CPA反代codex是不是很容易出现这种上下文超限制

gpt-5.4是1m，gpt-5.5是400k，是不是改模型了，但没改上下文配置？

佬我在codex app上gpt5.5只有258k的上下文，是我有什么配置没开的问题吗

再opencode使用会有这个问题

没错的，400K=272K+128K，然后95%自动压缩，272K*0.95=258K

258k输入是没错的，输出占了128k，上下文略小，只有API用户能用1M

佬儿，这个95%自动压缩是指上下文总长度到了95%自动压缩吗，我刚用两天，每次我看那个圈快到头了，刚打算新开一个会话，它又有空间了 ^-^

是不是说我上下文很长，我问一句话，那些前文只要到了272K的长度，就会被压缩一次捏？

那比如我快用满了小圈圈的上下文，为了节省token，正确的做法：

a. 继续问，让它自动压缩，这样至少GPT还是知道上下文的

b. 新开一个对话，让它重新读一次上下文（例如我的项目代码）

这个在哪里显示的呢？佬。我用codex的官方oauth登录的时候还有上下文的提示，改用new api + cpa的时候cli不显示了，我还奇怪好长时间

config.toml里面配置就行了，也可以codex cli输入/statusline自定义

[tui]

status_line = [

    "project-name",

    "git-branch",

    "branch-changes",

    "model-with-reasoning",

    "fast-mode",

    "run-state",

    "task-progress",

    "context-window-size",

    "context-used",

    "used-tokens",

    "context-remaining",

    "permissions",

    "approval-mode",

]

status_line_use_colors = true

codex远程压缩做得好，所以通常选a。除非本次会话真的很长，你都感觉到幻觉了，或者这个任务已经完全独立了，选b

据我观察，一般85%就触发自动压缩了，分为本地压缩和远程压缩，根据name是不是**“OpenAI”**这里来判断的，大小写不能错。官方号支持远程压缩，有的公益站支持远程压缩，走的openai官方接口/gpt-5.x-openai-compact模型，有的公益站不行。

本地压缩name = “custom”

model_provider = "custom"

model = "gpt-5.5"



[model_providers.custom]

name = "custom"

base_url = "http://localhost:8317/v1"

wire_api = "responses"

requires_openai_auth = true

远程压缩name = “OpenAI”

model_provider = "OpenAI"

model = "gpt-5.5"



[model_providers.OpenAI]

name = "OpenAI"

base_url = "http://localhost:8317/v1"

wire_api = "responses"

requires_openai_auth = true

我习惯一路干到黑，让它自动压缩即可，搭配上subagent即可，每个subagent有自己的上下文，不会污染主上下文，所以可以一路干到黑

我今早也遇到这个情况了，然后上下文直接搞到了200多万。网上各种包括换模型什么之类的修复办法都用了，不管用，因为就算换模型也不会支持这么多上下文。 最后还是让codex自己修自己，把它修好了. 下面是从那个对话里面总结出来的修复过程。

问：为什么昨天还能跑，今天突然 compact 爆了？

答：不是普通上下文满了，而是历史里混进了大量 data:image/…;base64 图片。健康会话是 227K / 258K，还能 compact；坏会话已经是 2.31M / 258K，连“用来 compact 的请求”本身都塞不进模型窗口。

问：为什么分支一句话没发也爆？

答：分支会继承父会话历史。父会话里那些 base64 图片和 compact 的 replacement_history 一起被带过去，所以新分支出生就超大。

问：怎么验证原因？

答：查本地 .codex/sessions/*.jsonl，发现坏分支里有多条几百万字符的 image_url，最大单行约 5.2M 字符。

问：怎么修？

答：拿一个可牺牲分支 019e4a61… 做实验：先备份原 JSONL，再把所有内嵌 base64 图片替换成短占位文本，保留对话、工具调用和普通文字。

问：修完效果？

答：文件从 44.5MB 降到 20.0MB；记录数不变 12540；JSON 解析错误 0；input_image 残留 0；最大单行从 5.2M 降到 78K。

问：结论？

答：这不是“模型突然不行了”，而是 session 历史被图片 payload 撑爆。救法是：备份会话文件，清掉历史里的 base64 图片，让 compact 重新能跑。

佬，只有 CPA 能支持远程压缩吗？我试了下好像不太行

支不支持远程压缩，看中转站有没有gpt-5.5-openai-compact模型，没有的话就自己模型映射，不行的话就改成本地压缩

contextWindow: 272000：一次请求里 输入 + 输出 + system prompt + 工具/消息结构 总共不能超过约 272k tokens

我选c，如果前面的内容和你接下来要问的内容不是强连续，先手动压缩一遍