GPT-6 w Codex: konfiguracja, sprawdzone ustawienia i częste błędy

GPT-6 Astra, GPT-6 Sol i GPT-6 Luna działają jako model w Codex CLI od OpenAI z kluczem SeedRouter. Dodaj SeedRouter do ~/.codex/config.toml, wyeksportuj klucz i uruchom Codex z gpt-6-astra, gpt-6-sol lub gpt-6-luna. Płacisz za token z salda SeedRouter, bez żadnego planu ChatGPT. W naszych testach 29 września 2026 r. z Codex CLI 0.157.0 wszystkie trzy modele utworzyły plik, uruchomiły go, zmieniły, uruchomiły ponownie i poprawnie podały oba wyniki.

Jak używać GPT-6 w Codex?

Dodaj SeedRouter do swojego użytkownikowego ~/.codex/config.toml:

model = "gpt-6-astra"
model_provider = "seedrouter"

[model_providers.seedrouter]
name = "SeedRouter"
base_url = "https://api.seedrouter.ai/v1"
env_key = "SEEDROUTER_API_KEY"
wire_api = "responses"

Potem wyeksportuj klucz i uruchom Codex:

export SEEDROUTER_API_KEY=sk-your-seedrouter-key
codex

Aby zmienić model na jedną sesję, podaj go w wierszu poleceń, na przykład codex -m gpt-6-sol. Dokumentacja konfiguracji Codex mówi, że responses to jedyna obsługiwana wartość wire_api i zarazem domyślna, gdy ją pominiesz. GPT-6 używa Responses API do narzędzi, a na nich Codex opiera czytanie, edytowanie i uruchamianie plików.

Umieść te ustawienia w ~/.codex/config.toml, a nie w .codex/config.toml projektu. Przewodnik po zaawansowanej konfiguracji OpenAI mówi, że Codex ignoruje model_provider i model_providers w lokalnej konfiguracji projektu „i wyświetla ostrzeżenie przy starcie, gdy je zobaczy”.

Który model GPT-6 wybrać w Codex?

Codex 0.157.0 zna już wszystkie trzy ID modeli, więc uruchamia się bez ostrzeżeń i stosuje dla każdego własne wartości domyślne. Gdy model_reasoning_effort nie jest ustawione, i tak wysyła poziom rozumowania w każdym żądaniu: w naszych testach było to low dla GPT-6 Astra i medium dla Sol i Luna. Porównanie Astra, Sol i Luna opisuje różnice dokładniej, a strona każdego modelu pokazuje aktualne stawki: Astra, Sol, Luna.

Jak ustawić poziom rozumowania GPT-6 w Codex?

Ustaw model_reasoning_effort w config.toml:

model_reasoning_effort = "medium"

Dokumentacja konfiguracji Codex opisuje je jako „poziom rozumowania ogłaszany przez wybrany model, na przykład low, medium, high, xhigh, max lub ultra. Dostępne poziomy zależą od modelu i klienta”. Dla GPT-6 Astra Codex wymienia też ultra, opisane jako „maksymalne rozumowanie z automatycznym delegowaniem zadań”. To ustawienie Codex, a nie poziom rozumowania API: w naszym teście z ultra żądania wysyłane przez Codex miały xhigh.

Wyższy poziom oznacza więcej tokenów rozumowania, a rozumowanie jest rozliczane jako wyjście. W agencie do kodowania, który wykonuje wiele kroków, zacznij od wartości domyślnej i podnoś ją tylko w zadaniach, które tego wymagają.

Co robi model_context_window dla GPT-6 w Codex?

Dokumentacja konfiguracji Codex opisuje je jako „tokeny okna kontekstu dostępne dla aktywnego modelu”. GPT-6 Astra, Sol i Luna mają okno kontekstu 1,05M tokenów z maksymalnie 922K tokenów wejścia (zobacz dokumentację GPT-6 Astra), ale Codex używa własnej, mniejszej wartości, dopóki jej nie zmienisz.

Co zmierzyliśmy w Codex 0.157.0:

Bez tego ustawienia Codex pracuje z oknem 272 000 tokenów. Wyższa wartość powiększyła okno, ale nie do ustawionej wartości: wbudowany profil Codex dla GPT-6 ogranicza je do 872 000 tokenów. Użyteczne maksimum to więc:

model_context_window = 872000

Zanim podniesiesz tę wartość, weź pod uwagę koszt. Żądanie do GPT-6 z ponad 272K tokenów wejścia jest w całości rozliczane według stawek długiego kontekstu, a domyślne okno Codex utrzymuje sesję poniżej tego progu. Okno kontekstu a maksymalna liczba tokenów wyjściowych wyjaśnia, czym różnią się oba limity. Codex nie ma ustawienia dla limitu wyjścia.

Co przetestowaliśmy?

Każdy model dostał to samo czterokrokowe zadanie w codex exec: utworzyć fib.py, który wypisze pierwsze 10 liczb Fibonacciego, uruchomić go przez python3, zmienić tak, by wypisywał 15, uruchomić ponownie i podać oba wyniki.

Każdy model podał te same dwie linie:

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

Liczby tokenów podane przez Codex zgadzały się, żądanie po żądaniu, z zapisami użycia na naszym koncie SeedRouter, co potwierdza, że każde wywołanie przeszło przez klucz SeedRouter.

Pierwsze żądanie sesji Codex jest największe: Codex wysyła swoje instrukcje i definicje narzędzi, w naszych testach od 15 000 do 20 000 tokenów wejścia, zanim model cokolwiek zrobi. Kolejne tury ponownie wysyłają ten sam prefiks, a w naszym teście GPT-6 Astra ponad 98% wejścia każdej kolejnej tury zostało odczytane z cache. Dlatego pierwsza tura jest w sesji najdroższa: prefiks trafia do cache, a zapis do cache jest rozliczany po 1,25-krotności stawki wejścia, co wyjaśnia przewodnik po cenach GPT-6.

Dlaczego Codex mówi, że GPT-6 jest niedostępny?

Komunikat zależy od sposobu logowania.

Z kluczem SeedRouter nieistniejące ID modelu kończy się błędem. Gdy uruchomiliśmy Codex z -m gpt-6, które nie jest żadnym z trzech ID modeli, Codex wyświetlił:

warning: Model metadata for `gpt-6` not found. Defaulting to fallback metadata; this can degrade performance and cause issues.
ERROR: Reconnecting... 1/5
...
ERROR: Reconnecting... 5/5
ERROR: unexpected status 503 Service Unavailable: The requested model is not available.

Z ostatniej linii usunęliśmy adres URL i ID żądania. Codex ponawia próbę pięć razy, zanim się podda. Używaj dokładnego ID modelu: gpt-6-astra, gpt-6-sol lub gpt-6-luna. Linia Model metadata ... not found to tylko ostrzeżenie, że Codex nie rozpoznaje nazwy; żądanie nie powiodło się, bo takie ID modelu nie istnieje, jak mówi ostatnia linia.

Przy logowaniu przez ChatGPT dostęp zależy od twojego planu i wersji Codex. Artykuł pomocy OpenAI GPT-5.6 and GPT-6 Pro in ChatGPT mówi: „Plany Plus obejmują GPT‑6 Astra w ChatGPT Work i Codex” oraz „W Codex CLI Astra wymaga wersji 0.153.0 lub nowszej”. Sprawdź wersję poleceniem codex --version i zaktualizuj, jeśli jest starsza. Klucz SeedRouter nie zależy od żadnego planu ChatGPT.

Czy potrzebuję subskrypcji ChatGPT, żeby używać GPT-6 w Codex?

Nie. Dokumentacja uwierzytelniania Codex od OpenAI wymienia dwa sposoby logowania: „Zaloguj się przez ChatGPT, aby korzystać w ramach subskrypcji” i „Zaloguj się kluczem API, aby płacić za użycie”. Klucz SeedRouter działa w ten drugi sposób: Codex wysyła każde żądanie do SeedRouter, a ty płacisz za token ze swojego salda. Ta sama strona zaznacza, że „Codex cloud wymaga logowania przez ChatGPT”, więc funkcja zadań w chmurze nie jest dostępna z kluczem API. Lokalne sesje Codex CLI, których użyliśmy w testach, działają.

Najczęściej zadawane pytania

Której wersji Codex potrzebuję do GPT-6?

W naszych testach użyliśmy Codex CLI 0.157.0. Przy logowaniu przez ChatGPT OpenAI wymaga dla GPT-6 Astra wersji 0.153.0 lub nowszej. Aktualna wersja daje też wbudowane ustawienia Codex dla modeli GPT-6.

Czy mogę używać GPT-6 w Codex przez Chat Completions API?

Nie. Codex obsługuje tylko Responses API, a GPT-6 Astra nie obsługuje wywołań funkcji w Chat Completions, więc narzędzia i tak wymagają Responses API. Zostaw wire_api = "responses".

Czy mogę używać temperature z GPT-6 Astra w Codex?

Nie. GPT-6 Astra zawsze rozumuje i nie przyjmuje temperature ani top_p. Zamiast tego dostosuj model_reasoning_effort.

Jak zdobyć klucz SeedRouter?

Załóż konto, utwórz klucz w panelu i doładuj saldo. Każde nowe konto zaczyna z małym darmowym saldem, które wystarcza na krótką sesję Codex z GPT-6 Luna; sesja z GPT-6 Astra kosztuje więcej, bo już jej pierwsza tura zapisuje do cache około 20 000 tokenów. Przewodnik po API GPT-6 pokazuje, jak wywoływać modele z własnego kodu.