@hoythan pro 本来就是没啥风控的，没见多少人 pro 封号的，20x Max 最严格，不是很注意的话不少人能实现充值 1 天内被封（

亚太入口似乎有点问题，建议美国节点访问

cc / pi coding agent

是否开 tun 与你如何决定分流无关

Clash / Mihomo / Surge 都有按应用，按 IP/IP 段分流的规则

@neteroster typo: even

自认为原生家庭还不错，成长环境也还不错，童年也相当让我怀念，但是看此帖仍令人不适，回复看下来，看起来已经有人帮我把核心观点说了

> 痛苦是一个人最真实、最具体的当下存在状态。而劝善往往是抛出一个虚无的、宏大的、先验的道德标准，用一个抽象的道德标准去强行裁剪、压制一个人具体的痛苦，在我看来，这就是对生命本身的本末倒置。

至于楼主说的“劝人变好，劝人更善待自己”，这里是很矛盾的一个事情，一方面从普世价值来看这当然是对的，也没有人会反对这一点，但遗憾的是，恕我直言，你无法仅仅通过在互联网上发一个这样的帖子达成这样的目的（如果这真的你原本的目的），更别说：你的主贴的语气显然比起“劝解、鼓励”更像是在：“你 AAAA 了所以 BBBB 但为什么不 CCCC”这样非常说教的语气，我认为这对你的目标人群（至少大多数）可能反而起到反效果，并且对于整体的讨论环境也并不积极，因此楼上有人说你的贴子是 not evening wrong ，怀疑你的目的，我觉得并不是空穴来风。

和 cli 一样统一用 ~/.codex/config.toml 的

如果你在用桌面版检查是否开了快速模式，开了之后 2.5x 消耗

是否代 kyc ，是否之前充过低价渠道会员，是否开过 API 平台

都没有的话应该误封，可以申诉试试

@JoeJoeJoe

大模型都有一些 glitch token 和特殊边界情况下的异常行为这是众所周知了，比如 gpt 系列就是 “给主人留下些什么吧”：虽然不会引起 ds 这种采样提示词的行为，但本质上其实没啥区别，也不可能是其他用户的对话。

ds 这个问题大概是因为训练数据的一些格式问题导致 <think> 的语义出现了漂移，如果想见识更多这种奇怪的行为直接用开源的 base model 或者把 instruct model 的聊天模版乱改一通就行了

这是在训练数据的提示词分布采样出来了，之前就在其他地方说过：平常采样一下回答，现在采样一个 instruction 怎么就这么那么大惊小怪...

cyber 认证问题，隔壁很多封号都是因为这个

如果只有 1 个盘那就因人而异了，我个人是不分的。

但是这问题不是装 2/3 个盘就得了，1 盘 1 区，既不用分区也有三个盘符能用

如果可以的话，希望楼主分享一下完整的响应，里面会包含实际模型名，以及 openai 一侧统计的 tokens 数量

真的假的，这么快

但是看你测的好像是字符数不是 tokens ？

好的故事需要铺垫，所以这个现象太合理了，一上来就爆未必就很好

@neteroster

另外解释一下，Codex 的 5.5 实际上是 400K 模型上下文，260K 输入，128K 留给输出，还留一点给 compact 。输入 272K 左右最大，这是服务器校验限定死的，本地改也没用。5.4 是 1M ，而 5.5 显然规模更大成本更高，所以从推出开始就没有给满血（ API 是满血 1M ），Tibo （ Codex 团队负责人）说后续可能增加

codex 订阅的 5.5 一直是 270K 左右上下文，什么时候有 1M 了？