本文基于 OpenAI 官方文档，讲解如何为 GPT-6 选择模型与推理级别以节省订阅额度。模型决定基础能力、速度和成本：Luna 适合轻量重复任务，Sol 适合日常主力工作，Astra 用于最难的端到端任务。推理级别决定模型思考投入：Light/Low 适合简单明确任务，Medium 适合普通复杂任务，High 和 Extra High/Max 适合复杂调试与研究，Ultra 用于并行处理可拆分任务。作者建议从最低档起步，根据遗漏和返工情况逐步升级或降档，并强调档位不能替代清晰目标和验收标准。
这是一份面向小用户的 Codex（OpenAI coding agent）入门指南。文章指出 Codex 不是单纯的聊天机器人，而是能读写文件、运行命令的“工作搭档”。作者通过对比 ChatGPT，明确了 Codex 的适用场景，并介绍了 App、CLI、IDE 插件等多种入口。核心内容包含四段式提示词模板、常用工作流（解释项目、修 Bug、加功能、审代码）、配置文件 AGENTS.md 的编写方法，以及 MCP、Skills 和 Automations 的区别与用法。最后强调了安全使用原则及新手从只读理解到自动化的进阶路线。
文章介绍了 OpenAI 的 VPT（Video PreTraining）论文，该研究通过训练反向动力学模型（IDM）为海量无标注互联网视频打上伪标签，成功让 AI 智能体在 Minecraft 中学会了制作钻石镐等复杂任务。文章详细阐述了 VPT 的“少量标注撬动海量数据”的技术路线、三阶段训练过程以及其带来的数据杠杆效应，并探讨了该方法从游戏向机器人控制迁移的潜力和局限性。
