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大家好，我是 cxuan。
最近這兩天，流傳出來一種說法，在 Codex 上執行一條命令，就能夠無限子彈爽用 GPT-5.6 Sol。
看到這個無限子彈，半夜寫文的我突然就不困了。
怎么個無限子彈？我大致能夠理解這個意思是用上了 GPT-5.6 Luna ，因為上周 OpenAI 官宣 GPT 5.6 - Luna 的價格直降 80%。
這個意思是，在 Codex 中開一個 subagent，然后將它的 thinking effort 設置為 max （默認情況下 max 是隱藏的），luna 這個模型搭配上滿值（max）的能力，就會變身成為職場萬金油，打工人的偶像 --- 超級打工人，而且一天 25 小時不用睡覺，擁有無限子彈，精力值 Max 。
真是這么回事嗎？
這篇文章我打算細摳一下。
首先說一下 Max 這個 thinking effort 思考值，它在 Codex 中是默認隱藏的，需要手動調出來。
比如我現在默認就是沒有 Max 這個思考值的。
需要在 Settings -> Configuration -> Model features 中把這個 effort 給勾選上，如下所示。
所以我現在就有個問題，為什么 Codex 的 Max 這一檔要默認隱藏？而且 Ultra 都沒隱藏，你一個 Max 為啥要隱藏？
我查了一下 OpenAI 的官方手冊，官方沒有明確說為什么要隱藏 Max ，但是卻給 Max 的使用場景做了詳細說明和解釋。
Max ：針對最難的問題，進行最大程度的推理。
ultra：通過自動任務委派實現最大程度的推理。
使用 Ultra 需要注意這一行字。
而且下方 OpenAI 也詳細告訴了大家，你到底是應該用 Max 還是 Ultra 。
Max 會讓所選模型有更多時間針對單個任務進行思考和推理，如果你手頭上有很棘手的問題，那你需要用 Max，Max 更側重于思考的深度而不是思考的速度。
如果你不需要開 subagent 的話，是不需要用 Ultra 的，但沒有強制其他思考值不允許開 subagent。
適合不適合 Max 的場景我大概給大家列舉一下，大家對號入座。
Max 更適合疑難 Bug、架構判斷、復雜算法，以及需要反復檢查的任務。
Ultra 更適合能拆成幾個獨立部分的大任務，系統會主動開 subagent 并行干活。
所以我猜測 OpenAI 默認把 Max 關閉的原因：對于大多數用戶來說，并不需要 Max 思考值，因為 Max 消耗的 token 數，大多數人吃不消，假如你需要，你可以手動自己開
于是我對推文中 Luna + Max 的無限子彈產生了懷疑，雖然 Luna 現在便宜不少，但也不是取之不盡用之不竭的 token 吧。
我又去看了現在的 Codex Rate Card。
Luna 當前輸入、緩存輸入、輸出的費率是 5、0.5、30 credits，Sol 是 125、12.5、750 credits。
簡單講，Luna 每一項都是 Sol 的二十五分之一。便宜是真的，但不是免費。
而且 OpenAI 明確說了，不用 Ultra 也能開 subagent。Ultra 只是會在適合的時候主動分配任務。
所以我現在大概理解推文的意思：
主 Agent 使用 Sol，負責出方案和拆任務。
subagent 固定使用 Luna Max，負責具體干活。
聊完這個，我就來設置一下，看看是否能驗證我說的話，以及是否省 token。
我們按照推文中設置的方式來驗證一下，其實就是一個 Prompt 的事兒。
- 請在以下路徑創建一個名為 luna_worker 的自定義 Agent： ~/.codex/agents/luna-worker.toml
- 使用以下配置：
- model = "gpt-5.6-luna"
- model_reasoning_effort = "max"
- 請為這個 Agent 補充清晰的 description 和 instructions。
- luna_worker 只負責處理范圍明確、邊界清晰、可以獨立完成的委派任務，不負責修改整體任務目標，也不要自行擴大工作范圍。
- 請保留我現有的其他 Codex 配置，不要覆蓋或刪除無關內容。
- 創建完成后：
1. 根據我當前安裝的 Codex 版本檢查配置格式是否兼容；
2. 展示本次修改產生的 diff；
3. 確認配置有效；
4. 后續需要調用子代理時，優先使用 luna_worker。
按照某知名社交平臺有人實測的方法，使用 GPT-5.6 Luna 會造成返工。
我自己跑了個鵜鶘騎自行車的實測了一下，然后搭配我自己的 GitHub 做了一下 Codex 的 token 統計。
https://github.com/crisxuan/codex-usage
首先看看 Sol 搭配 Luna Max 的執行效果。
消耗的 token 數量。
再來看一下 Sol Medium 的執行效果。
消耗的 token 數量
再來看看 Sol Extra high 的執行效果。
而且 Luna Max 的成本也沒有 Sol Medium 成本的 1/6 ，而且效果我覺得也不如 Sol Medium 好。
我看到這篇推文的方法，還有一個外國佬也說了同樣的方式。
（尚不清楚二者有何關聯，還是沒有關聯）
而且這個外國佬還有一個叫做 sol-advisor 的 GitHub。
這個 GitHub 沒干別的事兒，就是告訴大家一種搭配方式。
GPT-5.6 Sol 負責出計劃；
GPT-5.6 Luna 負責做一些基礎的工作；
GPT5.6 Terra 負責做一些復雜的工作。
這種搭配方式讓我想到了 Claude Code 之前也是做了類似的 Advisor ，來把 Token 效率最大化。
而且使用 GPT-5.6 Luna Max 的方式，作者在最新的推文中已經澄清了，Luna Max 的干活效果并不好。
我去看了一下倉庫最新的 v0.3 提交，作者已經把 Luna agent 文件刪了。
現在的搭配方式是 Sol High 負責出計劃，Terra High 負責干活，再開一個新的 Sol High 做最后審查。
如果要用 Luna 干活的話，省 token 是一方面，你要做好返工的準備。
所以我自己的推薦方式也差不多。
GPT-5.6 Sol High 負責出計劃。
GPT-5.6 Terra High 負責干活。
最后再開一個新的 Sol High 做審查。
Luna 可以用，但我覺得先丟給它一些范圍清晰、做壞了也能重復執行小任務。
比如我今天的推文下方就有讀者提出來，是否可以使用 Plan 模式或者給出 Spec 來讓 Luna + Terra 來搭配干活呢？
別一上來就給它 Max，然后默認它啥都能干。
這只是我目前的推薦方式。
如果效果不好，歡迎大家及時反饋。
