那个开关我早就开着了，只是从没接上线
Hello，我是飞飞。
刷到一个 Codex 的玩法，说法是这样的：让贵模型只负责拆任务和审代码，具体实现全部委托给便宜模型去干。
听着有点道理。我第一反应是去查自己的配置。
然后发现一件挺难为情的事。那个开关我早就开着了，只是从没接上线。
那个开关我早就开着了
先说我查到了什么。
我的 ~/.codex/config.toml 里，[features] 段下面明明白白写着 multi_agent = true。这是启用多代理能力的总开关，不知道什么时候开的，反正开着。
然后我去看 ~/.codex/agents/。
这个目录不存在。
也就是说，能力我早就打开了，但从来没定义过任何一个子代理。开关合上了，线一根没接。
再看主设置。model = "gpt-5.6-sol"，model_reasoning_effort = "high"。
Sol 是这一代最贵的那档，high 是高推理档。我用这个组合干所有活，包括那些完全不需要它的活。
配置长什么样
去核了官方文档和本地二进制，格式是这样的。
子代理定义放在两个地方之一：~/.codex/agents/ 是个人级的，项目里的 .codex/agents/ 是项目级的。一个 TOML 文件定义一个子代理。
每个文件必填三样：name、description、developer_instructions。
可选的部分才是重点。**它能单独指定 model 和 model_reasoning_effort**，还能单独设沙箱模式和挂哪些 MCP 服务。
取值的优先级官方写得很清楚：文件里写死的最优先，其次是调起时显式传的值，再次是 [agents] 段的默认值，最后才回落到父代理的设置。
顶上还有几个闸口：agents.max_depth 管嵌套深度，agents.max_threads 管并发数，agents.job_max_runtime_seconds 管单个子任务最长跑多久。
主代理调度子代理靠一组事件：spawn_agent 派活、send_input 追加输入、wait 等结果、resume_agent 接着跑、close_agent 收工。
所以那个玩法的本体很简单：建一个文件，把 model 钉在便宜档，让主代理把实现类的活派给它。
二十五倍的价差
这一档到底差多少钱，我去核了官方定价。
Sol 是每百万输入 5 美元、输出 30 美元。Terra 是 2 美元和 12 美元。Luna 是 0.2 美元和 1.2 美元。
Sol 和 Luna 之间，输入输出都是二十五倍。
七月底还调过一次价，Luna 直接降了八成，从 1 美元和 6 美元砍到现在这个数，Terra 降了两成。所以这个价差是最近才拉到这么开的。
二十五倍是什么概念？同一个活，让 Sol 从头干到尾，和让 Sol 拆完活交给 Luna 实现，中间那段执行的开销差了一个数量级还多。
我省下来的是额度
得赶紧说清一件事，不然这篇就是误导。
上面那些数是 API 按量计费的价格。而我的配置里写着 preferred_auth_method = "login"，走的是订阅登录。
所以这套配置替我省的是额度。月底那张账单，一分没动。
订阅有速率限制，不同档位的模型消耗额度的速度不一样。把执行类的活挪到便宜档，省下来的是我一天能跑多少活的上限，不是月底那张账单上的数字。
这两件事经常被混着说，但对个人用户来说差别很大。你如果也走订阅，别指望这套配置能让你省钱，它省的是你撞限速的次数。
我以前算过一笔真账：把缓存命中率从三成调到七成三，账单从 106 美元压到 33 美元。那笔是 API 口径的，跟这次不是一回事。
我现在是怎么省的
说说我原来的做法，好对比。
我一直靠的是手动过秤。调 Opus 之前在心里掂量一下这个活值不值得，杂活手动切便宜模型。这套办法我用了很久，也写过好几次。
它的问题现在看很清楚：它依赖我每次都记得掂量。
而且它是二选一的。要么整个会话用贵的，要么整个会话用便宜的。一个会话里既要判断力又要执行力的时候，我只能整体按最高需求配，等于让最贵的那档把所有活都干了。
子代理这套不一样。它是在同一个任务内部按活的性质分配，不是在会话之间切换。
这是结构上的差别，不是省钱技巧。
工头不该自己砌墙
想清楚这层之后，我对「贵模型该干什么」的理解变了。
Sol 卖 5 美元和 30 美元，卖的是判断力：把一个模糊的需求拆成几步、看出某个实现方案早晚要出事、审代码时发现那个边界条件没处理。
而写实现代码这件事，很大一部分是执行力。让 Sol 去写实现，等于花判断力的钱买执行力。
官方那份系统提示词里有几句话说得比我清楚，我照原文译一下：不要把已经委派出去的子任务自己再做一遍，专注于整合结果或处理不重叠的部分。 还有一句：对编码任务，当子代理能在明确的写入范围内做出有界的修改时，优先委派具体的代码改动，而不是只读的探索分析。
翻译成人话就是：让子代理去动手改，别只让它去看。
贵模型那份钱真正值的地方，不在它替你写了多少，在它替你拦下了多少。
工头的价值在于知道这堵墙该砌在哪、砌歪了能看出来，不在于他亲手搬了多少砖。
有一条我没料到
官方那份提示词里还有一句，我看到的时候愣了一下。
原话是：不要把读取、总结或解释 skill 指令这件事委派给子代理。主代理必须自己读完每一份需要的指令或参考文件再行动。子代理仍然可以在所选 skill 允许的范围内执行任务工作。
这条正好戳中我。
我那条内容流水线是 13 个 skill 加一个 8 阶段编排，主编排 agent 派活给各个环节。而我前几天刚写过，我那本规则库 57 万字节，agent 是靠索引跳读的。
如果哪天我把「读规则库」这件事也委派下去，让某个便宜的子代理去读了再总结给主代理，那规则就等于被转述了一道。转述会丢东西，这一路我写了好几篇了。
官方把这条单独写出来，说明这是个真踩过的坑。
我打算先派哪个活
诚实边界摆在这儿：这套配置我今天才查明白，还没真跑过。 下面是我打算怎么开始，不是实测报告。跑上一两周才有资格给数字。
我准备先建一个 worker，只派一类活：判得死的活。
具体说就是格式检查、字数统计、链接连通性、硬扫描矩阵那几条 grep 规则的初筛。这些活有明确的对错，跑砸了我一眼能看出来，不需要判断力，纯执行。
拆解、选题、最后那句能不能发，全部留在主代理，也留在我这儿。
model 钉在便宜档，model_reasoning_effort 我打算设成中档而不是 max。那个玩法建议设 max，但我这几类活压根不需要深推理，设高了等于把省下来的又烧回去。
跑一段时间之后我会写实测，包括额度实际省了多少、便宜档在哪类活上翻过车。
你那个开关开着吗
所以这篇给你的东西很具体。
如果你也在用 Codex，今天可以做一件事：打开 ~/.codex/config.toml 看一眼 [features] 段有没有 multi_agent，再看一眼 ~/.codex/agents/ 这个目录存不存在。
开关开着、目录不存在，你就跟我一样，能力一直摆在那儿没用过。
我这次真正的收获跟省钱关系不大。是我发现自己有个功能开了很久，却从来没往下走一步去用它。配置文件里躺着的东西，不查就等于没有。
这话我上个月刚说过一遍，那次是查我的 deny 清单，查出来是空的。这次是查子代理，查出来是没建过。同一个毛病，两个月里被我抓到两回。
最后想问问你：你手上那个工具，有没有哪个功能是你开了、配了一半、然后就再没回头看过的？说说是哪个，我猜这种半截工程大家都有几处。