日常开发应首选gpt-5.4，实测报错率仅5.2%，国内直连即可稳定交付，无需改环境变量或中转；gpt-5.3-codex-spark虽更稳（2.1%），但需提前申请权限；gpt-5.5报错率达19.7%，国内易超时中断。
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想在日常开发中减少 Codex 频繁报错、中断任务、工具调用失败或输出漂移的情况，必须直面版本选择这个实际问题——不是最新就最稳，也不是越老越可靠，而是要看当前环境下的实测故障率与协议兼容性。
主流 Codex 版本 2026 年实测报错率对比
以下数据来自 2026 年 4–5 月社区大规模灰度测试（样本量 ≥12,800 次独立会话），统计维度为「单次 goal 执行中发生不可恢复错误」的比例：
• gpt-5.5：19.7%（主要错误类型：工具调用超时、非预期的流式中断、上下文自毁）
• gpt-5.4：5.2%（主要错误类型：极少数长链路多工具切换时 token 错位）
• gpt-5.3-codex：6.8%（主要错误类型：部分国产网关中转下 tool calling 参数解析失败）
• gpt-5.3-codex-spark（豁免版）：2.1%（仅限已授予权限用户，响应快且协议严格对齐）
注意：gpt-5.2 及更早版本已停用，2026 年 6 月 2 日起 API 层直接返回 404，不再计入可用选项。
国内网络环境下真实稳定性排序
不看纸面参数，只看你开终端敲命令后能不能跑完一个完整 /goal。按「首次执行成功率 + 连续运行 3 小时不中断」双指标加权排序：
通过本地 Codex 或 OpenClaw OAuth 凭证直接调用 ChatGPT/Codex Responses 的 image_generation 工具来生成或编辑光栅图像，然后保存
① gpt-5.4 —— 兼容所有接入方式（API key / CLI / IDE 插件），无需额外配置网关，【国内直连即可稳定交付，无须改环境变量或中转】；
② gpt-5.3-codex-spark —— 豁免模型，但需提前申请权限，未获批者无法调用；
③ gpt-5.3-codex —— 必须搭配 OneAPI 或 LightLLM 中转，且仅千问3.5/3.6 系列能完整支持 tool calling，千问3 系列会静默失败；
④ gpt-5.5 —— 当前阶段在国内多数网络路径下触发 rate limit 更频繁，且错误恢复机制尚未完善，实测重试 3 次以上仍失败率达 41%。
选错版本的典型报错特征速查
方法一：看错误日志关键词
• 出现 "tool_call_id not found in response" → 大概率是用了 gpt-5.3-codex 但后端模型不支持 Responses API（如 DeepSeek V4 直连）；
• 出现 "stream ended unexpectedly" → 基本锁定 gpt-5.5 + 国内直连组合；
• 出现 "context window overflow at step 7" → gpt-5.3-codex 或 gpt-5.5 在长链路任务中自我截断，gpt-5.4 同场景下仍可继续。
方法二：看 CLI 启动时的 model signature
运行 codex --version 后立即执行 codex list-models，若列表中仅显示 gpt-5.4 和 gpt-5.3-codex-spark，说明你当前环境已自动降级屏蔽不兼容模型——此时强行在 config.yaml 里写入 gpt-5.5 不会生效，反而导致初始化卡死。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。
