首选gpt-5.6 Sol模型，因其专为多文件联动修改、长上下文分析等复杂任务设计，支持超128K token上下文及高通过率SWE-bench测试；次选gpt-5.5或Claude Opus 4.8；须避开gpt-5.4-mini、Luna和Plan模式下Terra。
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处理Codex中涉及多文件联动修改、长上下文项目分析、复杂Bug排查或大范围重构这类复杂任务时，必须选对模型才能避免反复返工、逻辑错位或遗漏关键依赖。
首选模型：gpt-5.6 Sol
第一步：打开Codex设置界面 → 点击「模型」下拉菜单 → 选择 【gpt-5.6 Sol】。
这一步不能跳过。Sol是当前Codex官方定位为“旗舰最强”的模型，专为复杂编程、Computer Use和研究工作流设计，它能稳定承载超过128K token的上下文，并在SWE-bench Verified测试中以80.6%的通过率领先所有公开模型。如果你正在处理老项目梳理或前后端联动重构，用Terra或Luna可能连依赖图都识别不全。
第二步：将推理档位同步设为 【High 或 Max】。
注意：Ultra档位虽强，但不会自动并行执行；若任务含多个独立子模块（如同时改API+前端+数据库迁移），需拆成多个任务分别运行，不能只靠调高档位硬扛。
次选模型：gpt-5.5（仅限未升级gpt-5.6的账号）
方法一：确认账户支持gpt-5.5 → 在模型列表中启用它 → 推理档位至少设为High。
通过 Codex CLI 生成图片，支持尺寸控制和批量模式。依赖：codex (npm)。代理默认启用。用 generate.sh 生成单张，batch_generate.sh 批量生成游戏 UI 素材，gen_size.sh 指定尺寸。所有输出保存至 ~/.codex/generated_images/。
方法二：若gpt-5.5响应延迟明显，可临时切换至Claude Opus 4.8 → 它在复杂架构任务上的推理深度与gpt-5.5接近，且对中文工程术语理解更稳。
这一步操作起来很简单，直接把模型名填进config.toml的model字段就行。但要注意：Opus 4.8不支持本地Ollama接入，必须走官方代理通道。
绝对要避开的模型组合
别用gpt-5.4-mini处理跨文件重构——它会把import路径简化成相对路径，导致编译失败。
别用Luna跑长任务——它的上下文窗口上限只有32K，遇到含大量注释或文档字符串的代码库，会直接截断关键逻辑段。
别在Plan模式下选Terra执行最终修改——Plan阶段生成的方案没问题，但Terra执行时可能忽略某处类型推导细节，造成运行时panic。
