Имена моделей в Codex меняются быстрее, чем успеваешь к ним привыкнуть. Летом многие сидели на GPT-5.4, в августе её убрали, в сентябре пришли Astra, потом Sol и Luna шестого поколения, а 14 октября отключат GPT-5.5. Если в config.toml или в скрипте прописано старое имя, однажды утром Codex просто откажется работать. Поэтому разберу не только «что сейчас лучше», но и как устроен выбор, чтобы следующая смена имён прошла без паники.
Список проверен 26 сентября 2026 года по документации OpenAI и журналу изменений, версия Codex CLI на машине - 0.156.1. Модели раскатываются постепенно, так что твой список в /model может отличаться от моего.
Какие модели есть в Codex сейчас
OpenAI делит модели на рекомендованные и «остальные». Рекомендованных три, все из шестого поколения.
| Модель | Имя в настройках | Для чего | Кому доступна |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | gpt-6-astra |
самые тяжёлые сквозные задачи: код, приложения, исследование | по раскатке, смотри /model |
| GPT-6 Sol | gpt-6-sol |
сложный код и повседневная работа агента | Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu |
| GPT-6 Luna | gpt-6-luna |
понятные повторяющиеся задачи, большой объём | те же тарифы, плюс Free и Go в приложении для компьютера |
| GPT-5.6 Sol, Terra, Luna | gpt-5.6-sol и т.д. |
прошлая линейка, остаётся на время раскатки | платные тарифы |
| GPT-5.5 | gpt-5.5 |
прошлый флагман | до 14 октября 2026 года |
Sol и Luna шестого поколения OpenAI объявила 22 сентября, и раскатка идёт волнами. В Codex CLI они попали в список только в версии 0.156.1: на более старой их просто нет в /model, даже если аккаунт уже получил доступ. Для Enterprise есть ещё одно условие: новые модели сначала включает администратор.
При входе через аккаунт ChatGPT часть старых имён уже не работает. С 31 августа 2026 года отключены GPT-5.4 и её mini-версия, 14 сентября закрыли исследовательский выпуск GPT-5.3-Codex-Spark, а GPT-5.2 и GPT-5.3-Codex объявили устаревшими ещё раньше.
Важная оговорка про ключ API. Всё, что выше написано про отключения, касается входа через ChatGPT. Если Codex работает по твоему ключу OpenAI, список моделей определяет сам ключ, и GPT-5.4 или GPT-5.5 там остаются. Как устроен такой вход и во что он обходится, есть в разборе Codex через API.
Не решил ещё, ChatGPT или Claude и на каком тарифе? В курсе ClaudeBase есть урок, где модели сравниваются по цене, лимитам и риску блокировки, а к нему готовые настройки для Codex.
Как переключить модель в Codex
Способов три, и у каждого своя область действия.
В сессии, командой /model. Набираешь её в строке ввода, выбираешь модель из списка, следом Codex предлагает уровень рассуждений. Смена действует на текущий разговор. Проверить результат можно командой /status: она печатает активную модель, политику одобрений и остаток контекста.
При запуске, флагом. codex -m gpt-6-sol открывает сессию сразу на нужной модели. Флаг работает и в автономном режиме: codex exec -m gpt-6-luna "Проверь текущие изменения". Уровень рассуждений тоже можно задать на один запуск: codex -c model_reasoning_effort="high".
Навсегда, в файле настроек. Приложение для компьютера, CLI и расширение для редактора читают один файл ~/.codex/config.toml. Две строки:
model = "gpt-6-sol"
model_reasoning_effort = "medium"Если строки model нет, Codex берёт рекомендованную модель сам. В материалах курса мы так и делаем: модель в настройках не пишем, потому что имена меняются, а глубину рассуждений задаём.
Где что сильнее. Флаг перебивает всё. Дальше идут файлы .codex/config.toml внутри проекта, затем профиль, выбранный через -p, и только потом общий ~/.codex/config.toml. Это пригодится, когда модель в настройках одна, а Codex упорно работает на другой.
В приложении ChatGPT для компьютера переключатель модели и рассуждений стоит под полем ввода. У облачных задач Codex модель по умолчанию сменить нельзя: они идут на GPT-5.6 Sol.
Второй рычаг: сколько модель думает
Модель - это половина выбора. Вторая половина - уровень рассуждений (reasoning effort). Чем он выше, тем глубже модель планирует и проверяет себя, но тем дольше ответ и больше расход.
Уровни в CLI:
low- быстрые узкие задачи. В приложении он называется Light.medium- баланс скорости и глубины, для повседневной работы.highиxhigh- трудные задачи с несколькими шагами и компромиссами.max- модель думает над одной задачей максимально долго. Для самых тяжёлых случаев.ultra- максимум рассуждений плюс раздача частей задачи субагентам параллельно.
С чего начинать, OpenAI пишет прямо: Sol на medium, Luna на high, Astra на low. Дальше поднимаешь, если результат не устраивает. У Luna есть всё вплоть до max, а ultra нет. В документации отдельно оговорено, что уровни не совпадают между поколениями: high у GPT-5.6 и high у GPT-6 думают по-разному, так что старые привычки лучше перепроверить на знакомой задаче.
Для режима планирования и для ревью есть свои настройки: plan_mode_reasoning_effort задаёт глубину для /plan, а review_model - модель для /review. Удобно, когда основная работа идёт на Luna, а проверку хочется отдать модели посильнее.
Какую модель брать под задачу
Собрал в таблицу то, что OpenAI советует на странице выбора моделей, и то, как это выглядит на задачах вайб-кодера.
| Задача | Модель и уровень |
|---|---|
| Поправить текст на странице, переименовать, поменять цвет | Luna, low |
| Сделать по понятному описанию: форма, новый блок, скрипт выгрузки | Luna, medium |
| Обычная фича, бот, разбор чужого проекта | Sol, medium |
| Ревью изменений, поиск причины бага, проверка перед выкатом | Sol, xhigh |
| Большая задача целиком: от плана до рабочего результата | Astra, medium |
| Задача, которую можно разрезать на независимые части | Sol или Astra, ultra |
Разница между ними ещё и в расходе. Все три модели едят один лимит подписки, но с разной скоростью. OpenAI публикует ориентиры сообщений за пятичасовое окно на Plus: Astra 5-45, Sol 15-150, Luna 350-3000. Ставки в кредитах за миллион входных токенов: Astra 250, Sol 50, Luna 2,5. Выходит, Luna дешевле Sol в двадцать раз, а Astra дороже Sol в пять.
Отсюда рабочее правило. По умолчанию стоит Sol на medium. Рутину, где понятно, как выглядит результат, отдаёшь Luna. Прежде чем прыгать на Astra, попробуй поднять уровень рассуждений у Sol: часто этого хватает, и лимит тратится медленнее. OpenAI в документации пишет о том же: из нескольких вариантов оставь самый лёгкий, который проходит твою планку качества. Подробно про окна и недельный лимит - в разборе лимитов Codex.
Выбор модели - это десятая часть дела. Остальное - как ты ставишь задачу, какие правила лежат в AGENTS.md и когда закрываешь длинную сессию. Об этом материалы «Настройки Claude Code, Codex и VS Code» с готовым config.toml, «Codex Starter» и «Лимиты и расход» в базе ClaudeBase. Подключи базу к Codex - и он будет искать в ней ответы сам.
Как проверить модель на своей задаче
Таблицы и советы из документации - только отправная точка. OpenAI сама пишет, что лучший способ выбрать модель - прогнать одинаковую задачу на разных настройках и оставить самую лёгкую, которая справилась. Для этого не нужно ничего настраивать: хватит автономного режима codex exec.
Порядок такой. Возьми задачу, которую ты уже делал руками и знаешь, как выглядит хороший результат. Например, «добавь на страницу контактов форму с полями имя и телефон и проверку, что телефон не пустой». Сделай две копии папки проекта, чтобы запуски не мешали друг другу, и в каждой запусти Codex с одной и той же формулировкой:
codex exec -m gpt-6-luna -c model_reasoning_effort="medium" "добавь на страницу контактов форму..."
codex exec -m gpt-6-sol -c model_reasoning_effort="medium" "добавь на страницу контактов форму..."Дальше смотришь на три вещи: сделано ли то, что просил, сколько правок пришлось просить сверху и сколько ушло лимита. Остаток видно в /status в обычной сессии. Если Luna справилась без доработок, такие задачи можно смело отдавать ей: сэкономленный лимит пригодится на то, где нужна сильная модель.
Одна оговорка. Модели шестого поколения только вышли, и в репозитории Codex на GitHub уже есть жалобы на то, что GPT-6 Sol в отдельных задачах пропускает части работы или думает дольше, чем хотелось бы. Это не повод отказываться от новой модели, но повод проверить её на своих задачах, прежде чем переводить на неё всё сразу.
Модели не от OpenAI
Codex умеет работать не только с моделями OpenAI. В config.toml можно описать своего провайдера в разделе model_providers: адрес, переменную с ключом и имя. Условие одно: провайдер должен поддерживать Responses API. Старый протокол Chat Completions OpenAI объявила устаревшей и собирается убрать из будущих версий Codex. Для локальных моделей на своём компьютере есть встроенная поддержка LM Studio и Ollama, а модели OpenAI можно получать и через Amazon Bedrock.
Для новичка это скорее знание на будущее. Сторонние модели в Codex работают, но OpenAI прямо пишет: при входе через ChatGPT Codex лучше всего работает с рекомендованными моделями. С них и стоит начинать.
Fast mode: быстрее, но дороже
У части моделей есть быстрый режим. Включается командой /fast on, выключается /fast off, текущее состояние показывает /fast status. Чтобы режим был включён всегда, в config.toml пишут service_tier = "fast".
Цена скорости по документации:
- у GPT-6 Astra, Sol и Luna быстрый режим расходует кредиты в 2,5 раза быстрее обычного;
- у GPT-5.6 и GPT-5.5 скорость растёт в 1,5 раза при том же множителе расхода 2,5.
Fast mode работает при входе через ChatGPT. При работе по ключу API действуют ставки API, множители кредитов не применяются. Если у текущей модели быстрого режима нет, команды /fast в списке не будет вовсе.
Я включаю его, когда сижу и жду ответа на короткую правку. На длинных фоновых задачах скорость ни к чему, лимит же уходит заметно быстрее.
Что сделать до 14 октября
Если ты пользуешься Codex через аккаунт ChatGPT и где-то прописан gpt-5.5, после 14 октября этот запуск упадёт. Замена по совету OpenAI: на Plus и старше - gpt-6-sol, на Free и Go - gpt-6-luna.
Где искать старое имя:
~/.codex/config.tomlи файлы профилей рядом с ним..codex/config.tomlвнутри проектов.- Свои агенты и запланированные задачи.
- Скрипты с
codex exec -m.
Быстрее всего попросить об этом сам Codex: «найди все упоминания gpt-5.5 в моих настройках Codex и в папке проектов, покажи список и замени на gpt-6-sol после моего согласия». Перед этим обнови CLI, иначе новые имена он не примет: npm install -g @openai/codex, затем codex --version должен показать 0.156.1 или новее. Как обновлять и ставить с нуля, расписано в статье как установить Codex.
Частые ошибки с моделями Codex
The 'gpt-6-sol' model is not supported when using Codex with a ChatGPT account.
Вместо gpt-6-sol может стоять любое имя. Сообщение значит, что твой аккаунт ChatGPT эту модель в Codex сейчас не получает. Причин четыре: раскатка до тебя ещё не дошла, модель отключена (так было с GPT-5.4 после 31 августа), тариф её не включает или в рабочем пространстве Enterprise её не включил администратор. Открой /model и выбери то, что там есть. Имя, которого нет в списке, из настроек лучше убрать.
В /model нет GPT-6 Sol и Luna
Сначала проверь версию: до 0.156.1 этих моделей в списке CLI нет. Обнови Codex и перезапусти сессию. Если версия свежая, а моделей нет, раскатка до аккаунта ещё не дошла: работай на GPT-5.6 Sol, это рекомендованная замена на переходный период.
Команды /fast нет в списке
Команда появляется, только если у текущей модели есть быстрый режим: список задаёт каталог моделей. Переключись через /model на Sol, Luna или Astra и проверь снова. И учти, что Fast mode - функция кредитов ChatGPT: при входе по ключу API он не работает, там действуют свои ставки API.
Уровень ultra не выбирается
У GPT-6 Luna его нет, максимум - max. У других моделей в приложении для компьютера его иногда нужно включить руками: Settings → Configuration, переключатель Ultra in model picker slider.
В config.toml одна модель, а работает другая
Сработала настройка с большим приоритетом: флаг -m при запуске, файл .codex/config.toml в папке проекта или профиль через -p. Посмотри в /status, какая модель активна, и проверь эти три места по порядку.
Что дальше, когда модели снова сменятся
- Как пользоваться Codex - первая сессия, команды и режимы.
- Лимиты в Codex - окна, недельный лимит и как растянуть подписку.
- Codex или Claude Code - если выбираешь между двумя агентами.
- Codex через API - вход по ключу и оплата за токены.
- Если путаешься в словах: что такое Codex и что такое MCP.
Модели будут меняться и дальше, а привычка выбирать по задаче и расходу останется. В курсе ClaudeBase есть урок про выбор модели, готовые настройки Codex, которые агент ставит сам по промпту, и база, которую Codex читает через MCP. Когда OpenAI поменяет имена в следующий раз, обновлённые настройки появятся там.