Codex审查换Luna，成本直降12倍

Codex CLI v0.146.1 干了件小事，但账算下来很吓人：自动代码审查的底层模型换成 GPT-5.6 Luna，成本降到原来的 1/12。

缓存输入更便宜，每百万 0.1 刀。Luna 支持 105 万 Token 上下文，输出上限 12.8 万。唯一要注意的是：单次请求超过 27.2 万 Token 会跳到更高价格档，超大代码库上下文别硬塞。

但便宜不是重点，Guardian 才是

这次真正值得聊的是那个”守卫子智能体”。

举个最经典的场景：Agent 要对一个生产环境接口发 curl 请求。这个域名技术上在网络白名单里，沙箱会放行——没毛病，规则就是这么配的。

这是两套完全不同的防线。沙箱管的是”策略执行”，Guardian 管的是”判断力”。它可以批准、可以带理由拒绝、也可以升级给人工复核。

以前不敢开这个东西，说白了就是嫌贵——每个动作都过一遍 GPT-5.4，那账单谁扛得住。现在 0.2 刀一百万输入，这笔开销相对它提供的保护，已经是噪声级别了。

怎么开

config.toml 加三行：

[features]
guardian_approval = true

[auto_review]
policy = "on-request"
approvals_reviewer = "guardian_subagent"

不想改配置就在会话里跑 /experimental。想让它审查每一个动作而不只是需要审批的，把 policy 改成 always。

企业用户注意个坑：如果组织在管理策略里设了 allowed_approvals_reviewers，你本地的设置会被静默覆盖。别以为配了就生效了，先问管理员。

模型 ID 换成 codex-auto-review，这才是最妙的一笔

不写死具体模型，而是给一个语义化标识符。OpenAI 随时可以把这个 ID 路由到更合适的模型，不用发 CLI 版本。你自动吃到模型升级红利。

这背后是 2026 年智能体工具的一个大趋势：通用旗舰模型不是每个子任务的正确答案。Guardian 需要的是对安全敏感操作的上下文判断力，快且便宜，不需要 Sol 的全部能力。Luna 就是为这个权衡调的。

往后规划、生成、写测试，估计都会有各自的专用标识符。Claude Code 的子 Agent 模型路由也是同一个方向。

一句话总结：Guardian 现在没有不开的理由。但记得先升到 v0.146.1，v0.146.0 有个回归 bug。

—— 圈圈