Codex 模型
模型
了解驱动 ChatGPT Work 和 Codex 的 AI 模型
- ChatGPT 桌面应用 在桌面端处理项目、文件和耗时较长的任务。
- ChatGPT 网页版 在浏览器中使用聊天、项目和 Work。
- Codex CLI 在终端中使用 Codex。
- Codex IDE 扩展 在编辑器中使用 Codex。
选择模型，就是为你的任务在速度、成本和能力之间找到合适的平衡。有时，你需要快速生成一份初稿。有时，复杂的问题则需要更周密的推理。本指南介绍我们的最新模型，展示各个模型的优势，帮助你为工作找到起点。
选择模型
在 ChatGPT 桌面应用的 Work 或 Codex 中，使用输入框下方的模型和推理控件选择可用模型并调整其推理强度。
推理强度 用于指导模型投入多少精力来思考你的请求。更高的强度可以改善复杂任务的结果，但会耗费更多时间和 token。先使用默认强度，当任务需要更深入的规划或分析时再提高强度。
Ultra 模式 超越单智能体运行。它使用 子智能体加速复杂工作， 适合可以拆分给多个子智能体的大型任务。
6 Sol · 轻度
选择模型
以下建议适用于 Web 版 ChatGPT Work。使用输入框下方的 模型和推理控件选择可用模型，并调整其推理强度。
推理强度 用于指导模型投入多少精力来思考你的请求。更高的强度可以改善复杂任务的结果，但会耗费更多时间和 token。先使用默认强度，当任务需要更深入的规划或分析时再提高强度。
Ultra 模式 超越单智能体运行。它使用 子智能体加速复杂工作， 适合可以拆分给多个子智能体的大型任务。
6 Sol · 轻度
选择模型
GPT-6.1 Terra 需要 Codex CLI 0.159.0 或更高版本。要使用它，请运行codex -m gpt-6.1-terra。
在交互式 CLI 会话中，使用 /model 切换模型或调整
推理强度。你也可以在启动 Codex 时使用
--model 或其别名 -m 选择模型：
codex --model gpt-6.1-sol同一选项也适用于非交互式运行。例如：
codex exec -m gpt-6.1-sol "Review the current changes"推理强度 决定模型在深入思考你的请求时投入多少精力。较高的强度可以改善复杂任务的结果，但会耗费更多时间和 token。建议先使用默认强度，再在任务需要更深入的规划或分析时提高强度。
Ultra 模式 超越单智能体运行。它使用 子智能体加速复杂工作， 适合可以拆分给多个子智能体的大型任务。
选择模型
使用输入框下方的模型切换器选择可用模型和 推理强度。
推理强度 决定模型在深入思考你的请求时投入多少精力。较高的强度可以改善复杂任务的结果，但会耗费更多时间和 token。建议先使用默认强度，再在任务需要更深入的规划或分析时提高强度。
Ultra 模式 超越单智能体运行。它使用 子智能体加速复杂工作， 适合可以拆分给多个子智能体的大型任务。
6 Sol · 轻度
图中显示的六种能力预设为 Luna 高、GPT-6 Sol 轻度（此示例中已选中）、GPT-6 Sol 中等、Astra 轻度、Astra 中等和 Astra 极高。部分付费套餐不提供 Astra 极高。高级控件仅用于演示；可用选项和默认值因套餐、客户端、工作区设置和逐步推出进度而异。
推荐模型
先考虑你要完成哪类工作。Astra 适合要求最高的工作流。GPT-6.1 Sol 以比 Astra 更低的成本提供接近 Astra 的性能。 GPT-6.1 Terra 是写作、视觉理解和计算机操作的快速、高效之选。Luna 适合目标明确、可重复的任务。
这些建议适用于 ChatGPT Work 和 Codex。有关 Chat，请参阅帮助中心的 ChatGPT 中的模型。
Astra 我们处理代码、应用和研究等复杂工作的最强大模型，结合了高级推理、计算机操作能力和更出色的判断力。
codex -m gpt-6-astra- ChatGPT 桌面应用
- ChatGPT Web
- Codex CLI
- Codex IDE 扩展
- ChatGPT Credits
- API Access
6.1 Sol 处理复杂工作时的性能接近 Astra，成本则低于 Astra。对于涉及代码、应用和文档的重复性、长时间运行的工作，可以考虑使用它。
codex -m gpt-6.1-sol- 桌面应用中的 Work 和 Codex
- Web 版 ChatGPT Work
- Codex CLI
- Codex IDE 扩展
- ChatGPT Credits
- API Access
6.1 Terra 一个快速、高效的模型，适合清晰表达、视觉理解和计算机操作。可以尝试用它起草提案、解读图表，或处理应用中的信息。
codex -m gpt-6.1-terra- 桌面应用中的 Work 和 Codex
- 网页版 ChatGPT Work
- Codex CLI
- ChatGPT Credits
- API Access
6 Luna 我们最高效的模型，适合目标明确、量大的任务，包括总结、提取和范围明确的编码任务。
codex -m gpt-6-luna- 桌面应用中的 Work 和 Codex
- Web 版 ChatGPT Work
- Codex CLI
- Codex IDE 扩展
- ChatGPT Credits
- API Access
有关模型可用性、定价和使用限额，请参阅帮助中心的 ChatGPT Work 和 Codex。
选择模型
先从你熟悉的任务入手，将结果与你的需求进行比较。考虑你愿意等待多久、任务需要多少用量，以及涉及的细节程度或判断要求。你可以随着工作的变化切换模型。
各模型的优势领域
- Astra，适合最具挑战性的端到端工作。 对于需要持续推理和判断、 涉及代码、应用和研究的完整工作流，请选择 Astra。 向它提供源材料、模板、约束条件和检查标准，明确什么样的 结果才有用。Astra 更善于提出有针对性的问题，并融入你的 指导，同时始终兼顾最初的目标和约束条件。
- GPT-6.1 Sol，适合反复执行、长时间运行的工作。 如果工作涉及 代码、应用和文档，且需要考虑成本，可以选择 GPT-6.1 Sol。将 Astra 留给 要求最高的工作。
- GPT-6.1 Terra，适合日常写作和视觉工作。 如果需要清晰 表达、解读图像和屏幕内容，以及在受支持的应用中完成任务， 请选择 Terra。可以尝试用它起草提案、审阅视觉材料， 或根据源文档填写表单。
- Luna，适合明确、可重复的任务。 如果你清楚什么样的结果符合要求， 且需要批量执行具体任务，例如提取、 分类、转换和结构化摘要，请选择 Luna。
试用示例
将你自己的材料与这些提示词结合使用，并告诉 ChatGPT 有用的结果应包含哪些内容。
| 模型 | 任务 | 提示词示例 |
|---|---|---|
| Astra | 分析复杂决策。 | “根据我们的要求比较这三份供应商提案。说明各自的利弊，推荐一个方案，并列出做决定前应解决的问题。” |
| GPT-6.1 Sol | 将多个来源的材料整合成可用的文档。 | “根据这份项目简报、会议记录和时间表起草一份实施计划。识别依赖关系，标出相互矛盾的细节，并列出我们仍需做出的决策。” |
| GPT-6.1 Terra | 理解视觉信息。 | “查看这些仪表板截图并总结主要变化。引用图表标签和数值，并标出你无法准确辨认的内容。” |
| Luna | 将信息整理成统一格式。 | “将这些会议记录转换成包含行动项、负责人和截止日期的表格。将缺失的负责人或日期标为未指定。” |
对照源材料核查结果，尤其是名称、数字，以及从图像中获取的细节。对于网站或桌面应用中的任务，请先查看浏览器使用和计算机使用的设置要求。
选择推理强度
例如，改写一封简短的电子邮件时，可以使用较低的推理强度；比较多份需求相互冲突的提案时，则可以使用较高的推理强度。
对于 GPT-6.1 Sol，先使用客户端默认提供的推理
强度，再根据任务调整。Luna 从 High 开始，Astra 则从 Light
开始。
在配置中，Astra 的 Light 设置为 low。对于需要更多规划、分析或检查的任务，
提高推理强度。
- ChatGPT 桌面应用、Web 版 ChatGPT Work 和 IDE 扩展中的 Light，或 CLI 中的 Low， 适合快速且范围明确的任务。
- Medium 在速度和深度之间取得平衡，适合需要更多规划的任务。
- High 和 Extra High 适合包含多个步骤、来源或取舍的困难工作。
不同模型世代之间的推理强度并非完全对应。请在较低设置下尝试熟悉的任务， 并根据结果进行调整。
了解何时使用 Max 或 Ultra
Max 为所选模型提供更多时间来推理单个任务。当深度比速度或用量更重要时， 用它处理最难的问题。如果你 在 ChatGPT 桌面应用中看不到 Max，请检查应用设置。
Ultra 使用子智能体并行处理 复杂任务的不同部分。当工作可以拆分为有意义的部分时，请选择它。 大多数任务不需要 Max 或 Ultra。
GPT-6 Luna 支持最高 Max 的推理强度，但不支持 Ultra。
在 CLI 中，使用 /model，选择模型，然后选择更多推理…，
查看该模型支持的 Max 或 Ultra 选项。
如果你的模型支持 Ultra，但桌面应用的模型滑块中没有显示该选项，请前往设置 > 配置，然后开启在模型选择器滑块中显示 Ultra。
GPT-5.5 停用
自 2026 年 10 月 14 日太平洋夏令时间中午 12 点（UTC 19:00）起，GPT-5.5 将在使用 ChatGPT 登录的用户的 Codex 中停用。OpenAI API 和使用 API key 进行身份验证的 Codex 会话不受影响。
对于使用 ChatGPT 登录的 Codex，请选择可用的替代模型：
- 对于 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 套餐，请在可用时选择 GPT-6.1 Sol
（
gpt-6.1-sol）。 - 对于 Free 和 Go 套餐，请在桌面应用中选择 GPT-6 Luna（
gpt-6-luna）， 前提是该模型可用。
替换工作区默认设置、已保存的模型设置、托管配置、自定义智能体、定时任务和选择模型的脚本中的 gpt-5.5。
请参阅工作区模型可用性，获取管理员指南。
其他模型
已弃用的 Codex 模型
GPT-5.3-Codex-Spark 已于 2026 年 9 月 14 日停用，无法再
在 ChatGPT 桌面应用、Codex CLI 或 IDE 扩展中使用。请更新已保存的
配置、自定义智能体和脚本，将其中选择的 gpt-5.3-codex-spark
替换为可用模型。请参阅
Spark 停用公告。
GPT-5.5 将于 2026 年 10 月 14 日太平洋夏令时间中午 12 点（19:00 UTC）
在通过 ChatGPT 登录的 Codex 中停用。请将 gpt-5.5 替换为你的账户和客户端
可用的模型。使用 API key 的会话不受影响。有关各套餐的替代模型和迁移清单，
请参阅 GPT-5.5 退役。
对于通过 ChatGPT 登录的 Codex，gpt-5.4 和 gpt-5.4-mini 模型已于
2026 年 8 月 31 日退役。当你的套餐和客户端可用时，请将 gpt-5.4 替换为 gpt-6-sol，
并将 gpt-5.4-mini 替换为 gpt-6-luna。
在 Enterprise 和 Edu 中，管理员必须先启用 Luna。请使用可用的替代模型更新工作区
默认值、已保存的模型设置、托管配置、自定义智能体和
计划任务。
使用 ChatGPT 登录时，gpt-5.2 和 gpt-5.3-codex 模型已在 Codex 中弃用。请更新仍引用这些模型的脚本、配置文件和codex exec --model 命令。
OpenAI API 和使用你自己的 API key 进行身份验证的 Codex 不受 GPT-5.4 停用的影响。有关当前 API 模型的可用性，请参阅API 模型页面。
配置默认本地模型
ChatGPT 桌面应用、Codex CLI 和 IDE 扩展使用同一个 config.toml
配置文件。要指定模型，请在配置文件中添加
model 条目。如果未指定模型，
ChatGPT 桌面应用、Codex CLI 或 IDE 扩展将使用推荐模型。
model = "gpt-6.1-sol"