怎么让 codex 消耗额度慢一点？

复杂度不会消失，只会转移。复杂的任务用这种方式看起来是解耦了，低模型执行，高模型规划。但是验收的时候，高模型又要花精力，然后如果还要修复的话，其实成本会更高。

便宜、好用、稳定，不可能三角啊。

可以试试这两个：

https://github.com/rtk-ai/rtk

https://github.com/headroomlabs-ai/headroom

算是对上下文消耗量的一定程度的优化吧，不能从跟不上解决

我觉得还是上下文的高效管理和大小控制,但是做这个浪费时间,也不划算

感觉“老师”批改作业的压力，还是低于让老师写作业的。而且 subagent 可以节省高级模型的上下文。自己用提示词和配置文件，固定了 subagent 统一用 6 luna high ，这 plus 唯有这样才可以用一下 6.1 sol 和 6 Astra

我的描述可能有错误，你的理解也可能有偏差。请优先理解我的实际目标，而不是机械执行字面指令。
1. 你需要理解并学习我的描述。如果存在更简单、更可靠的实现方式，可以自行优化技术方案；但涉及重大功能变更、数据删除、额外费用或改变业务逻辑时，请先征求我的意见。
2. 如果项目已有 Git ，请充分利用版本控制。在合理的工作节点创建本地 Commit ，便于日后审计和回滚。提交前检查敏感信息，不得提交密码、Token 、密钥、个人隐私或其他不应公开的数据。未经许可不要推送到远程仓库，也不要破坏已有提交历史。
3. 允许使用临时目录，例如 /tmp 或 E:\tmp ，根据实际操作系统和目录可用性自行选择。不得误删已有用户文件。
4. 多智能体协作：
    * 主 Agent 使用我在界面中手动选择的模型。
    * 对于适合独立处理或并行执行的任务，优先使用子 Agent 。
    * 创建子 Agent 时，默认明确指定：
        model = “gpt-6-luna”
        model_reasoning_effort = “high”
    * 主 Agent 负责整体规划、复杂决策、协调与最终审核。
    * 不要为了使用子 Agent 而强行拆分简单任务。
    * 若环境无法指定所需模型，应如实说明，不得假称已经切换成功。

能有稳定不降智还便宜的办法早就开始广泛传播了

要么加钱, 要么换国模