@miu21590 演示在 Codex 运行过程中用 Jev 动态调整 GPT-6 Astra 的 reasoning effort：卡住时多想、常规步骤少想；作者称自测 Astra 成本约降 50%、跑得更快，且不破坏 prompt caching。相对「开跑前用 Jev 选模型」的常见用法，这是把决策模型接到任务中途控成本。

核心要点速览

  • ✓在 Codex 任务执行中途调用 Jev，动态升降 GPT-6 Astra reasoning effort。
  • ✓作者自测：Astra 成本约降 50%，更快，且不破坏 prompt cache。
  • ✓相对开跑前选模型，把决策模型接到中途控成本。
Codex 任务中途用 Jev 动态调 GPT-6 Astra 推理力度：自测 Astra 成本约降 50% 且不破 prompt cache
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开发者 3 秒速决决策指标

一眼结论
🏆 权威跑分段位榜单
作者自测：Astra 成本约降 50%，更快，且不破坏 prompt cache。
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