Codex model split: Sol for daily work, Astra only for final review
The author says Astra burns through tokens in half an hour and recommends GPT-6.1 Sol at High/Medium for daily work, calling Astra Xhigh only for final review, with a Codex setup prompt included.
【速報】Astraを使うと30分でトークンが溶けます 👇 最新モデルGPT-6.1 SolがAstraレベルの性能で 50%以上のコストダウンに成功してる！ これからAstraを常用するより、 ・GPT-6.1 Solを普段使い ・Astraは最終レビュー専用 にした方がかなり合理的。 さらに重要なのがEffort設定。 OpenAIのDeepSWE系チャートでは、 6.1 Solは High で最高スコア。 逆に、 Xhigh Max まで上げると、 必ずしも性能が伸びるわけではなく、 むしろスコアが下がるケースもある。 なので役割分担はこれ👇 メインオーケストレーター → GPT-6.1 Sol / High Explorer → GPT-6.1 Sol / Medium Worker → GPT-6.1 Sol / Medium Researcher → GPT-6.1 Sol / Medium Reviewer → GPT-6 Astra / Xhigh これがかなり綺麗。 MediumはHighより 少し性能が落ちる代わりに、 タスクあたりのコストを30%以上抑えやすい だから、 考える本体 → High 大量に動くサブエージェント → Medium 最後の重要レビューだけ → Astra Xhigh にする。 さらに注意。 サブエージェント生成時の fork_turns が超重要。 all や未指定だと、親のモデル・Effort設定を そのまま引き継いで、 せっかくのモデル分業が壊れる場合がある。 なので必要に応じて、 fork_turns: "none" または直近数ターンだけ渡す。 これをCodexにそのまま投げればOK 👇 「私のCodexを以下のツリー構成に合わせてセットアップしてください。 → メイン：gpt-6.1-sol、reasoning effort high タスク分解、委任、統合、検証を担当。簡単なタスクは直接処理してください。 → プロジェクトレベルのカスタムエージェントを3つ用意： explorer / worker / researcher すべて gpt-6.1-sol reasoning effort medium explorer：コード読み取り worker：編集＋テスト researcher：ドキュメント調査 既存エージェントが適合するなら再利用し、不足分だけ作成してください。 → reviewer： gpt-6-astra reasoning effort xhigh 大きな変更をリリースする直前のみ呼び出し。 問題報告だけ行い、コード編集は禁止。 → AGENTS.mdに委任ルールを記述してください。 サブエージェント生成時は fork_turns を "none" または直近数ターンのみにしてください。 未指定や "all" で親モデル設定を継承し、ツリー設計が崩れないようにしてください。 変更前に以下を確認してください。 reviewer以外で gpt-6-astra や旧Solモデルを使っている役割 reasoning effort が none / minimal の役割 AGENTS.mdにのみ記載されたモデル割り当てと、実際のサブエージェント実行モデルの差異 すべて一覧化してください。 モデル選択ができない箇所があれば停止して質問してください。 まず変更案だけ提示し、 ファイルを書き換える前に私の承認を待ってください。」 これからのCodex運用は、 高性能モデルをずっと使う ではなく、 安いモデルを最適Effortで大量に回し、 高価なモデルは最後だけ使う。 この設計がかなり強くなる Codexを自分の副業パートナーに する方法をまとめた👇
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