看你用的哪种 codex：
Codex APP(GUI)：默认只支持官方订阅和模型，可以使用 [Codex++]( https://github.com/BigPizzaV3/CodexPlusPlus) 替换模型。或者用 [CC-Switch]( https://github.com/farion1231/cc-switch) 把三方模型包装成类 OpenAI 官方 API 使用
Codex CLI：原生支持替换三方模型

换 codewhale 或者 opencode 试试

@imyip 用不了，根据 https://developers.openai.com/codex/models 只有 pro 才能用

@dingawm 同感，日区 pro5x 。
感觉是从昨天开始的，早上用 5.5-xhigh 修同体量的小 bug ，之前只要两三分钟。
晚上都变成 6 分钟以上了，额度消耗也明显快了很多，至少翻倍。
对比了一下思考链的日志，之前只是修 bug 跑基础基线测试就交付，现在还会自己起 subagent （我这里好像是 4 路 subagent!?）进行多线 review ，然后就是 修复=>review=>修复 的循环直到再也没有 review 出新的问题。
难怪额度消耗变大了这么多，不过感觉现在的产出质量比以前好了。之前我是一个 session 修 bug/写代码，然后自己手动另起 session 专门 review 修改/新增的代码，两个 session 手动 loop 直到 review session 没有产出。现在 loop 的次数明显比之前少了。
但是整体上 token 消耗还是比之前快一倍，只是手动 loop 的次数少了。

@DAGU1182810784 codex 的模型列表里选 GPT-5.3-Codex-Spark 使用就行，它单独消耗是 `GPT-5.3-Codex-Spark Weekly usage limit` 的额度。而其他模型共用 `Weekly usage limit` 的额度

@Tongwin 我也是昨天使用了 1 次重置机会，蹬了还没一半

确实，而且这次不是新的重置次数+1 ，而是老的那种直接重置。

我发现新老重置有区别，在 https://chatgpt.com/codex/cloud/settings/analytics#usage 页面：

- 新的重置次数+1：使用后不会重置 GPT-5.3-Codex-Spark Weekly usage limit 模型的额度，仅重置 Weekly usage limit
- 老的直接重置：二者都会被重置

所以感觉新的重置方式不如老的，GPT-5.3-Codex-Spark 上下文大小虽然只有 5.5 的一半，但是写小函数、改小 bug 跟 5.5 差不多，而且快非常多

pro 5x ，刚升级才发现重置+1

蹬地猛吗?

@wilddog 国模做 Plan 差点，最好用 cc/codex 做规划，然后让国模执行。GLM 总体不错不过就像 10 楼的兄弟说的那样上下文太小了做不了太复杂、占更多 context 的任务。

国内外主流模型混用和相互的替代性，可以参考 omo 对各模型特点的描述和角色的划分：
https://github.com/code-yeongyu/oh-my-openagent/blob/dev/docs/guide/agent-model-matching.md

不过 omo 不是所有国模都涉及到了，而且有些也不是最新版本，应该是因为要做严格的适配性测试所以纳入的比较慢

羊毛党噩耗，付费党利好

OpenCode GO 基本几大 TOP 国模都能用，新用户首月半价 5 刀 ZFB 能付，可以自己实际都体验一下

@wilddog https://v2ex.com/t/1210455

Arena 排名其实还是挺有参考价值的，基本跟大多数人体感近似

综合排名： https://arena.ai/leaderboard/text/overall
专家排名(任务规划)： https://arena.ai/leaderboard/text/expert
编码排名： https://arena.ai/leaderboard/text/coding

qwen3.7-max-preview 、glm-5.1 、mimo-v2.5-pro 、kimi-k2.6 都还不错

opencode go 以及 zen?

看看这两个项目里有没有

https://github.com/waditu/czsc
https://github.com/yijixiuxin/chanlun-pro

@kyleliiiii AI 用多，已被同化😂

不只是警钟，是已经进入了收割时刻：

* 让中小企业享受一波低价 AI coding 福利，发现生产力提高了就有了动力狠狠裁员
* 前期让企业能靠廉价套餐顶上被裁的人，等它们形成固定工作流、养成习惯以后，就可以开始挥动镰刀了

所以出现了最近无论国内还是国外，各家主流模型商、API 平台就像事先商量好的一样，几乎同一时间开始：

* 停止试用
* 停止廉价套餐
* 推出高价套餐
* 砍额度
* 加大封号力度
* 降智、降低服务可用性和稳定性

在近几十年里各种新的革命性技术普及的过程中，这套打法无处不在

有的券商在同花顺里支持云条件单，云条件单从来没有遇到需要确认的情况。
我两个券商，一个支持云条件单，一个不支持。
不支持的那个跟 OP 一样，自动条件单差不多 10 次里有 1 次需要手动确认委托，确实挺蛋疼。
原因可能是触发价格跟下单价格差距较大时，需要手动确认。
但是没办法，这种是本地挂机监控的，检测到条件触发再到下单价发送到服务器确认有一定的时差，这期间价格有可能有剧烈波动。