17 模型选择与推理档位指南概述Codex 背后依托多款强大的 AI 模型，每种模型在能力、速度、成本和适用场景上各有侧重。同时，通过调整推理力度（reasoning_effort）参数，你可以在同一个模型上获得不同质量与成本的结果。本文将从实际使用经验出发，帮你建立模型选择的最佳实践体系，让你根据不同任务精准选型，既不浪费算力，也不牺牲质量。Codex 可用模型一览模型家族概览Codex 当前支持以下主要模型（模型列表可能随版本更新而变化，使用/model list查看最新列表）：模型名称定位核心能力相对速度相对成本gpt-5.5顶级推理最强推理、架构设计、复杂分析慢最高gpt-5.4-codex编程主力代码生成、重构、调试的平衡之选中等中等gpt-5.4通用对话通用问答、文档撰写中等中等gpt-5.3-codex-mini轻量快速日常编码、快速查询、简单任务快低gpt-5.3基础通用基础问答快低模型定位详解GPT-5.5 — 顶级推理引擎最适合：系统架构设计与评估复杂算法设计与优化深度代码审查与安全审计大规模重构方案制定跨模块依赖分析实际使用体验：# 架构设计任务codex--modelgpt-5.5"为高并发电商系统设计订单处理架构，要求支持每秒 10,000 笔订单"# 复杂算法优化codex--modelgpt-5.5"优化这个 O(n²) 的推荐算法，目标降低到 O(n log n)"# 安全审计codexexec--modelgpt-5.5"对整个项目进行安全审计，列出所有潜在的安全漏洞"特点：推理深度最强，能处理多步推理链上下文窗口大（128K tokens）速度较慢，不适合高频调用成本最高，建议仅在关键任务中使用GPT-5.4-Codex — 编程主力模型最适合：日常代码生成与修改代码重构（中小规模）Bug 定位与修复单元测试编写CRUD 功能开发API 设计与实现实际使用体验：# 日常开发codex--modelgpt-5.4-codex"为用户管理模块添加批量导入功能"# 代码重构codex--modelgpt-5.4-codex"将这个类拆分为多个单一职责的类"# 测试编写codex--modelgpt-5.4-codex"为 order_service.py 编写完整的单元测试"特点：代码能力专门优化，对编程任务理解深入平衡了速度与质量默认推荐模型，适合 80% 的编程任务成本适中GPT-5.3-Codex-Mini — 轻量快速引擎最适合：快速代码补全与建议简单脚本编写Git 提交信息生成代码格式化与 lint 修复常见语法问题解答批量处理大量小任务实际使用体验：# 快速查询codex-q--modelgpt-5.3-codex-mini"Python 中怎么用 asyncio.sleep？"# 批量格式化forfinsrc/*.py