Codex में GPT-5.6 Sol 1M कॉन्टेक्स्ट सक्षम करें: 3 पंक्तियों का `config.toml` कॉन्फ़िगरेशन ट्यूटोरियल

GPT-5.6 Sol का आधिकारिक कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,050,000 token है, लेकिन Codex डिफ़ॉल्ट रूप से पूरी विंडो का उपयोग नहीं करता। अति-लंबे सत्रों को कम संपीड़ित करने के लिए, बस Codex के config.toml के शीर्ष पर 3 पंक्तियाँ जोड़ें:

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

सहेजने के बाद Codex को पुनरारंभ करें और एक नया सत्र शुरू करें। नीचे हम कॉन्फ़िगरेशन स्थान, प्रत्येक पंक्ति का उद्देश्य, एकल बार लॉन्च विधि और महत्वपूर्ण बातें स्पष्ट रूप से समझाते हैं।

पहले निष्कर्ष: ये 3 पंक्तियाँ क्या करती हैं

OpenAI का Codex कॉन्फ़िगरेशन संदर्भ आधिकारिक रूप से model_context_window और model_auto_compact_token_limit दो कॉन्फ़िगरेशन आइटम सूचीबद्ध करता है; GPT-5.6 Sol मॉडल पेज इंगित करता है कि इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,050,000 token है, अधिकतम आउटपुट 128,000 token है।

यहाँ सीधे 1,050,000 नहीं लिखा जाता, बल्कि 1,000,000 सेट किया जाता है, ताकि सिस्टम प्रॉम्प्ट, टूल परिणाम और कार्यान्वयन अंतर के लिए कुछ मार्जिन रहे; और फिर ऑटो-कंपैक्शन लाइन को 900,000 पर रखा जाता है ताकि Codex के पास संपीड़न पूरा करने के लिए जगह हो, न कि तब तक इंतज़ार करे जब तक विंडो लगभग भर न जाए।

चरण 1: Codex का `config.toml` खोजें

Codex की उपयोगकर्ता-स्तरीय कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल यहाँ स्थित है:

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

macOS या Linux पर आप सीधे निष्पादित कर सकते हैं:

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

Windows PowerShell पर आप निष्पादित कर सकते हैं:

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

यदि फ़ाइल मौजूद नहीं है तो नई बनाएं, यदि पहले से मौजूद है तो मूल फ़ाइल में संशोधन करें, मौजूदा MCP, अनुमतियाँ या प्रोजेक्ट कॉन्फ़िगरेशन को ओवरराइट न करें।

चरण 2: कॉन्फ़िगरेशन को फ़ाइल के सबसे ऊपर रखें

निम्नलिखित 3 पंक्तियों को config.toml की शुरुआत में रखें:

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

इसे पहले [section] शीर्षक से पहले रखना सुनिश्चित करें। उदाहरण के लिए, यदि आपकी फ़ाइल में पहले से यह है:

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

उन 3 पंक्तियों के मॉडल कॉन्फ़िगरेशन को उसके ऊपर रखा जाना चाहिए। TOML में, [projects."..."] के बाद लिखी गई सामान्य कुंजियाँ उस section की सामग्री मानी जाती हैं, अब वे वैश्विक कॉन्फ़िगरेशन नहीं रहतीं।

यदि फ़ाइल में पहले से model = "..." पंक्ति है, तो उसे सीधे gpt-5.6-sol में बदलें, दो model न लिखें। उद्धरण चिह्न अंग्रेज़ी के आधे-चौड़ाई वाले डबल कोट " होने चाहिए, रिच टेक्स्ट से घुमावदार उद्धरण कॉपी न करें।

चरण 3: पुनरारंभ करें और नया सत्र शुरू करें

फ़ाइल सहेजने के बाद:

1. वर्तमान Codex क्लाइंट या CLI से बाहर निकलें;
2. Codex को पुनरारंभ करें;
3. एक नया सत्र बनाएं।

पहले से खुले पुराने सत्र आमतौर पर चलते समय कॉन्टेक्स्ट बजट नहीं बदलते हैं, इसलिए केवल विंडो को फिर से लोड करके पुराने थ्रेड को जारी रखना विश्वसनीय नहीं है; सीधे नया सत्र बनाना सबसे आसान है।

Codex के अंतर्निहित डायग्नोस्टिक कमांड से जांच सकते हैं कि कॉन्फ़िगरेशन सफलतापूर्वक लोड हुआ है:

codex doctor --json

इन मुख्य बिंदुओं पर ध्यान दें:

• overallStatus ok होना चाहिए;
• config.load ok होना चाहिए;
• model में gpt-5.6-sol दिखना चाहिए।

यह कमांड सत्यापित करता है कि कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल सही ढंग से पार्स और लोड हो सकती है, यह "1M परीक्षण" के लिए वास्तव में सैकड़ों हजारों token खर्च नहीं करेगा।

डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन बदले बिना: केवल वर्तमान CLI सत्र के लिए 1M सक्षम करें

यदि आप केवल कभी-कभी बहुत बड़े रिपॉज़िटरी या अति-लंबे कार्यों को संभालते हैं और नहीं चाहते कि सभी सत्र डिफ़ॉल्ट रूप से 1M का उपयोग करें, तो आप स्टार्टअप पर अस्थायी रूप से ओवरराइड कर सकते हैं:

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

ये पैरामीटर केवल इस बार के स्टार्ट को प्रभावित करते हैं। वर्तमान Codex बंद करने के बाद, अगली बार config.toml में डिफ़ॉल्ट मान पर लौट आएंगे।

1M कॉन्टेक्स्ट किन परिदृश्यों के लिए उपयुक्त है

यह इन कार्यों के लिए सबसे उपयुक्त है:

• बड़े मोनोलिथिक रिपॉज़िटरी में कई मॉड्यूल को लगातार संशोधित करना;
• Agent को लंबे समय तक आर्किटेक्चर निर्णय, समस्या निवारण प्रक्रिया और परीक्षण परिणाम बनाए रखने की आवश्यकता होती है;
• एक साथ बड़ी मात्रा में डिज़ाइन दस्तावेज़, इंटरफ़ेस विवरण या लॉग इनपुट करना;
• कार्य के बीच में बार-बार स्वचालित संपीड़न से शुरुआती विवरण खोना नहीं चाहते।

यदि आप केवल एक या दो फ़ाइलें बदल रहे हैं, सामान्य bug ठीक कर रहे हैं, या छोटी स्क्रिप्ट लिख रहे हैं, तो Codex की डिफ़ॉल्ट विंडो आमतौर पर पर्याप्त होती है। बड़ी विंडो का अर्थ है "अधिक समा सकता है", हर बार इसे भरना आवश्यक नहीं है, और इसका मतलब यह भी नहीं है कि लंबा कॉन्टेक्स्ट हमेशा मॉडल की ध्यान उपयोग दर बढ़ाता है।

शुरू करने से पहले जानने योग्य लागत और गुणवत्ता की कीमत

लंबा कॉन्टेक्स्ट बहुत उपयोगी है, लेकिन यह मुफ्त लंच नहीं है।

1. 272K से अधिक होने पर, API लंबा कॉन्टेक्स्ट उच्च मूल्य स्तर में प्रवेश करता है

OpenAI का GPT-5.6 Sol मॉडल पेज स्पष्ट रूप से बताता है: जब इनपुट 272K token से अधिक होता है, तो पूरे अनुरोध की इनपुट कीमत 2 गुना और आउटपुट कीमत 1.5 गुना होती है।

यदि आप API बिलिंग का उपयोग करते हैं, तो यह सीधे आपके बिल में दिखाई देगा; यदि आप ChatGPT / Codex सब्सक्रिप्शन के माध्यम से लॉग इन हैं, तो यह तेज़ क्रेडिट खपत के रूप में दिख सकता है, और आपको क्लाइंट पर दिखाई गई सीमा नीति के अनुसार चलना चाहिए।

2. हर राउंड में लंबा इतिहास ले जाना पड़ता है

सत्र जितना लंबा होगा, विलंबता, token खपत और कैश व्यवहार पर उतना ही ध्यान देना चाहिए। यदि सैकड़ों हजारों token के पुराने लॉग में अधिकांश हिस्सा बेकार है, तो उन्हें वैसे ही ले जाना उच्च-गुणवत्ता वाले संपीड़ित सारांश से बेहतर नहीं हो सकता।

3. 1M का समर्थन करने का मतलब यह नहीं है कि 1M पर गुणवत्ता बिल्कुल अपरिवर्तित रहती है

अति-लंबा कॉन्टेक्स्ट सूचना के कटने की संभावना कम कर सकता है, लेकिन मॉडल अभी भी बहुत सारे शोर से विचलित हो सकता है। सलाह दी जाती है कि बिल्ड लॉग, दोहराए गए टूल आउटपुट और अमान्य हो चुके समस्या निवारण पथों को समय पर हटाते रहें; जब कार्य चरण स्पष्ट रूप से बदलते हैं, तो आप सक्रिय रूप से /compact का उपयोग कर सकते हैं।

सामान्य प्रश्न

कॉन्फ़िगर कर दिया, लेकिन वर्तमान सत्र में बदलाव क्यों नहीं?

config.toml मुख्य रूप से स्टार्टअप और सत्र निर्माण के समय लोड होता है। क्लाइंट को पुनरारंभ करें और नया सत्र बनाएं, पुराने लंबे सत्र का उपयोग करके सत्यापन जारी न रखें।

कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल लोड होती है, लेकिन मॉडल Sol नहीं है?

जाँचें कि क्या codex -m ..., --profile का उपयोग किया गया है, और प्रोजेक्ट निर्देशिका में .codex/config.toml भी मौजूद है या नहीं। Codex के कमांड-लाइन पैरामीटर, प्रोजेक्ट कॉन्फ़िगरेशन और profile सभी उपयोगकर्ता-स्तरीय कॉन्फ़िगरेशन को ओवरराइड कर सकते हैं।

Codex "इस कॉन्फ़िगरेशन आइटम को नहीं पहचानता" कहता है, क्या करें?

पहले संस्करण देखें:

codex --version

फिर वर्तमान संस्करण में अपग्रेड करें:

codex update

पुराने संस्करणों के Codex में ये दोनों कॉन्फ़िगरेशन कुंजियाँ नहीं हो सकती हैं।

डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स वापस लाना चाहते हैं?

निम्नलिखित दो पंक्तियों को हटाने से मॉडल के अपने डिफ़ॉल्ट कॉन्टेक्स्ट और ऑटो-कंपैक्शन नीति पर वापस आ जाएगा:

model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

model = "gpt-5.6-sol" को रख सकते हैं, या उस मॉडल में बदल सकते हैं जिसे आप पहले उपयोग कर रहे थे।

सारांश

GPT-5.6 Sol 1M कॉन्टेक्स्ट को स्थायी रूप से सक्षम करने के लिए, बस इन 3 पंक्तियों को ~/.codex/config.toml के सबसे ऊपर रखें:

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

10 लाख कॉन्टेक्स्ट बजट है, 9 लाख ऑटो-कंपैक्शन लाइन है। यह बड़े रिपॉज़िटरी और लंबे समय तक चलने वाले Agent कार्यों के लिए बहुत उपयुक्त है, लेकिन सामान्य कार्यों में Codex की डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स का उपयोग जारी रखना अक्सर क्रेडिट बचाता है, तेज़ और अधिक स्थिर भी होता है।

यदि आप Codex को डेवलपमेंट मशीन पर लंबे समय तक कार्य चलाने देंगे, और पूरे समय कंप्यूटर के सामने नहीं बैठना चाहते हैं, तो आप PandaNpc के माध्यम से ब्राउज़र, डेस्कटॉप या मोबाइल पर दूर से सत्र देख सकते हैं और इंटरैक्शन संभाल सकते हैं।