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Codex 模型到底怎么选?我终于把 Astra、Sol、Terra、Luna 理顺了

文章梳理了 Codex 各模型的选型思路:先区分模型代际与两个层级——模型本身与推理强度。Astra 能力上限最高,适合复杂 Coding、长任务和 Agent;Sol 是旗舰主力;Terra 均衡;Luna 最快最省。推理强度(轻度到极高)决定模型思考的深度与用量消耗,效果提升并非线性,应按任务难度递增。作者给出实用建议:小改动用 Luna/Terra,常规功能用 Sol 中,复杂调试用 Sol 高,架构与疑难问题用 Astra,最重要任务用 Astra 极高/Ultra。核心是按任务复杂度分档使用,而非默认最强配置,以延长用量。

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为什么你手握 Codex、Claude,依然赚不到钱?

文章探讨了一个 AI 时代的悖论:Codex、Claude 等顶尖 AI 大幅降低了开发门槛,普通人也能做出完整产品,但很多人却依然赚不到钱。作者指出核心问题不是能力而是需求——AI 解决了'怎么做',而商业的关键在于'做什么'以及'谁愿意付钱'。作者将需求分为三级:好奇、麻烦、正在付费的痛点,强调真正稀缺的不是软件,而是有人愿意花钱解决的具体问题。未来人与人的差距将从技术能力转移到发现问题、判断需求和完成交易的能力上。

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