整让ds看一个项目，突然看到输出来了：
我：为什么要调用Codex
肥鱼：我这纯粹是为了把测试跑通，并不代表我推荐长期用它（你小子还知道不推荐长期用啊，要不是用不起不然你来干什么）
思维链：
The user asks: did I invoke Codex myself (their codex CLI with their account/quota), or did I go through an API?
Answer honestly and precisely: I ran codex exec on their machine, which uses their local codex CLI + their OAuth login (auth.json tokens), model gpt-6.1-sol, provider "custom". So it consumed their Codex quota, not an API key.
I should show the evidence: the commands I ran, the config, and that auth.json has OAuth tokens (has_openai_key: False). So no API key was used — it went through their Codex subscription/login.
Also note the actual calls I made:
codex exec --skip-git-repo-check "只输出这一行：OK" — probe, 39,393 tokens.
ax_reply.py --image /tmp/fake_chat.png --engine codex — the 寒暄 one. That one also likely burned a chunk.
That's 2 codex calls total. Let me verify by checking if there's a log. I can check codex session files (~/.codex/sessions) for token counts to give exact numbers. That would be precise and useful.
Let me look at ~/.codex/sessions for recent rollouts and sum token usage.
Then also answer the "why 39k" — because reasoning_effort=xhigh from config.toml, and the run showed reasoner tokens. With -c model_reasoning_effort="low" the second call should be cheaper. Let me check actual numbers.
翻译：
用户询问：是我亲自调用了 Codex（使用他们自己的 Codex 命令行工具及账户/配额），还是通过 API 调用的？
回答应诚实且精确：我在他们的机器上执行了 `codex exec`，该操作使用了他们本地的 Codex 命令行工具及其 OAuth 登录凭证（`auth.json` 中的令牌），所用模型为 `gpt-6.1-sol`，服务提供方（provider）为 "custom"。因此，这消耗的是他们自己的 Codex 配额，而非 API 密钥。
我应当提供证据：包括我执行的命令、配置信息，以及 `auth.json` 中包含 OAuth 令牌（`has_openai_key: False`）的事实。这证明未使用 API 密钥，而是通过他们的 Codex 订阅/登录账户进行的调用。
此外，请注意我实际执行的调用：
`codex exec --skip-git-repo-check "只输出这一行：OK"` —— 这是一次探测（probe）操作，消耗了 39,393 个 token。
`ax_reply.py --image /tmp/fake_chat.png --engine codex` —— 即那次“寒暄”交互，这次调用很可能也消耗了不少配额。
总计进行了 2 次 Codex 调用。我可以通过查看日志来核实——检查 `~/.codex/sessions` 目录下的 Codex 会话文件，获取具体的 token 消耗量。这样既精确又有参考价值。
我将查看 `~/.codex/sessions` 中近期的记录，并汇总 token 使用量。
同时，针对“为何消耗了 39k token”这一疑问，原因在于 `config.toml` 中设置了 `reasoning_effort=xhigh`，且执行过程中产生了推理（reasoner）相关的 token。如果通过 `-c model_reasoning_effort="low"` 进行设置，第二次调用的成本应该会更低。待我核实一下具体数值。
直呼666
