• Hao-linuxdo

    恢复方法

    - 从 openai/codex GitHub 仓库下载 codex-rs/models-manager/models.json 文件放置到本地,例如 ~/.codex/models.json

    - 修改 models.json 文件中 gpt-5.6-sol/terra/luna 模型的 context_window 和 max_context_window 字段为 372000

    - 在 ~/.codex/config.toml 中配置绝对路径,例如 model_catalog_json = "/Users/你的用户名/.codex/models.json"

    效果如下:

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    提醒:该方法可行基于 OpenAI 暂时没有调整后端 gpt-5.6 系列模型的上下文限制,如果 OpenAI 把后端也调整了,这种方法将会失效,并造成上下文溢出(context_too_large)的错误。


    原话题内容

    更新 Codex 后使用 gpt-5.6-sol 时上下文从之前的 353k 下调到了 258k

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    GitHub 更新日志显示,Codex 在 0.144.6 版本中将 gpt-5.6 系列模型 context window 修正为 272k,保留 5% 的冗余后,就是 258k ≈ 272k * 0.95,跟 gpt-5.5 模型一致

    corrected 这个词用的妙啊,难道说之前提供 372k 上下文是个 bug ^-^

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    但实际测试反代出来的 API 接口发现,输入仍然可以超过 272k. 如下,可以看到,输入达到了 350k,仍然获取到了正常输出,而不是报错。```
    {"input_tokens":350340,"input_tokens_details":{"cache_write_tokens":0,"cached_tokens":0},"output_tokens":5,"output_tokens_details":{"reasoning_tokens":0},"total_tokens":350345}
    ``可惜,并不能通过修改 config.toml 配置文件中的 model_context_window 将上下文恢复为 353k. 因为 Codex 源码中是 min(model_context_window, 272000) * 0.95`.

    主楼
  • Hao-linuxdo

    如果他们不调整 Codex 后端 API 限制,那么通过 CPA 反代接入 opencode 之类的第三方 Harness 将可以继续使用 372k 上下文。 ^-^

    #1
  • wereiyou

    挺好的,我实在是接受不了272k的上下文了,太容易折叠了

    #2
  • Hao-linuxdo

    也不太好,用 Codex CLI 的话,除非直接修改 Codex 源码中的模型配置文件,否则突破不了 272k,不知道修改这个需不需要重新编译 Codex

    另外可能过不了多长时间后端 API 也会调整相应的限制

    #3
  • Hao-linuxdo

    还真可以手动恢复,详情看我更新后的话题内容 ^-^

    #4

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