择模型
codex -m gpt-5.6-sol
codex -m gpt-5.6-terra
codex -m gpt-5.6-luna
# 非交互任务
codex exec -m gpt-5.6-terra "Review the current changes"如果命令返回 Model not found、unsupported model 或 404，先确认 ChatGPT 登录还是 API Key、当前账号可见模型、客户端版本、配置覆盖与自定义 provider；进入Codex 模型不存在排查，不要连续随机猜模型名。
config.toml 怎么设置 Codex 默认模型
ChatGPT 桌面应用、Codex CLI 和 IDE 扩展共享 config.toml。官方当前示例为：
model = "gpt-5.6"如果没有设置 model，本地客户端使用推荐模型。修改前应先运行 /status 或 /debug-config 确认实际配置层；用户级、项目级、profile、命令行参数和组织 requirements 可能影响最终值。配置加载失败或字段被忽略时，进入config.toml 排查指南。
OpenAI 当前说明，Cloud chats 的默认模型不能由用户自行更改。本机 config.toml 生效，不代表云端任务一定使用同一模型。
gpt-5.2、gpt-5.3-codex 弃用后怎么处理
OpenAI 当前说明，gpt-5.2 和 gpt-5.3-codex 在使用 ChatGPT 登录的 Codex 中已弃用。按以下顺序查找旧引用：
- 检查当前会话
使用
/model和/status，确认当前登录方式与实际模型。 - 检查启动命令和脚本
查找
--model、-m与codex exec中的旧名字。 - 检查配置层
查看用户和项目
config.toml、profile 与组织 requirements，不只修改第一处搜索结果。 - 区分 ChatGPT 与 API
ChatGPT 登录下弃用的模型仍可能在 API 中存在；API Key 工作流应核对 Platform 当前 Models，而不是照搬 ChatGPT 清单。
自定义 provider 如果只支持 Chat Completions 也要提前规划迁移：OpenAI 当前 Models 文档说明，Codex 对 Chat Completions API 的支持已弃用并将在未来版本移除，优先核对 Responses API 支持。
换模型会影响 Codex 用量和套餐选择吗
会影响，但不能用固定“每条消息消耗多少”概括。官方当前说明，任务规模、上下文、Reasoning、工具、检索、缓存、本地或云端运行都会影响用量；更高推理强度通常更慢并使用更多 Token。
- 先查真实用量：使用 Usage Dashboard 与
/status，见Codex 用量查询。 - 遇到上限：区分 5 小时窗口、周限额、模型限制、额外 Credits 与 API 429，见Usage Limit 排查。
- 再比较套餐：Plus 与 Pro 5x/20x 的价值取决于真实高强度任务，不是只为显示某个模型名称购买，见Codex 套餐与充值。
官方参考：OpenAI Pricing。
Codex GPT-5.6 模型常见问题
Codex GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 有什么区别？
Sol 面向复杂、开放和高价值任务；Terra 是平衡能力和成本的日常通用型；Luna 适合目标清楚、可重复和高批量的任务。拿不准时，官方当前建议先从 Sol 开始。
Codex 默认使用哪个模型？
OpenAI 当前说明，默认 Power 设置使用 gpt-5.6-sol 与 Medium reasoning；实际默认和可见模型仍以当前客户端和账号为准。
Codex Terra 和 Luna 应该怎么选？
需要日常推理与工具调用时先选 Terra；任务边界与输出格式固定、强调速度或批量时先选 Luna，并用同一真实任务比较。
Codex Max 和 Ultra 有什么区别？
Max 给所选模型更多时间完成单个困难任务；Ultra 使用 subagents 并行处理可拆分任务。多数任务不需要这两个档位。
Codex CLI 怎么切换模型？
交互会话用 /model；启动时用 --model 或 -m；非交互任务用 codex exec -m。
Codex 怎么设置默认模型？
在共享的 config.toml 中设置 model 字段；未设置时使用推荐模型。Cloud chats 当前不能自行改变默认模型。
gpt-5.3-codex-spark 是什么？
它是文本型 research preview，优化近乎即时的实时编码迭代；OpenAI 当前列为 ChatGPT Pro 用户可用。
Codex 提示旧模型不可用怎么办？
检查 /model、启动参数、脚本和 config.toml。gpt-5.2 与 gpt-5.3-codex 当前已在 ChatGPT 登录的 Codex 中弃用；API 清单可能不同。
来源与利益关系说明
本文由 Hi Codex 服务团队根据 OpenAI 当前 Models、Pricing、Codex CLI 与配置文档整理。团队提供独立人工充值协助，与 ChatGPT / Codex 套餐主题存在商业利益关系；与 OpenAI 不存在隶属、代理或官方授权关系。
模型名称、默认值、可见入口、推理档位和套餐资格会变化，以 OpenAI 当前 Models 文档、当前客户端和账号为准。本文不提供共享账号、共享凭证、第三方 API 中转或模型权限绕过。
确认套餐和参考价格后，打开闲鱼商品直接下单；付款后回到本站客服完成交付。