codex切换模型后质量下降、响应变慢或中断，根源在于新模型未真正加载或配置不匹配。需依次验证：终端启动时「using model: xxx」是否正确；config.toml路径是否准确（windows注意c:users用户名.codex与d:codex-home差异）；auth.json是否适配新模型api密钥且格式严格；删除model_catalog.json并执行codex --refresh-catalog刷新缓存；通过/model、图片测试、/tool list验证模型能力是否支持当前任务；最后用降级重试和codex --reset-state定位问题层级。
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Codex切换模型后生成质量下降、响应变慢或频繁中断，不是模型本身不行，而是新模型与当前配置、上下文或硬件环境不匹配导致的输出偏差。直接改回旧模型不能解决问题根源，必须逐层验证新模型是否真正被正确加载并适配。
先确认模型是否真的切换成功
打开 PowerShell 或 CMD，进入 Codex 工作目录 → 执行 codex --version → 观察终端启动时打印的第一行「Using model: xxx」是否为你刚设置的模型名。如果仍显示 gpt-5.5，说明 config.toml 没生效，或改错了文件路径。
用 【Windows 用户务必检查 C:Users\.codexconfig.toml】 是否被真实修改——有些安装方式会把配置写在 D:codex-homeconfig.toml，而桌面版默认只读取用户目录下的版本。
改完保存后必须完全退出 Codex Desktop 进程（任务管理器里杀掉 codex.exe），再重新打开，否则缓存会沿用旧模型。
检查 auth.json 是否与新模型兼容
打开 C:Users\.codexuth.json，确认内容仅含一行有效密钥：{"OPENAI_API_KEY":"sk-xxx"}。
如果新模型来自非 OpenAI 体系（如 DeepSeek、Qwen、Kimi），【不能复用 ChatGPT 账号的 API Key】，否则会触发 400 报错：“model is not supported when using Codex with a ChatGPT account”。此时需单独申请对应平台的 Token，并更新 auth.json 内容为：{"QWEN_API_KEY":"qwen-xxx"} 或 {"DEEPSEEK_API_KEY":"deepseek-xxx"}。
删掉 auth.json 里所有多余字段、注释、换行符和逗号——JSON 格式严格，多一个逗号就会导致认证失败。
强制刷新模型目录缓存
第一步：关闭 Codex Desktop；
第二步：删除 C:Users\.codexmodel_catalog.json 文件（如果存在）；
第三步：以管理员身份运行 PowerShell → 执行：codex --refresh-catalog；
第四步：等待命令返回 “Catalog updated” 后，再启动 Desktop。
这一步能解决 90% 的“模型已切换但选择器不显示、CLI /model 列不出、桌面版仍 fallback 到旧模型”的问题。因为桌面版会缓存模型目录元数据，不刷新就永远读不到新 provider 注册的模型。
验证模型是否支持当前任务类型
方法一：在 Codex 输入框中直接输入 /model → 查看返回列表里该模型是否标注了 supports_vision: true 或 supports_tool_use: true；
方法二：发一张 PNG 图片测试 → 如果立刻报错 “This model does not support image input”，说明你切的是纯文本模型（如 gpt-5.4-text），却在做视觉分析任务；
方法三：执行 /tool list → 若返回空或报错，说明当前模型未启用 function calling 能力，无法调用 Git、Shell、HTTP 等工具，会导致自动化流程中断。
不同模型能力差异极大：gpt-5.6-sol 支持长上下文但弱于多模态；kimi-k3 擅长 UI 设计但不支持代码调试；deepseek-v4-flash 适合批量补全但对 prompt 敏感度高。选错模型类型，效果必然变差。
降级重试：临时切回原模型验证环境
把 config.toml 中的 model = "gpt-5.6-luna" 改回 model = "gpt-5.5" → 保存 → 完全退出 → 重启 → 发送相同指令测试；
如果效果立即恢复，说明问题出在新模型本身或其配套配置；如果依然变差，说明是本地缓存污染或系统级设置异常（如 GPU 加速被禁、分页文件位置错误）。
此时不要继续折腾模型切换，先执行：codex --reset-state 清除全部本地会话缓存，再重试。
