今天安装干净的#codex# ，装上#cc-switch# 配置好 #deepseek#-v4-pro

在codex 新项目新对话，就一句话，今天日期是什么 22:12

见下图

回复是：今天是 2026年6月25日。⏰ 22:12

可见一分钟内就回复完了。

到cc-switch 设置-》使用统计，选中 codex

看到 22:12 有几条输入token上万的记录，然后是几次调用tool的记录都是输入几百。

此时，对那上万token，叫hermes庖丁解牛。

#hermes# agent 回复：（hermes 不走cc-switch）

> **合计估算：~9,052 tokens 纯系统提示词 + 会话上下文**
> 
> **实际 API 报告：16,682 input（4,864 cached + 11,818 uncached）**

**结论：即使问最简单的一句话，Codex 也要发送约 11,000~13,000 个不可缓存的 tokens，再加上约 4,800 个可缓存的 tokens，总共 16,000+ tokens。**

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### 三、为什么回答之后还有 2 次额外请求？

从 session 日志看，"今天日期是什么"在 **14:12:33 UTC（22:12:33 CST）** 就已经完成了（`task_complete`），答案是"今天是 **2026年6月25日**。⏰"。

但 proxy 记录了紧接着的 2 次请求：
- **13,031 in, 174 out** — 这是 **同一会话的下一轮**，可能是 Codex Desktop 的自动跟进（ambient suggestions 开启了？）
- **11,345 in, 3 out** — 又一次请求，几乎无输出

**最可能的缘由：**
1. Codex Desktop 配置中 `ambient-suggestions-enabled = true`（你的 config.toml 第 102 行）— 这会让 Codex 在回答完后继续"思考"后续提议
2. 或者你在 Codex Desktop 里连续发起了多个问题（不同会话标签页）

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### 四、Codex 的系统提示词到底写了什么？

你的 Codex `config.toml` 里没有自定义 instructions，所以完全是 OpenAI 内置的默认提示词，核心内容包括：
人格设定：简洁、直接、友善
AGENTS.md 规范：如何读取和遵守项目中的 AGENTS.md 文件
响应规范：发送前言消息、计划制定、工具调用时机
工具使用指南：terminal、patch、read、write、search 等工具的详细用法
沙盒与提权规则：workspace-write 模式、如何请求提权
协作模式：Default 模式的详细行为说明
代码编辑规范：如何正确使用 patch、如何处理合并冲突

**仅 Base Instructions 就有 21,046 个字符（约 5,200 tokens）**，加上其他部分总共约 8,000~9,000 tokens 的基础开销。

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### 五、对比数据：每次对话的固定开销

从你 6月25日所有 Codex 会话的 token 统计：

| 问题 | 输入 tokens | 输出 | 说明 |
|------|-----------|------|------|
| "say hello" | 11,200 | 24 | 纯英文，最小开销 |
| "what model are you?" | 11,274 | 56 | |
| "你是什么模型" | 13,912 | 64~132 | 中文，稍大 |
| "今天日期是什么" | 16,682 | 55 | 含 4,864 缓存 |
| "Count from 1 to 5" | 11,205 | 38 | |

**结论：Codex Desktop 每次对话的固定开销约 11,000~14,000 tokens，完全不取决于你问什么。**

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### 六、提议的优化方向

1. **关闭 ambient suggestions**：`config.toml` 中 `ambient-suggestions-enabled = false`
2. **思考换用 Hermes 的 codex cli（非 Desktop）**：CLI 版本的系统提示词可能更精简
3. **cc-switch 代理的 identity injection 也有额外开销**（约 200-300 tokens），可以思考精简
4. **DeepSeek 的缓存机制**：$4,864$ tokens 被标记为 cached，这部分不收费（假设 DeepSeek 支持 prompt caching），实际付费的约 11,818 tokens

说重点：

**最可能的缘由：**

1. Codex Desktop 配置中 `
ambient-suggestions-enabled = true`（你的 config.toml 第 102 行）— 这会让 Codex 在回答完后继续”思考”后续提议

**仅 Base Instructions 就有 21,046 个字符（约 5,200 tokens）**，加上其他部分总共约 8,000~9,000 tokens 的基础开销。

### 六、提议的优化方向

1. **关闭 ambient suggestions**：`config.toml` 中 `
ambient-suggestions-enabled = false`

2. **思考换用 Hermes 的 codex cli（非 Desktop）**：CLI 版本的系统提示词可能更精简

3. **cc-switch 代理的 identity injection 也有额外开销**（约 200-300 tokens），可以思考精简

分析完，已经22:56分，我马上设置`config.toml` 中 `
ambient-suggestions-enabled = false`

回看 cc-switch 设置-》使用统计，选中 codex
06/25 22:12 已经显示完 答案 输入累计 R21,760

06/25 22:13 跑出3条记录 共计输入token 2000多 （R23,936 – R21,760）

间隔11分钟

06/25 22:24 跑出4条记录，共计输入token R18,432

间隔14分钟

06/25 22:38 跑出3条记录 共计输入token R18,176

间隔18分钟

06/25 22:56 跑出2条记录 共计输入token R18,048

06/25 22:56 **关闭 ambient suggestions**：`config.toml` 中 `
ambient-suggestions-enabled = false`

设置之后，没有偷跑记录：

看跨天查询，06/25 22:56 是最后一条偷跑的记录，定格了。

条友们：

赶紧**关闭 ambient suggestions**：`config.toml` 中 `ambient-suggestions-enabled = false`
赶紧**关闭“环境提议”功能**：在`config.toml`文件中，将`ambient-suggestions-enabled = false`。

以上调试前，codex重安装，干净，几乎没上下文，codex设置里各种可能增加token的参数都关了，仅仅一个项目一个会话而已。就能偷跑出 1小时10万token。

您要是10个项目，每个项目最近会话几十万koken，一小时百万是可能的。

全栈AI哪止20个？8小时，日耗千万不是梦。

Base Instructions 就有 21,046 个字符（约 5,200 tokens）翻译版已经本头条号发布，请查收！这个看了还是别精简，这也是codex能跑全流程的根本，你拿提示词去别的IDE，也能起到50%的效果，由于提示词仅仅是harnees engineering 这个基础设施的一小部分。

cc-switch 代理的身份注入（identity injection）估算约 200-300 tokens，占 16,682 的 ~1.5%，超级小。改不改无所谓。

再看看，没有对比，就没有伤害！！!

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