Codex pour les projets ambitieux et tout le reste
Certaines missions exigent une planification et une coordination approfondies. D'autres sont plus directes. Il en va de même pour le travail que vous confiez à Codex, c'est pourquoi GPT-5.6 vous propose trois modèles parmi lesquels choisir. Si vous ne savez pas par où commencer, optez pour Sol Medium.
Où chaque modèle excelle
Sol : pour les travaux complexes et ouverts — Sol est conçu pour les tâches ambiguës, difficiles ou à forte valeur ajoutée où une investigation et un polissage plus approfondis peuvent changer le résultat. Il relie les idées à travers un problème, repère les détails faciles à manquer et peut faire émerger des informations utiles auxquelles vous n'auriez peut-être pas pensé. Cette profondeur peut également rendre Sol plus efficace sur les tâches de débogage difficiles, où éviter quelques mauvais virages vaut bien plus qu'une première tentative plus rapide.
Terra : le touche-à-tout pragmatique — Terra est bien adapté à la mise en œuvre quotidienne, aux tests et aux travaux en plusieurs étapes qui nécessitent encore un bon jugement. Il gère l'ambiguïté, trouve le contexte pertinent et coordonne efficacement les sous-agents, tout en tendant à converger vers un résultat solide sans pousser pour chaque dernier détail ou information. Terra High est particulièrement utile lorsque le périmètre est compris mais que la mise en œuvre présente encore une complexité significative.
Luna : pour les travaux clairs et bien délimités — Luna est une option rapide, ce qui en fait un choix naturel pour les workflows à volume élevé comme l'extraction, la classification, la transformation et les résumés structurés. Il peut également prendre en charge des travaux de mise en œuvre plus substantiels lorsque le périmètre et le résultat attendu sont clairs. Avec le raisonnement xHigh, Luna peut fournir des résultats de haute qualité sur des travaux de mise en œuvre délimités.
Ce que signifie Ultra
La plupart des tâches n'auront pas besoin d'Ultra. Pour les travaux les plus difficiles, Sol Ultra apporte le plus haut niveau d'intelligence disponible dans Codex, combinant un raisonnement maximal avec une collaboration multi-agents proactive. Les agents peuvent enquêter en profondeur tout en progressant sur plusieurs fronts à la fois. Il utilise beaucoup plus de tokens, alors réservez-le pour les travaux où cette profondeur et cette coordination supplémentaires en valent la peine.
La planification est un excellent cas d'usage. Avec les bons plugins, vous pouvez orienter Codex vers un fil Slack, les issues et PR GitHub pertinents, la documentation, le code et l'historique git. Demandez à Ultra de rassembler ce contexte, de travailler sur l'ambiguïté et de produire un plan de mise en œuvre clair.
Une fois le périmètre défini, il devient beaucoup plus facile de confier la mise en œuvre à Sol Medium ou High, Terra High, ou Luna xHigh.
Les grands plans n'ont pas toujours besoin d'Ultra. Sol Medium peut aussi produire des résultats solides, surtout si vous lui demandez d'utiliser des sous-agents de manière proactive et de répartir le travail sur des voies claires. Réservez Ultra pour les cas où les enjeux, l'ambiguïté ou la quantité de contexte justifient la profondeur supplémentaire.
Par défaut, Codex crée des sous-agents qui héritent de la conversation jusqu'à présent et utilisent la même famille de modèles et le même niveau de raisonnement que l'agent parent. Ces paramètres par défaut sont délibérés, et le modèle sait comment les utiliser efficacement. Plus tard cette semaine, vous pourrez personnaliser ces choix via des compétences ou des prompts, en utilisant des réglages plus légers pour la collecte de contexte tout en conservant des paramètres par défaut plus solides pour la mise en œuvre.
Donnez à Codex une ligne d'arrivée claire
Les meilleurs prompts donnent à Codex une direction, pas un itinéraire. Sol peut découvrir le contexte à partir des outils à sa disposition, suivre des pistes prometteuses et travailler sur l'ambiguïté sans qu'on lui dicte chaque étape. Ce dont il a besoin de votre part, c'est d'un résultat clair, de quelques bons points de départ et d'un moyen de reconnaître quand le travail est terminé. Si le problème couvre plusieurs voies, demandez-lui de faire appel à des sous-agents dès le début. Un prompt utile couvre quatre choses :
- Objectif : le résultat que vous souhaitez et pour qui il doit fonctionner.
- Contexte : le code, la documentation, les fils Slack, les issues ou autres points de départ qui peuvent aider Codex à comprendre le problème.
- Résultat et limites : ce que Codex doit produire, ce qui doit rester inchangé et où il a besoin d'approbation.
- Ligne d'arrivée : les vérifications, les preuves ou les décisions qui rendent le résultat prêt à être transmis.
Exemple de prompt de planification Sol Ultra
“Commencez par
ce
fil Slack. Trouvez les issues, PRs, docs, code et historique git associés, puis transformez ce que vous apprenez en un plan de mise en œuvre clair. Mentionnez le périmètre, l'approche, les risques, les décisions en suspens et comment nous saurons que cela fonctionne. Présentez le plan sous forme d'une page HTML propre et autonome que nous pourrons examiner ensemble. Ne mettez pas encore en œuvre.”
Adaptez l'effort à la tâche
Sol Medium est une base de référence utile pour ajuster l'effort. Une bonne règle empirique consiste à augmenter le raisonnement à mesure que les modèles deviennent plus petits, donc une tâche adaptée à Sol Medium peut nécessiter Terra High ou Luna xHigh.
Si vous souhaitez faire correspondre le modèle plus précisément à la tâche, voici quelques bonnes alternatives :
- Sol Ultra pour les travaux à enjeux élevés, le contexte dispersé ou les problèmes encore en formation.
- Terra High pour une mise en œuvre bien délimitée qui présente encore une complexité significative.
- Luna xHigh pour une mise en œuvre bien délimitée où la vitesse compte.
Une fois que vous savez ce qui doit être construit et pourquoi, tout le reste devient plus facile. Vous pouvez confier des morceaux de travail clairs, choisir le bon modèle pour chacun et passer moins de temps à corriger le tir en cours de route.
