Контекст в Codex: правда о GPT-6 и что работает сейчас

Вопросы

Решила ли GPT-6 проблему длинного контекста?

Нет, OpenAI этого не утверждает: в статье об Astra и руководстве по GPT-6 таких слов нет. Там сказано, что GPT-6 Astra в целом лучше прошлых моделей держит нить на долгих задачах. Там же сказано, что каждое сжатие может потерять детали.

Как включить заметки и поиск по старым окнам в Codex?

По документации Codex — никак: справочник Codex на 10 и 15 октября 2026 пишет, что функция недоступна. В каталоге Codex 0.162.1 и 0.163.0 флаг поддержки выключен у всех моделей GPT-6. Страница GPT-6 Astra на 15 октября по-прежнему пишет, что функцию можно включить: она расходится со справочником.

Какое контекстное окно у Codex с GPT-6?

По коду Codex 0.162.1 окно моделей GPT-6 по умолчанию — 272 000 токенов. Настройкой model_context_window его можно поднять до 872 000. В API у тех же моделей окно 1 050 000 токенов. Сообщения СМИ об окне 500 000 в Codex первичным источником не подтверждены.

Когда Codex сжимает контекст?

По умолчанию Codex сжимает чат сам, когда он заполнен на 90 % окна: при окне 272 000 это 244 800 токенов. Порог можно понизить настройкой model_auto_compact_token_limit. В Codex CLI сжать вручную можно командой /compact.

Как посмотреть, сколько контекста осталось в Codex?

В Codex CLI команда /status показывает активную модель и остаток окна. Смотри на неё перед длинным шагом.

Почему Codex забывает детали после сжатия?

Потому что при сжатии Codex заменяет ранние ходы кратким конспектом, и часть подробностей может в него не попасть. OpenAI сама приводит пример: конспект может потерять, почему не сработала правка.

Помогают ли заметки агенту на длинной задаче?

На одном стенде помогли: в исследовании LOCA-bench 2026 года инструмент памяти дал 44,0 %, сжатие — 36,0 % из 75 прогонов у GPT-5.2 на 128 тысячах токенов. Лучший результат там дал программный вызов инструментов: 49,3 %. Это один стенд и одна модель. Свой файл заметок на диске сжатие чата не трогает.