让Deepseek分析了下我最近GPT对话 6 轮对话共 2h49m,其中模型推理 149m(89%)、工具执行仅 19m(11%)

我解析了你给的 rollout(01a090b4… 的第二个分片,00:01→09:49):



指标	实测

轮次(user turns)	6 轮

总时长	168m39s(2h49m),平均每轮 28m07s(单轮 3m21s ~ 38m39s)

模型时间	149m28s = 89%

工具执行时间	19m12s = 11%(238 次调用,平均 5s,最长 21s)

模型请求总数	248 次(平均每轮 41.3 次)

每次请求均耗时	36s

模型步间隔(工具调用之间的等待)	中位 21s、p75 40s、p90 1m28s、最长 4m38s

上下文峰值 / 平均输入	238,371 / 12.4万–16.4万 tokens(窗口 258,400)

缓存命中率	86%–97%

输出 token	266,525(其中推理 87,694)≈ 每次请求 1,075 tok

对照前一天的分片(21:42→00:01):7 轮 / 129m23s / 234 次请求 / 227 次工具,模型 85% / 工具 15%,每次请求 28s —— 结论一致。



另外:那份记录里你自己的间隔合计 419m33s(7 小时),是阅读/审查/离开,不是 AI 耗时;但它让你感觉"一个对话特别久"。



二、主因排序(按实测贡献)

模型往返次数是乘数(最大头):每轮 ~41 次请求。Codex 每做一次工具调用、每走一步推理都要过一遍模型 —— 248 次 × 36s ≈ 2.5 小时。这正是你那 11% 工具时间之外的全部。

每次请求 28–36s:受三件事驱动 —— ① model_reasoning_effort = "xhigh"(你 ~/.codex/config.toml);② 超大上下文(平均输入 12–16 万 tok,峰值 23.8 万,逼近 25.8 万窗口);③ 每次输出 ~1,075 tok(含 ~350 tok 推理)。

上下文逼近上限 → 触发压缩:该会话出现 3 次 compacted(每次压缩都是一次额外的、昂贵的历史重写请求),而且超长上下文本身会让每次推理更慢。

工具只占 11–15%:实测 238 次调用平均 5s、最长 21s —— 项目的测试套件不是主因。但它间接影响主因:每多一条命令就多一次模型往返。

工作被塞进超长会话:5 小时不间断的 thread → 上下文从 17.6 万涨到 23.8 万,必然压缩、必然变慢;另外第一天分片里有 3 次 turn_aborted(被中断的白工)。