Codex —— 從登月計劃到日常任務，一網打盡
有些任務需要深入的規劃與協調，有些則是一條直路。你交給 Codex 的工作也是如此，因此 GPT-5.6 提供了三種模型供你選擇。如果不確定從何開始，先選 Sol Medium。
各模型的優勢所在
Sol：適合複雜、開放式的工作 —— Sol 專為模糊、困難或高價值的工作而設計，在這些工作中，更深入的探究與打磨能改變結果。它能將問題中的各個點子串聯起來，捕捉容易忽略的細節，並能浮現出你或許沒想到要問的寶貴見解。這種深度也讓 Sol 在困難的除錯任務中更有效率，因為避免幾次錯誤的嘗試，遠比更快的第一次嘗試更有價值。
Terra：務實的全能型 —— Terra 非常適合日常的實作、測試以及需要良好判斷力的多步驟工作。它能處理模糊性、找到相關的背景資訊，並有效協調子 Agent，同時傾向於收斂出一個穩固的結果，而不會追求每一個細節或見解。Terra High 在範圍已明確但實作仍有一定複雜度時特別有用。
Luna：適合清晰、範圍明確的工作 —— Luna 是一個快速選項，因此非常適合高吞吐量的工作流程，例如提取、分類、轉換和結構化摘要。當範圍與預期結果明確時，它也能承擔較大的實作工作。在 xHigh 推理層級下，Luna 能在有限的實作工作中提供高品質的結果。
Ultra 的意義
大多數任務不需要 Ultra。對於最困難的工作，Sol Ultra 提供了 Codex 中最高的智慧水準，結合了最大程度的推理與主動的多 Agent 協作。Agent 可以同時在多個方向上深入調查並推進進度。它會使用顯著更多的 token，因此請保留給那些需要額外深度與協調的工作。
規劃是一個絕佳的使用案例。搭配適當的外掛程式，你可以將 Codex 指向一個 Slack 討論串、相關的 GitHub issues 和 PRs、文件、程式碼以及 git 歷史。要求 Ultra 將這些背景資訊整合起來，釐清模糊之處，並產出一個清晰的實作計畫。
一旦範圍定義清楚，實作就更容易交給 Sol Medium 或 High、Terra High 或 Luna xHigh 來處理。
大型計畫不一定都需要 Ultra。Sol Medium 也能產出很好的結果，尤其是當你要求它主動使用子 Agent 並將工作分到明確的軌道上時。將 Ultra 保留給那些牽涉重大、模糊性高或背景資訊量龐大的情況。
預設情況下，Codex 會建立繼承目前對話內容的子 Agent，並使用與父 Agent 相同的模型系列與推理層級。 這些預設是經過設計的，模型知道如何有效運用它們。本週稍晚，你將能夠透過技能或提示來自訂這些選擇，在背景資訊收集時使用較輕量的設定，同時在實作時保留較強的預設值。
為 Codex 設定明確的終點線
最好的提示是給 Codex 一個方向，而不是一份行程表。Sol 可以從可用的工具中發掘背景資訊，跟隨有價值的線索，並在不用每一步都指示的情況下處理模糊性。它需要你提供的是明確的結果、幾個好的起點，以及一個判斷工作何時完成的標準。如果問題橫跨多個軌道，請要求它及早引入子 Agent。一個有用的提示應涵蓋四個方面：
- 目標： 你想要的結果，以及這個結果需要為誰服務。
- 背景： 能幫助 Codex 理解問題的程式碼、文件、Slack 討論串、issues 或其他起點。
- 輸出與邊界： Codex 應該產出什麼、哪些內容不應觸碰、以及哪些地方需要核准。
- 終點線： 讓結果可以交接的檢查點、證據或決策。
Sol Ultra 規劃提示範例
「從
這個
Slack 討論串開始。找出相關的 issues、PRs、文件、程式碼和 git 歷史，然後將你學到的內容轉化為一個清晰的實作計畫。指出範圍、方法、風險、未決決策，以及我們如何確認它有效。將計畫呈現為一個乾淨、自包含的 HTML 頁面，方便我們一起審閱。先不要實作。」
讓投入與工作相匹配
Sol Medium 是調整投入程度的有用基準。 一個好的經驗法則是：模型越小，推理層級應越高，因此適合 Sol Medium 的任務可能需要 Terra High 或 Luna xHigh。
如果你想更精確地將模型與任務匹配，以下是一些不錯的替代方案：
- Sol Ultra 用於高風險的工作、分散的背景資訊，或仍在成形中的問題。
- Terra High 用於範圍明確但仍有相當複雜度的實作。
- Luna xHigh 用於範圍明確且速度重要的實作。
一旦你清楚了要建構什麼以及為什麼，其他一切都會變得更容易。你可以將明確的工作片段交辦出去，為每個工作選擇合適的模型，並減少過程中修正方向的時間。
