Codex 额度只剩 4%，我把活全交给了 Luna

前两天由于重度使用 GPT-6 Astra，导致 Codex 额度在距离重置还有三天的时候，只剩 4%。

为了后面几天也能正常使用 Codex，我把所有任务切到了 GPT 5.6 Luna。除了省 token，我也想试试：Luna 用来干活，到底能做到什么程度。

两天半，只扣了 3%

目前我已经重度使用了两天半 Luna 模型，额度才扣了 3%，大概用了 4 亿 token。

我很惊喜地发现，Luna 几乎可以干所有我用 GPT-6 Sol 干的活儿：做内容的 PPT 生成、视频剪辑、加字幕、做封面、自动化发布，到一些复杂 Skill 的修改、简单项目的开发、各种新技术的调研，几乎没有感受到它有什么做得很差的地方。

而且我发现 Luna 用来做浏览器自动化也非常得心应手，完全没有卡壳，消耗还非常低。

之前为什么觉得 Luna 不行

在之前，我对 Luna 的印象并不好。

现在猜测原因可能是：我把 Luna 作为一个 Codex 的子 Agent 来调用，而 GPT-6 Astra 和 GPT-6 Sol 都属于特别爱钻牛角尖、任务分配能力很差、交流感也很差的模型。让一个能力强的模型去调度子 Agent，它不能很宏观很清晰地派发任务，总是让子 agent 干一些乱七八糟的活——这时候不管配的是 Luna 还是 GPT-6 当子 Agent，效果都不好。

如果有人介入，用简单清晰的话让 GPT 去执行任务，它作为执行者就能做得很好——即便是 Luna。

所以我的结论是：GPT 适合作为一个干活的模型；但如果要它作为子 Agent 去调度别人，最好选任务拆解能力和多 Agent 编排能力更强的模型来做。以我的经验，Claude 做得会比 GPT 更好。

一个小 tips

在 Codex 里面，我们可以项目级别地配置某一个模型的最大上下文。

Luna 作为一个很便宜的模型，非常适合把上下文窗口调高一点：这样就不会频繁压缩上下文，价格也不会很贵。

一句话总结：模型没有不行，只有放的位置对不对。干活的交给便宜的，调度的交给聪明的。