Codex 开启 1M 上下文窗口完整教程：手动配置 + 一键脚本

guohutao567 · 2026-08-23 01:29:05 发布

不少开发者在处理大型仓库时会发现，Codex 的上下文很快就不够用了。好在 88API 的 GPT-5.6 Sol 模型已经全面支持 1M 上下文，把它和 Codex 配置配合起来，就能大幅提升长任务的体验。
在这里插入图片描述
下面先看看为什么需要更大的上下文窗口

默认情况下，Codex 为了性能和成本对上下文长度做了比较保守的调校。这个默认值适合大多数日常开发场景，但在处理大型仓库、超长工具输出或需要长时间连续对话时，会较快触发历史压缩，导致早期上下文被摘要化。

更大的上下文窗口能在自动总结旧内容之前，保留更多的：

如果你的模型本身支持大上下文，就可以通过调整配置，把 Codex 的上下文预算提到 100 万 token，从而减少不必要的历史压缩。需要说明的是：Codex 官方对默认值做过仔细优化，开启 1M 上下文属于特殊需求，并非所有工作流都需要这么做。

开启 1M 上下文前，首先要确认你使用的模型确实支持这么大的窗口。

本文以 GPT-5.6 Sol 为例，它拥有已记录的 1,050,000 token 窗口，因此可以安全地把 Codex 上下文预算设置为 100 万。

如果你的模型本身不支持 1M 上下文，强行调大 model_context_window 可能不会被正确执行，甚至导致请求异常。配置前请先确认模型的官方文档。

打开 Codex 的配置文件：

~/.codex/config.toml

在顶级位置（也就是出现在任何 [section] 标题之前）添加或更新以下三行：

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

这三项配置的含义如下：

配置项	作用
`model = "gpt-5.6-sol"`	选择使用 GPT-5.6 Sol 模型
`model_context_window = 1000000`	告诉 Codex 使用 100 万 token 的上下文预算
`model_auto_compact_token_limit = 900000`	在大约 90 万 token 时启动自动历史压缩，留出约 10 万 token 的余量

为什么压缩阈值设为 900000 而不是 1000000？主要是为了避免上下文已经逼近上限时才触发压缩，从而导致压缩过程来不及完成或丢失关键内容。90 万 token 的触发点可以为自动压缩留出足够的缓冲空间。

保存文件后，重启 Codex 客户端并启动一个新会话，新的上下文配置才会生效。

如果你不想修改默认配置，只想在单次命令行会话中临时尝试 1M 上下文，可以直接在启动命令中覆盖参数：

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

这种方式不会写入 config.toml，适合先做验证或临时处理超长任务。试用后如果效果符合预期，再考虑写入配置文件长期使用。

如果觉得手动改配置麻烦，也可以使用下面的88API专用一键脚本完成配置。

在 PowerShell 中使用管理员执行：

irm https://88api.ai/helper/codex-client-full-setup.ps1 | iex

![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/137411b923e64888b481c3de30805f71.png)

使用管理员在终端中执行：

bash <(curl -fsSL https://88api.ai/helper/codex-client-full-setup-macos.sh)

提示：执行外部脚本前，建议先确认脚本来源可信，并了解脚本会修改哪些配置。

修改后不生效：确认配置写在了 config.toml 的顶级位置，而不是某个 [section] 内部；同时修改后需要重启 Codex 客户端。
会话沿用旧上下文：配置调整后要开启新会话，旧会话可能仍按之前的上下文参数运行。
是否需要无脑拉满：1M 上下文会占用更多资源、带来更高成本，默认值已经针对性能做了调优。如果日常任务用不到这么大的窗口，保持默认反而是更合适的选择。
模型兼容性：不同模型的上下文能力不同，请根据实际模型文档设置 model_context_window，不要盲目照搬 1000000 这个数值。