在 Codex 中，应根据当前上下文的实际 token 用量选择合适模型：≤1200 时使用 gpt-5.4-mini，1201–3800 时使用 gpt-5.5，＞3800 时建议先执行 /fork，再切换到 deepseek-coder:33b，同时也可以通过 codex_config.yaml 配置自动路由，实现按上下文长度自动匹配模型。

当你在 Codex 中处理不同类型、不同复杂度的任务时，模型必须与当前上下文长度需求相匹配。比如大型代码重构通常需要更大的上下文窗口，而简单的变量重命名、局部修改则只需轻量模型。如果模型选择不当，不仅会造成 token 浪费，还可能导致响应质量下降，甚至任务执行失败。

判断当前上下文真实长度

首先执行 /status 命令，查看当前会话已经消耗的 token 数量以及剩余可用空间。要注意，这里的数字并不是你输入的字符数，而是 Codex 实际打包进入上下文的全部内容总量，其中包括 AGENTS.md 规则、最近 3 个文件的完整内容、上一轮执行结果，以及工具说明等信息。

接着打开项目根目录下的 【.codexignore】 文件，确认是否已经排除 node_modules、__pycache__、build 等高 token 占用目录。如果这个文件没有正确配置，/status 显示的“剩余空间”很可能会虚高 40% 以上，影响你对模型选择的判断。

然后运行 /compact 强制压缩对话历史。这个操作会丢弃中间推理草稿，仅保留最终结论和关键约束，通常可以立即释放 15%～30% 的上下文空间，有助于提升后续任务的稳定性。

按长度区间选择对应模型

根据 /status 返回的“当前已用 token”数值，可按以下区间直接切换对应模型：

已用 ≤ 1200 tokens → 执行 /model gpt-5.4-mini。该模型上下文窗口为 4096，主要针对短逻辑任务进行优化，具有响应速度快、使用成本低的优势，但不支持跨文件引用，更适合轻量级代码处理场景。

1201～3800 tokens → 执行 /model gpt-5.5。这是 Codex 的默认主力模型，窗口为 200 万 token，不过在实际单次推理时会受到 worktree 隔离限制，稳定可用范围大约为 12 万 token，比较适合模块级重构和中等复杂度开发任务。

一旦已用 token 超过 3800，就不建议继续硬撑当前线程：应先执行 /fork 新建分支，再到新线程中运行 /model deepseek-coder:33b。DeepSeek 最新标称上下文为 128K，但在 Codex 的实际调度环境中，通常较稳定的承载范围在 96K 左右，前提是 base_url 已正确指向本地 Ollama 的 http://localhost:11434/v1。

自动路由配置（永久生效）

编辑 【codex_config.yaml】 文件，在末尾添加 model_routing 规则块：

model_routing:
 - context_threshold: 1200
  对应的 target_model 设置为 "gpt-5.4-mini"
 - context_threshold: 3800
  对应的 target_model 切换为 "gpt-5.5"
 - context_threshold: 0
  默认兜底的 target_model 设置为 "deepseek-coder:33b"

其中，threshold 设置为 0 代表兜底模型，也就是说，只要超过前两档阈值，系统就会自动选择它。需要注意的是，这项配置仅会在新启动的会话中生效，已经存在的会话仍需手动执行 /reload 或直接重启 Codex。

保存后执行 /reload 重新加载配置。之后再次发送指令时，Codex 会在调用模型前自动计算当前上下文长度，并匹配最合适的模型，无需每次手动输入 /model，能够明显提升使用效率与模型调度准确性。