Codex偷偷砍了上下文，105万变27万

有开发者扒出来一件事：Codex 里 GPT-5.6 标称 105 万 token 的上下文，实际被限到了 27.2 万。

没有公告，没有更新日志。是用的人自己撞到墙才发现的。

而 27.2 万这个数字很有意思——它恰好是 API 计费翻倍的那条临界线。

官方的解释，其实说得通

OpenAI 的说法是：上下文一大，Agent 在工具调用之间要反复传输整个上下文，缓存读取成本压不住。

这个逻辑成立。Agent 干活不是一次性问答，是”读文件→改代码→跑测试→再读→再改”，一轮几十次工具调用。每一次都要把长上下文过一遍，百万级窗口的开销是指数式的，不是线性的。

官方也说了，未来计划恢复更高上限。

同期还有两个坑，一起说了

第一个：安全拦截误伤正常修 bug。有人在本地代码库改 bug，改到一半被系统以”网络安全风险”为由拦下来停了。代码库停在半改状态——这比不改更危险。防御逻辑区分不出”正常修复”和”恶意活动”，这是个真盲区。

第二个：自动审批系统硬编码翻车。桌面版把模型名硬写成 codex-auto-review，底层 API 只认另外两个 ID，结果所有需要审批的操作全部执行不了，设成”完全访问”也没救。

给还在用的人两条实操建议

· 别赌长上下文。把长任务切成小段，重要约束写进 AGENTS.md 或每轮显式重申，不要指望它”记得住”。

· 关键操作留检查点。让它改代码前先 commit 一次，被拦了也能干净回滚。

标称参数是营销，实际可用才是工程。这两者之间的差距，永远得你自己去量。

—— 圈圈