Codex GPT-5.4 下线后怎么迁移？GPT-5.6 Terra / Luna 配置与定时任务检查清单

先说范围：只影响 ChatGPT 登录态 Codex，不等于 API 全面下线

这篇文章适合在 Codex 桌面应用、CLI、IDE 扩展或定时任务中保存过 GPT-5.4 / GPT-5.4 mini 的个人用户和团队管理员。若只是第一次安装 Codex，可先看Codex App 安装指南；若遇到额度提示，则参考Codex 额度与套餐说明。

官方说明的边界非常具体：当 Codex 通过 ChatGPT 账号登录时，两个旧模型在 2026 年 8 月 31 日退役；GPT-5.4 应替换为 GPT-5.6 Terra，GPT-5.4 mini 应替换为 GPT-5.6 Luna。OpenAI API 和使用自有 API Key 认证的 Codex 不受此次事件影响。不要把 Codex 产品登录态的变化误写成 API 模型已经全面删除。

下方原创封面把两个旧节点经过配置桥迁移到两个新节点，不是 OpenAI 官方界面，也没有展示真实代码、仓库或账号。

官方替换关系与适用场景

迁移的第一目标是恢复原工作流，而不是趁机把所有任务都换成最强模型。GPT-5.6 Terra 是日常工作型选择，GPT-5.6 Luna 更适合目标清晰、可重复、批量化的任务；复杂、开放式、高价值任务再考虑 Sol。对于本次退役，先按官方映射完成兼容迁移，再用熟悉任务评估质量和用量。

迁移前先做模型引用清点

只改模型选择器通常不够。旧模型可能同时出现在全局 config.toml、项目配置、命令行脚本、自定义 Agent、工作区默认值、托管配置和后台定时任务里。迁移前先列出所有引用位置，再区分“仍在执行的配置”和“只用于历史记录的文档或测试样本”。

历史对比文档、旧日志和用于复现问题的固定测试不需要盲目替换。真正需要更新的是会决定下一次运行模型的活动配置。把每个位置记录成“路径—用途—旧模型—新模型—验证方法”，可以避免漏改，也方便回滚。

• 桌面应用与 IDE 扩展中的模型选择和已保存会话设置
• 用户级或项目级 config.toml 的 model 项
• 脚本中的 codex --model、codex -m 或 codex exec -m 参数
• 自定义 Agent、profiles、工作区默认值和管理员托管配置
• Scheduled 中的定时任务、事件任务和自动化提示
• 部署说明、环境变量、模型白名单与内部模型选择器

本地 config.toml 与 CLI 命令怎么改

Codex 桌面应用、CLI 和 IDE 扩展共用 config.toml。若旧配置写的是 model = "gpt-5.4"，可改为 model = "gpt-5.6-terra"；旧 mini 配置则改为 model = "gpt-5.6-luna"。如果原来没有显式设置模型，可以继续使用推荐默认值，不必为迁移强行新增一条。

临时验证时可以在交互式 CLI 用 /model 切换，也可以启动时使用 codex -m gpt-5.6-terra；非交互任务可使用 codex exec -m gpt-5.6-terra。先运行一个范围小、结果可判断的真实任务，再修改长期默认值。

模型变更会影响输出风格、速度和用量。官方建议从默认推理强度开始，复杂任务再提高；不要把“迁移成功”定义成命令能启动，而应检查工具调用、文件改动、测试和最终说明是否仍符合原要求。

定时任务为什么最容易被漏掉

定时任务无人值守运行，旧模型引用不会像交互会话那样立刻提醒你。打开 Scheduled，逐项检查活动、暂停和近期失败的任务；若任务通过 ChatGPT 登录态明确选择了 GPT-5.4 或 GPT-5.4 mini，应分别改为 Terra 或 Luna。

修改后先手动运行一次，再恢复每天或每周计划。检查任务是否仍能访问所需项目、工作树、上传资料或连接工具，并确认权限保持最小化。定时任务可能在本地项目或隔离 worktree 中执行；若它依赖未跟踪的 .env 或本地依赖，可结合Handoff 与工作树环境排查检查，而不是把所有失败都归因于模型。

• 核对任务保存的模型和推理强度，而不是只看提示词正文
• 先用 Run now 运行一次代表性任务并查看完整结果
• 确认本地项目仍存在、电脑与应用满足后台运行条件
• 检查网络、文件和应用权限是否与任务目标相匹配
• 记录修改前后的模型、运行时间、错误和验证结果

迁移后必须做的四类验证

最安全的做法是用同一份代表性任务做对照，保留输入、任务范围和验收标准，只更换模型。这样才能判断差异来自模型，而不是提示词、依赖或数据一起变化。

如果发现输出变短、实现停在计划阶段或工具使用方式不同，先补充明确的完成标准、测试命令和停止条件，再决定是否提高推理强度。不要一次重写全部提示词，否则很难定位回归来源。任务说明可参考Codex 任务说明模板和代码交付验收指南。

不要做的三件事

第一，不要把所有旧模型统一替换为 Sol。不同任务原本可能承担日常、批量或成本敏感角色，统一升档会改变速度和额度消耗。第二，不要因为 ChatGPT 登录态退役就删除 API 侧模型引用；本次事件明确不影响自有 API Key 工作流。第三，不要在没有测试的情况下同时改模型、提示词、权限和工作目录。

若迁移后仍提示旧模型不可用，继续搜索活动配置、脚本参数、托管策略和 Scheduled，而不是反复重装。若是云端环境初始化失败，则按Codex 云端 Setup Script 排查处理。

结论：先按官方映射恢复，再按工作负载优化

迁移顺序应是：确认认证方式 → 清点活动模型引用 → GPT-5.4 映射到 Terra、GPT-5.4 mini 映射到 Luna → 手动验证本地与定时任务 → 记录质量、时延和额度 → 最后再优化模型与推理强度。

ChatGPT Plus、ChatGPT Pro 与 Codex 的模型、额度和可用入口可能继续调整，应以账号内模型选择器、用量页面和当天官方文档为准。通过[GPTUPCN 首页](/)了解会员充值与中文服务时，也应先核对实时套餐、支付方式和售后边界；GPTUPCN 是第三方信息与服务入口，并非 OpenAI 官方。