40 上下文管理概述在长时间使用Codex进行编程辅助时，上下文窗口（Context Window）的管理直接决定了交互质量。随着对话的推进，上下文会逐渐被历史信息填满——旧的代码片段、不再相关的讨论、堆积的错误日志——这些都会稀释AI对当前问题的注意力。Codex提供了一套完整的上下文管理工具集，包括compact、fork、clear等命令，帮助用户精细化控制对话上下文，有效管理Token预算。本文将从这四个维度出发，结合实践场景，深入讲解如何高效管理Codex的上下文。1. Token预算管理——基础概念1.1 什么是Token预算？在LLM的上下文中，Token是最小的文本单位。对于Codex来说，每次对话都有Token上限（不同模型可能不同，如128K或200K）。Token预算包括：Token使用分布： ┌────────────────────────────────────────┐ │ System Prompt │ 约2,000-4,000 │ │ Memory Context │ 约1,000-3,000 │ │ Conversation │ 约5,000-50,000 │ │ History │ │ │ Tool Outputs │ 约1,000-10,000 │ │ User Input │ 当前对话内容 │ │ Reserved │ Token预留空间 │ └────────────────────────────────────────┘1.2 Token预算管理原则预估与规划：了解你的Token余额，合理规划每次提问去芜存菁：及时压缩或清除不再有用的历史上下文预留空间：保留20%-30%的Token空间给模型输出分而治之：复杂问题拆解为多个子任务2./compact——上下文压缩2.1 功能说明