梭哈.AI(@SUOHA_AI):CodeX最具性价比的使用方式出现了根据DeepSWE 排行榜最新数据：GPT-5.6 Luna Max 以 67% 得分，平均成本只要 $0.61 登顶最具性价比的模型，兼顾了性能和成本所以现在最高效的玩法是：主线程用 GPT-5.6 Sol 做整体规划和拆解，把边界清晰的子任务全部丢给 GPT-5.6 Luna Max 并行执行直接把下面这段提示词复制给 Codex： ─── 请在 ~/.codex/agents/luna-worker.toml 创建一个名为 luna_worker 的自定义代理。使用以下设置： model = "gpt-5.6-luna" model_reasoning_effort = "max" 为它写一个清晰的 description 和 instructions，专门用于处理边界明确、可独立完成的委派任务。保留我现有的其他配置不要动。根据我当前安装的 Codex 版本校验配置是否兼容，展示修改的 diff，然后后续子代理任务优先使用 luna_worker。 ─── 设置完之后，Sol 负责思考和决策，Luna Max 负责大批量落地执行。一个长 goal 下来，额度消耗会明显下降，速度却更快也可以不建自定义文件，直接让 Sol 在主线程里为每个子任务单独开 Luna Max 线程，结果会自动汇总回来

2026.08.02 14:41

CodeX最具性价比的使用方式出现了根据DeepSWE 排行榜最新数据：GPT-5.6 Luna Max 以 67% 得分，平均成本只要 $0.61 登顶最具性价比的模型，兼顾了性能和成本所以现在最高效的玩法是：主线程用 GPT-5.6 Sol 做整体规划和拆解，把边界清晰的子任务全部丢给 GPT-5.6 Luna Max 并行执行直接把下面这段提示词复制给 Codex： ─── 请在 ~/.codex/agents/luna-worker.toml 创建一个名为 luna_worker 的自定义代理。使用以下设置： model = "gpt-5.6-luna" model_reasoning_effort = "max" 为它写一个清晰的 description 和 instructions，专门用于处理边界明确、可独立完成的委派任务。保留我现有的其他配置不要动。根据我当前安装的 Codex 版本校验配置是否兼容，展示修改的 diff，然后后续子代理任务优先使用 luna_worker。 ─── 设置完之后，Sol 负责思考和决策，Luna Max 负责大批量落地执行。一个长 goal 下来，额度消耗会明显下降，速度却更快也可以不建自定义文件，直接让 Sol 在主线程里为每个子任务单独开 Luna Max 线程，结果会自动汇总回来