在人工智能内容学习中，codex_Bug_排查任务怎么选择模型？是常见主题。很多人在阅读时会遇到概念分散、步骤不清和注意点难以归纳的问题。本文按照基础概念、操作流程和关键细节，对相关内容进行整理。

优先选轻量模型，根因定位快；语法错误用nano/min，链路错误须instant及以上；CLI显示异常是界面bug，手动指定模型即可；上下文建稳后mini足够，漏文件则换强模型。

排查一个正在阻塞上线的 Bug，模型选轻量还是强模型，直接决定你花 3 分钟还是 30 分钟定位根因。不是所有报错都需要 GPT-5.5-Plus，也不是所有日志都能靠 gpt-5.4-nano 看懂。

先看报错类型，再定模型档位

第一步：复制终端里完整的报错堆栈（含文件路径、行号、错误类型），粘贴进 Codex 对话框前加一句：【Goal】只分析根因，不改代码。

如果报错是 SyntaxError / TypeError / ReferenceError 这类语法或运行时错误，且堆栈指向单个 JS/TS 文件里的某一行——用 gpt-5.4-nano 或 gpt-5.5-mini 就够了。这类错误本质是“写错了”，不需要跨文件推理。

如果报错是 Network Error / 500 Internal Server Error / Promise rejection without catch，或者堆栈里出现多个文件名（比如 login.tsx → api/auth.ts → db/connection.ts），说明问题在链路中，必须上下文连贯分析——这时【必须用 gpt-5.5-instant 或更强模型】，否则它会漏掉中间层状态流转。

模型选择器不显示自定义国产模型？立刻验证 CLI

方法一：打开终端，cd 进项目根目录，运行 codex /model。