CodexSaver 是一个 MCP 工具,它把 Codex 变成一个有成本意识的路由器。 低风险开发工作下放给 DeepSeek ,高风险判断留给 Codex ,并且返回足够清晰的交互信息, 让你明显感知到这个工具正在工作。
用更低成本处理测试、文档、搜索、解释类任务
Codex 继续负责架构、安全、受保护域和最终审核
API key 保存一次即可,后续真实委派调用不需要反复导出环境变量
已通过真实调用、端到端检查和五任务基准验证
CodexSaver 是一个 MCP 工具,它把 Codex 变成一个有成本意识的路由器。 低风险开发工作下放给 DeepSeek ,高风险判断留给 Codex ,并且返回足够清晰的交互信息, 让你明显感知到这个工具正在工作。
用更低成本处理测试、文档、搜索、解释类任务
Codex 继续负责架构、安全、受保护域和最终审核
API key 保存一次即可,后续真实委派调用不需要反复导出环境变量
已通过真实调用、端到端检查和五任务基准验证
这工具真的有用吗?之前用类似的东西把生产环境搞崩过,不敢随便试了。
小白弱弱问一下,这个和直接设置温度参数有什么区别呀?是不是说它能自动判断什么时候该用便宜的模型?还有那个“高风险判断”具体指哪些场景?我看文档里好像没写特别清楚……
已star。正好最近在愁GPT-4的账单,简单试用了一下。我的场景主要是写单元测试和生成一些API文档草稿。设置好key后,跑了几十个测试用例的生成,从日志看大部分确实走了便宜的模型,只有少数几个涉及复杂业务逻辑的它切回了Codex。目前感觉响应时间可以接受,没感到明显延迟。不过项目还比较新,我暂时还不敢在大项目的主力分支上用,只在个人特性分支上试试水。期待后续更新。
mark一下,晚上回去搭个环境看看。
测试用例那种简单活让deepseek干确实合适,省一大笔
本质就是路由器思路,把贵的活分给便宜模型
听起来挺香,不知道实际能省多少,等大佬测评
生产环境别接这种自动路由建议先在沙箱里跑两周再上
生产环境哪有人这么玩,我都是先在测试机跑通才敢上
CodexSaver思路是好的,但代理多了延迟也上来了,自己权衡
和温度无关,它是按任务类型路由模型,温度只控随机性
思路有点意思,让deepseek当兜底确实能省不少
跟温度无关,这玩意是路由不同模型,不是调采样
便宜还不变笨?听着真有点神