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Codex: Seleção de Modelos no CLI do Codex

Última atualização: 2026-08-31

A seleção de modelos no CLI é mais flexível com mais opções de personalização. Esta lição foca na configuração relacionada a modelos no CLI.

📋 Pré-requisitos: Compreensão dos básicos de seleção de modelos do Codex (veja Lição 19)

1. O Que Você Vai Aprender

2. Parâmetros de Modelo no CLI

BASH 
# Especificar modelo
codex --model o3

# Especificar modelo + temperatura
codex --model gpt-5-codex --temperature 0.2

# Especificar modelo + max tokens
codex --model o3 --max-tokens 8192

# Listar modelos disponíveis
codex --list-models

Descrição dos Parâmetros

Parâmetro Descrição Valor Recomendado
--model Nome do modelo Escolha por tarefa
--temperature Criatividade (0-1) 0.1-0.3 (para código)
--max-tokens Saída máxima 4096-8192
--top-p Escopo de amostragem 0.9 (padrão)

3. Troca Multi-Modelo

(1) Troca via Arquivo de Config

TOML 
# ~/.codex/config.toml
model = "gpt-5-codex"   # Modelo padrão

# .codex/config.toml (nível de projeto)
model = "deepseek-coder"  # Sobrescrever por projeto

(2) Troca via Variável de Ambiente

BASH 
# Troca temporária
CODEX_MODEL=o3 codex "Design microservice architecture"

# DeepSeek
export OPENAI_API_KEY="sk-deepseek-xxx"
export OPENAI_BASE_URL="https://api.deepseek.com"
codex --model deepseek-coder

(3) Troca Rápida via Alias

BASH 
# ~/.zshrc ou ~/.bashrc
alias codex-o3='codex --model o3'
alias codex-fast='codex --model o4-mini'
alias codex-deep='export OPENAI_API_KEY="sk-deepseek-xxx"; export OPENAI_BASE_URL="https://api.deepseek.com"; codex --model deepseek-coder'

# Uso
codex-o3 "Design system architecture"
codex-fast "Fix lint errors"
codex-deep "Write unit tests"

▶ Exemplo 1: Fluxo Multi-Modelo de Alice

BASH 
# Configuração de aliases de Alice
alias codex-draft='codex --model o4-mini --temperature 0.5'  # Rascunho
alias codex-code='codex --model gpt-5-codex --temperature 0.2'  # Codificação
alias codex-think='codex --model o3 --temperature 0.1'  # Pensamento profundo

# Uso
codex-draft "Quickly generate API skeleton"
codex-code "Implement user registration feature"
codex-think "Design distributed caching solution"

4. Otimização de Custos na Prática

(1) Estratégia em Camadas

Nível de Tarefa Modelo Custo/Tarefa Cenário
L0 o4-mini $0.001 Formatação, adicionar comentários
L1 deepseek-coder ¥0.01 Corrigir bug, adicionar funcionalidade
L2 gpt-5-codex $0.05 Refatoração, desenvolvimento de API
L3 o3 $0.30 Design de arquitetura, algoritmos complexos

(2) Downgrade Automático

BASH 
#!/bin/bash
# smart-codex.sh - Seleção inteligente de modelo

TASK="$1"

# Tarefas simples usam modelos mais baratos
if echo "$TASK" | grep -qiE "lint|format|comment|typo"; then
  codex --model o4-mini "$TASK"
elif echo "$TASK" | grep -qiE "fix|bug|add feature"; then
  codex --model gpt-5-codex "$TASK"
elif echo "$TASK" | grep -qiE "architect|design|migrate|refactor"; then
  codex --model o3 "$TASK"
else
  codex --model gpt-5-codex "$TASK"
fi

▶ Exemplo 2: Custo Mensal de Bob

TEXT 📖 Somente leitura 
# Distribuição de tarefas de Bob (200 tarefas/mês)

L0 (30%): o4-mini       → 60 × $0.001 = $0.06
L1 (40%): deepseek-coder → 80 × ¥0.01 = ¥0.80 ≈ $0.11
L2 (25%): gpt-5-codex    → 50 × $0.05 = $2.50
L3 (5%):  o3             → 10 × $0.30 = $3.00

Total: ~$5.67/mês
Se tudo o3: ~$60/mês
Economia: 90%

5. Benchmarks de Performance de Modelos

(1) Metodologia de Teste

Item de Teste Descrição
Geração de Código Gerar endpoint de API REST
Correção de Bug Corrigir exceção de null pointer
Refatoração Converter componentes Class para Hooks
Review Scan de vulnerabilidades de segurança

(2) Comparação de Resultados

Modelo Geração Bug Fix Refatoração Review Velocidade
o3 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 🐢
gpt-5-codex ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 🏃
gpt-4o ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 🏃
o4-mini ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ ⚡
deepseek-coder ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 🏃

❓ Perguntas Frequentes

P: Como verifico o modelo atualmente usado no CLI? R: Execute codex --show-config ou use o comando /config na sessão.

P: Qual temperatura devo definir? R: Para geração de código, 0.1-0.3 (mais determinístico); para documentação e trabalho criativo, 0.5-0.7 (mais flexível).

P: Quão grande deve ser max-tokens? R: 2048 para mudanças simples, 4096-8192 para refatoração complexa, possivelmente maior para docs muito longos. Muito pequeno trunca a saída.

P: Posso usar nomes completos de modelo de API em vez de aliases? R: Sim. Nomes completos como --model gpt-5-codex-2026-08-28 também são suportados.

P: Resultados do CLI e App são idênticos com o mesmo modelo? R: O modelo subjacente é o mesmo, então resultados são equivalentes. Mas o App tem otimização adicional de UI e gerenciamento de contexto.

📖 Resumo

📝 Exercícios

  1. Básico (⭐): Configure Aliases para troca rápida de modelos.
  2. Intermediário (⭐⭐): Implemente um script de downgrade automático que seleciona modelos com base na descrição da tarefa.
  3. Avançado (⭐⭐⭐): Faça benchmark de modelos nas suas tarefas comuns, construa sua própria matriz de seleção de modelos.
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