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    最近我们在测试 Codex API (backend-api/codex/responses) 时,发现了一个非常隐蔽的现象:明明请求的是最强的 gpt-5.6-sol,返回的模型名也是它,但实际跑起来的“智商”却像是被降级成了 luna。

    通过抓包和分析 WebSocket 遥测数据,我们终于找到了确凿的证据,并初步摸清了 OpenAI 这套动态路由(也就是大家常说的“限流”或“降智”)的黑盒逻辑。

    1. 怎么确认自己被“降智”了?

    以前判断是否被降智很玄学,只能靠回答问题的质量猜。但现在,我们可以通过 WebSocket Timing 里的真实引擎 ID 来直接“验尸”。

    关键证据链

    当我们发送一个标准的 response.create 请求时,服务器会返回一系列事件。正常情况下,我们应该看到以下一致性:

    - 客户端请求:model = "gpt-5.6-sol"

    - 最终响应名称:response.completed.response.model = "gpt-5.6-sol"

    - 底层引擎 ID:timing_metrics.engine_ids = "gpt56sol-codex-..." ✅

    但是!在“降智”发生时,会出现这种“表里不一”的情况:

    - 请求模型:gpt-5.6-sol

    - 展示模型:gpt-5.6-sol

    - 底层引擎 ID:gpt56lun-codex-... ❌ (注意这里变成了 luna)

    结论:只要 engine_ids 里出现了 gpt56lun,不管前端显示什么,你实际上都在跑 Luna 模型。这是目前最准确的判断标准。

    2. 触发降智的“开关”在哪里?

    除了看引擎 ID,我们在 HTTP 响应头里还发现了一组非常关键的字段,它们揭示了 OpenAI 内部的资源调度逻辑:```
    x-codex-primary-used-percent: 100 ← 算力预算使用率 (0~100)
    x-codex-primary-window-minutes: 10080 ← 统计窗口期 (7天)
    x-codex-active-limit: premium ← 当前账户等级
    x-codex-safety-buffering-faster-model: gpt-5.6-luna ← 备胎模型

    ```核心发现:

    当 x-codex-primary-used-percent 达到 100 时,意味着你的账号在该时间窗口内的“高速算力预算”已耗尽。此时,OpenAI 会自动把你路由到 x-codex-safety-buffering-faster-model 指定的备胎模型——也就是 gpt-5.6-luna。

    简单来说:不是你不配用 Sol,是你的“油表”空了,系统自动切到了省油的备用模式。

    3. 不同账号类型的“降智”表现

    我们用 Pro、Team、Plus 等不同类型的账号做了大量对比测试,发现了一些规律:

    🔹 Pro / Plus 账号

    - 正常情况:如果是正价号、iOS 支付号或者菲区号,在并发正常、IP 干净的情况下,基本稳如泰山,不会轻易降智。

    - 异常触发:一旦使用了中转站,或者短时间内并发/额度消耗过快,很容易瞬间触顶,路由到 Luna。

    - 玄学的 IP 效应:

    - 在 AWS 光帆机(支持重启换 IP)上测试发现,更换 IP 确实能显著改善“智商”。

    - 有些正价 Pro 号之前一直被路由到 Luna,换个干净的 AWS IP 后,立刻恢复 Sol 水平。

    - 注:但这事儿有点玄学,不能保证 100% 成功,可能跟 IP 信誉度有关。

    - 自救方法:部分账号降智后,登录并更改绑定邮箱可以重置状态,恢复 Sol;但也有少数案例,换了邮箱依然被路由到 Luna。

    🔹 Team 账号

    - 注册来源决定命运:

    - 手动正规注册:表现类似 Free 号,有时好有时坏,存在随机性。

    - 协议批量注册:降智速度极快,几乎一上来就给你走 Luna。

    - 注:由于 5xteam 号商邀请样本较少,此点仅为初步观察。

    🔹 Plus 账号

    - 正价号和首月优惠号的差距不大。目前市面上能买到的 Plus 号多为批量注册,因此普遍存在较快的降智倾向。

    4. 总结与建议

    目前的账号降智机制确实非常黑盒,没有明确的官方文档说明。但通过上述分析,我们可以得出一些实用的经验:

    - 不再盲猜:直接监听 websocket_timing.engine_ids,如果是 gpt56lun-*,那就是真降智了。

    - 关注“油表”:如果响应头里 primary-used-percent 接近 100,大概率接下来会被切到 Luna。

    - 环境优化:

    - 避免使用高频率的中转站。

    - 对于 Pro/Plus 用户,尝试使用高质量的独立住宅 IP(如 AWS 实例),可能对稳定路由有帮助。

    - 控制并发节奏,避免在短时间内打满算力预算。

    这只是一个抛砖引玉的观察报告,后续还需要更多的账号和数据来验证这些规律。希望这些信息能帮大家在开发 Codex 应用时少走弯路!

    主楼
  • hhda

    good👍

    #1
  • zcreg

    我一般喜欢直接用糖果智商问题来测试,如果给29的,就换一家服务商

    #2
  • SeaMod

    老哥直接写个浏览器油猴插件把

    #3
  • Mechanics

    论坛里有类似的脚本

    #5
  • chinasvip

    已经降成mini了

    #4

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