2026 年 8 月 17 日，我看到 Tibo Sottiaux 在 X 上发了一组 Codex 配置：选择 gpt-5.6-sol，把上下文预算设为 100 万 Token，并在 90 万 Token 左右开始压缩旧历史。

帖子里有两个数字需要分开看。OpenAI 官方模型页列出的 GPT-5.6 Sol 上下文窗口是 1,050,000 Token，Tibo 写进 Codex 的预算是 1,000,000 Token。这组设置针对 Codex 客户端，不是 chatgpt.com 的设置，也不能直接套到其他 GPT-5.6 型号上。

Tibo 的原帖到底说了什么？

我把原帖的核心部分截在下面，方便和配置逐项对照。Tibo 的公开账号简介写的是 “Codex & ChatGPT @OpenAI”。

图 1：Tibo 原帖的核心部分，完整内容和一次性 CLI 命令可以点开原帖查看。

帖子主要说了五件事：

1. GPT-5.6 Sol 的官方模型规格支持 1,050,000 Token 上下文窗口。
2. Codex 的默认上下文限制经过了性能和成本调优，默认不开到最大值。
3. 用户可以在 ~/.codex/config.toml 中主动把 Codex 上下文预算改为 1,000,000 Token。
4. model_auto_compact_token_limit = 900000 会让 Codex 在约 90 万 Token 时开始压缩旧历史，为后续代码、工具输出和回答留出余量。
5. 保存后需要重启 Codex，并新建会话；旧会话不会自动切换到新预算。

放在一起看，就是 GPT-5.6 Sol 的模型窗口约为 1.05M Token，Codex 可以按 1M Token 使用，并在接近 900K 时提前整理旧内容。

1.05M、1M、900K 为什么不一样？

这三个数字分别来自模型规格和 Codex 配置，含义并不相同。

图 2：900K 是压缩起点，1M 是 Codex 预算，1.05M 是模型文档上限。图中余量是运行缓冲，不应理解为独立、保证可用的输出额度。

我不建议把配置直接写成 1050000。Codex 运行时除了聊天文字，还会加入工具定义、代码片段、命令输出、图片信息和模型回答。预算贴着模型上限时，下一次工具返回就可能把请求推到边界。100 万预算和 90 万压缩线，正好给后面的运行过程留了一段余量。

自动压缩也不是清空会话。Codex 会把较早的过程整理成更短的摘要，再带着摘要继续工作。摘要会丢掉一部分细节，所以 1M 只是让压缩发生得更晚。

怎样在 Codex 中开启 1M 上下文？

第一步：确认你使用的是 GPT-5.6 Sol

先在 Codex 的模型列表里确认能看到 gpt-5.6-sol。配置文件只能选择账号已经可以使用的模型，不能绕过账号权限、地区限制和用量限制。

如果列表里没有 GPT-5.6 Sol，可以先更新 Codex 并重新检查账号；直接把模型名写进配置文件也不会获得访问权限。

第二步：打开 config.toml

Codex 的用户级配置文件位于 .codex 目录：

Windows PowerShell 可以直接打开：

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notepad "$env:USERPROFILE\.codex\config.toml"

macOS 或 Linux 可以用自己习惯的编辑器打开：

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nano ~/.codex/config.toml

第三步：把三项配置写在顶层

按照原帖，在任何 [section] 标题之前加入或更新下面三项：

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model = "gpt-5.6-sol"
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

# 其他表配置应放在顶层字段之后
# [features]
# ...

三项设置的作用分别是：

• model：选择 GPT-5.6 Sol；
• model_context_window：把 Codex 的上下文预算设为 100 万 Token；
• model_auto_compact_token_limit：上下文接近 90 万 Token 时开始自动压缩旧历史。

这里最容易写错的是位置。TOML 的表头会改变后续字段的归属，下面这样写会把配置放进 features 表：

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[features]
model_context_window = 1000000 # 错误：会被解析成 features 表中的字段

如果文件里已经有同名字段，直接修改原值即可。再写一份会触发 TOML 重复键错误。

第四步：重启并新建会话

保存配置后，要完全退出 Codex 再重新打开，并创建一个新会话。对于 CLI，就是退出当前 TUI 后重新运行 codex。Tibo 原帖里也明确写了 “restart Codex client and start a new session”。

已经打开的会话仍可能沿用原来的模型和预算，所以不要用旧会话判断配置有没有生效。

图 3：从模型权限到新会话的完整生效过程。

只想临时试一次，怎样不改默认配置？

如果只想试一次，可以用 Tibo 给出的 CLI 参数。下面把多行命令合并成一行，PowerShell、CMD、Bash 和 zsh 都能直接执行：

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codex -m gpt-5.6-sol -c model_context_window=1000000 -c model_auto_compact_token_limit=900000

这里的 -c 只覆盖本次 CLI 会话，不会改动 config.toml。我第一次试这类配置时会先用临时参数，跑完一个真实任务，再决定要不要改成全局默认值。

怎样确认配置已经被读取？

我会检查下面几项：

1. 新会话顶部或模型选择器显示的模型应当是 gpt-5.6-sol。
2. 如果当前版本的 Codex 显示上下文计数或上下文比例，新的会话应按扩大的预算计算。
3. 新版 Codex CLI 可以运行 codex doctor --summary，确认配置文件能够正常加载。它能检查配置语法，但不能替代服务端模型权限检查。
4. 如果客户端提示未知配置项或未知模型，先升级 Codex；如果提示无权使用模型，则需要等待账号开放或改回可用模型。

配置文件能正常加载，只能说明语法没有问题。服务端是否允许 1M，还要看新会话中的模型信息、上下文指示和实际运行状态。

这是不是 ChatGPT 网页端的 1M 开关？

这里最容易混淆。Tibo 说的是 Codex 客户端，配置文件也是 Codex 的 ~/.codex/config.toml。修改它不会让 chatgpt.com 的普通聊天页面多出一个 1M 选项。

ChatGPT 账号可能被用于登录 Codex，但“用 ChatGPT 账号登录 Codex”和“修改 ChatGPT 网页聊天的上下文”是两件事。这个配置也不会把 ChatGPT 订阅额度变成 API 余额，更不会绕过套餐的速率或用量限制。

帖子明确写的是 GPT-5.6 Sol。Terra、Luna 或其他型号能否使用相同窗口，需要分别看它们自己的模型规格。

开到 1M 后，会不会每轮都消耗 100 万 Token？

不会按 100 万 Token 固定消耗。model_context_window = 1000000 设置的是可用预算上限，不是每轮请求的固定长度。

新会话仍然可能只有几千 Token。Codex 读取代码、执行命令、接收日志并继续对话后，上下文才会慢慢增长。任务足够长时，1M 窗口才会用得上。

窗口变大后，用量和速度要留意这几件事：

• 通过 API Key 按 Token 计费时，超长输入可能显著增加费用；
• 通过 ChatGPT 账号使用 Codex 时，超长任务也可能更快消耗套餐用量；
• 重复携带大量工具输出会增加首 Token 延迟；
• 无关历史过多时，模型可能被旧代码、失败日志和过时结论干扰；
• Prompt Caching 能降低重复前缀的部分计算成本，但不能让 1M 上下文变成免费。

关于缓存和长对话费用的底层逻辑，可以继续看站内的《大模型的上下文缓存是什么？》。

哪些任务值得使用 1M？

我会把 1M 留给长周期、跨文件、工具输出很多的任务，例如：

• 大型单体仓库或 Monorepo 的跨模块重构；
• 持续数小时甚至数天的排障和迁移；
• 需要对照大量接口、测试、日志和历史决策的任务；
• 大范围代码审查、依赖升级和架构梳理；
• 一个会话中连续完成调研、实现、测试和文档交付。

普通的单文件修改、小 Bug、短问答，用不到这么大的窗口。更晚压缩还会让无关日志和旧代码留得更久。Tibo 在帖子最后特意写了一句 “we tuned the default carefully”，默认值仍然是日常使用更均衡的选择。

我的实际用法是：日常任务保留默认值，大仓库重构或长时间排障再开 1M。只是想看看效果，就用一次性 CLI 参数，不改全局配置。

常见问题排查

修改后完全没有变化

先看字段是否放在第一个 [section] 之前，然后确认客户端已经彻底重启，并且使用的是新会话。写进 [features] 下面或者继续使用旧会话，都会看起来像配置没有生效。

config.toml 报重复键

搜索 model、model_context_window 和 model_auto_compact_token_limit，每个顶层字段只保留一份。不要在文件开头和文件末尾各写一次。

提示找不到 gpt-5.6-sol

一般是客户端版本或账号权限还没匹配。更新客户端、重新登录并检查模型列表；仍然不可用，就先恢复原来的模型配置。

还没到 90 万就发生压缩

先确认是不是旧会话。除此之外，Codex 也可能为了给工具结果和回答留空间而提前整理上下文，900000 更适合看作触发线，而不是精确到单个 Token 的承诺。

最终结论

看完原帖，事情其实不复杂：GPT-5.6 Sol 的官方窗口约为 1.05M，Codex 可以把预算设成 1M，并在 900K 左右开始压缩旧历史。

配置只有三行，但边界要分清：它只对支持该窗口的模型和 Codex 新会话生效，不修改 ChatGPT 网页端，也不会消除长上下文带来的成本和延迟。大型代码库、长时间排障可以试 1M，普通开发继续用默认值就够了。

资料来源

1. Tibo Sottiaux：How to enable a 1M-token context window in Codex for GPT-5.6 Sol
2. OpenAI Docs：GPT-5.6 Sol Model
3. OpenAI Docs：Codex Configuration Reference
4. OpenAI Docs：Codex Sample Configuration

本文资料核验时间：2026 年 8 月 18 日。模型权限、套餐限制和 Codex 默认值可能随版本与灰度发布变化，请以 OpenAI 官方文档和当前客户端为准。