Codex bez przepalania limitu: tryb Fast, poziomy rozumowania i wybór modelu

👁 118 przeczytań

W ustawieniach Codexa, w zakładce Użycie i rozliczenia, jest zdanie, które warto przeczytać dwa razy: „Wspólny limit dla Codex, trybu Work, agentów przestrzeni roboczej i ChatGPT for Excel. Rozmowy na czacie nie są do niego wliczane”. Pod nim pasek limitu tygodniowego. Mam plan Pro 500 za 2199 zł miesięcznie i pierwszego dnia pasek pokazywał 100%. Kilka godzin później, przeglądając plik konfiguracyjny, znalazłem w nim ustawienie, które od tygodni po cichu zjadało ten limit dwa i pół raza szybciej.

Chodzi o tryb Fast. Poniżej opisuję, co on kosztuje, jak dobrać model i poziom rozumowania do zadania i jakie ustawienia zostawiłem u siebie na stałe. Wszystkie liczby pochodzą z dokumentacji OpenAI albo z moich testów z 3 listopada.

Fast kosztuje 2,5 raza więcej

Tryb Fast przyspiesza odpowiedzi modelu. OpenAI pisze o pracy 1,5 raza szybszej. Cena jest podana w tym samym dokumencie: z limitu w subskrypcji Fast zużywa 2,5 raza więcej niż tryb standardowy, a z dokupionych kredytów dwa razy więcej. Działa z modelami GPT-6.1 Sol, GPT-6.1 Terra, GPT-6 Astra, GPT-6 Sol i GPT-6 Luna, tam, gdzie jest dostępny.

Jest jeszcze Ultrafast, tylko dla GPT-6 Astra i GPT-6.1 Sol. Z limitu subskrypcji zużywa osiem razy więcej niż tryb standardowy, z kredytów sześć razy więcej. Jedna godzina pracy w Ultrafast kosztuje więc tyle co osiem godzin zwykłej.

U mnie Fast był włączony domyślnie w dwóch miejscach naraz. W ~/.codex/config.toml stało service_tier = "priority", a w sekcji aplikacji desktopowej default-service-tier = "priority". Priority to w Codexie ta sama wartość co Fast, tylko pod starszą nazwą. Usunąłem obie linijki. Gdy naprawdę się spieszę, wpisuję w Codexie /fast on, a po wszystkim /fast off. Stan sprawdzam przez /fast status.

Jeśli chcesz mieć Fast na stałe, dokumentacja podaje dwie linijki:

service_tier = "fast"

[features]
fast_mode = true

Sol, Astra czy Luna

Codex pokazuje w wyborze modeli kilka nazw, a opisy w aplikacji są krótkie. GPT-6.1 Sol to „najnowszy model roboczy do kodu i codziennej pracy”. GPT-6 Astra to „inteligencja z najwyższej półki do najbardziej wymagających zadań”. GPT-6 Luna to „szybki i tani model do łatwiejszych zadań”. Jest też GPT-6.1 Terra, którą testowałem osobno w tekście GPT-6.1 Terra w Codex, oraz starsze modele z serii 6 i 5.6.

Astra ma mocniejsze rozumowanie, ale pochodzi z wcześniejszej serii niż Sol 6.1. Dlatego nie ustawiłem jej jako domyślnej. Biorę ją do zadań, przy których pomyłka kosztuje mnie więcej niż czas: architektura nowej aplikacji, trudny błąd, który Sol już raz źle zdiagnozował, duży research. Do zmiany nazw plików, prostego skryptu czy przeczytania logu wystarczy Luna na niskim poziomie.

Poziom rozumowania to druga gałka

Każdy model ma suwak wysiłku: low, medium, high, xhigh, max, a przy większości także ultra. Luna kończy się na max. OpenAI w przewodniku do promptowania Codexa poleca medium jako ustawienie na co dzień, a high albo xhigh do najtrudniejszych i najdłuższych zadań. Wyższy poziom oznacza więcej myślenia przed odpowiedzią, a więc więcej zużytego limitu.

Ja ustawiłem high jako domyślny. Moje zadania to głównie pełne projekty od początku do końca, przy których tańsza pomyłka wychodzi drożej niż dłuższe myślenie. Max i ultra włączam ręcznie, przy pojedynczym zadaniu. W pliku konfiguracyjnym wygląda to tak:

model = "gpt-6.1-sol"
model_reasoning_effort = "high"
plan_mode_reasoning_effort = "xhigh"

Trzecia linijka dotyczy trybu planowania. Plan powstaje raz i od niego zależy cała dalsza robota, więc tam warto dać modelowi więcej czasu. Wykonanie planu idzie potem na zwykłym poziomie high.

Krótkie pytanie też kosztuje

Przy konfigurowaniu Codexa zadawałem mu z terminala pytania kontrolne w stylu „jaką masz zasadę o myślnikach”. Odpowiedź miała kilka linijek, a licznik pokazywał za każdym razem od 19 do 24,5 tysiąca tokenów. Na pustej rozmowie Codex i tak wysyła modelowi swoje instrukcje, mój plik AGENTS.md, listę dostępnych skilli i opisy narzędzi. Dlatego dziesięć pytań po jednym zdaniu kosztuje więcej niż jedno pytanie z dziesięcioma punktami.

Stąd trzy nawyki, które wprowadziłem:

• Zlecam całe zadanie w jednej wiadomości, z kontekstem i oczekiwanym wynikiem, zamiast prowadzić rozmowę krok po kroku.
• Trzymam AGENTS.md krótko. Szczegóły przeniosłem do skilli, które ładują się dopiero wtedy, gdy są potrzebne.
• Długich wątków nie ciągnę w nieskończoność. Nowa rozmowa z dobrym AGENTS.md jest tańsza niż setna wiadomość w starej.

Pamięć Codexa i limit

Włączyłem też pamięć Codexa (memories = true w sekcji [features]). Codex sam wyciąga z rozmów notatki i wykorzystuje je później, tak jak robi to Claude Code. Tworzenie tych notatek też zużywa limit, ale ma bezpiecznik: przy domyślnych ustawieniach Codex przestaje je generować, gdy z limitu zostaje mniej niż 25%. Próg zmienia się kluczem memories.min_rate_limit_remaining_percent.

Gdy limit tygodniowy się skończy, Codex może dalej pracować na dokupionych środkach. W tej samej zakładce widać ich saldo i przełącznik automatycznego doładowania. Przy zakupie OpenAI obiecuje do 40% zniżki. Ja doładowania nie włączyłem. Wolę, żeby koniec limitu był sygnałem, a nie cichym rachunkiem.

Jak wyglądają limity w tańszym planie, opisałem w tekście Codex limity w ChatGPT Plus. Jak przenieść do Codexa zasady i skille z Claude Code, żeby każda wiadomość nie zaczynała się od tłumaczenia wszystkiego od nowa, pokazuję w poradniku Jak przenieść Claude Code do Codexa. Najwięcej dała mi jednak jedna usunięta linijka: service_tier = "priority". Ten sam tygodniowy pasek wystarcza teraz na dwa i pół raza więcej pracy niż przy ustawieniu, którego nawet nie pamiętałem, że włączyłem.

Czytasz Promptowego częściej? Dodaj go do preferowanych źródeł w Google, a nowe teksty będą wyżej w Twoich wynikach.

Źródła

• OpenAI, Speed (Fast i Ultrafast): https://learn.chatgpt.com/docs/agent-configuration/speed
• OpenAI, Configuration Reference: https://learn.chatgpt.com/docs/config-file/config-reference
• OpenAI Cookbook, Codex Prompting Guide: https://developers.openai.com/cookbook/examples/gpt-5/codex_prompting_guide
• Ustawienia Codex Desktop, zakładka Użycie i rozliczenia, stan na 3 listopada 2026
• Własne testy Codex CLI 0.162.1, 3 listopada 2026