让 Codex 处理大型代码库，像让人把需求、源代码和运行日志同时摊在桌上。现在这张“桌子”变小了：供稿所指的 OpenAI Codex 模型上下文窗口从 372k 降至 272k，少了 10 万 Token。Token 是模型切分文字和代码的基本单位，不等同于字符或单词；代码、日志和工具反馈都会占用额度。
上下文窗口决定模型一次回答时最多能参考多少输入和既有输出。窗口缩小后，Codex 更难把大型仓库的相关材料一次装下，较早内容可能需要被摘要、舍弃，或分批重新读取。换句话说，搜索是否精准、摘要是否保真，会更直接地影响长任务的稳定性，也会改变上下文装载方式与成本。
不过，现有供稿只提供了 GitHub PR 页面标题和无法正常展开的页面内容，未披露调整原因、适用模型、成本变化或实际任务测试结果，因此暂时不能判断真实影响有多大。