TopsTip2026 年 8 月 16 日，OpenAI 的 Tibo Sottiaux 在 X 上公开了在 Codex 中为 GPT-5.6 Sol 启用 1M token 上下文窗口的配置方法。他明确表示，Codex 默认的上下文限制已经按性能与成本做过调优，此次公开配置是回应常见用户请求，并不等于官方建议所有人长期启用。部分社区用户此前曾报告或质疑默认配置在较低 token 数附近就触发压缩，但官方并未公布各套餐、客户端与订阅层级的统一默认压缩阈值，本文不对此做确定性承诺。
配置方法
方式一：修改 config.toml
在 ~/.codex/config.toml 顶层添加以下三个字段：
model = "gpt-5.6-sol"
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000
保存后重启 Codex 并新开会话。截至 2026-08-16，本机随 ChatGPT 桌面端捆绑的 codex-cli 0.148.0-alpha.9 配置结构中可识别 model_context_window 与 model_auto_compact_token_limit 两个顶层字段，CLI 的 -c 参数用于覆盖 config.toml 配置——这是对原帖所列字段名与命令形式的本地只读交叉核验，不代表所有版本行为一致。
方式二：单次 CLI 会话覆盖
如果只想在单次会话中使用，无需修改配置文件：
codex -m gpt-5.6-sol -c model_context_window=1000000 -c model_auto_compact_token_limit=900000
-m 指定模型，两个 -c 分别覆盖两个字段。gpt-5.6 作为别名会路由到 gpt-5.6-sol，使用别名也可以，但原帖写的是完整模型名。
model_context_window 是 Codex 客户端采用的上下文预算配置，设为 1000000 后客户端会尝试使用最多约 100 万 tokens 的上下文窗口，但不代表每个订阅账户都一定能向模型发送满 100 万 tokens。model_auto_compact_token_limit = 900000 表示约在 90 万 tokens 时启动历史压缩，为模型上限和后续输出保留余量。更大窗口可延后对旧代码、工具输出和对话历史的摘要压缩，但更长原始历史也可能增加噪声和检索难度——没有可靠证据支持”开到 1M 后所有任务都会更好”。
成本与验证
根据 OpenAI 官方 GPT-5.6 Sol 模型页（截至 2026-08-16），该模型的上下文窗口为 1,050,000 tokens，最大输出为 128,000 tokens。关键计费规则是：输入超过 272K tokens 的请求，整次请求的输入价格按 2 倍计算，输出价格按 1.5 倍计算。也就是说，从 272K 到 1M 这段上下文空间确实可用，但每次触及都会产生溢价。
部分 Codex 订阅用户在 社区讨论 中报告配置后似乎没有立即生效，也有用户担心长上下文检索质量随长度下降，并询问能否设置 375K 等折中值。官方原帖只明确给出 1,000,000/900,000 这一组合，未对其他数值做出说明。建议在启用后通过新开会话和 /status 等可见信息核对当前上下文窗口是否已更新，不同套餐、客户端与账号的实际行为可能存在差异。
适用对象是确有大型仓库或长时工作流需求、且接受超过 272K tokens 后额外计费的 Codex 用户。中小型项目继续使用默认配置通常更稳妥；启用后务必以新会话的实际显示与行为为准。
