GPT-6 no Codex: configuração, configs testadas e erros comuns

GPT-6 Astra, GPT-6 Sol e GPT-6 Luna funcionam como modelo no Codex CLI da OpenAI com uma chave do SeedRouter. Adicione o SeedRouter ao ~/.codex/config.toml, exporte sua chave e inicie o Codex com gpt-6-astra, gpt-6-sol ou gpt-6-luna. Você paga por token a partir do saldo do SeedRouter, sem nenhum plano do ChatGPT envolvido. Nos nossos testes de 29 de setembro de 2026 com o Codex CLI 0.157.0, os três modelos criaram um arquivo, rodaram, editaram, rodaram de novo e informaram as duas saídas corretamente.

Como uso o GPT-6 no Codex?

Adicione o SeedRouter ao seu ~/.codex/config.toml de usuário:

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"

Depois exporte a chave e inicie o Codex:

export SEEDROUTER_API_KEY=sk-your-seedrouter-key
codex

Para trocar de modelo em uma sessão, passe-o na linha de comando, por exemplo codex -m gpt-6-sol. A referência de configuração do Codex diz que responses é o único valor aceito para wire_api, e o padrão quando ele é omitido. O GPT-6 usa a API Responses para ferramentas, que é do que o Codex depende para ler, editar e rodar arquivos.

Coloque essas configurações no ~/.codex/config.toml, não no .codex/config.toml de um projeto. O guia de configuração avançada da OpenAI diz que o Codex ignora model_provider e model_providers na configuração local do projeto "e mostra um aviso na inicialização quando os encontra".

Qual modelo GPT-6 escolher no Codex?

O Codex 0.157.0 já conhece os três IDs de modelo, então inicia sem avisos e aplica os próprios padrões a cada um. Quando model_reasoning_effort não está definido, ele ainda envia um nível de esforço em cada requisição: nos nossos testes foi low para o GPT-6 Astra e medium para o Sol e o Luna. A comparação de Astra, Sol e Luna detalha as diferenças, e a página de cada modelo mostra as tarifas atuais: Astra, Sol, Luna.

Como defino o esforço de raciocínio do GPT-6 no Codex?

Defina model_reasoning_effort no config.toml:

model_reasoning_effort = "medium"

A referência de configuração do Codex o descreve como "o esforço de raciocínio anunciado pelo modelo selecionado, como low, medium, high, xhigh, max ou ultra. Os níveis disponíveis dependem do modelo e do cliente". Para o GPT-6 Astra, o Codex também lista ultra, que ele rotula como "raciocínio máximo com delegação automática de tarefas". Essa é uma configuração do Codex, não um nível de esforço da API: no nosso teste com ultra, as requisições que o Codex enviou levavam xhigh.

Mais esforço significa mais tokens de raciocínio, e o raciocínio é cobrado como saída. Para um agente de programação que roda muitas etapas, comece pelo padrão e aumente só nas tarefas que precisarem.

O que o model_context_window faz com o GPT-6 no Codex?

A referência de configuração do Codex o descreve como "tokens de janela de contexto disponíveis para o modelo ativo". GPT-6 Astra, Sol e Luna têm uma janela de contexto de 1,05M tokens com até 922K tokens de entrada (veja a documentação do GPT-6 Astra), mas o Codex usa um número próprio, menor, a menos que você o altere.

O que medimos no Codex 0.157.0:

Sem a configuração, o Codex trabalha com uma janela de 272.000 tokens. Aumentar o valor ampliou a janela, mas não até o valor definido: o perfil embutido do Codex para o GPT-6 limita a janela a 872.000 tokens. Então o máximo útil é:

model_context_window = 872000

Pense no custo antes de aumentar. Uma requisição do GPT-6 com mais de 272K tokens de entrada é cobrada pelas tarifas de contexto longo na requisição inteira, e a janela padrão do Codex mantém a sessão abaixo desse ponto. Janela de contexto vs máximo de tokens de saída explica como os dois limites diferem. O Codex não tem configuração para o limite de saída.

O que testamos?

Demos a cada modelo a mesma tarefa de quatro etapas no codex exec: criar fib.py para imprimir os 10 primeiros números de Fibonacci, rodá-lo com python3, alterá-lo para imprimir 15, rodar de novo e informar as duas saídas.

Todos os modelos informaram as mesmas duas linhas:

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

As contagens de tokens informadas pelo Codex bateram, requisição por requisição, com os registros de uso da nossa conta no SeedRouter, o que confirma que todas as chamadas passaram pela chave do SeedRouter.

A primeira requisição de uma sessão do Codex é a maior: o Codex envia suas instruções e definições de ferramentas, de 15.000 a 20.000 tokens de entrada nos nossos testes, antes de o modelo fazer qualquer coisa. Os turnos seguintes reenviam o mesmo prefixo, e no nosso teste com o GPT-6 Astra mais de 98% da entrada de cada turno posterior foi lida do cache. Isso faz do primeiro turno o mais caro da sessão: o prefixo é gravado no cache, e a escrita em cache é cobrada a 1,25 vez a tarifa de entrada, como explica o guia de preços do GPT-6.

Por que o Codex diz que o GPT-6 não está disponível?

A mensagem depende de como você faz login.

Com uma chave do SeedRouter, um ID de modelo que não existe falha. Quando iniciamos o Codex com -m gpt-6, que não é nenhum dos três IDs de modelo, o Codex exibiu:

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.

Cortamos a URL e o ID da requisição da última linha. O Codex tenta cinco vezes antes de desistir. Use o ID de modelo exato: gpt-6-astra, gpt-6-sol ou gpt-6-luna. A linha Model metadata ... not found é só um aviso de que o Codex não reconhece o nome; a requisição falhou porque o ID de modelo não existe, como diz a última linha.

Com login do ChatGPT, o acesso depende do seu plano e da sua versão do Codex. O artigo de ajuda da OpenAI GPT-5.6 and GPT-6 Pro in ChatGPT diz: "Os planos Plus incluem o GPT‑6 Astra no ChatGPT Work e no Codex" e "No Codex CLI, o Astra exige a versão 0.153.0 ou posterior". Verifique sua versão com codex --version e atualize se for mais antiga. Uma chave do SeedRouter não depende de nenhum plano do ChatGPT.

Preciso de assinatura do ChatGPT para usar o GPT-6 no Codex?

Não. A documentação de autenticação do Codex da OpenAI lista duas formas de login: "Entrar com o ChatGPT para acesso por assinatura" e "Entrar com uma chave de API para acesso por uso". Uma chave do SeedRouter funciona da segunda forma: o Codex envia cada requisição ao SeedRouter e você paga por token a partir do seu saldo. A mesma página observa que "o Codex cloud exige login com o ChatGPT", então o recurso de tarefas na nuvem não está disponível com uma chave de API. As sessões locais do Codex CLI, que foram as usadas nos nossos testes, funcionam.

Perguntas frequentes

Qual versão do Codex preciso para o GPT-6?

Nossos testes usaram o Codex CLI 0.157.0. Para login com o ChatGPT, a OpenAI exige a versão 0.153.0 ou posterior para o GPT-6 Astra. Usar uma versão atual também traz as configurações embutidas do Codex para os modelos GPT-6.

Posso usar o GPT-6 no Codex com a API Chat Completions?

Não. O Codex só fala a API Responses, e o GPT-6 Astra não aceita chamadas de função no Chat Completions, então as ferramentas precisam da API Responses de qualquer forma. Mantenha wire_api = "responses".

Posso usar temperature com o GPT-6 Astra no Codex?

Não. O GPT-6 Astra sempre raciocina e não aceita temperature nem top_p. Ajuste model_reasoning_effort no lugar.

Como consigo uma chave do SeedRouter?

Cadastre-se, crie uma chave no painel e adicione saldo. Toda conta nova começa com um pequeno saldo gratuito, suficiente para testar uma sessão curta do Codex com o GPT-6 Luna; uma sessão com o GPT-6 Astra custa mais, já que só o primeiro turno grava cerca de 20.000 tokens no cache. O guia da API do GPT-6 mostra como chamar os modelos a partir do seu próprio código.