今天一件值得 deep dive：Codex 的 GPT-5.6 Sol 1M context window 怎麼開。之前只 API key 用戶能用，thsottiaux（前 OpenAI 工程師，現在做 Codex 客戶端）8/17 第二則說 ChatGPT 訂閱用戶也吃得到 — 而且他把具體設定寫成文了。
為什麼不是「另一個 1M context 新聞」
同週 Karpathy 宣告 pelican test 過時、Grok 4.6 落地、DeepSeek V4 Pro 0813 +8 SOTA，每一個都比 1M context 更上頭條。但 Tibo 這則的特別之處不是「模型支援 1M context」這個事實 — GPT-5.6 Sol 的 1,050,000-token window 本來就 documented — 而是「怎麼真的在 Codex 裡打開」這段一直被當 trade secret，現在他寫出來了。
對工程師來說，這從新聞變成 how-to。
config.toml 改法（持久）
打開 ~/.codex/config.toml，在任何 [section] header 之前加這三行：
model = "gpt-5.6-sol"
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000
第一行選模型。第二行告訴 Codex 用 1M context budget。第三行設定在 900K tokens 左右開始自動 compaction — 留 100K headroom 給 summarization。存檔、重啟 Codex client、開新 session。
CLI one-shot（不改預設）
codex -m gpt-5.6-sol \
-c model_context_window=1000000 \
-c model_auto_compact_token_limit=900000
只想試一次不想動 default config 的話用這條。
Tibo 自己的警告（原文）
「Have fun, but also know that we tuned the default carefully!」— thsottiaux
這不是客套話。1M context 不是免費午餐 — 你把整個 code base 灌進去，token 成本直接 ×5，model 在大 context 下的 latency 也會變。OpenAI 把 default 卡在 ~200K 是有算過的 trade-off：大多數工作負載在 200K 內的成本/品質比最甜。
誰能用（8/17 之前 vs 之後）
• API key 用戶：原本就能（從 1M context 開放那天起）
• ChatGPT 訂閱用戶：8/17 起也能用（per thsottiaux 第二則 flip 了 switch）
對工程師意味著什麼
六個月前 LLM 還做不了的 production task — 1M context 直接重看。
具體場景：
• monorepo 整個 codebase context — 跨檔案 refactor、架構遷移
• 大型 PR review — 把整個 diff + 上下文檔案灌進去
• multi-file debugging — 完整 stack trace + 所有相關檔案
• 長 session 的 agent — 不再因為 context 不夠被 summarise 掉
但 cost / latency 是 trade-off：先用 CLI one-shot pilot，量好實際成本再決定要不要設成 default。
來源
• thsottiaux 8/17 第一則 — 1M context 設定 how-to
• thsottiaux 8/17 第二則 — ChatGPT 訂閱用戶也能用了
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