误区一：盲目增加上下文窗口
许多开发者在 Codex 中遇到 Token 超限或费用高昂时，第一反应是扩大输入范围。然而，将整篇文档或数百行无关代码作为 Context 直接喂给模型，不仅无法提升准确率，反而会因为噪声干扰导致生成质量下降。更严重的是，这种“堆料”行为会迅速耗尽 Token 配额，造成资源浪费。正确的做法是精简上下文，仅保留与当前任务紧密相关的核心逻辑和接口定义。
误区二：忽视 Prompt 的结构化表达
模糊的自然语言描述是 Token 消耗的隐形杀手。当指令不够清晰时，模型往往需要多次迭代才能理解意图，每一次重试都意味着额外的 Token 消耗。避免这一问题的关键在于结构化 Prompt。明确指定输入格式、输出期望以及约束条件，例如使用 Markdown 标记代码块，并清晰界定函数的参数类型。清晰的指令能显著减少模型的“猜测”成本，从而在一次交互中达成目标，大幅降低总 Token 用量。
误区三：缺乏对长代码块的拆分处理
在处理大型 Python 项目时，试图一次性让 Codex 重构整个模块是常见错误。这不仅超出单次请求的限制，还容易导致逻辑断裂。高效策略是将复杂任务拆解为原子级的小步骤，如先优化单一函数，再调整模块间调用关系。通过分步迭代，既能保证代码生成的准确性，又能有效控制每次请求的 Token 规模，实现长期开发的成本最优。