自从用了 Astra 后，发现一个很现实的问题：
Astra 确实强，但我的 5X 额度完全不够用了。
我以前使用5.5和Sol，我的 5X 一周大概能跑 9～11 亿 Token。
Astra上线以后，现在一周只能跑到 3～4 亿 Token。
明显感觉缩水了约 60%～67%，不知道你们有没有这种情况。
OpenAI 最新说明里，Pro 5x 每 5 小时预计本地消息数：Astra 是 25～225，GPT-5.6 Sol 是 50～500，Terra 是 125～1000，Luna 是 1250～10000。
这就表明 Astra 比 Sol 从纯对话消息数量都减少了一半，所以 Astra 更吃套餐额度。
以前的 5X 额度，我可以比较放心地跑一周。
现在使用 Astra 后，最多两三天就不敢用了，用得快甚至一天就可以干完。
最近外网疯传GPT-6 Sol，不知道是否真正能上线
最近 X 上关于 GPT-6 Sol 的消息已经开始炒起来了。
Fandu 发了一张疑似出现 gpt-6-sol 的截图，X上已经接近 40 万浏览。
但这仍然只是社区发现，不是 OpenAI 官宣。
更有意思的是，Astra 发布后有人直接问 Tibo：
Astra 是不是比 Sol 高一级？
是不是意味着还会有 GPT-6 Sol？
Tibo只确认了现在这套模型层级：
Astra 定位最高，下面依次是 Sol、Terra、Luna。
Tibo 这次只是解释了这套模型的命名和档位关系，并没有确认 GPT-6 Sol 一定会发布。
所以我现在最希望的，就是 GPT-6 Sol 快点上线吧！
让额度消耗重新回到更适合日常长期使用的水平。
目前这件事只能当成一个值得关注的灰度信号。
可以等 GPT-6 Sol，但我的 Codex 任务不能等！
我现在的方法：Astra负责指挥验收，第三方模型负责执行
我的思路不是把 Astra 换掉，而是让不同模型分工。
Astra 负责沟通、分析和确定任务。
任务明确以后，再由 Codex 把具体执行工作指派到新的第三方模型窗口。
接下来读代码、改文件、跑测试这些大量消耗 Token 的工作，都交给第三方模型完成。
任务执行期间，Astra 主窗口停止工作，也就不会继续消耗 Astra 的额度。
等第三方模型把任务做完以后，再通知 Astra 回来验收结果。
整个流程就是：
Astra 确定任务 → 第三方模型执行 → Astra 最终验收
这样既保留 Astra 的判断能力，又能把最耗 Token 的执行阶段转移到第三方模型。
目前这个方案最大的缺点，就是任务完成以后需要人工通知 Astra 回来验收。
也可以是实现Astra自动获取任务完成进度，但是这样也会实时消耗Astra的额度。
我这样人工通知，麻烦了一点，但是节省Astra的额度。
这样一来，OpenAI 官方订阅额度就是我的主额度池。
DeepSeek、Kimi、Qwen、MiniMax、GLM 等第三方模型，就是我额外增加的备用额度池。
我的目标也很简单：
增加 Codex 整体的耐用性，让我的订阅套餐真正满足我一周的使用。
第三方模型接进Codex，先看一个东西：Responses API
这里最容易踩坑的地方，就是：
“OpenAI Compatible”不等于“最新版 Codex 一定能直接用”。
最新版 Codex 接第三方模型，现在最关键的是看对方有没有真正支持 OpenAI Responses API。
所以我筛选第三方模型，主要先看两点：
有没有 Responses API？
有没有最新版 Codex 的官方接入路线？
第一：DeepSeek
DeepSeek API 已经原生支持 Responses API，而且官方专门写了 Codex 接入文档。
Codex CLI、ChatGPT 桌面端里的 Codex、VS Code Codex 扩展共享同一套配置。
官方甚至提供了一键配置脚本。
DeepSeek 当前主力的 V4.1 Flash，模型 ID 是：deepseek-flash。
第二：Kimi
Kimi Code 服务端同样原生支持 OpenAI Responses API。
官方文档已经直接给出了最新版 Codex CLI 和桌面端的配置方法，不需要额外安装本地协议转换工具。
核心配置大概就是这样：
model = "k3-256k"model_provider = "kimi"[model_providers.kimi]name = "Kimi"base_url = "https://api.kimi.com/coding/v1"env_key = "KIMI_API_KEY"wire_api = "responses"API Key 放在 KIMI_API_KEY 环境变量里，不直接写进配置文件。
配置好以后，还是使用 Codex。
只是执行任务的模型可以换成 Kimi。
第三：阿里百炼Token Plan
这个路线我觉得特别适合做备用额度池。
阿里百炼当前 Codex 官方文档已经明确：
只要所选模型支持 Responses API，就可以使用最新版 Codex。
它现在的个人 Token Plan 里，同时有：
Qwen3.8、DeepSeek V4.1 Flash、DeepSeek V4 Pro、GLM-5.3。
也就是说，一份套餐里面可以选择多个第三方模型。
这就比较适合用来建立一个 Codex 的备用模型池。
哪些第三方模型更适合接入进来？
首先考虑的是：Coding 和 Agent 能力。
最新版 Codex 接入是否方便。
价格和额度，上下文长度。
执行长任务的稳定性，等等。
下面是ChatGPT给出的对比分析表，仅供参考
模型 / 路线
更适合做什么
ChatGPT给出的判断
DeepSeek V4.1 Flash
大量日常开发、修改、测试
接入方便，按量价格低，很适合先试
Kimi K3 / Kimi for Coding
日常开发、长上下文任务
Codex 官方直连文档完整，比较省心
Qwen3.8 / 百炼 Token Plan
日常开发 + 多模型切换
一份套餐可以切多个模型，灵活性高
GLM-5.3
复杂 Coding 任务
能力值得测试，更适合作为高质量执行模型
MiniMax M3
长时间 Agent、批量任务
1M 上下文和大额度很有吸引力
腾讯混元 / TokenHub
普通开发任务
套餐价格不错，但当前 Codex 接入需要旧版本
文心 / 百度千帆
普通任务、低成本补量
套餐便宜，但最新版 Codex 接入目前不占优势
套餐怎么选？
这是我让ChatGPT总结出来的，大家可以参考：
路线
入门档
中档 / 我更关注的档
最新版Codex现状
DeepSeek V4.1 Flash
按量付费
按量付费
官方原生 Responses / Codex
Kimi
¥49/月
¥99/月
官方原生 Responses / Codex
MiniMax M3 Token Plan
¥49/月，约6亿+ Token
¥119/月，约18亿+ Token
OpenAI兼容工具可用；最新版Codex直连仍建议先实测
阿里百炼 Token Plan
¥39/月
¥139/月
支持 Responses 的模型可上最新版 Codex
腾讯 TokenHub
¥39/月
¥99/月
当前 Token Plan 官方 Codex 路线要求 0.80
百度千帆 Token Plan
¥9.9/月
¥40/月
当前官方 Codex 路线要求 0.80
我个人目前使用的是 DeepSeek 来补充使用。
DeepSeek为什么特别适合先拿来试
如果只是补充使用，建议不要买一堆月卡。
可以先拿 DeepSeek V4.1 Flash 做最低成本验证。
因为它用多少，花多少。如果codex额度够用也不浪费。
而且现在官方已经把 Codex、Responses API 和配置路线都写清楚了。
V4.1 Flash 当前 API 价格：
高峰期缓存未命中输入是 2 元 / 百万 Token。
输出是 8 元 / 百万 Token。
空闲时段分别是 1 元和 4 元。
缓存命中输入更低。
对于这种“Astra 定任务、第三方模型执行”的用法来说，DeepSeek 很适合先拿来补能。
因为真正大量消耗 Token 的，正是中间执行任务这一段。
如果它能稳定完成代码修改、测试和长时间任务，我的 Astra 额度就可以省下来。
长期使用，怎么选择第三方模型？
如果只是最低成本试水：
建议先用 DeepSeek V4.1 Flash 按量跑。
如果我要一个固定的第三方执行模型：
我会重点看 Kimi 99 元档。
它现在最新版 Codex 接入路线比较完整，配置也比较直接。
如果要的是一个多模型备用池：
我现在比较感兴趣的是 阿里百炼 Token Plan 139 元档。
一份额度里可以在 Qwen、DeepSeek、GLM 之间切。
MiniMax 119 元的 18 亿+ M3 Token 也很有吸引力，量大。
如果实际使用中任务表现没有问题，这种大额度套餐特别适合承担执行阶段。
我真正想解决的是增加Codex额度续航
Astra 很强，但是长时间使用哪怕500美金一个月都不够用，
所以我更期待 GPT-6 Sol 能够真正上线，
让我们的订阅额度能够正常使用一周。
否则哪怕Codex Astra再强，使用起来也得掂量掂量了。
我目前使用第三方模型，目的是用 Astra 的同时也能把官方订阅额度尽量撑满一周。
Astra 主控 + 第三方模型执行 + Astra 验收。
确定任务、做关键判断、最后验收。
中间最耗 Token 的执行过程，交给第三方模型。
这套方法不需要安装任何第三方工具，直接在Codex里面就可以配置完成。
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