Activer le contexte 1M de GPT-5.6 Sol avec Codex : tutoriel de configuration en 3 lignes dans `config.toml`

La fenêtre de contexte officielle de GPT-5.6 Sol est de 1 050 000 tokens, mais Codex n'utilise pas toute la fenêtre par défaut. Pour que les sessions très longues soient le moins compressées possible, il suffit d'ajouter 3 lignes de configuration en haut du config.toml de Codex :

model = "gpt-5.6-sol"
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

Après avoir enregistré, redémarrez Codex puis ouvrez une nouvelle session. Voici en détail l'emplacement de la configuration, le rôle de chaque ligne, le mode de lancement ponctuel et les points d'attention.

L'essentiel d'abord : ce que fait chacune de ces 3 lignes

La référence de configuration Codex d'OpenAI répertorie officiellement les deux options model_context_window et model_auto_compact_token_limit ; la page du modèle GPT-5.6 Sol indique une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens et une sortie maximale de 128 000 tokens.

On ne fixe pas directement 1 050 000, mais plutôt 1 000 000, afin de laisser une petite marge pour les instructions système, les résultats d'outils et les différences d'implémentation ; le seuil de compression automatique est placé à 900 000 pour que Codex ait l'espace nécessaire pour procéder à la compression, plutôt que d'attendre que la fenêtre soit sur le point de saturer.

Première étape : trouver le `config.toml` de Codex

Le fichier de configuration utilisateur de Codex se trouve à :

• macOS / Linux : ~/.codex/config.toml
• Windows : %USERPROFILE%\.codex\config.toml

Sous macOS ou Linux, vous pouvez exécuter directement :

mkdir -p ~/.codex
nano ~/.codex/config.toml

Sous Windows PowerShell, vous pouvez exécuter :

notepad $env:USERPROFILE\.codex\config.toml

Si le fichier n'existe pas, créez-le ; s'il existe déjà, modifiez-le en partant du fichier existant, sans écraser les configurations MCP, de permissions ou de projets déjà en place.

Deuxième étape : placer la configuration tout en haut du fichier

Placez les 3 lignes suivantes tout en haut du config.toml :

model = "gpt-5.6-sol"
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

Placez-les impérativement avant le premier titre [section]. Par exemple, si votre fichier contient déjà :

[projects."/path/to/project"]
trust_level = "trusted"

Ces 3 lignes de configuration du modèle doivent alors se trouver au-dessus. En TOML, les clés ordinaires écrites après [projects."..."] sont considérées comme appartenant à cette section et ne sont plus des configurations globales.

Si le fichier contient déjà une ligne model = "...", remplacez-la directement par gpt-5.6-sol ; n'écrivez pas deux lignes model. Les guillemets doivent également être des guillemets doubles droits anglais ", et non des guillemets courbes copiés depuis un texte enrichi.

Troisième étape : redémarrer et ouvrir une nouvelle session

Après avoir enregistré le fichier :

1. Quittez le client Codex actuel ou la CLI ;
2. Redémarrez Codex ;
3. Créez une nouvelle session.

Les anciennes sessions déjà ouvertes ne changent généralement pas de budget de contexte en cours d'exécution. Se contenter de recharger la fenêtre et de continuer l'ancien fil n'est donc pas fiable ; créer directement une nouvelle session est le plus simple.

Vous pouvez vérifier que la configuration a bien été chargée grâce à la commande de diagnostic intégrée à Codex :

codex doctor --json

Vérifiez notamment ces éléments :

• overallStatus vaut ok ;
• config.load vaut ok ;
• model affiche gpt-5.6-sol.

Cette commande vérifie que le fichier de configuration est correctement analysé et chargé ; elle ne consomme pas réellement des centaines de milliers de tokens pour « tester 1M ».

Sans modifier la configuration par défaut : activer 1M uniquement pour la session CLI en cours

Si vous ne traitez qu'occasionnellement de très grands dépôts ou de très longues tâches et que vous ne voulez pas que toutes les sessions utilisent 1M par défaut, vous pouvez remplacer temporairement la configuration au démarrage :

codex -m gpt-5.6-sol \
  -c model_context_window=1000000 \
  -c model_auto_compact_token_limit=900000

Ces paramètres n'affectent que ce lancement. Une fois le Codex actuel fermé, le prochain démarrage reviendra aux valeurs par défaut définies dans config.toml.

À quels scénarios le contexte 1M est-il adapté

Il convient particulièrement à ces tâches :

• Modifier en continu plusieurs modules dans un grand dépôt monolithique ;
• Lorsque l'Agent doit conserver durablement les décisions d'architecture, les étapes de débogage et les résultats de tests ;
• Saisir en une seule fois un grand nombre de documents de conception, de descriptions d'interfaces ou de journaux ;
• Éviter les compressions automatiques fréquentes en cours de tâche, qui feraient perdre les détails du début.

Si vous ne modifiez qu'un ou deux fichiers, corrigez un bug ordinaire ou écrivez un court script, la fenêtre par défaut de Codex est généralement suffisante. Une fenêtre plus grande signifie « peut contenir davantage » ; elle n'a pas besoin d'être remplie à chaque tour, et un contexte plus long ne garantit pas non plus que l'attention du modèle soit mieux exploitée.

Coûts et compromis de qualité à connaître avant d'activer

Le long contexte est très pratique, mais ce n'est pas un repas gratuit.

1. Au-delà de 272K, les contextes longs de l'API passent à un palier tarifaire supérieur

La page du modèle GPT-5.6 Sol d'OpenAI est explicite : lorsque l'entrée dépasse 272K tokens, le prix d'entrée de la requête entière est calculé au double, et le prix de sortie à 1,5 fois.

Si vous êtes facturé à l'utilisation via l'API, cela se reflétera directement sur votre facture ; si vous êtes connecté via un abonnement ChatGPT / Codex, cela peut se traduire par une consommation de crédit plus rapide. La politique de quotas affichée par le client reste la référence.

2. Chaque tour doit transporter un historique plus long

Plus la session est longue, plus la latence, la consommation de tokens et le comportement du cache méritent votre attention. Si la plupart des anciens journaux, représentant des centaines de milliers de tokens, ne sont plus utiles, continuer à les transporter tels quels n'est pas nécessairement mieux qu'un résumé compressé de haute qualité.

3. Prendre en charge 1M ne signifie pas que la qualité reste totalement identique à 1M

Un contexte très long réduit le risque de troncature des informations, mais le modèle peut toujours être distrait par un volume important de bruit. Il est recommandé de purger rapidement les journaux de build, les sorties d'outils répétitives et les pistes de débogage devenues obsolètes ; lorsque les phases de la tâche changent nettement, vous pouvez également utiliser /compact de manière proactive.

Questions fréquentes

J'ai bien configuré, pourquoi ma session actuelle n'a-t-elle pas changé ?

Le config.toml est chargé principalement au démarrage et à la création des sessions. Redémarrez le client et créez une nouvelle session ; ne continuez pas à utiliser l'ancienne session longue pour vérifier.

Le fichier de configuration se charge, mais le modèle n'est pas Sol ?

Vérifiez si vous utilisez codex -m ..., --profile, et s'il existe aussi un .codex/config.toml dans le répertoire du projet. Les arguments de ligne de commande de Codex, la configuration du projet et le profil peuvent tous remplacer la configuration au niveau utilisateur.

Codex signale « option de configuration inconnue », que faire ?

Vérifiez d'abord la version :

codex --version

Puis mettez à jour vers la version actuelle :

codex update

Les versions plus anciennes de Codex peuvent ne pas encore disposer de ces deux clés de configuration.

Comment restaurer les paramètres par défaut ?

Supprimez les deux lignes suivantes pour restaurer le contexte par défaut du modèle et sa stratégie de compression automatique :

model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

Vous pouvez conserver model = "gpt-5.6-sol", ou bien revenir au modèle que vous utilisiez auparavant.

Résumé

Pour activer définitivement le contexte 1M de GPT-5.6 Sol, il suffit de placer ces 3 lignes tout en haut du fichier ~/.codex/config.toml :

model = "gpt-5.6-sol"
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

1 million correspond au budget de contexte, 900 000 au seuil de compression automatique. C'est très adapté aux grands dépôts et aux tâches d'Agent de longue durée, mais pour les tâches ordinaires, continuer à utiliser les paramètres par défaut de Codex est souvent plus économe en crédit, plus rapide et plus stable.

Si vous faites exécuter à Codex de longues tâches sur une machine de développement et que vous ne voulez pas rester devant l'ordinateur en permanence, vous pouvez également consulter la session à distance et gérer les interactions via PandaNpc, depuis un navigateur, un client de bureau ou un téléphone mobile.