OpenAI 将 GPT-6.1 Sol 在 Codex 与 ChatGPT Work 的默认上下文长度提升至 500k

OpenAI 将 GPT-6.1 Sol 通过 Codex 和 ChatGPT Work 使用时的默认上下文长度从 272k 提升至 500k，增幅约 80%。

官方称这有助于减少压缩发生，未来还会继续提高，用户仍可自行覆盖设置，该模型最大上下文长度为 1M。

OpenAI 把 GPT-6.1 Sol 在 Codex 与 ChatGPT Work 的默认上下文从 272k 提升至 500k，官方称可减少压缩，模型最大上下文仍为 1M，用户可自行覆盖设置。

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• 来源：x.com

这是什么信号：OpenAI 把 GPT-6.1 Sol 在 Codex 和 ChatGPT Work 里的默认上下文从 272k 提到 500k，这不是单点参数更新，而是把长上下文从可选项推向默认工作条件。用户仍可覆盖，模型上限为 1M，说明默认值与上限之间仍留出调节空间。

为什么重要：对代码库、长文档、会议记录、多轮工作流来说，上下文窗口直接决定一次任务能装下多少材料。默认从 272k 到 500k，官方称减少压缩发生，意味着复杂任务中更少触发摘要压缩，信息损耗和来回补上下文可能减少。Codex 与 ChatGPT Work 同时调整，也表明 OpenAI 在把长上下文能力向编程与工作场景倾斜。

对谁有价值：重度使用 Codex 的开发者、需要处理大型代码库和长技术文档的团队，以及用 ChatGPT Work 做长材料分析、方案撰写、跨文档整理的知识工作者。对以上下文长度作为卖点的其他模型和工具，这也构成产品竞争压力。

可以怎么行动：如果已经在用 Codex 或 ChatGPT Work，可以重新测试此前因上下文不足而拆分的任务：整库检索、跨文件重构、长报告审阅、多文档对比。把 500k 默认视为新的基线，调整提示词和任务切分方式；同时保留对超长任务的压缩监控，必要时手动覆盖设置或分段校验。

风险或限制：默认提升不等于所有场景都自动受益。长上下文可能带来更高成本、更慢响应、注意力稀释或中间信息丢失等问题；官方只说会继续提高，且模型最大仍为 1M，用户可覆盖设置，所以实际效果取决于具体模型、入口和设置。不要把它理解为无限上下文，也不要把减少压缩等同于零信息损失。

这条内容的真正价值，不只是“有人发布了一个新功能”，而是它揭示了 x.com 背后的产品方向、工作流变化或竞争信号。对 OPC 来说，这种信息可以转化成持续追踪的栏目选题。

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• @testingcatalog 原帖