Auto-compact di Codex su GPT-6 Sol: i default nel codice e il costo di alzarli

Aggiornato September 27, 2026 · pubblicato inizialmente September 27, 2026

Codex esegue l'auto-compact di una sessione GPT-6 Sol a 244,800 token: il 90% della finestra di 272,000 token assegnata al modello. Alzare model_auto_compact_token_limit oltre quel numero non ha effetto se non alzi anche model_context_window. Se alzi la finestra oltre 272K, ogni turno che supera la soglia viene fatturato a tariffa di contesto lungo. Abbiamo ricavato i numeri dal codice sorgente di Codex 0.157.1 e dal catalogo dei modelli che Codex scarica.

Quale finestra di contesto assegna Codex a GPT-6 Sol?

272,000 token, anche se l'API accetta fino a 922,000. Codex scarica un catalogo dei modelli e lo salva in cache in ~/.codex/models_cache.json. La voce per gpt-6-sol riporta un context_window di 272,000 e un max_context_window di 872,000. Imposta inoltre effective_context_window_percent a 95 e lascia vuoto auto_compact_token_limit. GPT-6 Astra e GPT-6 Luna hanno gli stessi valori.

272K non è un numero arbitrario. È esattamente il punto in cui inizia il prezzo per contesto lungo di GPT-6.

Come decide Codex quando compattare?

Prende il minore tra il tuo limite configurato e il 90% della finestra di contesto. In codex-rs/protocol/src/openai_models.rs, auto_compact_token_limit() calcola context_window * 9 / 10. Restituisce quel valore oppure il tuo limite configurato, a seconda di quale sia più basso. Il catalogo non include un limite per GPT-6 Sol, quindi per impostazione predefinita il risultato è 272,000 × 0.9 = 244,800.

Quindi l'impostazione può solo anticipare la compattazione. Se scrivi model_auto_compact_token_limit = 300000 in config.toml con la finestra predefinita, Codex compatta comunque a 244,800 senza alcun avviso. Per compattare più tardi devi alzare anche model_context_window, e questo sposta anche il tetto: al massimo di 872,000 la soglia predefinita diventa 784,800.

Una seconda impostazione, model_auto_compact_token_limit_scope, ha come default total, che conta l'intero contesto attivo. L'alternativa, body_after_prefix, conta solo ciò che la conversazione aggiunge dopo il contesto portato dall'inizio.

Quanto costa alzare la finestra di Codex oltre 272K?

Per turno, molto più dei token in più. Quando una richiesta GPT-6 Sol supera i 272K token di input, l'intera richiesta viene fatturata a tariffa di contesto lungo. Input e input in cache costano il doppio, e l'output costa 1.5 volte tanto. In una sessione agentica lunga quasi ogni turno reinvia tutta la cronologia, quindi la maggior parte dell'input è prefisso in cache.

Passare da 270K a 300K aggiunge l'11% di token e moltiplica per 2.2 il costo di ogni turno. Con un piano ChatGPT non vedi una fattura, ma gli stessi token contano sui tuoi limiti Codex di 5 ore e settimanali, quindi una finestra più grande li esaurisce più in fretta. L'articolo context-window-paid-twice spiega perché questo doppio addebito domina le sessioni lunghe.

GPT-6 Sol è ancora accurato intorno a 244K token?

Nessuno l'ha ancora misurato. L'unico punteggio indipendente su contesto lungo per GPT-6 Sol è Artificial Analysis AA-LCR: 84%, lo stesso di GPT-5.6 Sol. I documenti di quel test sono in media di circa 100K token. Le cifre MRCR che circolano per “Sol” a 256K–512K appartengono a GPT-5.6 Sol. La nostra panoramica dei benchmark di GPT-6 Sol su contesto lungo elenca cosa è stato e non è stato pubblicato al 27 settembre 2026.

Cosa dovresti impostare?

Per la maggior parte dei team, nulla. Il default è già la scelta sicura sui costi. Compattare a 244,800 mantiene ogni richiesta sotto la soglia di prezzo di 272K, con margine per l'output. Tre situazioni richiedono una modifica:

• Vuoi compattare prima, per esempio perché le conversazioni lunghe iniziano a perdere istruzioni precedenti. Imposta model_auto_compact_token_limit più basso, per esempio 200000. I valori sotto 244,800 hanno effetto.
• Vuoi documentare i default attuali perché un futuro aggiornamento del catalogo non possa cambiarli in silenzio. Imposta model_context_window = 272000 e un limite uguale o inferiore a 244,800.
• Ti servono più di 258K di contesto attivo in una sessione. Alza model_context_window e accetta il prezzo per contesto lungo su ogni turno sopra 272K. Imposta un avviso, perché nell'interfaccia di Codex nulla segnala il cambio di prezzo.

# ~/.codex/config.toml
model = "gpt-6-sol"
model_context_window = 272000          # fissa la finestra predefinita, sotto la soglia di prezzo di 272K
model_auto_compact_token_limit = 240000 # con questa finestra, qualsiasi valore sopra 244,800 viene ignorato

Fonti

• Codex 0.157.1 sorgente: auto_compact_token_limit() e usable_context_window()
• Codex 0.157.1 sorgente: override di configurazione applicati alle info del modello
• Codex 0.157.1 sorgente: ambito di compattazione e tetto rigido del contesto
• Prezzi API di OpenAI
• Artificial Analysis: GPT-6 Sol contro GPT-5.6 Sol

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