GPT与Codex的使用讨论从额度管理延伸到容量报错、上下文配置和桌面端体验。数字生命卡兹克称反复新建对话仍提示“模型已满”，连其所称GPT-5.6 Luna也无法使用，并询问问题来自账号还是OpenAI。火山哥建议使用GPT-6 Astra时在Codex配置中开启实验性上下文管理，试图改善长对话细节被压缩的问题。香鱼推广邀请好友获取七天额度及账号折扣的链接，但表示不清楚折扣如何实现。kabikabi则高度评价Codex Desktop的界面与智能体运行框架，并贬低Claude Desktop。相关内容显示可用性、成本与工作流成为关注重点，但故障范围、优惠来源及实验配置效果均缺少独立验证，产品比较也属于个人判断。
Participated post: 来个暴论+干货：A➗根本就不懂 Harness.
在harness上，和OpenAI对比起来，A➗更像一个营销公司。
Codex Desktop 完全领先 Claude Desktop 一个时代。
●codex desktop 的UI UX被所有同行学习，定义了agent GUI的设计规范
●扎实优雅的架构设计。真正的技术扎实和设计优雅。老早就大幅度重构，实现了统一 runtime host: V2 使用了 app-server 架构，全端统一使用一个runtime。对比之下，CC 架构到现在还是一个 session 一个 bun，天天堆代码屎山。而codex做到了，甚至你可以用自己的Client连接别人部署的 Codex App Server。
A➗还老吹自己是，Infra工程师特别多。我怎么感觉你根本就是营销公司？你的设计和架构在哪呢？
●各种Agent harness benchmark测试基本都是效果最好的一批，不管是Maka做的Terminal-Bench 测试还是Runta 的 Agent harness 测试，都是最强的那一批。
●在Astra上更是实现了异步工具调用与后训练，边执行边推理，实现了非阻塞调用，大幅度加快了执行，能明显感觉到现在执行时间短了。
●Codex老早就实载了服务端侧的上下文压缩，所以Codex虽然上下文要短，但是实际上效果表现却非常好。
在Astra上更是实现了异步工具调用与后训练，边执行边推理，实现了非阻塞调用，大幅度加快了执行，能明显感觉到现在执行时间短了。
●Responses API 做了 mid-turn steering，实现了动态交互调整，在任务进行中可以插入新指令或中间修改要求，直接把穿插修改放到了底层的 API层。
全球第一的 Computer Use 的的能力更是不用多说了，大家都吹爆了。
●Codex 还做了上下文管理的前沿探索，Context Windows 也已经实现在Codex里面了。用上下文窗口的滑动，而不是用压缩。这样子就通过可搜索历史主动换窗，让长期的信息能够沉淀，可以被召回。
●Codex的Memory目前也是越做越好了，基本上是目前实现里面最无感的一家。并且实现了dreaming机制。
●实装的 PTC / Code Mode 机制配合 astra 强大的后训练能力。让模型的能力大幅度跃升。是真正的Harness和模型相互配合的典范。
●Claude团队设计 MCP也是埋了不知道多少坑，根本没有借鉴历史很多协议的设计经验和精华。Plan mode也是Claude设计的，现在已经成了历史糟粕了。
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#GPT-6 Astra#Codex#模型已满