codex脚本自动化需按任务类型选模型：轻量任务用gpt-5.4，重任务用gpt-5.5，本地敏感任务必用ollama部署的gpt-5.3-codex；路由支持web端自动分流、cli手动指定及提示词动态触发。
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Codex脚本自动化任务需要模型在稳定性、响应速度和上下文理解之间取得平衡，不能只看版本号新旧，也不能默认全用最强模型——轻量任务配重模型会浪费Token，复杂任务配轻量模型则容易中途崩断。
先判断任务类型再选模型
第一步：打开你的自动化脚本，快速扫一眼它的核心动作链。如果整个流程只涉及单文件读取→简单改写→保存，比如“自动给所有.py文件加统一头部注释”，这就是轻量任务；如果脚本要跨5个模块分析依赖→生成补丁→跑测试→回滚失败项→输出变更报告，那就是重任务。
第二步：检查脚本是否含循环迭代或状态继承。例如“每天扫描API响应结构变化，对比昨日快照并高亮差异”，这类任务必须复用历史上下文，模型得能记住昨天的字段名和校验逻辑——这种就不能用gpt-5.5-instant，它不保留长期状态。
第三步：确认执行环境。如果是本地CLI定时任务且电脑常开，优先选gpt-5.4；如果走Web端Scheduled Tasks且需处理敏感数据，必须选Ollama本地模型或混合路由自动切换。
按场景直接匹配模型
日常脚本维护（如格式化、注释补全、日志清理）→用gpt-5.4。它读代码稳、改Bug稳、补测试稳，不会因为某行缩进多两个空格就报语法错误。
多步骤自动化（如自动生成PR描述+更新CHANGELOG+触发CI检查）→用gpt-5.5。它对长提示词解析更准，能正确拆解“先查git log→再提取feat/breaking→最后按模板渲染”这个链条，避免漏掉breaking change。
本地敏感任务（如解析公司内网API返回的JSON，不上传任何数据）→必须用Ollama本地部署的gpt-5.3-codex。Web端模型再强也得联网，而本地模型能保证原始数据不出设备。
智能路由配置方法
方法一：Web端开启混合路由。进入Codex Settings → Scheduled Tasks → Enable Smart Routing → 选择“Auto-select by task complexity”。系统会根据你脚本里出现的关键词自动分流：含“test”“coverage”“mock”的走gpt-5.4，含“refactor”“dependency graph”“AST”的走gpt-5.5，含“local file”“offline”“Ollama”的强制走本地引擎。
方法二：CLI手动指定模型。在脚本头部加注释行：#codex-model:gpt-5.4。注意这行必须是文件第一行，否则Codex CLI会忽略。
方法三：用提示词动态触发。在脚本任务描述里插入明确指令：“用gpt-5.4执行后续所有步骤，禁止升级模型版本”。Codex会尊重该约束，即使后台已上线gpt-5.6也不会越权切换。
【关键前提】所有路由配置只在Codex Web或桌面应用生效，CLI命令行不支持自动模型切换——如果你用的是npm安装的codex CLI，必须手动在配置文件里写死model参数。
