歸藏(guizang.ai)@op7418 · 6月1日67

妈的，终于搞定我的 Codex 断联和推理慢的问题了！ 我有一台电脑上的 Codex 推理速度巨慢，即使开了快速模式也很慢，还有一个问题就是经常连不上。 我一直以为是自己的网络有问题，但它和我的 Mac Studio 处于同一个网络环境，Mac Studio 运行就非常快。 结果今天发现，是我的 config 配置文件有问题。里面写死了两个参数，还写死了两个必须加载的 MCP，导致速度巨慢。 如果你也有类似问题的话，我推荐让你的 Codex 自己检查一下配置文件。你只需要跟它描述具体的表现就行。

译作者解决了其Codex推理速度异常缓慢且频繁断联的问题。在同一网络环境下，其他设备运行正常，这排除了网络原因。最终发现根源是配置文件中错误地写死了两个参数，并强制加载了两个MCP，导致了性能问题。建议遇到类似情况的用户，可尝试利用Codex自身能力来检查其配置文件。

Berryxia.AI@berryxia · 6月1日42

前几天有人还在疯狂转发日本人用Opus 4.8 的做小游戏，觉得amazing… 其实在Codex 中GPT-5.5的时候早就可以做的很好了。 不信你看看0 基础的人都可以使用Codex0-1 完成游戏的开发，而且看起来和玩起来不错的呢！ 强烈推荐给大家看看～

译推文指出，当人们还在关注使用 Opus 4.8 制作小游戏的案例时，Codex 中的 GPT-5.5 模型早就能很好地完成这类开发任务。作者强调，即使是零基础的用户，也可以通过 Codex（或其“0-1”版本）完成一款体验不错的游戏开发，并对此进行了强烈推荐。此观点建立在与日本人使用 Opus 4.8 开发游戏这一被广泛传播的案例的对比之上。

Chubby♨️@kimmonismus · 6月1日63

lol just figured out you can re-enable the context window circle in codex. thank god

译刚发现可以在Codex里重新启用上下文窗口的进度圈了。谢天谢地。

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 6月1日27

Sam Altman talks about how in 2014, the so-called "elderly" in the field thought the idea of OpenAI is baseless. "In 2014, we started saying, "You know, we should really do something about this." It was incredibly unpopular at the time. We had said we want to make an AGI lab, and all the elders of the field were like, "You're insane. You're a scammer." This is because, at the time, people thought AGI was 100 years away and none of these approaches were going to work. We really said, "Let's just push on this one idea that scaling deep learning seems to matter." We didn't know at the time how beautifully predictable the scaling laws were, but it was at least clear back in those days that if you threw more compute at something, you got better results most of the time. We kind of just decided we were going to push on it as far as we could." --- From 'TreeHacks" YT channel (link in comment)

译Sam Altman回顾2014年OpenAI成立之初，业界普遍认为AGI遥不可及，团队因此被指为“疯子”和“骗子”。其核心押注在于持续扩展深度学习的规模，尽管当时团队并未完全理解扩展定律的精确预测性，但已观察到投入更多计算通常能提升效果，并决心坚持这一路径探索。

Chubby♨️@kimmonismus · 6月1日51

Absolutely fantastic. This is how I imagine the future of computer use. I love it.

译绝对精彩。这就是我想象中计算机使用的未来。我爱死它了。 GPT-Realtime 2.0 被严重低估了。 演示：

Chubby♨️@kimmonismus · 6月1日31

They keep on giving. Another resent!

译他们持续带来惊喜。又一次重置！ [引用 @thsottiaux]：所有付费ChatGPT订阅的Codex使用限额已重置。你的每周和每小时限额应已恢复至100%。 让token创造今日的精彩，玩得开心。

Greg Brockman@gdb · 6月1日57

OpenAI Robotics is making rapid progress towards building AI that can help people in the physical world. Apply now to join the team:

译OpenAI宣布其世界模拟研究项目已演进为OpenAI Robotics团队，并在机器人与机器学习的协同设计基础上取得快速进展。该团队短期目标是开发能支持技术工人建设未来基础设施的机器人，长期愿景是为每个人配备个人机器人。团队正在招聘全栈硬件、运营、系统及机器学习工程师，旨在共同编程和制造对社会有用的机器人。

AYi@AYi_AInotes · 6月1日71

Damn，这绝对是学生党这辈子能薅到的最狠的羊毛，没有之一😭 GitHub学生大礼包2026年全面升级 总价值直接干到$3500+！！ 而且真的是零门槛， 只要你是学生，基本都能过。 这可不是什么几块钱的优惠券啊宝子们， 这是GitHub给全球学生的生产力启动资金， 很多人毕业之后才知道这个东西 拍大腿后悔了好几年😭 2026年最新核心福利（最值钱的几个）： • GitHub Pro 永久免费（直到毕业） • GitHub Copilot Pro 无限免费用（AI写代码神器） • Cursor Pro 1年免费（今年新增，现在最火的AI编辑器） • JetBrains 全家桶免费（IDEA/PyCharm/WebStorm全解锁） • DigitalOcean $200 云服务器额度（能用一整年） • Azure $100 云额度 + 免费域名 + SSL证书 • Canva Pro/1Password/Notion等50+工具免费/折扣 🆙划重点： 13岁以上就能领，高中生也可以 没有Star数要求，没有项目要求 有.edu邮箱基本秒过 没有的话拍个学生证照片也行 审核快的几分钟，慢的最多1天 💡 避坑指南（90%的人都会踩）： • 认证通过后福利不会自动开通，要手动逐个领取 • 每年需要重新验证一次学生身份 • 毕业前一定要把能领的都领了，过期不补 • 非学生也能看页面里的教育折扣，很多工具都有优惠 申请入口放评论区了，感兴趣自取喔

译GitHub 2026年学生大礼包全面升级，总价值提升至$3500+。核心福利包括：GitHub Pro永久免费、GitHub Copilot Pro无限使用、Cursor Pro 1年免费、JetBrains全家桶免费，以及DigitalOcean $200和Azure $100等云服务额度。申请门槛极低，13岁以上持有.edu邮箱即可，无项目要求。此外，开源项目维护者还可申请OpenAI提供的6个月免费ChatGPT Pro（价值$1200）。

Emad@EMostaque · 6月1日78

Sora team became robotics team

译OpenAI的Sora世界模拟研究团队已转型为OpenAI Robotics机器人团队。团队由Aditya Ramesh领导，核心理念是AI应能帮助人类的物理世界。短期目标聚焦于开发支持技能工人、建设未来基础设施的机器人；长期愿景是为每个人打造个人机器人。该团队进展迅速，其基础是机器人硬件与ML研究的协同设计，目前正在招聘全栈硬件、系统及ML工程师。

Peter Steinberger 🦞@steipete · 6月1日49

Haven't seen codex writing ad-hoc codemods before, but it just did for a bigger TypeScript migration. Impressed.

译之前没见过 Codex 写临时代码修改，但它刚刚为一个更大的 TypeScript 迁移项目完成了。印象深刻。

Sam Altman@sama · 6月1日83

OpenAI Robotics is hiring, looking for exceptional full-stack hardware, ops, systems, and ML engineers to help us program and manufacture robots that are useful for society. AI should be able to help people in the physical world. In the short term, we are focused on robots to support skilled workers to build our future infrastructure; in the long term, we imagine everyone having a personal robot doing anything they need. Our world simulation research program, led by Aditya Ramesh (@model_mechanic), has evolved over the past year into OpenAI Robotics. Progress is rapid, and based on a foundation of co-design between robotics hardware and ML research. If you love working hands-on across the robotics stack and want to build the future, please consider joining us. Send an email with your background and evidence of exceptional accomplishment to: robotics-recruiting@openai.com

译OpenAI宣布成立OpenAI Robotics团队，并开始招聘全栈硬件、系统及ML工程师，以编程和制造能服务社会的机器人。该项目由Aditya Ramesh领导，其世界模拟研究计划已演变为机器人研究，强调硬件与ML研究的协同设计。短期目标是支持技术工人构建未来基础设施，长期愿景是为每个人提供个人机器人。

Tibo@thsottiaux · 5月31日65

The Codex usage limits have been reset for all paid ChatGPT subscriptions. You should be back to 100% weekly and 100% hourly limits. Let the tokens do incredible things today and have fun.

译所有付费ChatGPT订阅用户的Codex使用限制已重置。您现在应恢复至每周100%和每小时100%的限额。 让token今天创造不可思议的事，玩得开心。

Sam Altman@sama · 5月31日75

We want to help the world get a head start on biodefense: https://openai.com/index/strengthening-societal-resilience-with-rosalind-biodefense/

译我们希望帮助世界在生物防御领域抢占先机：

凡人小北@frxiaobei · 5月31日47

明天 6 月 1 日， codex pro 100 美金订阅的 10 倍福利没有了， 该升级 200 美金了， 大家注意下。

译OpenAI 宣布调整 ChatGPT 订阅计划，推出新的每月100美元 Pro 层级。该新层级提供的 Codex 用量是 Plus 的5倍，专为长时间、高强度的 Codex 任务设计。新层级仍包含所有 Pro 功能，如专属 Pro 模型及对 Instant 和 Thinking 模型的无限访问。为庆祝推出，在5月31日之前，现有 Pro $100 订阅用户可限时获得最高达 ChatGPT Plus 用量10倍的 Codex 额度。此10倍福利期结束后，该层级将升级至200美元。

Greg Brockman@gdb · 5月31日33

codex computer use is viscerally compelling

译Codex的计算机使用体验令人震撼

Chubby♨️@kimmonismus · 5月31日59

.@AndrewCurran_ has made a very important point here, with which I fully agree. Anthropic focused on coding from the very beginning and (almost) nothing else. Dario Amodei said early on that if the coding problem is "solved," all other problems will be solved as well. Therefore, no distractions from this area. All the other companies regularly got sidetracked with side quests and thus abandoned their focus. OpenAI invested massive amounts of compute in Sora but then even decided to discontinue the app. They also developed a language model, an image model, and extensive access to free ChatGPT. I don't want to judge this, just observe it. Google did the same: AI Mode, Image Model, Veo3.1, Music Model, and so much more. Again, these were certainly well-considered decisions. But Anthropic wanted one thing from the start, and only one thing: to focus on coding and then be at the forefront of enterprise computing. And it's safe to say: they succeeded. OpenAI invested massive amounts of compute in Sora but then decided to discontinue the app. I like the term "intelligence company" because I would argue that Anthropic sees itself in exactly that way. At least so far, Anthropic's own path has been successful. And I would say that OpenAI has followed suit and is increasingly abandoning its side projects. Focus on Codex and ChatGPT, less Sora, voice mode, etc. It's about the race for the best models. Distraction costs money and intelligence resources.

译Anthropic自始至终专注编程，被视为“智能力公司”而非编程公司。其策略基于Claude智能扩展后将应用于所有人类智能领域。相比之下，OpenAI和Google频繁分心开发其他产品（如Sora、图像模型、音乐模型等），OpenAI甚至停用Sora。Anthropic凭借专注在企业计算领域取得领先，而OpenAI正效仿其路线，放弃副项目，聚焦Codex与ChatGPT等核心模型竞争。

Tibo@thsottiaux · 5月31日33

What’s something we haven’t fixed in codex for a while and that’s plain annoying?

译Codex里有什么我们很久没修复、而且确实很烦人的问题？

Tibo@thsottiaux · 5月31日16

Five million users would agree. Resetting the limits tomorrow morning to celebrate. Time to go /fast

译五百万用户会同意。明早重置限制以示庆祝。 是时候体验/fast了

Greg Brockman@gdb · 5月31日58

GPT Realtime 2 unlocks some real magic:

译GPT Realtime 2 解锁了一些真正的魔法： GPT-Realtime 2.0 被严重低估了。 演示：

AYi@AYi_AInotes · 5月31日66

对大部分人来说，Codex就是目前最顶最好用的生产力工具，都全面拥抱用起来！！ 那么Codex里的4个模型怎么选最省钱？ 1️⃣先说最贵的那个，gpt-5.5 是质量优先的旗舰，它适合复杂编码、复杂推理、知识工作、研究流程，尤其是那种看着像写东西、背后却要走好几步判断的活，官方给它的定位就是旗舰级，价格也站在最高那一档，输入 $5.00、输出 $30.00 每 100 万 tokens。

译Codex（由OpenAI发布）提供四个可选模型。其中，gpt-5.5作为质量优先的旗舰模型，适用于复杂编码、推理及知识工作，其定价较高，为输入$5.00、输出$30.00每百万tokens。主推文旨在帮助用户根据任务类型与成本考量进行选择。

宝玉@dotey · 5月31日50

ChatGPT 的 Translate 功能做的不像是一个前沿 AI 团队的作品，像 10 年前的互联网产品经理设计的水平，ChatGPT 团队会被 Codex 团队合并不是没有理由的。 https://chatgpt.com/translate

译ChatGPT 的翻译功能做得不像前沿 AI 团队的作品，像 10 年前互联网产品经理的水平，ChatGPT 团队被 Codex 团队合并并非没有理由。

Chubby♨️@kimmonismus · 5月31日59

Opus 4.8 is a solid jump over Opus 4.7 on DeepSWE, while also lowering the average cost per task. However, GPT-5.5 xhigh still beats it by a pretty clear margin while being cheaper. OpenAI has been cooking insanely hard with its models lately. Really excited to see what GPT-5.6 brings. That said, I have to admit: I’m starting to really like Opus 4.8 as well. We’ve entered a moment where both frontier labs keep shipping genuinely impressive models.

译Anthropic 的 Opus 4.8 在 DeepSWE 基准测试中表现较 Opus 4.7 有显著提升，同时降低了每项任务的平均成本。具体而言，在默认高思考努力（xhigh）设置下，其得分比 Opus 4.7 xhigh 高出 6%。然而，GPT-5.5 xhigh 在该项测试中仍以明显优势领先，且成本更低。推文作者对 OpenAI 近期的模型发布印象深刻，并期待 GPT-5.6，同时也开始认可 Opus 4.8，认为当前正处于两家前沿实验室持续推出真正令人印象深刻模型的时刻。

小互@xiaohu · 5月31日45

GPT-Realtime 2.0 实时语音接入AI 操控你的电脑 这才是真正的Siri... 不过这么丝滑是接入的codex 还是什么？

Ethan Mollick@emollick · 5月31日60

It does seem like meaningfully better AI releases are accelerating, especially from OpenAI & Anthropic. To illustrate, I caused this timeline to be created. It only lists new models that scored 3 points or higher over previous models in the Artificial Analysis index.

译看起来，真正更好的AI发布正在加速，尤其是来自OpenAI和Anthropic。 为了说明，我让人制作了这个时间线。它只列出了在Artificial Analysis指数中比前代模型高出3分或以上的新模型。

ginobefun@hongming731 · 5月31日48

#BestBlogs 早报 05-31 今日主题： 没有工程背景的产品负责人，如何用 Codex 独自完成过去 15 人花 18 个月才能交付的 MVP？OpenAI 这期播客给出的不是理论，而是 PR 自动审查、Linear 任务管理、隔夜研究一气呵成的第一手演示。 第二篇拆解 RAG 检索的 5 类架构性失效，换模型未必有用，上游过滤才是被低估的杠杆。 第三篇则触及一个更深的不安：AI 造成的不只是能力退化，而是认知成果与主体形成过程的断裂，一种新的异化正在发生。 三篇各有分量，值得带着问题读进去。

译今日精选三篇AI深度文章。首篇介绍无工程背景的产品负责人利用Codex独立完成15人团队18个月才能交付的MVP。第二篇拆解RAG检索系统五类架构性失效，指出上游过滤是关键优化杠杆。第三篇探讨AI造成的深层认知异化问题。

🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog · 5月31日16

Which image do you like the most? One of them is from the unreleased model, one is Nano Banana Pro and one is GPT Image 2. Prompt below. Model reveal later today.

译你最喜欢哪张图片？ 其中一张来自未发布的模型，一张来自 Nano Banana Pro，一张来自 GPT Image 2。 提示词如下。 模型将于今天晚些时候揭晓。

elvis@omarsar0 · 5月31日55

The efficiency frontier! Where do you think GPT-5.6 will land?

译效率前沿！ 你认为 GPT-5.6 会落在哪里？

Nathan Lambert@natolambert · 5月31日62

Given that Claude seems so lazy in chat (especially with technical search topics), it seems pretty telling about how a harness can make a model far more independent and thorough. GPT 5.5, and many of OpenAI's recent models, seem incredibly thorough -- like they won't give up -- and the codex harness is a much lighter change on the model. Of course I have a lot of uncertainty here, but it's surprising to me how weak Claude's search is when I try the Claude app again. I only use ChatGPT for research, but Claude Code can do wonderful things like getting exactly the right figures from papers I know and insert them into a slide deck. Interesting times ahead!

译用户指出，Claude在普通聊天中（特别是技术搜索）表现较懒散，但通过Claude Code编程智能体，却能精准获取所需论文图表并完成任务。相比之下，GPT 5.5和OpenAI近期模型表现得极为彻底和坚持不懈，而Codex harness（编程工具框架）对模型的改造相对更轻量。核心对比在于不同模型与不同工具框架结合后，在搜索与研究任务上的表现差异。

AYi@AYi_AInotes · 5月31日69

关于AI，说个有点扎心的判断， 我们这两年拼命在练的很多技能，什么prompt，skills， 可能正好是最先不值钱的那一批。 今年的红杉闭门会上，OpenAI的Greg Brockman说了句看似不起眼但很重要的话， 他说AI出现之后，执行这件事正在变得无限便宜。 以前职场的瓶颈是人手不够、时间不够、没人会干， 现在agent能连着干好几个小时不跑偏， 真正稀缺的是人的判断力， 比如这事到底该不该做，做出来的是不是我真正想要的。 就好像你身边突然多了一百个不知疲倦的实习生， 打字飞快、从不喊累、给token就干， 可到底让他们干哪件事、做出来的东西要不要， 最后一哆嗦还是得你自己拍板， 反过来看就是不管AI活干得有多猛，方向错了都是白搭。 所以AI时代最贵的已经不再是Token和模型额度了， 是你坐在它旁边，替它喊停或者点头的那一下判断， AI能替你思考，但你自己到底想要什么AI没法替你。

译推文指出，AI智能体执行能力趋强，可能使prompt、skills等执行性技能最先贬值。OpenAI的Greg Brockman在红杉闭门会上强调，AI让执行变得近乎无限便宜，真正的稀缺资源是人的判断力——即决策事情是否该做、成果是否符合预期的能力。AI无法替代个人明确自身需求并最终拍板。

OpenAI Developers@OpenAIDevs · 5月31日59

🧵 Our Voice Hack Night finalists are here. 4 projects. 6 hours. Realtime voice agents in real-world builds. Now it’s your turn to vote for your favorite. We’ll announce the winner on Monday. https://cerebralvalley.ai/e/openai-voice-hack-night/hackathon/gallery

译🧵 我们的语音黑客之夜决赛作品已揭晓。 4个项目。6小时。真实场景中的实时语音智能体现已构建完成。 现在轮到你投票选出你最喜欢的作品了。我们将于周一公布获胜者。 https://cerebralvalley.ai/e/openai-voice-hack-night/hackathon/gallery

Eric@ericmitchellai · 5月30日37

OpenAI is famous for leaks but man to just go out there and tell people we will train more models Huge alpha in following this guy

译OpenAI 以泄露闻名，但直接站出来告诉大家我们会训练更多模型 关注这个人能获得巨大优势 [引用 @thsottiaux]：当我们从 GPT-5.0 -> GPT-5.1 -> ... -> GPT-5.5 时，版本号的递增伴随着能力提升和 token 效率改进（这转化为速度提升）。GPT-5.5 是我们迄今最好的模型。 这是我们希望继续的简单策略。

AYi@AYi_AInotes · 5月30日75

免费领6个月ChatGPT Pro， 价值$ 1200🤩 这可能是今年对开发者最实在的福利了， 没有硬性Star数要求， 有项目链接基本都能过， 只要你是任何一个公开开源项目的维护者，哪怕只有你一个人在维护， 都可以去申请试试： http://openai.com/form/codex-for-oss/

译OpenAI为开源项目维护者提供福利，可免费领取6个月ChatGPT Pro（价值$1200），申请无硬性Star数要求，有项目链接即可。同时，文章引用讨论了AI工具的分类：一类是“agent型”（如Claude Code、Codex），可自主运行；另一类是“实习生型”（如Cursor），需人工决策，有助于使用者以术入道、培养判断力，但受限于需人在场。作者推荐了网易的UU远程工具，称其免费两年，支持4K 144帧无延迟连接Mac并可使用原生终端，解决了“实习生型”工具的地点限制问题。

AYi@AYi_AInotes · 5月30日72

http://x.com/i/article/2060676761914888194 # 一篇讲清楚 Codex 四个模型到底该怎么选！ 我最近一直说Codex就是大多数普通人能用的最高生产力工具，但是刚上手 Codex 的人，第一笔冤枉钱多半一般不是栽在不会用，因为相比Claude code，上手使用实在太简单了，比office还简单，但有个事关Token的坑大家一定要注意。 有时候明明是个轻量小活，顺手点了最贵的旗舰，钱包只能替这一下手滑买单，这篇我们来聊怎么解决这个问题，依旧没有废话，全是干货： - 一句话口诀，先记住再说 - 四个模型，各自管哪段活 - 一张价格对照表，扫一眼就懂 - 丢进工作流，到底怎么串最省钱 - 公众号写作的实战三步 - 照抄就能用的选择口诀 ## 一、先把口诀甩给你 不知道选谁的时候，先用 gpt-5.4-mini 打底，如果扛不住或者不稳定，再升级到 gpt-5.5，只有那种特别简单、特别批量的小任务，才轮到 gpt-5.4-nano 上场。 这套逻辑跟官方建议是一个意思，复杂推理和编码优先从 gpt-5.5 起步，要是你更在意速度和成本，就往更小的模型走。 顺带说一句，Codex 本身就是 OpenAI 的编码代理，它干的活就是帮你写代码、读代码、理解项目结构、处理那些琐碎的软件工程任务。 ## 二、四个模型，各管一段活 先说最贵的那个，gpt-5.5 是质量优先的旗舰，它适合复杂编码、复杂推理、知识工作、研究流程，尤其是那种看着像写东西、背后却要走好几步判断的活，官方给它的定位就是旗舰级，价格也站在最高那一档，输入 $5.00、输出 $30.00 每 100 万 tokens。 往下一档是 gpt-5.4，平衡型选手，它比 gpt-5.5 便宜，照样扛得动编码和专业工作，价格是输入 $2.50、输出 $15.00 每 100 万 tokens，当你的任务不算太复杂、又不能太弱的时候，它就是那个很稳的中间项。 再往下是 gpt-5.4-mini，性价比首选，官方把它称作最强的 mini 模型之一，适合更轻量的编码、子代理、还有你每天都在干的内容整理活，价格压得很低，输入只要 $0.75、输出 $4.50 每 100 万 tokens，写教程、改文案、做结构化总结、整理 FAQ 这类活，它基本就够了。 最后是 gpt-5.4-nano，最省钱的批量小工，它专治简单、高频、批量的小任务，分类、抽取、压缩、排序、生成短标签都是它的主场，官方把它摆在最便宜、最轻量那一档，当你要把一个大任务拆成一堆小任务时，就该它登场了。 ## 三、一张表，扫一眼就懂 从上往下越来越便宜，但便宜不等于差，关键看你手里这活配得上哪一档。 ## 四、丢进工作流，怎么串最省钱 把这几个模型放进同一条流水线，最省钱的打法其实很朴素。 先让 gpt-5.4-mini 出第一版，提纲、初稿、结构整理、问答整理、标题优化都交给它，它便宜、跑得快，足够覆盖你大多数的日常内容生产。 内容里要是塞满了条件、边界、逻辑跳转，再把 gpt-5.5 请上来，比如让它理清多个步骤的先后关系，或者把一篇看着简单、实则容易翻车的教程写得更稳更完整，让它来做复核和收尾。 要是只剩拆分、摘要、分类、抽取这种轻活，就甩给 gpt-5.4-nano，它干最后一公里最合适，单独扛整篇长文它不行，但批量加工是真的省。 ## 五、公众号写作，实战三步 给大家说一个最实战的场景，公众号写作的实流程是怎么走的。 先用 gpt-5.4-mini 出框架和初稿，把标题、开头、分段、结论这套骨架先搭起来。 接着要是发现这篇里有不少容易被误解的地方，步骤顺序绕、规则边界多、或者需要更严谨的措辞，就把同一份提纲递给 gpt-5.5 重写一遍。 最后如果还想顺手做短视频口播版、评论区问答版、摘要版，就再用 gpt-5.4-nano 批量压一遍，这么一套下来，通常就是成本和质量最平衡的状态。 ## 六、照抄就能用的口诀 真要总结，就三句话，你直接抄走。 不知道选谁，先用 gpt-5.4-mini。 任务复杂、要求高，换 gpt-5.5。 任务特别简单、又特别多，才轮到 gpt-5.4-nano。 ## 写在最后 在 Codex 里有个反直觉的真相， 最贵的那个不一定最好，最适合你的那个，才最省钱。 如果你的目标是稳定产出内容、又不想让账单失控，最聪明的做法从来不是死盯着旗舰不放，是先让 gpt-5.4-mini 把大部分活扛下来，真正需要更高质量的那一下，再升级换枪。 这事就像下厨挑刀，切葱花你不会抡那把开骨的厚背砍刀，顺手的小刀三两下就利索了，真碰上整只硬骨头，再换那把重的也不迟。 模型这东西，称手永远比贵重要。 （本文涉及的模型定位与价格，综合自 OpenAI 官方开发者文档与产品页面公开信息，模型仅作举例说明，不构成使用推荐，具体价格以官方实时页面为准。）

译本文介绍了Codex平台的四个模型及其选择策略。其中，gpt-5.4-mini（输入$0.75、输出$4.50/百万tokens）是性价比首选，适合日常编码与内容整理；gpt-5.5（输入$5.00、输出$30.00/百万tokens）为旗舰，用于复杂推理与编码；gpt-5.4-nano专攻简单批量任务。核心建议是：大多数任务优先使用gpt-5.4-mini，仅在遇到复杂需求时升级至gpt-5.5，并用gpt-5.4-nano处理末端轻量工作，以此构建成本最优的流水线。

Peter Steinberger 🦞@steipete · 5月30日51

With GPT 5.5, /goal, autoreview and crabbox my prompts moved from ~30-60min to often 4-10h tasks and my confidence that it’s ready is much much higher. Yielding agents is a skill.

译使用 GPT 5.5、/goal、autoreview 和 crabbox 后，我的提示词任务从约30-60分钟变成了常常4-10小时的任务，而我对结果准备就绪的信心也大大提高了。 让智能体屈服是一种技能。

Peter Steinberger 🦞@steipete · 5月30日66

I do this with codex all the time. Ask it to review code for bugs and it will tell you all good, tell it there is a bug and it will LOOP AND LOOP and will find issues.

译我一直用Codex做这个。让它审查代码找bug，它会说一切正常；告诉它有bug，它就会反复循环，然后找出问题。

Chubby♨️@kimmonismus · 5月30日46

It’s reasonable to expect that the next iteration will be better. It would be surprising if GPT-5.6 wasnt an improvement over GPT-5.5. But the more interesting part is token efficiency. As models move into more complex, longer-running, agentic workflows, every wasted token becomes latency, cost, and friction. Obv. GPT-5.5 seems to be a real step here: not just more capable, but more efficient in how it reasons and executes. Kudos. High hopes for 5.6 being even more efficient.

译文章探讨了OpenAI GPT系列模型的迭代策略。核心观点是，模型更新不仅意味着能力增强，更重要的是token效率的提升。token效率的提高直接带来更低的延迟、成本和摩擦，对于未来更复杂、运行时间更长的AI智能体工作流至关重要。从GPT-5.0到GPT-5.5的每次迭代，都在能力和token效率（进而带来速度增益）上实现进步，GPT-5.5是目前最好的模型。作者肯定了GPT-5.5在推理和执行效率方面的实际提升，并对GPT-5.6将变得更高效抱有高期望。

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 5月30日63

Reuter: Japanese banks are getting early access to OpenAI’s newest model for security testing, which is believed to be on a par with that of rival Anthropic's Claude Mythos. There were also reports that Japan's three largest banks are expected ​to gain access to Anthropic Mythos. Adoption of the new models is expected to help stop new types of cyberattacks. These 2 “frontier AIs” are said to detect vulnerabilities far better than earlier models. --- reuters .com/world/asia-pacific/openai-gives-japan-banks-access-latest-model-japans-finance-minister-says-2026-05-29/

译日本银行已获得OpenAI最新模型的早期访问权限，用于网络安全测试。据报道，该模型性能据称与竞争对手Anthropic的Claude Mythos相当。同时，日本三大银行预计将获得Anthropic Mythos的访问权限。这两款前沿AI模型被期望能帮助阻止新型网络攻击，因为它们在检测漏洞方面远优于早期模型。

Tibo@thsottiaux · 5月30日19

When we go from GPT-5.0 -> GPT-5.1 -> ... -> GPT-5.5, the number incrementing goes with improvements in capabilities and token efficiency (which translates to speed gains). With GPT-5.5 our best model yet. A simple strategy that we would like to continue.

译当我们从 GPT-5.0 -> GPT-5.1 -> ... -> GPT-5.5 时，版本号的递增伴随着能力的提升和 token 效率的提高（这转化为速度的提升）。GPT-5.5 是我们迄今为止最好的模型。 我们希望继续这一简单的策略。

Greg Brockman@gdb · 5月30日44

AI for accelerating research, by expanding what mathematicians and scientists dare attempt:

译AI加速研究，通过扩展数学家和科学家敢于尝试的边界： AI能给予研究者追求“更疯狂”想法的自由。 对陶哲轩而言，AI创造了更多空间去实验、测试意想不到的路径，并发现那些原本可能无法企及的成果。

Greg Brockman@gdb · 5月30日22

it’s great to build with codex

译用 Codex 开发的感觉太棒了