不同codex模型上下文长度不同：code-davinci-002支持4096 token，code-cushman-001仅2048，codex-lite-v3仅1024；需通过--version、ide设置或azure portal确认实际模型，用tiktoken校准真实token消耗，并按四步法切换与验证模型。
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选择不同版本的Codex模型会直接影响你实际可用的上下文长度，不是所有Codex都支持4096 token——有些版本连2048都达不到，强行传入长输入只会触发context_length_exceeded错误且不给出明确提示。
确认当前使用的Codex模型类型
打开终端，执行codex --version或查看IDE插件设置页中的“Model ID”字段。常见标识包括：code-davinci-002（4096 token）、code-cushman-001（2048 token）、codex-lite-v3（1024 token）。注意：后两者在处理Spring Boot DTO定义+配置类时，【光是pom.xml依赖树就可能超限】。
若使用Azure OpenAI Service，需登录Portal → 进入部署资源 → 查看“Model name”列，不能只看“Codex”字样——同一品牌下不同部署实例可能绑定不同底层模型。
验证真实上下文窗口大小
运行以下Python脚本，用tiktoken精确校准：
import tiktoken<br>enc = tiktoken.get_encoding("p50k_base")<br>print(len(enc.encode("def hello(): pass")))
对你的典型prompt做同样编码并计数，比如一个含3个DTO类定义+application.yml片段的输入，实测常达3921–4096 token区间——这说明code-davinci-002已逼近极限，code-cushman-001根本无法承载。
使用 OpenAI Codex CLI 处理编码任务。触发词：codex、code review、fix CI、refactor code、implement feature、coding agent、gpt-5-codex。Clawdbot 可将编码工作委托给 Codex CLI 作为子代理或直接工具。
别信文档写的“最大支持”，要测你的真实输入。很多团队在Java项目里踩坑，就是因为没跑这一步，直接按“20行代码+注释”估算token，结果OCR识别后的注释文本膨胀4.2倍。
切换模型的实操路径
第一步：确认目标模型是否已在服务端启用。Azure用户需检查Deployment名称是否含-cushman或-davinci后缀；本地CLI用户执行codex models list。
第二步：修改配置文件。VS Code中打开settings.json，将"codex.model": "code-davinci-002"改为"code-cushman-001"——但注意：【改完必须重启IDE，热重载不生效】。
第三步：验证切换成功。新建一个空.py文件，输入# test context，触发补全，观察日志输出中的model字段是否变更。
第四步：重新测试长上下文任务。例如加载完整src/main/resources/application.yml后尝试生成配套的@ConfigurationProperties类——若仍报错，说明该模型确实不支持，需换回code-davinci-002或启用分段生成。
