Codex: увімкнення контексту 1M для GPT-5.6 Sol — посібник із налаштування за допомогою 3 рядків `config.toml`

Офіційне контекстне вікно GPT-5.6 Sol становить 1 050 000 токенів, але Codex за замовчуванням не використовує все вікно повністю. Щоб наддовгі розмови якомога менше стискалися, достатньо додати 3 рядки конфігурації у верхній частині config.toml Codex:

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

Після збереження перезапустіть Codex і відкрийте новий сеанс. Нижче детально пояснено, де розташований файл конфігурації, що робить кожен рядок, як запустити Codex на один раз та на що зважати.

Що робить кожен із цих 3 рядків: короткий підсумок

OpenAI у довіднику з конфігурації Codex офіційно перелічує параметри model_context_window та model_auto_compact_token_limit; на сторінці моделі GPT-5.6 Sol зазначено, що її контекстне вікно становить 1 050 000 токенів, а максимальний вивід — 128 000 токенів.

Тут ми не вказуємо повне значення 1 050 000, а встановлюємо 1 000 000, щоб залишити невеликий запас на системні підказки, результати інструментів та відмінності в реалізації; лінію автоматичного стиснення ставимо на 900 000, щоб Codex мав простір для виконання стиснення, а не починав його лише коли вікно майже переповнене.

Крок 1: знайдіть `config.toml` Codex

Файл конфігурації Codex на рівні користувача розташований тут:

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

У macOS або Linux виконайте:

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

У Windows PowerShell виконайте:

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

Якщо файлу немає — створіть його; якщо вже існує — відредагуйте наявний, не перезаписуючи вже наявні налаштування MCP, прав доступу чи проєкту.

Крок 2: розмістіть конфігурацію в самому верху файлу

Помістіть наступні 3 рядки на початок config.toml:

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

Ці рядки обов’язково мають бути перед першим заголовком [section]. Наприклад, якщо у вашому файлі вже є:

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

Ті 3 рядки конфігурації моделі мають бути розташовані над ним. У TOML звичайні ключі, записані після [projects."..."], вважаються вмістом цього розділу, а не глобальною конфігурацією.

Якщо у файлі вже є рядок model = "...", просто змініть його на gpt-5.6-sol; не додавайте два model. Лапки мають бути прямими подвійними лапками " англійською, не копіюйте з текстового редактора вигнуті лапки.

Крок 3: перезапустіть і відкрийте новий сеанс

Після збереження файлу:

1. Вийдіть із поточного клієнта або CLI Codex;
2. Перезапустіть Codex;
3. Створіть новий сеанс.

Уже відкриті старі сеанси зазвичай не перемикають бюджет контексту на льоту, тому просто перезавантажити вікно та продовжити стару сесію ненадійно; найпростіше створити новий сеанс.

Перевірити, чи конфігурацію успішно завантажено, можна вбудованою діагностичною командою Codex:

codex doctor --json

Зверніть увагу на такі пункти:

• overallStatus має бути ok;
• config.load має бути ok;
• model має показувати gpt-5.6-sol.

Ця команда перевіряє, чи файл конфігурації правильно розбирається та завантажується; вона не витрачає сотні тисяч токенів заради “тестування 1M”.

Без зміни конфігурації за замовчуванням: увімкнути 1M лише для поточного сеансу CLI

Якщо ви лише зрідка працюєте з дуже великими репозиторіями чи наддовгими завданнями й не хочете, щоб усі сеанси за замовчуванням використовували 1M, можна тимчасово перевизначити параметри під час запуску:

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

Ці параметри впливають лише на поточний запуск. Після закриття цього Codex наступного разу знову буде використано значення за замовчуванням із config.toml.

Для яких сценаріїв підходить контекст 1M

Він найкраще підходить для таких завдань:

• безперервно змінювати кілька модулів у великому монолітному репозиторії;
• коли агенту потрібно довго зберігати архітектурні рішення, процес діагностики та результати тестів;
• вводити одразу велику кількість проєктної документації, описів інтерфейсів або журналів;
• коли не хочеться, щоб завдання на півдорозі часто автоматично стискалося, втрачаючи ранні деталі.

Якщо потрібно змінити лише один-два файли, виправити звичайний баг або написати короткий скрипт, стандартного вікна Codex зазвичай достатньо. Більше вікно означає «може вмістити більше», але не те, що кожен раунд обов’язково має бути заповнений, і не те, що чим довший контекст, тим обов’язково вища ефективність використання уваги моделі.

Вартість і якісні компроміси, які потрібно знати перед увімкненням

Довгий контекст дуже зручний, але це не безкоштовний обід.

1. Після перевищення 272K довгий контекст API переходить у дорожчий тариф

На сторінці моделі GPT-5.6 Sol від OpenAI чітко зазначено: коли вхід перевищує 272K токенів, ціна вхідних даних для всього запиту обчислюється з коефіцієнтом ×2, а вихідних — ×1.5.

Якщо ви платите за API, це безпосередньо відобразиться в рахунку; якщо ви входите через підписку ChatGPT / Codex, це може виявлятися в швидшому витрачанні лімітів — у будь-якому разі орієнтуйтеся на політику лімітів, яку показує клієнт.

2. Кожен раунд переносить довшу історію

Чим довший сеанс, тим важливіші затримка, витрата токенів і поведінка кешу. Якщо більша частина старих журналів на сотні тисяч токенів уже не потрібна, подальше перенесення їх у незмінному вигляді не обов’язково краще за якісне стисле резюме.

3. Підтримка 1M не означає, що якість на 1M залишається повністю незмінною

Наддовгий контекст зменшує ймовірність обрізання інформації, але модель все одно може відволікатися на велику кількість шуму. Рекомендується вчасно прибирати журнали збірки, повторювані виведення інструментів і вже неактуальні шляхи діагностики; коли етап завдання явно змінюється, можна також активно використовувати /compact.

Поширені запитання

Налаштував, але поточний сеанс не змінився. Чому?

config.toml завантажується переважно під час запуску та створення сеансу. Перезапустіть клієнт і створіть новий сеанс; не перевіряйте на старому довгому сеансі.

Файл конфігурації завантажується, але модель не Sol?

Перевірте, чи використано codex -m ..., --profile, а також чи немає .codex/config.toml у каталозі проєкту. Параметри командного рядка, конфігурація проєкту та профіль Codex можуть перевизначати конфігурацію рівня користувача.

Що робити, якщо Codex повідомляє, що «не знає цього параметра конфігурації»?

Спочатку перевірте версію:

codex --version

Потім оновіться до поточної версії:

codex update

Старіші версії Codex можуть не мати цих двох ключів конфігурації.

Як повернути налаштування за замовчуванням?

Видаліть наступні два рядки, щоб повернути власні стандартні контекст і стратегію автоматичного стиснення моделі:

model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

model = "gpt-5.6-sol" можна залишити або повернути модель, яку ви використовували раніше.

Підсумок

Щоб назавжди увімкнути контекст 1M для GPT-5.6 Sol, достатньо розмістити ці 3 рядки в самому верху ~/.codex/config.toml:

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

1 мільйон — це бюджет контексту, 900 тисяч — лінія автоматичного стиснення. Він дуже добре підходить для великих репозиторіїв і тривалих завдань агента, але для звичайних завдань продовження використання стандартних налаштувань Codex зазвичай економить ліміти, швидше та стабільніше.

Якщо ви плануєте, щоб Codex тривалий час виконував завдання на робочій машині, але не хочете постійно сидіти перед комп’ютером, ви також можете переглядати сеанси та обробляти взаємодії віддалено через PandaNpc у браузері, на десктопі чи на телефоні.