如果你的团队在用 ChatGPT 账号登录的 Codex，并且任务配置里还写着 GPT-5.4——先别关这个页面，去查一下配置。2026年8月31日，GPT-5.4 和 GPT-5.4 mini 将从 Codex 的模型选择器里退役，OpenAI 给的迁移路径很明确：GPT-5.4 替换为 GPT-5.6 Terra，GPT-5.4 mini 替换为 GPT-5.6 Luna。表面看只是更新一下下拉框，但对重度使用 Codex 的团队来说，真正的坑在那些你可能已经忘记的地方。
问题在于，模型名称很可能早就渗透到了工作区默认配置、用户级配置、项目级配置、自定义 Agent、定时任务（Scheduled Task）、自动化脚本、CI 环境变量甚至团队操作文档里。这些位置只要有一处没排查到，8月31日之后就可能出现新任务无法启动、定时任务执行失败、自定义 Agent 回退到未知默认值等一堆莫名其妙的问题。定时任务尤其阴险——它不报错，只是安静地失败，可能好几天都没人发现。
三档模型各司其职，别图省事全换最强的
GPT-5.6 系列包含三个定位不同的模型，迁移时最忌讳的就是”全部换成最强的”：
Sol 面向复杂、高价值、开放式任务，比如大型重构、复杂架构设计、深度研究和多步骤故障调查。能力最强，但额度消耗也最大——拿它跑日常任务，等于杀鸡用牛刀还费钱。
Terra 是日常工程主力，适合普通功能实现、Bug 修复、代码分析和常规工具调用，是 GPT-5.4 最自然的替代选择。大部分团队把旧任务直接映射到 Terra 就对了。
Luna 面向明确、重复、高吞吐量任务，比如信息抽取、文件分类、格式转换和日志整理，对应的是原来的 GPT-5.4 mini。别把重活派给它，它擅长的是量大管饱的机械活。
迁移排查清单：先把所有硬编码找出来
迁移前要搜索所有可能硬编码了旧模型名称的位置。macOS 或 Linux 可以用 rg -n "gpt-5\.4(-mini)?" ~/.codex . --hidden，Windows PowerShell 可以用 Get-ChildItem -Path $HOME\.codex,. -Recurse -Force -File | Select-String -Pattern "gpt-5.4|gpt-5.4-mini"。搜出来之后重点检查五类位置：工作区默认模型（影响整个团队的新任务）、保存的个人模型设置（可能覆盖团队默认值）、托管配置（企业管理员统一下发）、自定义 Agent（提示词里可能绑定了模型名）、定时任务（最容易被忽略，失败后几天才被发现）。
从”绑定模型”到”能力路由”：这次迁移暴露的真问题
这次迁移真正暴露的问题，是很多团队把业务任务直接绑定在了具体模型名称上——模型一换，任务模板全要跟着改。更稳健的做法是引入一层能力路由：任务系统只暴露 Fast、Balanced、Deep 三个能力等级，由统一配置映射到实际模型。下次模型变更时，只需更新映射表，不用修改每一份任务模板。这套设计第一次做有点麻烦，但下次迁移的时候你就知道值了。
推理档位也需要重新校准。旧任务用的是 GPT-5.4 high reasoning，迁移到 GPT-5.6 Terra 后，可以先保持相同档位做基准测试，再试试低一个档位是否仍能达到相同质量——新模型很可能用更少的 Token 完成相同任务。真正需要对比的四个指标是：成功率、完成时间、额度消耗和人工修正次数，别只看跑得快不快。
对 Codex 的重度用户，这次迁移不只是名称替换，更是一次重新审视 Agent 架构的机会。把模型选择从任务层抽离到路由层，下次模型升级时才不会又手忙脚乱一遍——OpenAI 的模型换代节奏只会越来越快，这个习惯早晚要养成。
