接口联调任务需分阶段匹配模型：请求构造用gpt-5.4+medium，响应验证用gpt-5.5+high，错误归因由o4-mini自动fallback；须避免用Ollama、关闭narration或未声明OpenAPI版本。
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你需要在 Codex 里完成接口联调任务，比如验证新写的 API 是否能被前端正确调用、检查请求头是否缺失、确认返回字段结构是否符合 Swagger 定义——这类任务既不能只靠轻量模型瞎猜，也不能无脑扔给旗舰模型烧 Token。
先判断接口联调任务的类型
接口联调不是单一动作，而是由多个子环节组成的链条：请求构造 → 协议校验 → 响应解析 → 字段比对 → 错误定位。每个环节对模型能力的要求不同。
如果只是检查 GET 请求是否返回 200 + JSON body，【gpt-5.4-mini 就够用】；但若要分析 OpenAPI 3.0 spec 与实际响应的 schema 差异，就必须上 gpt-5.5。
别跳过这一步判断——用错模型会导致：轻量模型直接忽略 header 验证逻辑，旗舰模型却把 200 OK 当成待优化点反复重写。
按联调阶段匹配模型与推理强度
第一步：请求构造阶段（生成 curl / Postman 配置 / SDK 调用代码）→ 选 gpt-5.4 + medium
这一步需要准确理解参数位置（query/path/body）、鉴权方式（Bearer/Basic/API Key）、Content-Type 类型。gpt-5.4 对 HTTP 协议语义建模足够扎实，medium 推理强度刚好覆盖参数组合逻辑，不浪费算力。
第二步：响应验证阶段（对比预期字段、检测空值、识别 status code 语义异常）→ 选 gpt-5.5 + high
必须让模型深度展开字段依赖关系。例如发现 response.data.items[0].id 为 null，它得推断是后端未赋值、还是前端漏传 required query param、或是数据库关联缺失。low/medium 档位容易止步于“字段为空”，high 才会追溯上游链路。
第三步：错误复现与修复建议阶段（根据 401/422/503 等状态码反推根因）→ 选 fallback 模型自动触发
配置健康检查后，Codex 会在主模型返回非结构化错误描述时，自动切到 o4-mini 进行轻量级归因。比如 gpt-5.5 返回“鉴权失败，请检查 token”，o4-mini 会立刻补一句“当前请求携带了 X-API-Key，但服务端要求 Authorization: Bearer
避开三个典型踩坑点
方法一：别用本地 Ollama 模型跑联调验证
Ollama 的 llama3.2:3b 在 HTTP 协议细节上训练不足，遇到 multipart/form-data + file upload 场景时，常把 boundary 解析成随机字符串，导致生成的测试请求根本无法被服务端识别。
方法二：别关闭 Process_narration=false 就直接跑联调
联调任务天然需要中间过程可审计。关闭 narration 后，模型可能跳过“检查 Content-Length 是否匹配实际 payload”这步，直接输出“请求成功”，但其实 body 被截断了。保留 narration 才能回溯每一步校验逻辑。
方法三：别让模型自己猜 OpenAPI spec 版本
Swagger 2.0 和 OpenAPI 3.0 的 securityDefinitions 写法完全不同。如果你没在 prompt 里明确写“按 OpenAPI 3.0 规范校验”，【gpt-5.5 也会按旧版 spec 解析，导致鉴权规则误判】。必须前置声明版本。
