最近如果你还在Codex里使用GPT-5.4或者GPT-5.4 mini，有一个时间点需要提前注意：

2026年8月31日。

从这一天开始，使用ChatGPT账号登录Codex的用户，将不能继续在Codex里使用GPT-5.4和GPT-5.4 mini。

官方给出的迁移关系也非常明确：

gpt-5.4
↓
gpt-5.6-terra

以及：

gpt-5.4-mini
↓
gpt-5.6-luna

需要特别注意的是：

这不是GPT-5.4从OpenAI API全面下架。

如果你的Codex使用自己的API Key认证，或者本身直接通过OpenAI API调用GPT-5.4，这次Codex模型退出并不影响这类API工作流。真正受影响的是：

ChatGPT账号登录Codex。

所以真正需要做的不是：

看到8月31日以后赶紧把所有GPT-5.4代码全部替换。

而是先回答一个问题：

我的Codex到底通过什么身份、在哪个入口、从哪里指定模型？

这才是这次迁移最容易踩坑的地方。

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一、第一步先别改模型，先确认你的Codex是怎么登录的

这是整个迁移里最重要的一步。

现在Codex可以出现在多个位置：

ChatGPT桌面端
Codex CLI
IDE Extension
Codex Cloud
OpenAI API

这些入口看起来都叫Codex，但模型访问边界并不是完全相同。

官方专门强调：

ChatGPT Workspace里的模型设置，不是一个能够同时控制所有Codex入口的“总开关”。

ChatGPT桌面端里的Codex、CLI、IDE扩展、Codex Cloud以及使用API Key认证的Codex，各自需要按照实际产品入口和认证方式判断模型可用性。

所以迁移之前先判断：

情况A：使用ChatGPT账号登录Codex

例如：

Codex CLI
→ Sign in with ChatGPT

或者：

IDE Extension
→ ChatGPT Account

这类属于本次8月31日迁移范围。

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情况B：使用自己的OpenAI API Key

例如：

Codex CLI
→ API Key

这种认证方式不受本次Codex退出影响。

所以第一条迁移原则应该是：

先确认Authentication Boundary，再决定是否修改配置。

不要看到GPT-5.4退出就全局搜索替换。

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二、为什么5.4迁到Terra，而5.4 mini迁到Luna？

这里也容易产生一个误区。

有人可能会想：

GPT-5.6不是有Sol吗？为什么5.4不直接迁Sol？

因为官方这次给出的推荐替换关系不是按照“数字越大就全部换旗舰模型”，而是按照原模型定位做迁移：

GPT-5.4
→
GPT-5.6 Terra

GPT-5.4 mini
→
GPT-5.6 Luna

目前Codex里的GPT-5.6系列大致分为三类：

Sol

适合复杂、开放式、高价值任务。

例如：

复杂代码修改；

深层工程分析；

高难度研究；

需要更多判断和打磨的任务。

Terra

定位更像日常主力模型。

适合：

普通开发任务；

Bug修复；

工具调用；

日常工程工作。

Luna

强调快速、明确、可重复的任务。

例如：

提取；

分类；

转换；

结构化总结；

大量轻量任务。

所以这次迁移真正表达的是：

旧5.4主力任务 → Terra

旧5.4 mini轻量任务 → Luna

而不是：

所有旧任务全部换到最强Sol。

这一点非常重要。

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三、第二步：检查有没有“固定写死”的模型配置

如果你一直使用：

Default

或者每次手动在模型选择器里选择当前模型，那么迁移相对简单。

真正容易出问题的是：

把模型名称固定写进配置。

官方这次明确要求检查：

Workspace Defaults

Saved Model Settings

Managed Configurations

Custom Agents

Scheduled Tasks

如果这些位置还保存：

gpt-5.4

或者：

gpt-5.4-mini

8月31日以后就可能出现模型不可用。

因此我更建议把迁移理解成一次：

Configuration Audit。

而不是简单换模型。

可以先在自己的Codex配置体系里搜索：

gpt-5.4
gpt-5.4-mini

然后确认每一次出现到底属于：

当前有效配置，

还是历史说明。

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四、CLI用户：重点检查“临时模型”和“长期默认模型”

Codex CLI里通常有两种模型选择逻辑。

一种是当前任务临时指定。

例如新的5.6模型可以直接使用：

codex -m gpt-5.6-terra

或者：

codex -m gpt-5.6-luna

官方当前Codex模型页面已经把Terra和Luna列为CLI、IDE、桌面端和Codex Cloud等入口可用的推荐模型。

另一类是：

保存过的默认模型设置。

如果你的Codex长期固定使用：

gpt-5.4

那么迁移时真正要处理的是：

旧Default
↓
新的Default

而不是每次启动以后再手工切换。

这里有一个很实用的排查方式：

第一步

启动一次新Session。

明确选择Terra或者Luna。

第二步

跑一个你以前经常使用5.4完成的真实任务。

第三步

确认：

代码理解
工具调用
测试执行
Diff质量

没有明显异常。

第四步

再修改长期默认配置。

也就是说：

先验证，再迁默认值。

比直接把所有配置一次性改掉更稳。

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五、IDE和桌面端：不要以为ChatGPT模型选择器会自动同步

这一点非常值得单独强调。

很多用户会有一个直觉：

我已经在ChatGPT里选了5.6，那Codex是不是也跟着变了？

不一定。

官方当前明确提醒：

不同Product Surface的模型访问并不是一个统一模型开关。

所以至少需要分别确认：

ChatGPT Desktop

Codex IDE Extension

Codex CLI

当前实际使用的模型。

如果IDE里之前保存的是：

GPT-5.4

不要因为ChatGPT聊天界面已经使用5.6，就认为IDE自然完成了迁移。

这也是为什么这次官方明确写的是：

saved model settings

而不只是：

model picker。

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六、Custom Agents是最容易被遗漏的一层

如果只是自己手动使用Codex，迁移通常很容易发现。

但一旦开始使用：

Custom Agents

问题就隐蔽很多。

例如你可能已经定义：

Explorer
Reviewer
Verifier
Fast Agent

其中某个角色一直指定：

gpt-5.4-mini

平时主Agent可能已经换成5.6。

但这个隐藏在Agent配置里的Subagent仍然使用旧模型。

结果就是：

主任务看起来正常，

只有启动特定Agent以后才出错。

这也是为什么官方这次专门把：

Custom Agents

列进必须检查的迁移对象。

因此多Agent用户最好不要只检查：

我的主模型是什么？

还应该检查：

Main Agent
Explorer
Implementer
Verifier
Reviewer

分别绑定了什么模型。

尤其之前把GPT-5.4 mini作为：

快速Explorer；

代码扫描Agent；

Subagent

使用的用户，更应该检查。

按照官方推荐映射：

gpt-5.4-mini
↓
gpt-5.6-luna

是最直接的迁移起点。

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七、Scheduled Tasks可能比Custom Agents更容易“静默失败”

这是我认为这次迁移里最值得注意的一项。

很多Scheduled Task平时不是人手动启动。

例如：

每天检查CI失败

每周生成Release Notes

定期扫描项目Bug

每天汇总Recent Commits

这些任务一旦配置完成，用户很容易几周都不再打开设置。

但是当前Scheduled Tasks可以单独设置：

项目；

Prompt；

运行频率；

执行环境；

模型和Reasoning。官方也建议在正式定时运行之前，先手工测试Prompt、默认模型、Reasoning以及工具是否符合预期。

所以如果Scheduled Task仍然固定：

gpt-5.4

或者：

gpt-5.4-mini

可能直到8月31日以后某次自动任务运行失败，你才发现问题。

因此我更建议现在就做一次：

Scheduled Task Audit。

逐个检查：

Task
Model
Reasoning
Environment
Skill
Tools

不要只改Model。

因为一次模型迁移本身，也是重新验证整个自动工作流的好机会。

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八、企业Workspace还要检查Managed Configuration

个人用户通常不太容易碰到这一层。

但团队、Business、Enterprise场景就不一样。

模型可能不是每个开发者自己决定，而来自：

Workspace Default
Managed Configuration
Admin Policy

这时候单个开发者即使手动选择了新模型，也不能代表：

整个团队的默认配置已经迁移完成。

官方这次明确把：

workspace defaults

和：

managed configurations

都列在迁移检查范围里。

所以企业环境最好分两层检查。

用户层

检查：

个人Saved Model；

Custom Agent；

Scheduled Task。

管理层

检查：

Workspace Default；

Managed Configuration；

允许的模型访问范围。

避免出现：

管理员仍默认5.4
↓
新用户启动Codex
↓
继续继承旧配置

这种问题。

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九、模型迁移不要和Sandbox、权限问题混在一起

还有一个非常典型的误判。

迁移到5.6以后，Codex突然：

不能写某个目录；

不能访问网络；

某个命令要求Approval。

于是用户会认为：

是不是Terra权限比GPT-5.4低？

实际上模型访问和运行权限是两套不同机制。

官方专门强调：

Model Access决定模型能不能使用。

而：

Sandbox
Approval Policy
Network Controls
Permission Profile

决定Agent启动以后可以执行什么。

模型迁移并不会自动放宽或者降低这些权限边界。

所以迁移以后遇到异常，要先分类：

Model Error

还是：

Permission Error

不要把所有变化都归因于模型。

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十、Reasoning也建议重新跑一遍，不要机械复制旧设置

进入GPT-5.6以后，还有一个容易被忽略的变量：

Reasoning Effort。

官方当前建议是：

使用能够完成任务的最低Reasoning级别，需要更多计划、分析和验证时再向上增加。

一般来说：

Light / Low

适合范围非常清楚的小任务。

Medium

适合大多数需要一定计划的日常工作。

High / Extra High

适合复杂、多步骤、需要权衡的任务。

Max用于非常困难、深度优先的单任务；

Ultra则进一步使用Subagents并行处理可拆分的复杂任务，而且官方也明确提醒：大部分任务并不需要Max或Ultra。

所以迁移模型以后，不要默认认为：

我之前5.4用High，现在Terra也必须High。

更合理的方法是：

熟悉任务
↓
从较低/默认Reasoning开始
↓
验证结果
↓
按需要提高

模型迁移应该重新做一次：

Model × Reasoning Calibration。

---

十一、迁移以后不要只确认“模型能打开”

很多迁移最后只检查：

能不能选到Terra？

可以。

然后认为迁移完成。

其实远远不够。

真正应该验证的是：

原来的Workflow还能不能正常完成。

我建议至少选三类任务测试。

第一类：小任务

例如：

解释一个函数
修改一个明确Bug

观察基本编码能力。

---

第二类：工具任务

例如：

读取多个文件
运行测试
执行Shell

确认Agent Loop没有异常。

---

第三类：长任务

例如：

定位Root Cause
修改多个文件
运行验证
检查Diff

确认任务稳定性。

真正应该比较的不是：

Terra回答得像不像5.4。

而是：

Task
↓
Execution
↓
Verification
↓
Result

这条链还能不能稳定闭环。

---

十二、一套可以直接使用的GPT-5.4迁移Checklist

如果不想漏配置，可以直接按照下面顺序检查。

① Authentication
ChatGPT登录还是API Key？

如果是API Key：

本次Codex退出不影响。

如果是ChatGPT登录：

继续检查。

② Saved Model

有没有固定：

gpt-5.4

或：

gpt-5.4-mini

③ Workspace Default

团队默认有没有旧模型。

④ Managed Configuration

企业策略有没有写死旧模型。

⑤ Custom Agents

Explorer、Reviewer、Verifier等有没有绑定5.4。

⑥ Scheduled Tasks

自动任务有没有隐藏的旧模型配置。

⑦ Reasoning

迁移以后是否重新验证Reasoning级别。

⑧ Workflow Verification

代码修改、工具调用、测试和Diff是否仍然稳定。

最终就是：

```text
Authentication
↓
Configuration
↓
Agent
↓
Automation
↓
Reasoning
↓
Verification

这比：

8月30日晚上把5.4全部替换成5.6

可靠得多。

---

十三、这次迁移真正暴露的是一个Agent工程问题

从表面看：

GPT-5.4退出，

换成GPT-5.6 Terra / Luna。

只是：

Model Migration。

但如果一个Codex工作环境已经开始拥有：

Default Model
Custom Agents
Scheduled Tasks
Skills
Worktrees
Managed Configuration

模型已经不再只是一个聊天框里的选择。

它已经成为：

Agent Runtime Configuration。

于是每一次模型生命周期变化，都可能影响：

默认任务；

Subagent；

自动化；

团队策略；

验证结果。

所以真正成熟的Agent工程体系，未来应该逐渐拥有一套：

Model Lifecycle Management。

包括：

Model上线
↓
小范围测试
↓
Workflow验证
↓
逐步迁移
↓
旧模型退出
↓
清理遗留配置

而不是每次等模型下架才临时修改。

---

最后

2026年8月31日以后，使用ChatGPT账号登录Codex时，GPT-5.4和GPT-5.4 mini将不再继续提供；官方推荐分别迁移到GPT-5.6 Terra和GPT-5.6 Luna。使用OpenAI API或自己的API Key认证Codex的工作流则不受这次变化影响。

所以这次真正需要检查的，不只是：

模型选择器有没有换。

而是整个：

Workspace
Saved Config
Custom Agent
Scheduled Task
Reasoning
Workflow

有没有仍然依赖旧模型。

如果只是偶尔手动使用Codex，迁移可能很简单。

但如果Codex已经真正进入日常工程工作流，甚至开始拥有Subagents和Scheduled Tasks，那么一次模型退出本质上已经变成：

Agent Configuration Migration。

真正可靠的做法不是：

把模型名字换掉。

而是：

确认旧模型在哪里被依赖，迁移以后重新验证整条执行链。

这才是从GPT-5.4迁移到5.6 Terra / Luna时，最值得提前做的事情。

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