# Codex 用 Sol 指挥 Luna Max 省额度翻倍产出

- 来源：AYi (@AYi_AInotes)
- 发布时间：2026-08-02 18:47
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## 精选理由

把 Sol 定位为「包工头」而非全栈苦力，用配置实现任务委托，给出了一个可复用的省额度方案，但长期可靠性待真实验证。

## AI 摘要

Codex 高阶玩法：让 Sol 在 `~/.codex/agents/` 下创建 `luna-worker.toml` 子代理，模型设 `gpt-5.6-luna`、reasoning effort 设 max，Sol 负责拆任务与审代码，具体实现自动委托给 Luna Max。

## 正文

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

### 引用推文

> AYi：刚发现一个OpenAI订阅的隐藏用法,感觉像白捡的。 GPT-5.6不是分三档吗--Sol最强最贵,Terra中间,Luna最便宜最快。大部分人默认选Sol,觉得贵的就是好的。 但现在一堆重度用户测出来一个组合:Luna + Max reasoning effort,也就是所谓的"Luna Max"。 效果离谱🤯 日...