gpt-5.5推理强度需按任务类型选择：日常小改用medium，跨文件修bug用high，多模块重构用xhigh；先执行codex --list-models确认支持，再依场景配置model_reasoning_effort。
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你在Windows或macOS上运行Codex CLI，想让AI写代码更准、改Bug更稳、重构不翻车，但不知道GPT-5.5该配Medium/High/xHigh哪一档推理强度——配低了逻辑漏掉关键分支，配高了额度三分钟烧光还卡住不动。
先确认你真能用上GPT-5.5
打开终端，进入项目目录，执行：codex --list-models。
如果输出里明确出现 gpt-5.5，说明你的接入方式已支持；没出现就别折腾推理档位，【强行在config.toml里写model="gpt-5.5"但实际调用失败，只会报错退出】。
常见不支持场景：用老版API Key直连OpenAI官方地址、未配置model_provider为国内合规中转站（如api111）、cc-switch未启用对应Provider。
三种推理强度怎么选
配置项是 model_reasoning_effort，不是“越强越好”，而是按任务类型卡点切换。
方法一：日常读代码+小修小改 → Medium
这一步操作起来很简单，直接把 model_reasoning_effort = "medium" 写进 config.toml 就行。它响应快、成本低，适合解释函数逻辑、补一行正则、加个日志打印——这类任务不需要深度链式推理，xHigh反而会过度展开无关细节，拖慢响应。
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
方法二：跨文件改Bug+补测试 → High
遇到报错信息模糊、需要追溯调用链、或要生成覆盖边界条件的测试用例时，必须切High。它会主动拆解依赖关系、检查接口契约、预判副作用。不切High的话，AI可能只改了表面报错行，漏掉上游参数校验逻辑，导致测试通过但线上仍崩。
方法三：多模块重构+老项目梳理 → xHigh
第一步：确认当前项目含3个以上核心模块，且存在历史技术债（比如无文档的中间件、混用Promise/callback的异步逻辑）；
第二步：在 config.toml 中设 model_reasoning_effort = "xhigh"；
第三步：启动前执行 codex --reset-context 清空旧上下文缓存——【xHigh模式下残留旧上下文会导致推理路径混乱，必须重置】。
xHigh会启动多轮自检：先画数据流图，再标出风险点，最后分阶段输出修改建议。但代价是单次请求token消耗翻倍，且首次响应延迟明显，别在CI流水线里默认开它。
