neteroster

是否开 tun 与你如何决定分流无关

Clash / Mihomo / Surge 都有按应用，按 IP/IP 段分流的规则

和 cli 一样统一用 ~/.codex/config.toml 的

如果你在用桌面版检查是否开了快速模式，开了之后 2.5x 消耗

@JoeJoeJoe

大模型都有一些 glitch token 和特殊边界情况下的异常行为这是众所周知了，比如 gpt 系列就是 “给主人留下些什么吧”：虽然不会引起 ds 这种采样提示词的行为，但本质上其实没啥区别，也不可能是其他用户的对话。

ds 这个问题大概是因为训练数据的一些格式…

这是在训练数据的提示词分布采样出来了，之前就在其他地方说过：平常采样一下回答，现在采样一个 instruction 怎么就这么那么大惊小怪…

推理一点都不差啊，也就 GPT-5.2+ 能打。

Agent Coding 的话那确实拉完了

如果只有 1 个盘那就因人而异了，我个人是不分的。

但是这问题不是装 ²⁄₃ 个盘就得了，1 盘 1 区，既不用分区也有三个盘符能用

如果可以的话，希望楼主分享一下完整的响应，里面会包含实际模型名，以及 openai 一侧统计的 tokens 数量

真的假的，这么快

但是看你测的好像是字符数不是 tokens ？

@neteroster

另外解释一下，Codex 的 5.5 实际上是 400K 模型上下文，260K 输入，128K 留给输出，还留一点给 compact 。输入 272K 左右最大，这是服务器校验限定死的，本地改也没用。5.4 是 1M ，而 5.5 显然规模更大成本更高，所以从推出开始就…