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。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。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。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 TerraGPT-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。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-mini8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。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。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 DesktopCodex IDE ExtensionCodex 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。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AgentSubagent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。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。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 ModelCustom AgentScheduled Task。管理层检查Workspace DefaultManaged 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。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。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-mini③ 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 AgentsExplorer、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。持续更新Codex、大模型开发相关技术内容。主业写代码业余整理各类AI工具会员渠道 ChatGPT、Codex实战：GPT-5.4即将退出，迁移到5.6 Terra / Luna前要检查哪些配置？
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。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。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。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 TerraGPT-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。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-mini8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。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。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 DesktopCodex IDE ExtensionCodex 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。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AgentSubagent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。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。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 ModelCustom AgentScheduled Task。管理层检查Workspace DefaultManaged 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。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。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-mini③ 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 AgentsExplorer、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。持续更新Codex、大模型开发相关技术内容。主业写代码业余整理各类AI工具会员渠道