应根据上下文实际token用量选择匹配模型：≤1200用gpt-5.4-mini，1201–3800用gpt-5.5，＞3800需/fork后切deepseek-coder:33b，并可通过codex_config.yaml配置自动路由。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
当你在Codex中处理不同复杂度的任务时，必须让模型匹配当前上下文的实际长度需求——长代码重构需要大窗口模型，而变量重命名只需轻量模型，错配会导致token浪费或任务失败。
判断当前上下文真实长度
先执行 /status 命令，查看当前会话已消耗 token 数与剩余可用空间。注意：这个数字不是你输入的字符数，而是 Codex 实际打包进上下文的所有内容总和，包括 AGENTS.md 规则、最近 3 个文件的完整内容、上一轮执行结果和工具描述。
打开项目根目录下的 【.codexignore】 文件，确认是否已排除 node_modules、__pycache__、build 等高密度 token 目录。没配好这个文件，/status 显示的“剩余”可能虚高 40% 以上。
运行 /compact 强制压缩对话历史。这一步会丢弃中间推理草稿，只保留最终结论和关键约束，能立即释放 15%～30% 上下文空间。
按长度区间选择对应模型
根据 /status 返回的「当前已用 token」数值，对照以下区间直接切换：
已用 ≤ 1200 tokens → 执行 /model gpt-5.4-mini。该模型上下文窗口为 4096，专为短逻辑任务优化，响应快、成本低，但不支持跨文件引用。
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/。
1201～3800 tokens → 执行 /model gpt-5.5。这是 Codex 默认主力模型，窗口 200 万 token，但实际单次推理受 worktree 隔离限制，稳定可用约 12 万 token，适合模块级重构。
已用 > 3800 tokens → 必须先执行 /fork 创建新分支，再在新线程中运行 /model deepseek-coder:33b。DeepSeek 官方标称 128K，Codex 实际调度中可稳定承载 96K 左右，前提是 base_url 已正确指向本地 Ollama 的 http://localhost:11434/v1。
自动路由配置（永久生效）
编辑 【codex_config.yaml】 文件，在末尾添加 model_routing 规则块：
model_routing:
- context_threshold: 1200
target_model: "gpt-5.4-mini"
- context_threshold: 3800
target_model: "gpt-5.5"
- context_threshold: 0
target_model: "deepseek-coder:33b"
threshold 设为 0 表示兜底模型，任何超过前两档阈值的情况都自动选它。注意：这个配置只在新启动的会话中生效，已有会话需手动 /reload 或重启 Codex。
保存后执行 /reload 加载新配置。此时再发指令，Codex 会在调用前自动计算当前上下文长度，并匹配对应模型，无需每次手动 /model。
