17 模型选择与推理档位指南
概述
Codex 背后依托多款强大的 AI 模型，每种模型在能力、速度、成本和适用场景上各有侧重。同时，通过调整推理力度（reasoning_effort）参数，你可以在同一个模型上获得不同质量与成本的结果。本文将从实际使用经验出发，帮你建立模型选择的最佳实践体系，让你根据不同任务精准选型，既不浪费算力，也不牺牲质量。
Codex 可用模型一览
模型家族概览
Codex 当前支持以下主要模型（模型列表可能随版本更新而变化，使用/model list查看最新列表）：
| 模型名称 | 定位 | 核心能力 | 相对速度 | 相对成本 |
|---|---|---|---|---|
gpt-5.5 | 顶级推理 | 最强推理、架构设计、复杂分析 | 慢 | 最高 |
gpt-5.4-codex | 编程主力 | 代码生成、重构、调试的平衡之选 | 中等 | 中等 |
gpt-5.4 | 通用对话 | 通用问答、文档撰写 | 中等 | 中等 |
gpt-5.3-codex-mini | 轻量快速 | 日常编码、快速查询、简单任务 | 快 | 低 |
gpt-5.3 | 基础通用 | 基础问答 | 快 | 低 |
模型定位详解
GPT-5.5 — 顶级推理引擎
最适合：
- 系统架构设计与评估
- 复杂算法设计与优化
- 深度代码审查与安全审计
- 大规模重构方案制定
- 跨模块依赖分析
实际使用体验：
# 架构设计任务codex--modelgpt-5.5"为高并发电商系统设计订单处理架构，要求支持每秒 10,000 笔订单"# 复杂算法优化codex--modelgpt-5.5"优化这个 O(n²) 的推荐算法，目标降低到 O(n log n)"# 安全审计codexexec--modelgpt-5.5"对整个项目进行安全审计，列出所有潜在的安全漏洞"特点：
- 推理深度最强，能处理多步推理链
- 上下文窗口大（128K tokens）
- 速度较慢，不适合高频调用
- 成本最高，建议仅在关键任务中使用
GPT-5.4-Codex — 编程主力模型
最适合：
- 日常代码生成与修改
- 代码重构（中小规模）
- Bug 定位与修复
- 单元测试编写
- CRUD 功能开发
- API 设计与实现
实际使用体验：
# 日常开发codex--modelgpt-5.4-codex"为用户管理模块添加批量导入功能"# 代码重构codex--modelgpt-5.4-codex"将这个类拆分为多个单一职责的类"# 测试编写codex--modelgpt-5.4-codex"为 order_service.py 编写完整的单元测试"特点：
- 代码能力专门优化，对编程任务理解深入
- 平衡了速度与质量
- 默认推荐模型，适合 80% 的编程任务
- 成本适中
GPT-5.3-Codex-Mini — 轻量快速引擎
最适合：
- 快速代码补全与建议
- 简单脚本编写
- Git 提交信息生成
- 代码格式化与 lint 修复
- 常见语法问题解答
- 批量处理大量小任务
实际使用体验：
# 快速查询codex-q--modelgpt-5.3-codex-mini"Python 中怎么用 asyncio.sleep？"# 批量格式化forfinsrc/*.py
