建议强模型用于判断，低成本模型执行以节省额度

Codex 额度不够用，未必是你问得太多，而是模型分工错了。

GPT-5.6 来了，但如果所有事都交给最强模型，额度会掉得很快。

一个更省的分工是：

- Sol：拆复杂问题、定方案、处理证据冲突
- Luna：执行批量任务、写代码、跑修改
- Luna：最后先做验收
- Sol：只在证据不足或结论冲突时回场复核

核心不是“用便宜模型替代强模型”。

而是把强模型留给真正需要判断力的环节；把重复、可验证的执行交给成本更低的模型；再用自动测试拦住返工。

否则，前面省下的 token，很容易在反复补上下文和二次审稿里又花回去。

这套工作流的目标只有一个：
同样的额度，做更多有效工作。