Sélection du modèle Codex
Codex prend en charge plusieurs modèles. Comprendre les caractéristiques de chaque modèle vous aide à choisir celui qui convient à votre scénario.
La version de bureau peut basculer dans le coin inférieur droit de la zone de saisie
Codex CLI peut être utilisé/modelChangement de commande :
Modèles disponibles
Codex prend actuellement en charge les modèles suivants :
| Modèle | Type | Fonctionnalités | Scénarios applicables |
|---|---|---|---|
| gpt-5.4 | Modèle phare | Capacité la plus puissante, raisonnement approfondi | Tâches complexes, conception d'architecture |
| gpt-5.4-mini | Léger | Réponse rapide, coût réduit | Tâches simples, itération rapide |
| gpt-5.3-codex | Pro | Optimisation de la programmation, spécialisation du code | Écriture de code, correction de bugs |
| gpt-5.3-codex-spark | Rapide | Réponse ultra-rapide, interaction à haute fréquence | Collaboration en temps réel, questions-réponses rapides |
Explication détaillée des fonctionnalités du modèle
GPT-5.4
Modèle phare, offrant les capacités de raisonnement et de création les plus puissantes.
| Fonctionnalités | Description |
|---|---|
| Profondeur de raisonnement | Analyse approfondie de problèmes complexes |
| Compréhension du contexte | Compréhension de la structure d'une grande base de code |
| Tâches multi-étapes | Gestion de flux de travail complexes |
| Précision | Haute précision, réduction des reprises |
Scénarios applicables
- Conception d'architecture et refactorisation
- Analyse et correction de bugs complexes
- Développement coordonné multi-modules
- Revue de code et analyse de qualité
GPT-5.4-mini
Modèle léger, réponse rapide, adapté au développement quotidien.
| Fonctionnalités | Description |
|---|---|
| Vitesse de réponse | Plus rapide que les modèles phares |
| Efficacité des coûts | Consommation de tokens réduite |
| Tâches quotidiennes | Adapté aux opérations de développement courantes |
Scénarios applicables
- Implémentation de fonctionnalités simples
- Formatage et refactorisation du code
- Rédaction de documentation
- Questions-réponses rapides
GPT-5.3-Codex
Un modèle spécifiquement optimisé pour les tâches de programmation.
| Fonctionnalités | Description |
|---|---|
| Expertise en code | Entraîné spécifiquement pour les tâches de programmation |
| Couverture des langages | Prend en charge plusieurs langages de programmation |
| Qualité du code | Code généré de haute qualité |
Scénarios applicables
- Écriture et génération de code
- Correction de bugs et débogage
- Refactorisation du code
- Écriture de tests
GPT-5.3-Codex-Spark
Modèle de réponse ultra-rapide, adapté aux scénarios d'interaction à haute fréquence.
| Fonctionnalités | Description |
|---|---|
| Réponse ultra-rapide | Vitesse de réponse la plus rapide |
| Collaboration en temps réel | Adapté au développement interactif |
| Exclusivité Pro | Disponible uniquement dans le forfait Pro |
Scénarios applicables
- Questions-réponses sur le code en temps réel
- Validation rapide de prototype
- Développement itératif à haute fréquence
Configuration de l'intensité de raisonnement
Vous pouvez ajuster l'effort de raisonnement du modèle pour équilibrer vitesse et profondeur.
Niveaux d'intensité de raisonnement
| Niveau | Description | Fonctionnalités |
|---|---|---|
minimal | Raisonnement minimal | Réponse la plus rapide, adaptée aux tâches simples |
low | Faible intensité de raisonnement | Rapide mais avec une certaine analyse |
medium | Raisonnement moyen | Vitesse et profondeur équilibrées (par défaut) |
high | Forte intensité de raisonnement | Analyse approfondie, adaptée aux tâches complexes |
xhigh | Raisonnement ultra-élevé | Raisonnement le plus puissant, réponse la plus lente |
Configurer l'intensité du raisonnement
Paramètres d'intensité du raisonnement
codex --reasoning-effort high
# Fichier de configuration
[mycode4 type="toml"]
model_reasoning_effort = "high"
# Changer en session /model gpt-5.4 --reasoning-effort xhigh [/mycode4]
Résumé du raisonnement
Contrôlez le niveau de détail que Codex affiche dans son processus de raisonnement.
Mode résumé
| Mode | Description |
|---|---|
auto | Détermine automatiquement le niveau de détail (par défaut) |
concise | Résumé bref |
detailed | Processus de raisonnement détaillé |
none | Ne pas afficher le résumé du raisonnement |
Paramètres du résumé de raisonnement
model_reasoning_summary = "detailed"
Changement de modèle
Basculer entre différents modèles pour différents scénarios.
Méthode de commutation
Changer de modèle
/model gpt-5.4
/model gpt-5.4-mini
/model gpt-5.3-codex
# Avec l'intensité de raisonnement
/model gpt-5.4 --reasoning-effort high
# Changement dans l'application
Cliquez sur le sélecteur de modèle pour sélectionner le modèle cible
Suggestions de changement de scénario
| Scénarios | Modèle recommandé | Force du raisonnement |
|---|---|---|
| Conception de l'architecture | gpt-5.4 | élevé/xhigh |
| Refactorisation complexe | gpt-5.4 | élevé |
| Correction de bug | gpt-5.3-codex | moyen |
| Codage quotidien | gpt-5.4-mini | faible/moyen |
| Questions-réponses rapides | gpt-5.4-mini | minimal |
| Collaboration en temps réel | gpt-5.3-codex-spark | minimal |
Niveau de service
Le choix de différents niveaux de service affecte la priorité des réponses.
Options de niveau de service
| Niveau | Description |
|---|---|
flex | Service élastique, les réponses peuvent être légèrement plus lentes (par défaut). |
fast | Service prioritaire, réponse plus rapide |
Paramètres du niveau de service
service_tier = "fast"
Modèles et forfaits
La prise en charge des modèles varie selon le forfait :
| Forfait | Modèles disponibles |
|---|---|
| Gratuit | Modèle de base |
| Plus | gpt-5.4, gpt-5.4-mini, gpt-5.3-codex |
| Pro | Tous les modèles + Spark + limites plus élevées. |
| Clé API | Facturé par token, prend en charge les modèles courants. |
Considérations sur les coûts
Comparaison de la consommation de tokens
| Modèle | Coût relatif |
|---|---|
| gpt-5.4 | Maximale |
| gpt-5.3-codex | Moyen-élevé |
| gpt-5.4-mini | Relativement faible |
| gpt-5.3-codex-spark | Faible |
Suggestions d'optimisation des coûts
- Utilisez les modèles mini ou Spark pour les tâches simples.
- Utilisez un effort de raisonnement moyen pour le développement quotidien.
- Utilisez le modèle phare et un effort de raisonnement élevé uniquement pour les tâches complexes.
- Utilisez /compact pour compresser le contexte et réduire la consommation de tokens.
Bonnes pratiques
Principes de sélection des modèles
- Choisissez un modèle en fonction de la complexité de la tâche
- Équilibrez la vitesse de réponse et la profondeur de raisonnement
- Prioriser la précision pour les tâches complexes
- Prioriser la vitesse de réponse pour les interactions à haute fréquence
Suggestions de configuration
Configuration recommandée
model = "gpt-5.4-mini"
model_reasoning_effort = "medium"
model_reasoning_summary = "auto"
# Bascule temporaire pour les tâches complexes
# /model gpt-5.4 --reasoning-effort high
FAQ
Q : Quel modèle est le meilleur pour l'écriture de code ?
gpt-5.3-codex est optimisé pour les tâches de programmation et convient à la plupart des scénarios d'écriture de code.
Q : Comment équilibrer la vitesse et la qualité ?
Pour les tâches quotidiennes, utilisez gpt-5.4-mini avec une intensité de raisonnement moyenne ; passez à gpt-5.4 avec une intensité de raisonnement élevée pour les tâches complexes.
Q : Quels sont les avantages du modèle Spark ?
Le modèle Spark répond le plus rapidement, convient à l'interaction à haute fréquence et à la collaboration en temps réel, et n'est disponible que dans l'offre Pro.
Q : Comment l'intensité du raisonnement affecte-t-elle les résultats ?
Un effort de raisonnement plus élevé signifie que Codex effectuera une analyse plus approfondie, mais le temps de réponse sera plus long.
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