





















最近用 Cursor 的 Fable 5 ,能力没得说,但额度消耗实在顶不住。
想了个办法:我本身有 ChatGPT 订阅,Codex CLI 的调用对我来说约等于免费。那就让贵的模型只做"动脑"的部分,把"动手写代码"这种最烧额度的活儿外包出去——
写代码、改代码、重构 → Agent 通过终端调 codex exec 完成,自己不直接编辑文件 解释代码、搜索、review 这类只读任务 → Agent 自己做,不浪费一次外包 相当于 Fable 5 当 tech lead ,Codex 当干活的。比较讽刺的是,这条 rule 本身也是我让 Fable 5 写的。
rule 全文如下,放在 Cursor 的 User Rules 里即可:
为节省 Cursor 模型额度,凡是涉及编写、修改、重构代码的任务,优先通过终端调用 Codex CLI 完成,而不是由 Agent 自己直接编辑文件:
几个实际踩过的点:
任务描述的质量决定一切。给 codex 的描述要写得像一张合格的工单(目标、文件路径、约束、验收标准),否则返工率很高,反而更费时间。 验收环节不能省。rule 里强制要求跑完 git diff 核对再汇报,不然就是把黑盒套黑盒。 留了逃生通道:codex 反复失败或者改动只有一两行时,允许 Agent 直接动手,避免为省额度把简单事情搞复杂。 用下来的体感:额度消耗明显下降,代价是单个任务的墙钟时间变长了( codex 一跑就是几分钟),适合不着急的场景。
想问问大家:
有人用类似的"贵模型调度 + 便宜模型执行"的组合吗?效果如何? 这种多级转包会不会有上下文损耗的问题?你们怎么解决的?
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