首选gpt-5.4，兼顾响应速度与上下文理解；高频轻量补全用gpt-5.4-mini，速度快成本低但不支持跨文件分析；gpt-5.5暂不推荐，存在协议兼容性与响应卡顿问题。
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日常写代码时频繁调用Codex做函数补全、变量命名、注释生成或简单逻辑展开，需要模型响应快、出错少、不卡顿，且能稳定理解你当前文件的上下文结构。
默认首选：gpt-5.4
第一步：打开 Codex CLI 或桌面版设置界面 → 找到 model 配置项 → 将其值设为 【gpt-5.4】。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。gpt-5.4 是目前最均衡的通用选项，它在读代码、补测试、改 Bug 和多步推理之间取得稳定平衡，不会像 gpt-5.5 那样因强推理拖慢响应，也不会像 gpt-5.4-mini 那样在复杂嵌套逻辑中漏掉关键条件判断。
如果你是通过 API key 方式接入，而不是从 Codex 官方客户端启动，那基本只能用上 gpt-5.4 —— 因为其他高阶模型（如 gpt-5.5）对接入协议有额外要求，API key 模式下大概率无法生效。
高频轻量补全：gpt-5.4-mini
方法一：在 config.toml 中将 model 设为 【gpt-5.4-mini】，同时把 model_reasoning_effort 设为 low。
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：在 CLI 中临时指定：codex run --model gpt-5.4-mini --reasoning-effort low "补全这个函数的 return 语句"。
这个模型专为高频、短路径、低延迟任务设计，比如 IDE 内实时补全、自动补参数名、生成 docstring 等。实测响应速度比 gpt-5.4 快约 3 倍，成本低约 7 倍。但注意：它不适合处理跨文件依赖或需要深度 AST 分析的任务，比如“根据 utils.py 里的 validate_input 函数，重写 service.py 中所有调用它的地方”。
别硬上 gpt-5.5
① 先确认你当前环境是否真正支持：打开 Codex 客户端 → 点击模型选择器 → 如果列表里明确显示 gpt-5.5，再考虑启用；
② 如果你是手动编辑 config.yaml 或用 curl 调 API，【不要强行填入 gpt-5.5】—— 大概率返回 404 或空响应，不是配置错误，而是底层协议不兼容；
③ 即便能调通，gpt-5.5 默认开启 medium 以上 reasoning effort，在单行补全场景下会明显卡顿，反而降低编码节奏感。
