Ch.13 核对 2026 年的模型与工具变更

问题：模型、客户端和命令更新频繁，旧版本说明可能已失效。
本章实践：按本书资料截止日核对官方变更，运行兼容性检查后再迁移。

前面十二章建立的，是一套不依赖具体版本的编排方法论。但方法论要落地，就必须踩在真实的工具地面上。2026 年的 Codex 生态发生了四次结构性地震：桌面端大合并、模型大换代、插件生态成型、安全能力独立成军。本章逐条拆解这些变化，并给出具体的迁移命令与配置。

理解方式：超音速客机的新一代航电换装

不要对频繁的版本迭代感到恐慌。用飞行员的视角来理解这次升级：

text

【驾驶心智】 ──> 你的飞行手册没有变：依然是目标驱动（起飞与降落目标）、边界约束（航线与安全高度）。
【动力引擎】 ──> 动力系统换装为前沿旗舰「GPT-6 Astra」（具备超视距雷达与全自主航电控制的顶级核心）、
                 日常复杂编码发动机「GPT-6 Sol」以及明确小任务的巡航发动机「GPT-6 Luna」。
【驾驶舱屏】 ──> 原先外挂的副屏（独立 Codex App）正式集成到主驾驶台（ChatGPT 桌面端代码模式），
                 并新增 Sites 原位实景雷达与 Annotations 触控批注。
【自动副驾】 ──> 旧的 --full-auto 兼容入口已弃用；新调用显式设置沙盒与审批模式。

只要心智在握，新工具只会让你飞得更快、更稳。

动手实践：先完成这 3 步

用 3 步完成你的 2026 工具链体检与迁移：

步骤一：扫描项目和配置中的旧模型代号 在项目根目录运行 grep 扫描：
bash
```
grep -rn "gpt-5.4" ~/.codex/config.toml .
```
步骤二：检查本机 CLI，按需更新 先核对当前版本；需要更新时再运行 npm 全局更新命令：
bash
```
codex --version
npm install -g @openai/codex@latest
codex --version
```
步骤三：迁移已弃用的 --full-auto 调用 在所有本地别名（aliases）与 CI 脚本中，将 --full-auto 替换为：
bash
```
codex exec --sandbox workspace-write "Review the current changes and report issues"
```

13.1 桌面端大合并：Codex App 并入 ChatGPT 客户端

2026 年 7 月，独立的 Codex 桌面应用正式退役，全部能力并入 ChatGPT 桌面客户端，以「Codex 代码模式（Code Mode）」的形态存在。免费、Plus 与企业版用户均可使用。

迁移动作：

bash

# macOS：直接下载 ChatGPT.dmg，拖入 Applications
# Windows：使用 winget 安装
winget install OpenAI.ChatGPT

登录后点击左侧边栏的 Codex 标签页即可进入代码模式。需要特别注意的两点：

账号 vs API Key：使用 ChatGPT 账号登录可获得完整能力（云端任务、跨端同步、Sites 托管、Computer Use）；使用 API Key 登录仅有本地基础编码能力。
独立组件不受影响：Codex CLI、VS Code 插件、Codex Cloud 均为独立产品，继续正常演进。本书 Ch.02 的多端矩阵依然成立，只是「桌面 App」这一格换成了 ChatGPT 客户端。

新增能力速览：

内置浏览器升级：地址栏直接搜索浏览历史，Chrome 扩展可引用当前打开的标签页。
多仓库审查（Multi-repo Review）：多文件夹项目可在一个视图中查看所有仓库的变更行数并逐一审查 Diff，不再需要来回切换。
Sites：在客户端内直接创建、部署、管理托管 Web 项目，配合 Annotations 实现「指哪改哪」的原位编辑。

13.2 GPT-6 三款模型：按任务选型

截至 2026 年 9 月 24 日，GPT-6 家族包括 9 月 3 日发布的 Astra，以及 9 月 22 日发布的 Sol 和 Luna。Codex 中 Sol、Luna 正在分批开放；能否选择取决于账号套餐、客户端和工作区设置。GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 在推出期间仍可用，不能把“推出新模型”写成“旧模型已退役”。GPT-6 官方指南 · Codex 模型说明

模型 ID	适合的工作	`reasoning.effort`	边界
`gpt-6-astra`	最复杂的跨代码、浏览器和桌面工具任务	`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`	不支持 `none`；Computer Use 仍由客户端和工具执行操作
`gpt-6-sol`	日常复杂编码、代码审查和多步智能体工作	`none`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`	作为本书当前的默认选型，先确认账号可用
`gpt-6-luna`	范围明确的修订、提取、摘要和高频任务	`none`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`	任务复杂度超出能力时改用 Sol 或 Astra

三款模型均支持文本和图片输入、文本输出；API 模型目录列出 1,050,000 token 上下文窗口和 128,000 token 最大输出。工具调用优先使用 Responses API，尤其 Astra 带工具调用时必须使用 Responses。API 模型目录 · GPT-6 迁移指南

API 计费与 Codex 用量分开看。 下表是截至本次核对时，标准处理、输入不超过 272K token 时每百万文本 token 的 API 标价；它不是 ChatGPT 订阅价，也不是 Codex 额度换算。长上下文、缓存及其他处理档位另按官方定价页核算。

API 模型	输入	缓存输入	输出
`gpt-6-astra`	$10	$1	$50
`gpt-6-sol`	$2	$0.20	$10
`gpt-6-luna`	$0.10	$0.01	$0.50

选择模型：

bash

codex --version
codex --model gpt-6-sol
codex exec -m gpt-6-luna "Review the current changes"

交互会话也可用 /model 切换。若新模型尚未出现在选择器中，先核对客户端和账号可用性，不要把 API 可调用等同于 Codex 登录态可用。Codex 模型说明

本地默认配置示例：

toml

# ~/.codex/config.toml
model = "gpt-6-sol"

此示例只设置本地默认模型。自动审批 --approve-for-me 是权限模式，不应声称固定由 Luna 执行。

已证实的生命周期节点

日期	范围	官方记录
2026-03-26	API	`gpt-4-0314`、`gpt-4-1106-preview`、`gpt-4-0125-preview` 停用
2026-05-12	API	`dall-e-2`、`dall-e-3` 停用
2026-08-26	API	Assistants API 停用，迁移至 Responses API 和 Conversations API
2026-08-31	Codex 的 ChatGPT 登录态	`gpt-5.4`、`gpt-5.4-mini` 退役
2026-09-03	API	GPT-6 Astra 发布
2026-09-22	API / Codex	GPT-6 Sol、Luna 发布并开始向 Codex 用户推出
2026-10-14（计划）	ChatGPT / Work / Codex	GPT-5.5 计划退役；不适用于 API

API 退役日期与官方建议替代模型见 API 退役公告；Codex 登录态的日期与适用范围见 Codex 模型说明和更新日志。不要把某个界面的退役扩大描述成 API 全面下线。

13.3 Codex CLI：以 0.156.1 为本次核对点

OpenAI 于 2026 年 9 月 23 日发布 Codex CLI 0.156.1，加入 GPT-6 Sol、Luna 的模型选择器条目。本书以 2026 年 9 月 24 日为资料截止日；安装前仍应查看最新更新日志。

bash

codex --version
npm install -g @openai/codex@latest
codex --version

1. 迁移 `--full-auto` 的旧调用

codex exec --full-auto 是已弃用的兼容入口，当前会提示警告；不应写成“已移除并立即报错”。新的非交互调用明确指定沙盒：

bash

codex exec --sandbox workspace-write "Review the current changes and report issues"

沙盒限定工作区访问，--approve-for-me 则把符合条件的越界请求送交自动审查；二者用途不同。审批与安全说明

2. Hooks 使用受支持的事件结构

config.toml 的 Hooks 使用事件数组及处理器数组，不能写成 [hooks] stop = "..."。以下示例在任务结束时检查当前仓库的空白错误；首次启用时通过 /hooks 检查和信任来源。Hooks 文档

toml

# ~/.codex/config.toml
[[hooks.Stop]]

[[hooks.Stop.hooks]]
type = "command"
command = "git diff --check"

3. 插件以当前目录中的 ID 安装

bash

codex plugin list
codex plugin add --help

codex plugin add 接受目录中显示的 PLUGIN@MARKETPLACE 形式；codex plugin install 不是当前 CLI 子命令。安装前先从目录核对插件 ID 和来源。Codex 更新日志

4. 自动审批不绑定公开模型

--approve-for-me 将适用的审批请求交给自动审查。它不扩大沙盒权限，也不表示所有高风险操作一定获准，更不能推断后台固定使用 GPT-6 Luna。权限说明

bash

codex --approve-for-me "Review the current changes and suggest fixes"

13.4 Skills 生态：把重复流程沉淀为资产

如果说 AGENTS.md 是项目的“通用宪法”，Skills 就是某一类任务的“专项工艺流程”：

text

skills/
└── pr-review/
    └── SKILL.md      # 带 YAML frontmatter 的流程说明书

13.5 Codex Security：按已安装能力操作

Codex Security 是独立的安全审查能力。请在客户端的插件目录中查看可用的 Codex Security 插件及其说明，再选择适合仓库的扫描入口；不同版本可能提供不同命令。本书不把未经核实的 Daybreak 模型路由、网络安全评级或扫描参数写成可执行事实。Codex Security 文档

bash

codex plugin list

13.6 3D 实践示例：GPT-6 Astra、Tripo3D 与 Blender

以下是开发者可自行搭建的工作流示例：用 Astra 整理资产要求，用 Tripo3D 等 3D 服务生成 GLB，再用 Blender 的 bpy 脚本做渲染检查。各环节是独立工具，不代表 OpenAI 与第三方有官方集成，也不保证生成质量或完成时间。目前引用的 OpenAI 官方 GPT-6 资料没有给出本书旧版所写的 BenchCAD 数字。GPT-6 官方指南

1. 工作流边界

模型负责整理要求和辅助编写脚本；3D 服务负责生成网格；Blender 负责导入和渲染。最后由开发者审查几何、材质和性能，再决定是否用于产品。

text

创意和比例要求 → GPT-6 Astra 整理提示词 → Tripo3D 生成 GLB
                                      ↓
                    Blender bpy 渲染与人工检查 → Three.js 展示

2. 四步操作演练

步骤一：使用 GPT-6 Astra 结构化提纯 3D 提示词

在 Codex 终端或桌面端中向 GPT-6 Astra 发送需求，要求其以 3D 技术总监角色输出适合 Tripo3D 的提示词：

text

你现在是资深 3D 技术美术总监。我要在 Web 项目中嵌入一个“赛博朋克风格的全息贩卖机”。
请输出一份专为 Tripo3D 优化的专业结构化 3D 生成提示词。

要求：
1. 突出主体轮廓（Silhouette）与几何对称性；
2. 强制指定拓扑质量标签（Clean quad topology, game-ready, low-poly）；
3. 声明 PBR 材质映射规范（Matte painted metal, glowing neon emissive panels）。

例如，可整理出以下供 3D 服务参考的提示词；实际生成结果需检查：

text

Cyberpunk holographic vending machine, freestanding rectangular kiosk with chamfered edges.
Center features transparent acrylic dispenser bay with internal glowing LED strip.
Materials: Brushed matte dark gray titanium alloy (roughness: 0.35, metallic: 0.85),
glowing cyan neon emissive trim lines (emission strength: 5.0), scratched hazard decals on base.
Topology tags: clean quad-dominant topology, watertight mesh, manifold geometry, PBR 4K textures, game-ready asset.

步骤二：Tripo3D 快速生成并导出标准化 GLB

在 Tripo3D 等服务中输入提示词，检查生成的网格和材质，再导出为 vending_machine.glb，放入项目的 public/models/ 目录。生成速度和拓扑质量取决于服务与输入。

步骤三：GPT-6 Astra 编写 Blender 自动化管线脚本（`pipeline.py`）

无需人工打开 Blender 费时调整，让 Astra 编写并运行完全无头的 Python 自动化脚本：

python

import bpy
import math
from pathlib import Path

# 1. 初始化纯净环境（清空默认立方体与杂乱灯光）
bpy.ops.wm.read_factory_settings(use_empty=True)

# 2. 自动导入 Tripo3D 生成的 GLB 资产
asset_path = Path("public/models/vending_machine.glb").resolve()
if not asset_path.is_file():
    raise FileNotFoundError(asset_path)
bpy.ops.import_scene.gltf(filepath=str(asset_path))

# 3. 选中导入网格，自动计算边界盒并吸附至地面 (Z=0)
imported_objs = [obj for obj in bpy.context.selected_objects if obj.type == 'MESH']
if imported_objs:
    bpy.ops.object.select_all(action='DESELECT')
    for obj in imported_objs:
        obj.select_set(True)
    bpy.context.view_layer.objects.active = imported_objs[0]
    bpy.ops.object.origin_set(type='ORIGIN_GEOMETRY', center='BOUNDS')
    
    # 获取世界坐标系下的最低点并补偿对齐
    min_z = min([v[2] for obj in imported_objs for v in [obj.matrix_world @ v.co for v in obj.data.vertices]])
    for obj in imported_objs:
        obj.location.z -= min_z

# 4. 自动化标准影棚三点布光 (Studio 3-Point Lighting)
# 主光 (Key Light)
key_light_data = bpy.data.lights.new(name="Key_Light", type='AREA')
key_light_data.energy = 500
key_light_data.size = 2.0
key_light = bpy.data.objects.new(name="Key_Light", object_data=key_light_data)
key_light.location = (3.0, -3.0, 4.0)
bpy.context.collection.objects.link(key_light)

# 辅光 (Fill Light)
fill_light_data = bpy.data.lights.new(name="Fill_Light", type='AREA')
fill_light_data.energy = 200
fill_light_data.size = 3.0
fill_light = bpy.data.objects.new(name="Fill_Light", object_data=fill_light_data)
fill_light.location = (-3.0, -2.0, 2.0)
bpy.context.collection.objects.link(fill_light)

# 轮廓光 (Rim Light)
rim_light_data = bpy.data.lights.new(name="Rim_Light", type='SUN')
rim_light_data.energy = 3.0
rim_light = bpy.data.objects.new(name="Rim_Light", object_data=rim_light_data)
rim_light.location = (0.0, 4.0, 3.0)
rim_light.rotation_euler = (math.radians(-45), 0, math.radians(180))
bpy.context.collection.objects.link(rim_light)

# 5. 设置展示摄像机
cam_data = bpy.data.cameras.new("Product_Camera")
cam_obj = bpy.data.objects.new("Product_Camera", cam_data)
cam_obj.location = (0, -4.5, 2.0)
cam_obj.rotation_euler = (math.radians(72), 0, 0)
bpy.context.collection.objects.link(cam_obj)
bpy.context.scene.camera = cam_obj

# 6. 配置 Eevee 快速无头验证渲染
bpy.context.scene.render.engine = 'BLENDER_EEVEE_NEXT'
bpy.context.scene.render.resolution_x = 1280
bpy.context.scene.render.resolution_y = 720
render_path = Path("public/renders/validation_preview.png").resolve()
render_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
bpy.context.scene.render.filepath = str(render_path)

bpy.ops.render.render(write_still=True)
print("✅ Blender 自动化巡检渲染完成：./public/renders/validation_preview.png")

在终端以无头后台方式运行：

bash

blender --background --python pipeline.py

渲染完成后，把 validation_preview.png 提供给具备图像输入的 Codex 会话，请它检查可见的模型和光照问题；法线、UV 与性能仍需在 Blender 中人工核实。

步骤四：一键嵌入 Web 端（React Three Fiber 商业化呈现）

最后，将该资产嵌入你的前端产品（如 Next.js 15 或 Vite 项目）中，供用户实时旋转查看：

tsx

// components/VendingMachineViewer.tsx
import { Canvas } from '@react-three/fiber';
import { useGLTF, OrbitControls, Environment } from '@react-three/drei';

export function VendingMachineViewer() {
  const { scene } = useGLTF('/models/vending_machine.glb');
  return (
    <div className="w-full h-[500px] bg-slate-900 rounded-xl overflow-hidden shadow-2xl">
      <Canvas camera={{ position: [0, 2, 4], fov: 45 }}>
        <ambientLight intensity={0.7} />
        <directionalLight position={[5, 10, 5]} intensity={1.2} />
        <primitive object={scene} position={[0, -1, 0]} />
        <Environment preset="city" />
        <OrbitControls autoRotate autoRotateSpeed={2.0} enableZoom={true} />
      </Canvas>
    </div>
  );
}

13.7 成本优化与弹性分流

日常复杂编码从 gpt-6-sol 开始；范围明确的提取或小改动选 gpt-6-luna；跨应用、需要更高判断能力的任务评估 gpt-6-astra。先在自己的账号和客户端核对可用模型，再根据实际质量、时延和成本调整。Codex 模型说明

若项目使用不同供应商，先独立验证其会话格式与工具能力。配套的 Codex Switch 属于第三方工具，其兼容性以该项目当前文档和实测为准。

13.8 本章迁移清单

bash

codex --version
npm install -g @openai/codex@latest
codex --version
codex --model gpt-6-sol
codex exec --sandbox workspace-write "Review the current changes and report issues"
codex plugin list

根据 Codex 模型说明核对账号和工作区的 GPT-6 可用性。
搜索保存的 gpt-5.4、gpt-5.4-mini 和 --full-auto 配置；按各自适用范围迁移。
若使用 Hooks，对照 Hooks 文档检查事件结构，并用 /hooks 审查信任状态。

排错速查

现象	检查动作
模型选择器没有 GPT-6 Sol 或 Luna	核对 CLI 版本、账号套餐、推出进度和工作区管理员设置
`--full-auto` 显示弃用警告	新的非交互调用改用 `--sandbox workspace-write`；旧入口仍保留兼容
配置的模型无法使用	区分 Codex 登录态与 API 权限，在 `/model` 选择当前可用模型
Hooks 未执行	检查事件数组结构，并在 `/hooks` 查看是否需要信任

13.9 不随版本变化的原则

将可能变化的模型 ID 和 CLI 选项集中管理；每次升级先对照官方文档，再验证本机行为。目标、权限边界与验收条件仍应写清楚。

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Ch.13 核对 2026 年的模型与工具变更 ​

理解方式：超音速客机的新一代航电换装 ​

动手实践：先完成这 3 步 ​

13.1 桌面端大合并：Codex App 并入 ChatGPT 客户端 ​

13.2 GPT-6 三款模型：按任务选型 ​

已证实的生命周期节点 ​

13.3 Codex CLI：以 0.156.1 为本次核对点 ​

1. 迁移 --full-auto 的旧调用 ​

2. Hooks 使用受支持的事件结构 ​

3. 插件以当前目录中的 ID 安装 ​

4. 自动审批不绑定公开模型 ​

13.4 Skills 生态：把重复流程沉淀为资产 ​

13.5 Codex Security：按已安装能力操作 ​

13.6 3D 实践示例：GPT-6 Astra、Tripo3D 与 Blender ​

1. 工作流边界 ​

2. 四步操作演练 ​

步骤一：使用 GPT-6 Astra 结构化提纯 3D 提示词 ​

步骤二：Tripo3D 快速生成并导出标准化 GLB ​

步骤三：GPT-6 Astra 编写 Blender 自动化管线脚本（pipeline.py） ​

步骤四：一键嵌入 Web 端（React Three Fiber 商业化呈现） ​

13.7 成本优化与弹性分流 ​

13.8 本章迁移清单 ​

排错速查 ​

13.9 不随版本变化的原则 ​

Ch.13 核对 2026 年的模型与工具变更

理解方式：超音速客机的新一代航电换装

动手实践：先完成这 3 步

13.1 桌面端大合并：Codex App 并入 ChatGPT 客户端

13.2 GPT-6 三款模型：按任务选型

已证实的生命周期节点

13.3 Codex CLI：以 0.156.1 为本次核对点

1. 迁移 `--full-auto` 的旧调用

2. Hooks 使用受支持的事件结构

3. 插件以当前目录中的 ID 安装

4. 自动审批不绑定公开模型

13.4 Skills 生态：把重复流程沉淀为资产

13.5 Codex Security：按已安装能力操作

13.6 3D 实践示例：GPT-6 Astra、Tripo3D 与 Blender

1. 工作流边界

2. 四步操作演练

步骤一：使用 GPT-6 Astra 结构化提纯 3D 提示词

步骤二：Tripo3D 快速生成并导出标准化 GLB

步骤三：GPT-6 Astra 编写 Blender 自动化管线脚本（`pipeline.py`）

步骤四：一键嵌入 Web 端（React Three Fiber 商业化呈现）

13.7 成本优化与弹性分流

13.8 本章迁移清单

排错速查

13.9 不随版本变化的原则