配额异常陡降大概率是系统glitch，因五小时窗口与周额度逻辑冲突；国内ip易被静默切换模型，可用探针工具验证x-model-used字段；老prompt重跑若结果缺失核心逻辑但响应极短，说明模型被替换。
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额度掉得快，不一定是你用得多，很可能是系统层异常或配置错位。官方已确认存在配额计量 glitch，五小时窗口与周额度计数逻辑冲突，导致显示消耗远高于实际使用量。
看配额曲线是否异常陡降
非重度任务（比如日常问答、简单代码生成）半小时内掉 30% 以上，或连续几小时稳定消耗后突然断崖式下跌，大概率是 glitch。此时不要加购额度，先等官方重置——9 月已有两次自动 reset 记录，集中在周三和周六下午。
查请求是否被悄悄替换
国内 IP 即使开代理，Codex 也会把 Astra 请求静默路由为 GPT-5.6 Luna 或 Sol，而这两者计费策略不同，但前端仍显示调用的是 Astra。可用 ysh1112/codex-model-watch 这类本地探针工具验证：它能捕获真实响应头中的 X-Model-Used 字段，确认后台跑的到底是不是你选的模型。
Codex Imagen
下载
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
回放老 prompt 看完成质量
挑 9 月 3–5 日跑通的关键 prompt（如带类型检查的函数生成、含断言的多步推理），用当前 Astra medium/high 档重跑：
- 输出结果缺失核心逻辑，但响应时间极短（
- 同样 prompt 在 Sol 上稳定通过，在 Astra 上反复失败 → 上下文压缩层 bug，非你输入问题
- 多次重试后输出随机波动（有时对、有时漏条件）→ 典型的 completion bug，不是降智，是中间态丢弃
检查缓存是否真正生效
GPT-6 提示缓存默认开启，但只对「完全一致的共享前缀」生效。如果你每次追加指令都带新系统提示、或上传文件后又改了文件名/哈希，缓存就失效。打开 OpenAI 的 Prompt Caching Dashboard，观察 Cache Hit Rate 是否长期低于 30%。低于这个值，重复材料反复计算，账单自然飙升。
