Перейти к основному содержанию

​
Короткий ответ

review_model — модель, которую Codex использует для code review workflows. model_reasoning_effort управляет reasoning strength для моделей, поддерживающих Responses API. Оба поля могут влиять на качество, скорость и usage cost. Более высокий reasoning подходит для сложных задач, но может потреблять больше.

​
Связь полей

ПолеРоль
modelDefault model для обычной работы
review_modelМодель для review workflows, например /review
model_reasoning_effortReasoning strength для основной модели
/modelВход для смены модели или reasoning в сессии
/reviewЗапуск review текущих изменений

​
Рекомендуемая конфигурация

model = "gpt-5.5"
review_model = "gpt-5.4"
model_reasoning_effort = "high"
Для небольших быстрых правок можно снизить reasoning effort. Для cross-file refactors, сложного debugging или long-context tasks лучше подходит более высокий reasoning effort.

​
Частые ошибки

  • Думать, что review_model заменяет основную модель для всех задач.
  • Считать reasoning effort параметром temperature.
  • Использовать model ID, который не поддерживает текущий provider.
  • Использовать максимальный reasoning effort для любой задачи.
  • Смотреть только на model names, не проверяя фактический usage и quality.

​
О LLMEasy

Разные модели и reasoning settings влияют на расход. Usage records LLMEasy помогают сравнивать input, output и cost на реальных задачах. Копируйте model IDs из группы ключа GPT, чтобы текущий provider мог их распознать.

​
Связанные материалы

​
References