刚发的Codex Luna Max省钱tip，现在有进阶版了--而且是让Sol自己帮你配好，现在Codex圈中高阶玩家都在用。

思路很简单：别让Sol什么都自己干，Sol很贵，额度烧得快，但它规划和审核确实强。

Luna Max便宜，写代码改文件跑测试这些有明确边界的体力活，它干得跟Sol差不了太多。

所以最佳模式是：Sol当包工头，Luna Max当工人。

具体怎么搞，让Sol自己帮你弄，你就跟它说：

在~/.codex/agents/下创建一个luna-worker.toml，模型设gpt-5.6-luna，reasoning effort设max，写好描述和指令，专门用来处理有明确边界的委托任务。创建完验证配置，给我看diff。

Sol会自己把这个子代理配好 之后你干活的时候，Sol负责拆任务、做架构决策、审代码，具体的实现、改bug、跑测试、重构，它会自动delegate给luna_worker去跑。

主线程的Sol额度省下来只花在刀刃上，体力活全让便宜的Luna Max扛，同一个订阅，产出量直接翻倍。

还有个更懒的办法：不建配置文件，直接告诉Sol，遇到需要批量执行的子任务，自己spawn独立的Luna Max对话线程去跑，跑完把结果汇总回来。效果差不多，就是没那么结构化。

去看DeepSWE那个榜就懂了，gpt-5.6-luna max的分数跟Sol Medium咬得很近，但成本差了一个数量级。Sol指挥+Luna Max干活，等于用一个Sol的钱，同时跑好几个工人。

别再拿Sol当苦力使了，让它当老板才是正确的打开方式

：#Codex #OpenAI #AI编程