很多人把 Codex 当成问答框：问一句、改一句、再补一句。结果免费额度消耗了，任务仍停在“看起来差不多”。真正高效的 Loop，不是让 AI 无休止运行，而是用 `/goal` 把目标、验证和停止条件连成闭环。

## 01、Loop其实是Goal模式

OpenAI 官方把 `/goal` 定义为面向长期工作的持久目标：它能跨多个回合继续推进，直到完成、暂停或需要输入。适合迁移、重构、部署重试和有评分标准的实验，不适合把一堆无关事项塞进同一个目标。

如果命令列表里没有 `/goal`，在 CLI 执行：

```bash
codex features enable goals
```

也可以在 `config.toml` 中开启：

```toml
[features]
goals = true
```

启动时不要只写“优化项目”，而要写成可验收合同：

```text
/goal 修复登录超时问题；只修改认证模块；
新增复现测试并让全量测试通过；
输出根因、改动文件和测试证据后停止。
```

## 02、免费额度为什么容易被浪费

官方没有给 Free 方案承诺固定消息数，只说明 Free 为 0 美元、适合快速编码任务。实际消耗受模型、上下文、推理强度、工具调用、检索和缓存影响。任务越长、历史越厚，每轮需要处理的内容通常越多。

```text
目标 → 执行 → 测试 → 读取失败
 ↑                 │
 └── 修正最小差异 ─┘
          │
     达标即停止
```

没有测试和停止条件的 Loop，只会重复“继续优化”；有闭环的 Loop，每一轮都在消灭一个可观察差距。

## 03、合规“薅满”的六个设置

第一，先用 `/plan` 收敛需求，再进入 `/goal`。规划阶段把歧义问完，避免长任务中途推倒重来。

第二，一个 Goal 只放一个结果。明确允许修改的目录、禁止触碰的边界、验证命令和停止条件。

第三，日常执行优先 Luna 或较小模型，复杂架构判断再切 Terra、Sol。官方明确建议临近额度时切换较小模型；Luna定位就是高频、聚焦任务。

第四，免费额度紧张时关闭 Fast，少做非必要生图。官方说明 Fast 会更快消耗额度，图片生成平均消耗也明显高于普通对话，而且 Free 方案目前不提供图片生成。

第五，相关工作留在同一任务复用上下文，无关工作另开任务；大日志先筛选，长文档只提供相关章节。别让模型每轮重读整个仓库和几万行日志。

第六，定期用 `/status` 查看上下文和 rate limits。额度不是越接近零越成功，单位额度换来的“可验证结果”越多才算赚到。

## 04、不要把Loop写成永动机

推荐模板只有四块：结果、边界、证据、停止。

```text
结果：最终要交付什么
边界：哪些目录和行为禁止
证据：测试、截图、接口或构建结果
停止：全部通过，或连续三次同因失败
```

多账号绕限额、规避平台限制、无停止条件地空转，都不是真正的效率。最划算的设置，是让 AI 把时间花在执行和验证上，把人留给取舍与验收。

## 05、结论

今天就把下一条模糊指令改成 `/goal`：只写一个目标，附上边界、验证命令和停止条件；轻任务使用小模型，并用 `/status` 观察消耗。Loop 的价值不是跑得久，而是尽量少返工地跑到可证明的终点。

## 参考资料

- OpenAI：Follow a goal，https://learn.chatgpt.com/use-cases/follow-goals
- OpenAI：Long-running work，https://learn.chatgpt.com/docs/long-running-work
- OpenAI：Codex Pricing，https://learn.chatgpt.com/docs/pricing

很多人把 Codex 当成问答框：问一句、改一句、再补一句。结果免费额度消耗了，任务仍停在“看起来差不多”。真正高效的 Loop，不是让 AI 无休止运行，而是用 /goal 把目标、验证和停止条件连成闭环。

Codex Loop怎么设置：用/goal把免费额度花在结果上

介绍 Codex /goal 长任务循环的开启方法，并用目标、验证、停止条件和小模型提高免费额度的单位产出。

架构师

开发工具

人工智能

职业发展

高效使用Codex Loop的关键在于将/goal目标、验证和停止条件闭环，而非无休止提问。通过先/plan收敛需求、一个Goal对应一个结果、轻任务选用Luna模型、关闭Fast及善用/status监控，能最大化免费额度价值。核心是让AI执行验证，人负责取舍，用可验收合同代替模糊指令。

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