GPT-6 Astra в Codex: заметки между окнами, уровни усилий и реальный счёт

GPT-6 Astra — это модель от 3 сентября 2026 года, и эта страница — не репортаж о запуске, а справочник по тому, как настроить на неё вашего кодинг-агента теперь, когда она широко доступна. Причина, по которой разработчик переключится, — одна конкретная механика, и её стоит понять, прежде чем тратить на неё хоть что-то: вместо того чтобы каждый раз при заполнении окна сжимать длинную сессию в одну суммаризацию с потерями, Co​dex с GPT-6 Astra хранит заметки между контекстными окнами и оставляет более ранние контекстные окна доступными для поиска, так что требование, которое вы сформулировали сорок ходов назад, и вывод теста, который упал десять ходов назад, и то и другое всё ещё можно извлечь, а не утратить в результате суммаризации. Ope​nAI называет эту функцию экспериментальной, включает её одной строкой в вашем Co​dex config.toml и говорит, что она станет поведением по умолчанию для Astra. Всё ниже — точный конфиг, уровни усилий, измеренные результаты и разобранный счёт за сессию, в котором указана строка кэшированного ввода, — было прочитано на собственных страницах Ope​nAI 16 сентября 2026 года, и каждая цифра из сторонних источников помечена как таковая.

На этой неделе произошли две вещи, которые меняют расчёт при его внедрении. 12 сентября 2026 года руководитель Codex в OpenAI опубликовал разбор инцидента, подтвердив, что в самом эксперименте по управлению контекстом был баг — он приводил к преждевременным остановкам и ответам на устаревшие сообщения, и его отключили для примерно 4 000–5 000 пользователей, участвовавших в нём, — а OpenAI объявила полный сброс использования для пользователей Codex и Astra в полночь с 12 на 13 сентября. На той же неделе корпоративные рабочие пространства, в которых Astra была отключена по умолчанию при запуске, стали доступны для администрирования по собственной тарифной сетке. Так что честная позиция такая: механизм стоит внедрять, сборка всё ещё меняется у вас под ногами, и пробовать его стоит на ветке, а не к дедлайну.

Что на самом деле нового в Co​dex с GPT-6 Astra

Попросите любого агента для написания кода поработать шесть часов — и вы упрётесь в ту же стену. Контекстное окно заполняется, обвязка суммирует расшифровку в один плотный блок, чтобы освободить место, а сводка теряет информацию именно так, как это больнее всего: причину, по которой не сработало предыдущее исправление, точную форму падающего теста, ограничение, о котором пользователь мимоходом упомянул на третьем ходу. Вам на самом деле нужны извлечённые детали, а не пересказанные.

Интеграция Codex в Astra меняет форму этого. В документации OpenAI по Codex прямо сказано: «Astra сохраняет заметки между контекстными окнами и может искать более ранние сообщения и результаты работы инструментов в рамках одной задачи». Заметки долговечны и доступны для записи; история, стоящая за ними, остаётся читаемой, поэтому более раннее окно всё ещё можно обыскать в поисках исходных доказательств, даже после того, как заметка об этом была написана. Требования и результаты тестов из более ранних сообщений и вывода инструментов остаются доступными для поиска.

OpenAI прямо говорит, что это незавершённая работа. В справочнике по конфигурации этот флаг описывается как «Включить экспериментальное управление контекстом (по умолчанию отключено)», а о функции сказано, что она «использует заметки и историю с поиском, чтобы сохранять накопленные детали». В документации также указано, что она «недоступна при входе через Business, Enterprise или по API-ключу на момент запуска». И это не бесконечный контекст: модель по-прежнему рассуждает в пределах конечного окна, и каждое повторное считывание более ранней заметки расходует бюджет ввода этого хода. Согласно документации OpenAI по моделям, окно составляет 1 050 000 токенов при максимуме 922 000 входных токенов; механизм заметок надстраивается над этим, а не заменяет его.

Конфигурация, ровно так, как её документирует Ope​nAI

Эта настройка — дочерний элемент таблицы [features] в вашем Co​dex config.toml — файл находится в ~/.codex/, если вы не переопределили CODEX_HOME. Документированный путь ключа — features.context_management.experimental_mode, логическое значение, и значение — true:

[features.context_management]
experimental_mode = true

Если в файле уже есть таблица [features], добавьте соответствующий ключ в неё, а не объявляйте таблицу дважды:

[features]
context_management.experimental_mode = true

Используйте одну форму или другую. В сообщениях сообщества об этом флаге говорится, что объявление точечного пути в корне, а затем открытие таблицы [features] позже в том же файле может не распарситься как повторно объявленная таблица — это правило TOML, а не Ope​nAI — но на этом люди спотыкаются, так что выберите форму и придерживайтесь её. После редактирования запустите новую задачу: эта настройка не применяется задним числом к уже запущенной сессии.

Часть того же файла, посвящённая model, ничем не примечательна, а справочная документация OpenAI описывает эти ключи напрямую: model — это «Модель для использования», model_provider по умолчанию имеет значение openai:

модель = "gpt-6-astra"
провайдер_модели = "openai"
усилие_рассуждения_модели = "высокий"

Одно предостережение при чтении версий документации. В справочнике по конфигурации Codex для model_reasoning_effort указаны допустимые значения minimal, low, medium, high и xhigh, при этом отмечено, что xhigh зависит от модели, — тогда как на странице модели gpt-6-astra в API OpenAI для reasoning.effort задокументированы low, medium, high, xhigh и max. Ползунок в клиенте и API описывают не один и тот же набор, поэтому задавайте effort явно и проверяйте, что именно принял ваш клиент, а не полагайтесь на предположения.

Выбор модели — и правило доступа, которое застаёт людей врасплох

Документация OpenAI по модели Codex напрямую приводит форму CLI: codex -m gpt-6-astra. В интерактивной сессии /model переключает модель и настраивает интенсивность рассуждений; при однократном запуске codex exec -m gpt-6-astra "Проверьте текущие изменения" работает так же. В настольном приложении и расширении для IDE элемент управления моделью расположен под полем ввода.

Правило доступа — вот где люди ошибаются, и его стоит перечитать дважды, потому что у этих двух функций разные условия доступа:

• Модель — доступна в ChatGPT Work, Codex и через API, а также предоставляется на Microsoft Azure и AWS Bedrock. На странице запуска OpenAI говорится, что Astra «сегодня начинает распространяться среди ограниченного круга организаций, а в ближайшие дни станет доступна всем пользователям ChatGPT Plus, Pro, Business и Enterprise».

• Экспериментальное управление контекстом — более узкое. В документации OpenAI сказано, что оно «требует входа в ChatGPT на тарифах Plus, Pro или Pro Lite» и что «на момент запуска недоступно при входе через Business, Enterprise или с помощью API-ключа».

Вот эту вторую строку и стоит усвоить. Вы можете вызывать gpt-6-astra с помощью API-ключа и оплачивать его на тарифе Business, но функции заметок между окнами там не будет. Если механизм заметок — причина, по которой вы переходите, вам нужен вход в ChatGPT по тарифу Plus, Pro или Pro Lite в клиенте Code​x, а не API-ключ. Ope​nAI описывает это как доступность, зависящую от «развёртывания, способа входа и вашего клиента», — что является вежливой версией того же самого.

Ещё две оговорки, помеченные как основанные на сообщениях, а не на документации вендора. В публикациях о развёртывании говорится, что для Astra требуется Codex CLI версии 0.153.0 или более поздней; мы не смогли подтвердить эту минимальную версию на собственных страницах OpenAI. А документация Codex описывает предустановки выбора модели — Astra Light, Astra Medium, Astra Extra High, предлагаемые подходящим аккаунтам Pro, Business ($100) и Enterprise вместе с ползунком уровня рассуждений. Это позиции в списке выбора, а не отдельные продукты: OpenAI документирует один идентификатор модели, gpt-6-astra, с одним набором характеристик и одной ценой и не публикует отдельной спецификации или тарифа ни для какой конфигурации «Astra Pro» или «Astra Medium». Любую цифру, приведённую для именованного уровня Astra, следует считать непроверенной.

Если вы хотите опробовать модель, прежде чем закладывать её в производственный маршрут, самый дешёвый способ это выяснить — направить её через одну конечную точку вместе с вашей текущей моделью — GPT-6 Astra есть в каталоге OrcaRouter, поэтому сравнительный запуск обойдётся вам всего лишь в строку с названием модели, а не во второй контракт и второй SDK.

Усилие рассуждения: пять уровней и сколько стоит каждый

В документации API OpenAI для gpt-6-astra перечислены пять уровней усилий — low, medium, high, xhigh и max, — а рекомендации Codex без обиняков объясняют, как их использовать: «Используйте самый низкий уровень усилий при рассуждении, который даёт нужный вам результат», и начинайте со значения по умолчанию, повышая его, когда задаче требуется более глубокое планирование.

Причина, по которой этим советом особенно дорого пренебрегать именно на этой модели, заключается в том, где токены рассуждений попадают в счёт. Токены рассуждений — это выходные токены, а вывод на Astra стоит $50,00 за миллион — в десять раз больше тарифа за ввод и в пятьдесят раз больше тарифа за кэшированный ввод. Так что этот выбор не абстрактен:

• Каждые дополнительные 1 000 токенов рассуждений за ход стоят $0,05 по тарифу вывода.

• В течение сессии из 150 ходов удержание дополнительных 1 000 токенов рассуждения на ход обходится примерно в $7.50; удержание дополнительных 5 000 — примерно в $37.50.

• В разобранной ниже сессии вывод уже является самой крупной отдельной статьёй расходов — $0.200 за ход против $0.090 за чтения кэша, — а быстрее всего итоговую сумму увеличивает рост рассуждений.

То, что OpenAI не публикует, — это таблица с разбивкой по уровням усилий: у вендора нет данных о том, сколько токенов рассуждений xhigh или max выдаёт на задаче программирования по сравнению с medium, и нет вендорского бенчмарка с разбивкой по уровням усилий. Любой, кто называет вам точное соотношение «max стоит 2x», приводит собственное измерение, а не данные OpenAI. Честный метод — запустить одну репрезентативную задачу на двух уровнях усилий и прочитать блок usage в ответе — это число, умноженное на $50 за миллион, и есть ваша реальная надбавка за усилие.

Измеренные результаты, каждый со своим источником

Работа с кодом и терминалом — все данные приводятся производителем OpenAI, если не указано иное. Terminal-Bench 4.0: GPT-6 Astra — 57,9% против 37,3% у GPT-5.6 Sol и 55,8% у Claude Fable 5.1; при этом OpenAI оценивает примерно на 9% более низкую стоимость API на задачу по сравнению с GPT-5.6 Sol и на 63% ниже по сравнению с Claude Fable 5.1. DeepSWE v1.1 от Datacurve даёт Astra 74,1% в собственном бенчмарке Datacurve — показатель, который Datacurve описывает как новый рекорд и который некоторые публикации округляют до 74%. В более широком наборе агентных тестов OpenAI сообщает об OSWorld 2.0 с 72,6% при примерно 40 минутах на задачу — примерно на 47% меньше времени на задачу, чем у GPT-5.6 Sol — наряду с FrontierMath Tier 4 на 98%, ARC-AGI-3 на 99,9% и ExploitBench на 100%, которые OpenAI описывает как насыщенные или фактически насыщенные уровни. Это цифры производителя; мы их не воспроизводили, а независимая проверка показателя ARC-AGI-3 от ARC Prize обнаружила, что он был измерен в специальной среде адаптера провайдера и снижается в стандартных условиях.

Тот показатель, который не является цифрой от вендора, — именно на него процесс проверки кода должен обращать внимание в первую очередь. CodeRabbit опубликовал собственную оценку Astra 4 сентября 2026 года, и результат оказался скромнее заголовка. На кросс-файловых пул-реквестах — сложных проверках, требующих связать изменение с последствиями в других частях кодовой базы, — Astra обнаружила примерно на 20% больше ошибок, чем GPT-5.6 Sol, при покрытии ошибок, требующих исправления, 57,1% против 47,6%. На общих проверках выигрыш в значительной степени исчезает: 61,3% против 59,0%, примерно на 4% больше. CodeRabbit характеризует и то, и другое как «ранние, ориентировочные результаты», которые не устанавливают рейтинг, и отмечает, что его метод не выделяет причину улучшения. На странице запуска Ope​nAI та же работа характеризуется как «более чем вдвое на кросс-файловых пул-реквестах»; в собственной публикации CodeRabbit приводятся те самые 20% и проценты покрытия, указанные выше. Читайте проценты, а не сводку.

Эта асимметрия — самое полезное число на этой странице для решения о том, как развернуть модель, и она указывает в ту же сторону, что и цена: выигрыш сосредоточен в межфайловых рассуждениях, так что именно туда и стоит направлять модель.

Что меняет использование компьютера в Co​dex для вашего рабочего процесса?

Ope​nAI утверждает, что обновлённая среда Co​dex позволяет GPT-6 Astra завершать задачи на Mind2Web в 1,9 раза быстрее, чем текущий вариант GPT-5.6 Sol. Mind2Web — это автоматизация веб-задач, так что понимайте это так: агентная работа, которой приходится взаимодействовать с браузером или графическим интерфейсом, завершается существенно быстрее, а ту же обновлённую среду вы запускаете, когда вообще работаете с Co​dex. Сопутствующий показатель — приведённый выше результат OSWorld 2.0: 72,6% при примерно 40 минутах на задачу, что примерно на 47% меньше времени на задачу, чем у Sol.

Для разработчика практическое следствие — изменение того, что стоит делегировать. Рабочие процессы, которые раньше были слишком медленными для сквозной автоматизации — управление консолью стенда без API, воспроизведение бага через интерфейс, прохождение многошаговой формы для создания фикстуры — попадают в диапазон, где запуск агента дешевле, чем делать это вручную. Это также повышает ценность корпоративных средств контроля, выпущенных Ope​nAI вместе с ними: ChatGPT Work и Co​dex добавляют политики подтверждения, то есть одобрение перед значимыми действиями, и автоматическую проверку небезопасных или несанкционированных вызовов инструментов. Если вы позволяете агенту кликать по реальному интерфейсу, этот слой проверки — то, что отделяет неудачный запуск от испорченного дня, — и именно поэтому корпоративный доступ, отключённый по умолчанию, когда администратор включает его согласно применимому тарифному плану, является функцией управления, а не препятствием.

Ценообразование по рабочему процессу, а не по токену

Вот цена, с названием и датой. Согласно странице цен Ope​nAI, прочитанной 2026-09-16, gpt-6-astra standard стоит $10.00 за миллион входных токенов, $1.00 за миллион кэшированных входных токенов, $12.50 за миллион записей в кэш и $50.00 за миллион выходных токенов. Batch и Flex тарифицируются по половине этих ставок; Fast mode удваивает их. Именно строка о кэшированном вводе определяет ваш счёт в агентном цикле, потому что агент для программирования заново отправляет большой, почти неизменный контекст на каждом ходу, а кэшированный ввод стоит одну десятую от свежего ввода.

Перед расчётами важны два порога. В документации Ope​nAI по моделям указано, что запросы объёмом более 272 000 входных токенов тарифицируются по удвоенным ставкам за вход и кэш и по коэффициенту 1,5 за выход для всего запроса — а не только за превышение, — а на странице с ценами приведена строка для длинного контекста: $20.00 за вход, $2.00 за кэшированный вход и $75.00 за выход. И каждый токен рассуждений тарифицируется по ставке за выход, как описано выше.

Возьмём реалистичный ночной рефакторинг: 150 ходов модели, в среднем 100 000 входных токенов на ход, из которых 90 000 — чтение кэша, а 10 000 — новые, и 4 000 выходных токенов на ход, включая рассуждения. Ниже порога 272K, по стандартным тарифам:

• Кэшированный ввод — 90 000 токенов × $1,00 за миллион = $0,090 за ход

• Новый ввод — 10 000 токенов × 10,00 $ за миллион = 0,100 $ за ход

• Вывод — 4 000 токенов × $50,00 за миллион = $0,200 за ход

• Итого — $0.390 за ход, таким образом, 150 ходов — это примерно $58.50 за сессию

Теперь переведите ту же сессию через порог. При 300 000 входных токенов на ход — 270 000 кэшированных, 30 000 свежих — стоимость всего запроса пересчитывается, поэтому стоимость кэшированного ввода удваивается до $2.00, стоимость свежего ввода удваивается до $20.00, а стоимость вывода достигает $75.00:

• Кэшированный ввод — 270 000 × $2,00 за миллион = $0,540 за ход

• Новый ввод — 30 000 × 20,00 $ за миллион = 0,600 $ за ход

• Вывод — 4 000 × $75.00 за миллион = $0.300 за один ход

• Итого — $1,44 за ход, или около $216,00 за 150 ходов

Та же форма задачи, счёт примерно в 3,7 раза больше, и вся разница в том, по какую сторону от 272 000 токенов находится ваш транскрипт. Это и есть аргумент в пользу механизма заметок, выраженный одной фразой: если долговечные заметки и история с поиском позволяют держать рабочий контекст компактнее, а не тащить весь транскрипт дальше, эта функция окупает себя во входных токенах ещё до того, как вообще начнёт помогать с качеством. Это также аргумент за то, чтобы не позволять запуску без присмотра растить транскрипт без верхнего предела.

Для понимания масштаба: та же сессия на 150 ходов с тем же профилем токенов на более дешёвых тарифах — GPT-5.6 Terra по его опубликованным $2.00 за вход / $0.20 за кэшированный / $12.00 за выход обходится примерно в $12.90, а GPT-5.6 Luna при $0.20 / $0.02 / $1.20 — примерно в $1.29. Это арифметика на основе опубликованных тарифов Ope​nAI, а не утверждение, что они справились бы с той же задачей, — в чём и заключается суть следующих двух разделов.

Если вы сравниваете всё это у разных провайдеров, стоит знать, что OrcaRouter передаёт списочную цену провайдера без наценки (0%), поэтому изменение цены поставщика вступает в силу на маршрутизируемой конечной точке в тот же день, а не в следующем счёте.

Режимы отказов, которые следует учитывать при проектировании

Astra — это модель с длинным горизонтом, основанная на дизайне с длинным контекстом, и именно в обеих половинах этого описания и кроются проблемы. Это находки сообщества и постмортемы вендоров, а не наши измерения.

• На этой неделе в эксперименте по управлению контекстом обнаружилась ошибка. Разбор инцидента OpenAI от 2026-09-12 подтверждает, что эксперимент с добровольным участием «вызывал преждевременные остановки и ответы на устаревшие сообщения», затронув примерно 4000–5000 пользователей, и был отключён. В том же разборе названы две другие причины жалоб на качество в неделю запуска: навыки, написанные для более ранних моделей, срабатывали неправильно и мешали Astra проверять собственную работу, а неправильно настроенные движки обслуживания ухудшали качество для части трафика. Вслед за этим в полночь с 09-12 на 09-13 произошёл сброс лимитов использования.

• Чрезмерное обдумывание и разрастание тестов. Широко разошедшаяся ветка в r/codex описывает, как Astra в ответ на небольшой запрос на функцию сначала выстраивает слои проверок, smoke-тестов и хеш-проверок, запускает их в нескольких порядках и сообщает о почти исчерпанном счётчике использования задолго до того, как функция появилась. Эти сообщения — отдельные свидетельства, а не контролируемые измерения, а месяцем ранее ходили похожие жалобы о других передовых моделях — так что относитесь к этому как к реальной закономерности, с которой нужно считаться при определении объёма, а не как к частотности, на которую можно рассчитывать.

• Запуски, которые не завершаются. Армин Ронахер, создатель Flask, описал, как оставил Astra на запуск без присмотра на 35 часов, в конце которого было произведено примерно 75 000 чистых строк кода в 79 коммитах, около 1 400 сообщений между агентами и примерно $1 200 в виде платы за API — около $15,50 за коммит — и, по его оценке, ничего ценного не было получено. Сообщения о количестве токенов разнятся, так что считайте эту цифру приблизительной. Он охарактеризовал отсутствие условия остановки как проблему в равной мере обвязки и модели, и это практический вывод: определите, что считать завершением, до начала.

• Существует и противоположная ошибка. В сообщениях сообщества описывается, как Astra останавливается, не доведя задачу до завершения, и ждёт команды продолжить; это та же первопричина, только с другой стороны — недостаточно чёткое определение понятия «готово». Явное определение «готово» — это самая ценная строка в вашем промпте задачи.

• Долгие сессии могут стать невосстановимыми. Открытые issues Co​dex сообщают о замкнутом круге: контекстное окно заполняется, срабатывает автоматическая компактификация, сама задача компактификации исчерпывает контекст, и ветку невозможно восстановить, — а также отдельно о том, что нативные маршруты заметок и истории возвращают 404 на Pro с Astra в некоторых конфигурациях, тогда как переключение окон может отбрасывать состояние задачи. И то, и другое — открытые отчёты, а не заявления вендора, но они говорят в пользу того, чтобы сохранять чекпойнты прогонов в git, а не полагаться на то, что сессия выживет.

• Устаревшие заметки — это свойство дизайна, а не баг. Ничто не гарантирует, что заметка отражает текущее состояние файла, который она описывает, а поиск выполняет буквальное сопоставление подстрок, а не семантический поиск. Храните исходный путь вместе с заметкой, перепроверяйте при изменении и относитесь к заметкам, созданным при запуске без участия человека, как к свидетельствам, которые нужно проверить, а не как к истине, на которую можно положиться.

• Ограничения использования — это главная текущая жалоба. Отчёты за неделю с 2026-09-14 включают лимиты, до четырёх раз более жёсткие, чем на неделе запуска, и нерешённую жалобу о том, что усилие xhigh расходует меньше разрешённого объёма, чем medium, — что, если это подтвердится, означает, что усилие и квота изменяются не вместе. OpenAI не опубликовала числовые лимиты по каждому тарифу для Astra.

Когда более дешёвая модель — правильный выбор

Измеренные выше результаты сами принимают за вас решение о маршрутизации. Преимущество Astra сосредоточено в работе, которая охватывает файлы или часы: кросс-файловое ревью, долгосрочные агентные задачи, сценарии computer-use. При обычных правках в одном файле, механических рефакторингах, создании тестового каркаса и форматировании общая разница в ревью ~4% против GPT-5.6 Sol не оправдывает примерно 2,5-кратную текущую цену за токен — и собственный вывод CodeRabbit указывает в ту же сторону, рекомендуя интеллектуальную маршрутизацию задач, а не полную замену. Приберегите дорогую модель для задач, где проявляется её преимущество, а остальное маршрутизируйте на более дешёвый уровень.

Конкретно, рабочее разделение выглядит так: GPT-6 Astra — для кросс-файловых изменений, незнакомых кодовых баз, многочасовых агентных прогонов и всего, что связано с браузером; GPT-5.6 Terra — для локальных правок, шаблонного кода и генерации тестов; GPT-5.6 Luna — для классификации, извлечения данных и механических проходов большого объёма. Если исходить из приведённой выше арифметики по сессии, разница между запуском всего на Astra и запуском трети на Astra — это разница между примерно $58.50 и примерно $28 за те же 150 ходов.

Правильно настроить такое разделение — именно для этого и нужен слой маршрутизации. OrcaRouter объединяет более 200 моделей за одним API, так что разделение выше — это изменение конфигурации, а не три отдельные интеграции; а автоматическое переключение при сбое означает, что экспериментальная функция, переживающая неудачную неделю, как эта, ухудшит ваш запуск, а не оборвёт его. Для модели, чей механизм контекста сам Ope​nAI всё ещё называет экспериментальным и ненадолго отключал, наличие настроенного второго пути — не паранойя; это правильная мера осторожности.

Что смотреть отсюда

Четыре вещи могли бы изменить эту страницу, и все четыре — открытые вопросы. Включится ли снова эксперимент с управлением контекстом и в какой форме — OpenAI говорит, что он станет стандартом для Astra, а значит, строка конфигурации выше со временем перестанет быть тем, что вы задаёте сами. Закроются ли отчёты об ошибках 404 для заметок и истории на Pro, ведь это разница между тем, работает ли механизм как задокументировано, и тем, работает ли он только на некоторых маршрутах. Опубликует ли OpenAI какие-либо данные о токенах или стоимости в расчёте на уровень усилий — это недостающее число для каждого решения о выборе уровня усилий сегодня. И ослабнут ли лимиты использования, ужесточённые в течение недели запуска, после того как будет удовлетворён спрос, из-за которого 10 сентября 2026 года приостановили новые подписки на $200 Pro.

А до тех пор план действий короткий. Закрепите модель командой codex -m gpt-6-astra, включайте эксперимент, только если в клиенте выполнен вход с Plus, Pro или Pro Lite, задавайте effort явно, а не доверяйте подписи ползунка, держите рабочий контекст меньше 272 000 токенов, потому что именно на этом рубеже счёт удваивается, определите, что значит «готово», прежде чем уйти, а простую работу направляйте туда, где дешевле. Модель — от 2026-09-03, и она никуда не денется; это инструментарий вокруг неё всё ещё устаканивается.

Вопросы, которые возникают

Стоит ли включать функцию заметок между окнами для задач обычного размера? Как правило, нет. Она существует, чтобы решать проблему потерь на границах контекстных окон, поэтому для задачи, которая умещается в одно окно, она добавляет лишние движущиеся части — включая экспериментальный участок кода, который был отключён из-за ошибки 2026-09-12, — и при этом не устраняет никаких неудобств. Включайте её для долгосрочной работы и оставляйте выключенной для точечной правки.

Может ли окно размером 1 050 000 токенов заменить поиск в моей конфигурации? Не по соображениям стоимости. Повторное считывание большого контекста на каждом ходу тарифицируется на каждом ходу, а свыше 272 000 входных токенов весь запрос пересчитывается по цене $20.00 за ввод и $75.00 за вывод. Этап поиска, благодаря которому рабочий контекст остаётся меньше, обычно оказывается более дешёвым решением — вот почему механизм заметок интересен: это поиск, встроенный в обвязку.

Что происходит с заметками, когда задача завершается? Документация Ope​nAI ограничивает этот механизм рамками той же задачи, а в публикациях сообщества говорится, что заметки хранятся в привязке к этой задаче, а не переносятся вперёд автоматически. Не стоит предполагать, что новая задача наследует заметки предыдущей; всё, что должно сохраниться, должно находиться в вашем репозитории, а не в памяти агента.