本人声明：以下为纯手写，非ai生成。 研究了一下config.toml，总结了一套配置，实测比不配置少用三分之一token，大家都是怎么配置的呢？ 核心思路： model_reasoning_effort = “high”：保留强推理，不牺牲代码质量。 model_verbosity = “low”：减少啰嗦输出，让 Token 花在刀刃上。 关闭记忆相关项：减少任务外的状态消耗和不确定性。 完整配置如下： model_provider = "codex" model = "你的模型名称" approvals_reviewer = "user" disable_response_storage = true model_reasoning_effort = "high" model_verbosity = "low" network_access = "enabled" preferred_auth_method = "apikey" sandbox_mode = "danger-full-access" windows_wsl_setup_acknowledged = ...