Codex 实验性上下文管理上线：记笔记代替反复压缩

是什么

Codex 上线了一个实验性的上下文管理机制，把原来"反复压缩历史生成摘要"的做法，换成了"笔记 + 可搜索历史"。模型可以在任务运行过程中记笔记，这些笔记能够跨上下文窗口保留下来。需要细节的时候，模型不再依赖压缩后的摘要去猜测，而是直接回到同一个任务里，翻找之前的消息和工具调用结果。

过去 Codex 处理长任务的方式，是把历史内容不断压缩成摘要，任务跑得越久，摘要被压缩的次数就越多。每压缩一轮，早期的细节都有可能丢掉一部分，比如之前试过哪些方案、某段代码为什么要改、工具当时具体返回了什么。

任务跑到后期，模型手里剩下的往往只是一份层层简化过的摘要，很多关键信息已经不在里面了。

功能目前还在实验阶段，在 ~/.codex/config.toml 里加上：

toml

[features.context_management]
experimental_mode = true

保存后新建一个任务即可生效。

目前只支持部分客户端，需要用符合条件的 ChatGPT 订阅登录，API Key 方式暂不支持。

从思路上看，这次改动是把"单向压缩、不可逆"换成了"记笔记 + 按需检索"，理论上能减少信息在多轮压缩里被反复稀释的问题，也更贴近人在长任务里翻记录、找线索的方式。

已经有网友实测，开启后额度消耗明显下降。

不过这毕竟还是实验功能，稳定性和适用范围都有限，值不值得现在就切过去，可以先在不那么关键的任务上试试看。