Tibo 分享了 Codex 开启 1M 上下文的方法
但我不建议大家都去这么做。
先聊聊这件事情的来龙去脉，Tibo 为什么突然会分享开启 Codex 1M上下文的方法呢？

大家可以看第二张图片的内容：
昨天中午他发文问，如果你有一家公司，并且还在用 Opus（A\ 的模型），为什么你不去使用 Sol（自家模型）。高热度的评论是：上下文窗口，自动压缩问题。

于是，今天凌晨 Tibo 在线教大家如何正确开启 Codex 1M 上下文的方法。但是紧接着，他还发布了一篇帖子并警告大家：现在的上下文默认配置已经是调优到近乎完美的，但是随你们便吧。“我告诉你们这个方法就是为了和 A\ 抢用户。”

说说我的理解：
1M 上下文窗口并不等于让模型变得更聪明。

首先：
OpenAI 的 Codex 定价说明写得很直接：
长任务、长会话和更多上下文会显著增加每条消息的使用量。API Key 工作流中，输入超过 272K 后，整个请求的输入按 2 倍计价，输出按 1.5 倍计价。

长上下文可靠性也不会保持不变。

GPT-5.6 Sol 的 MRCR 从 256K–512K 的 91.5%，降到 512K–1M 的 73.8%；GraphWalks 从 256K 的 90.7%，降到 1M 的 77.1%。

所以说， 1M 上下文并不是无损扩容。OpenAI 自己的长上下文评测显示，在接近 1M 的区间，信息检索和长上下文推理能力会明显下降。

值得开启的情况：
超大仓库、跨多个 package 的迁移、数小时长任务、大量文档与日志，以及 compact 后确实忘记早期约束。

如果是普通 Bug、单页、API、组件修改和 CRUD，保持默认就足够了。

如果你现在创建了新会话，那么你可以使用官方文档列出的 /status 命令看实际上下文用量。

总结一下：如果你是普通用户，日常任务保持现在的默认 272K 上下文窗口就足够了，专业的开发者长任务才需要判断是否要单独开 1M 上下文窗口。

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