这不是官方配置,而是 Codex 用户分享的个人路由方案:把 Luna 用于普通实现、头脑风暴和子代理,把 Sol high 用于计划审查和最终判断,把快速模型用于测试执行。它把“便宜模型做高频工作、强模型做质量闸门”落成可执行配置。
use_subagent = true
subagent_model = "gpt-5.6-luna-xhigh"
review_model = "gpt-5.6-sol-high"
best_model = "gpt-5.6-sol-high"
normal_model = "gpt-5.6-luna-max"
fast_model = "gpt-5.3-codex-spark-xhigh"I use a fork of superpower (a much lighter fork), and I keep the plan review in sol-high, planning / brainstorming in lu… 以上为必要节选,完整内容请查看原文。
先在小型、可回滚的仓库里测试,不要直接把个人 fork 或配置当成 Codex 官方能力。
为 review_model 设置明确的审查清单和停止条件,避免审查代理无限循环。
子代理并行化前先确认任务之间相互独立,并限制并发数、预算和可写目录。
把 best_model 视为最终复核角色,而不是所有步骤都调用的默认模型。
原文来自 Reddit 帖子评论区,作者同时提到其使用了自定义的轻量 fork;配置可能依赖该 fork 的字段和实现,未必适用于原生 Codex。上面的 TOML 与说明按页面可见文本保留,未将其改写成官方文档。
GPT-5.6 Luna