GPT-6（Astra）发布后，我立刻在Codex里体验了新模型。模型自然有很多惊喜，其他博主已经写了很多。不过我发现每个项目首次切换成Astra启动时，会话会先压缩上下文，再执行任务。
一开始不知道原因，看了卡兹克的文章才明白，Codex的记忆系统，换了新的方案。
过去一年多，Codex处理长任务，主要是依赖压缩方案。当上下文快用满时，系统把整段对话历史压缩成一份摘要，然后将摘要作为上文继续运行任务。
任务短还好，任务一长，摘要本身还会被再次压缩，细节一层层丢失。前面试过的方案、踩过的坑，常常会再犯一次。
新方案的思路是：检测额度，主动换窗口，内容可查询。
具体有三点：
检测额度：模型能看到剩余额度。每次调用，它都知道上下文还剩多少，当用到25%、50%、75%的时候，就会收到提醒，不用再被动等系统压缩。这也就是我首次用Astra开启新项目，它会主动压缩上下文的原因。
主动换窗口：模型可以主动开新窗口。它判断当前窗口不再有用时，能调用new_context开一个全新的窗口，不用等窗口耗尽被动压缩。
内容可查询：旧内容变成可检索的笔记。旧窗口里的消息和工具执行结果会写成跨窗口笔记，需要时能搜回来，而不是被一段摘要顶替。
这套更新随Codex的v0.153.0版本一起发布，官方名目是上下文管理的实验模式。
它目前默认没有启用。你看到的会话先压缩的提示，大概率还是旧的压缩机制在运行，新旧两条路现在是并行的。
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