OpenAI 悄然缩减了其 Codex 编码工具喂给 GPT-5.6 的上下文量，而依赖长时间 agentic 会话的开发者对此并不满意。默认配置的输入上下文窗口从 372,000 个 token 降至 272,000 个，降幅约为 27%，这一调整通过 GitHub pull request #34009 完成。

What changed

上下文窗口是编码代理的工作记忆：模型一次能够保留在视野中的代码、指令和先前对话的范围。将其缩减约四分之一，意味着 Codex 在必须对早先材料进行摘要并丢弃之前，能够保留在视野中的会话内容更少——这一过程被称为 compaction。

Why developers noticed

这一实际影响在长时间、多文件任务中最为明显。分析师 Pareekh Jain 表示：“每次会话的记忆更少，意味着 AI agent 会更早忘记长编码会话前面的部分。”另一位分析师 Muskan Bandta 指出，“很多开发者都在说，他们的会话现在花在压缩上的时间比真正工作的时间更多”——工具忙着管理自己的记忆，而不是写代码。

No stated rationale

OpenAI 没有公开解释这一变化，留给开发者去推测动机。显而易见的候选原因是成本：提供更大的上下文窗口意味着每次请求消耗更多算力，因此悄然缩小窗口会降低大规模运行 Codex 的开销——随着推理需求挤压产能，实验室越来越常做出这种权衡。

Adapting around it

分析师表示，解决办法在于工作流，而不是抱怨。分析师 Amit Jena 说，团队应当“设计能够主动管理上下文的工作流”——把工作拆分成更小的任务，更依赖检索机制，并监控上下文消耗。这也提醒人们，AI 工具的可用能力可能在没有预警的情况下发生变化，而围绕固定上下文预算来构建工作流是有风险的。