Codex-Kontextfenster: 258K, 272K und 500K
Stand 2026-10-13 veröffentlicht die OpenAI-Dokumentation kein Standard-Kontextfenster für GPT-6.1 Sol in Codex. Veröffentlicht sind zwei Schlüssel, die Sie selbst setzen können: model_context_window (definiert als Context window tokens available to the active model.) und model_auto_compact_token_limit (Token threshold that triggers automatic history compaction; ohne Angabe gelten die Modellwerte). 272K ist die Schwelle für die Langkontext-Bepreisung auf API-Seite, und 500.000 Tokens ist das Eingabelimit, das OpenCode in v2.0.27 für seinen eigenen ChatGPT-OAuth-Pfad angehoben hat. Beides ist kein Codex-Standardwert, und 258K taucht in der durchsuchten Codex-Dokumentation und im Changelog nirgends als Standardwert auf.
Aktualisiert 2026-10-13
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Vier Zahlen, die auseinanderzuhalten sind
Codex-Standardkontext
Stand 2026-10-13 sagen die offiziellen Codex-Dokumente nur, dass sich diese Schlüssel setzen lassen; für GPT-6.1 Sol bleiben sie einen Standardwert fürs Kontextfenster schuldig. In config-sample steht für den Fall ohne Angabe default: auto for model.
das dokumentierte Beispiel, kein Standardwert
config-advanced zeigt model_context_window = 128000 # Context window size, und der Kommentar zu demselben Schlüssel in config-sample ergänzt tokens; default: auto for model.
Langkontext-Preisschwelle der API
Wörtlich von der offiziellen Modellseite: Prompts with more than 272K input tokens are priced at 2x input and cache rates and 1.5x output for the full request. Das ist eine Preisschwelle, keine Kontextobergrenze.
ein Eingabelimit, das OpenCode sich selbst gesetzt hat
Im OpenCode-Changelog v2.0.27 (2026-10-12) wurde das Eingabelimit von ChatGPT OAuth für gpt-6.1-sol und gpt-6.1-sol-fast auf 500.000 Tokens angehoben. Das ist das Limit von OpenCodes eigenem Produkt, nicht der Standard von Codex.
Wem welche Zahl gehört
Stand 2026-10-13 lassen sich nur drei Arten von Aussagen Wort für Wort belegen. Erstens die Codex-Konfigurationsschlüssel: in der offiziellen Configuration Reference ist model_context_window definiert als Context window tokens available to the active model., model_auto_compact_token_limit als Token threshold that triggers automatic history compaction (unset uses model defaults)., und model_auto_compact_token_limit_scope entscheidet, ob die Schwelle das komplette aktive Kontextfenster zählt (total, voreingestellt) oder nur das Wachstum nach dem übernommenen Präfix des Kompaktierungsfensters (body_after_prefix). Zweitens die Zahlen der API-Seite: die offizielle Modellseite weist für gpt-6.1-sol ein Kontextfenster von 1.050.000 und maximal 128.000 Ausgabe-Tokens aus und sagt, dass eine Anfrage mit mehr als 272K Eingabe-Tokens für die gesamte Anfrage mit dem Doppelten bei Eingabe und Cache und dem 1,5-Fachen bei Ausgabe berechnet wird. Drittens die Obergrenze eines anderen Clients: OpenCode hat das Eingabelimit seines ChatGPT-OAuth-Pfads in v2.0.27 auf 500.000 Tokens gehoben. 258K gehört zu keiner dieser drei Gruppen und kommt in der durchsuchten Codex-Dokumentation und im Changelog nicht vor.
Die drei einschlägigen Einträge der offiziellen Changelogs
Der Codex-Changelog hat am 2026-09-29 den Eintrag GPT-6.1 Sol in Codex and ChatGPT Work eröffnet. Sein Text nennt nur die Einordnung des Modells (GPT-6.1 Sol offers near-Astra performance for complex work at a lower cost than Astra) und die Verfügbarkeitsbedingung: Availability depends on your plan, client, and workspace settings. Eine Zahl zum Standardkontext fehlt. Der Eintrag vom 2026-10-08 heißt GPT-6.1 Sol Ultrafast in Codex and ChatGPT Work. Der API-Changelog-Eintrag vom 2026-09-29 beginnt mit Released GPT-6.1 Sol (gpt-6.1-sol) und nennt Standard pricing per 1M tokens for prompts with up to 272K input tokens is $2 input, $0.10 cached input, $2.50 cache write, and $10 output.
Zeitachse
OpenAI veröffentlicht gpt-6.1-sol in der API und nennt den Standardpreis für Prompts bis 272K Eingabe-Tokens: 2 US-Dollar Eingabe, 0,10 Dollar Cache-Lesen, 2,50 Dollar Cache-Schreiben und 10 Dollar Ausgabe pro 1M Tokens. Am selben Tag eröffnet der Codex-Changelog den Eintrag GPT-6.1 Sol in Codex and ChatGPT Work. An keiner beider Stellen steht, wie groß das Standard-Kontextfenster in Codex ist.
Codex-Changelog: GPT-6.1 Sol Ultrafast in Codex and ChatGPT Work, mit dem offiziellen Satz Ultrafast is available on Pro $500 and eligible Enterprise and Edu plans. Das betrifft die Stufe der Token-Generierung und sagt nichts über das Kontextfenster.
OpenCode-Changelog v2.0.27: Raised the ChatGPT OAuth input limit for gpt-6.1-sol and gpt-6.1-sol-fast to 500,000 tokens. Ein Limit, das OpenCode in seinem eigenen Produkt gesetzt hat.
Bestätigt gegen nicht veröffentlicht
Bestätigt (wörtlich auf den offiziellen Seiten)
Jeder der folgenden Punkte lässt sich am 2026-10-13 auf den offiziellen Seiten Wort für Wort nachprüfen: die Definitionen von model_context_window, model_auto_compact_token_limit und model_auto_compact_token_limit_scope in der Codex Configuration Reference; die Kommentarzeilen model_context_window = 128000 und model_auto_compact_token_limit = 64000 in config-sample, deren Standardwerte dort mit auto for model und unset uses model defaults angegeben sind; die Feldbeschreibung in config-schema.json, Size of the context window for the model, in tokens.; die Angaben der API-Modellseite mit einem Kontextfenster von 1.050.000, maximal 128.000 Ausgabe-Tokens und der Regel, dass Prompts über 272K Eingabe-Tokens die ganze Anfrage mit dem Doppelten bei Eingabe und Cache und dem 1,5-Fachen bei Ausgabe rechnen; die Zeile für gpt-6.1-sol im Abschnitt Standard der offiziellen Preisliste, 2,00 / 0,10 / 2,50 / 10,00 Dollar bei kurzem und 4,00 / 0,20 / 5,00 / 15,00 Dollar bei langem Kontext pro 1M Tokens; die Überschriften der Codex-Changelog-Einträge vom 2026-09-29 und 2026-10-08; und der OpenCode-Eintrag v2.0.27 vom October 12, 2026 mit seiner Zahl von 500.000 Tokens.
Nicht verifiziert und vom Hersteller nicht veröffentlicht
Stand 2026-10-13 hat OpenAI kein Standard-Kontextfenster für GPT-6.1 Sol in Codex veröffentlicht. Durchsucht, ohne einen solchen Satz zu finden: Codex Configuration Reference, config-basic, config-advanced, config-sample, config-schema.json, der Codex-Changelog sowie die Seiten Codex models und model selection auf developers.openai.com, dazu zwei help.openai.com-Artikel zu Codex (über web.archive.org). Zahlen aus Community- und Einzelbeiträgen, etwa 500K oder 258K, sind keine Herstellerwerte: 500.000 steht nur im Changelog von OpenCode und dort als OpenCodes eigenes Eingabelimit, und 258K ist nicht einmal das dokumentierte Beispiel (die Dokumente verwenden 128000). Zum Kontingent des Abos sagt die OpenAI-Hilfe, dass der Verbrauch von Modell, Ausführungsort der Aufgabe, Aufgabenkomplexität, Kontext, Reasoning, Geschwindigkeit und Tools abhängt und eine lange Aufgabe deutlich mehr verbrauchen kann als eine kurze Anfrage.
Wenn die Client-Obergrenzen auseinanderlaufen
Codex-Konfigurationsschlüssel
Die Dokumentation gibt Schlüssel vor, keine Zahlen. model_context_window können Sie selbst setzen, und ohne Angabe gilt, was in Optional manual model metadata. When unset, Codex uses model or preset defaults. steht, also der Modell- oder Preset-Standard. Nahe der Obergrenze löst model_auto_compact_token_limit die automatische Komprimierung der Historie aus; der Codex-Changelog beschreibt es so: Context compaction automatically summarizes the session as it approaches the context window limit. Was eine Sitzung tatsächlich verbraucht, messen Sie nur in dem Client selbst.
Drittanbieter-Clients wie OpenCode
Die Eingabeobergrenze eines Clients kann von der der API abweichen: OpenCode hat in v2.0.27 das ChatGPT-OAuth-Eingabelimit für gpt-6.1-sol und gpt-6.1-sol-fast auf 500.000 Tokens gehoben. Das ist OpenCode-Produktverhalten, weder ein Codex-Standardwert noch das 1.050.000-Kontextfenster der API-Modellseite. Vergleichen Sie Obergrenzen nur anhand von Changelog und Dokumentation der jeweiligen Anbieter.
Die drei Schlüssel, die Sie selbst setzen können
Alles wörtlich aus der offiziellen Dokumentation. (1) Kontextfenster: Die Zeile in der Configuration Reference lautet model_context_window number Context window tokens available to the active model.; config-advanced zeigt model_context_window = 128000 # Context window size; der passende Kommentar in config-sample ergänzt tokens; default: auto for model. (2) Schwelle der Auto-Komprimierung: model_auto_compact_token_limit number Token threshold that triggers automatic history compaction (unset uses model defaults)., mit der Beispielzeile model_auto_compact_token_limit = 64000 # tokens; unset uses model defaults in config-sample. (3) Was gezählt wird: model_auto_compact_token_limit_scope nimmt total oder body_after_prefix; nach offizieller Beschreibung deckt total (Standard) das komplette aktive Kontextfenster ab, body_after_prefix nur das Wachstum nach dem übernommenen Präfix des Kompaktierungsfensters. Die Kommentarzeile in config-sample ist model_auto_compact_token_limit_scope = "total". Alle drei stehen in config-sample im Top-Level-Beispielblock zusammen mit model_provider. Für GPT-6.1 Sol veröffentlichen die Dokumente keinen Standardwert.
Auf QCode
gpt-6.1-sol ist auf QCode aufrufbar; die ID schreiben Sie exakt als gpt-6.1-sol. Für Codex folgen Sie der Schreibweise in docs.qcode.cc: in config.toml base_url = "https://api.qcode.cc/openai" zusammen mit wire_api = "responses"; die Docs beschreiben wire_api als Protokollfeld und sagen, dass Codex responses verwendet. Die Zugangsdaten sind Ihr QCode-Schlüssel, der mit cr_ beginnt; laut Docs kommt er in OPENAI_API_KEY innerhalb von ~/.codex/auth.json oder in die Umgebungsvariable, die env_key nennt (env_key ist dort als Name der Umgebungsvariable erklärt, aus der Codex den Schlüssel liest). Werkzeuge, die nur das OpenAI-Chat-Protokoll sprechen, tragen https://api.qcode.cc/openai/v1 ein. Kontextfenster und Komprimierungsschwelle setzen Sie mit den beiden obigen Codex-Schlüsseln. Abgerechnet pro Token; die Preise je Modell stehen auf /models. Bei der GPT-Reihe wird die gesamte Anfrage mit dem Doppelten bei Eingabe und Cache-Lesen und dem 1,5-Fachen bei Ausgabe abgerechnet, sobald die Eingabe einer Anfrage (einschließlich Cache-Treffer) 272K Tokens überschreitet; die Zeile für gpt-6.1-sol auf /models listet beide Seiten von 272K getrennt.
Häufig gestellte Fragen
Wie groß ist das Standard-Kontextfenster von GPT-6.1 Sol in Codex?
Das hat OpenAI nicht veröffentlicht. Stand 2026-10-13 definieren die offiziellen Codex-Dokumente und der Changelog die Schlüssel model_context_window und model_auto_compact_token_limit, nennen aber keinen Standardwert für GPT-6.1 Sol in Codex; an config-sample lässt sich nur ablesen, dass ohne Angabe default: auto for model gilt. Brauchen Sie einen festen Wert, setzen Sie model_context_window selbst.
Welcher offizielle Standardwert ist 258K?
Keiner. 258K erscheint in der durchsuchten Codex-Dokumentation und im Changelog nicht als Standardwert. Offiziell veröffentlicht sind diese Zahlen mit Kontextbezug: das dokumentierte Beispiel 128000 für model_context_window, das Beispiel 64000 für model_auto_compact_token_limit, das 1.050.000-Kontextfenster mit maximal 128.000 Ausgabe-Tokens auf der API-Modellseite und die Preisschwelle 272K. 258K gehört nicht dazu und hat keine Quelle. Eine Konfiguration oder Kostenplanung, die auf 258K aufbaut, ist nicht belegt.
Ist 272K eine Kontextobergrenze oder eine Preisschwelle?
Eine Preisschwelle. Die offizielle Modellseite sagt: Prompts with more than 272K input tokens are priced at 2x input and cache rates and 1.5x output for the full request. Das Kontextfenster begrenzt sie nicht: dieselbe Seite nennt für gpt-6.1-sol ein Kontextfenster von 1.050.000 und maximal 128.000 Ausgabe-Tokens.
Woher kommt die Zahl 500K?
Aus dem Changelog von OpenCode selbst. Der Eintrag v2.0.27 vom October 12, 2026 lautet Raised the ChatGPT OAuth input limit for gpt-6.1-sol and gpt-6.1-sol-fast to 500,000 tokens. Das ist die Obergrenze, die OpenCode für seinen ChatGPT-OAuth-Pfad gesetzt hat, kein Codex-Standardwert und keine Ansage von OpenAI.
Welche Schlüssel nehme ich, um Fenster und Komprimierungsschwelle selbst zu setzen?
Die drei dokumentierten Schlüssel in config.toml: model_context_window (Context window tokens available to the active model.), model_auto_compact_token_limit (Token threshold that triggers automatic history compaction, ohne Angabe Modellstandard) und model_auto_compact_token_limit_scope (Standard ist total; body_after_prefix zählt nur das Wachstum nach dem übernommenen Präfix des Kompaktierungsfensters). Die dokumentierten Beispiele sind 128000 und 64000.
Wie bezahle und freischalte ich vom chinesischen Festland aus?
Mit Alipay oder WeChat Pay, alles in Selbstbedienung. Auf der Aufladeseite stehen Alipay, WeChat Pay, Kreditkarten (Visa / Mastercard / AMEX), Apple Pay, Google Pay und Kryptowährungen (viele Coins und Netzwerke). Nach dem Aufladen aktivieren Sie selbst, und das Guthaben ist sofort nutzbar, ohne manuelle Freigabe. Abgerechnet pro Token; die Preise je Modell stehen auf /models.
Quellen
OpenAI-Seite, alle am 2026-10-13 abgerufen: developers.openai.com mit Codex Configuration Reference, config-basic, config-advanced, config-sample und config-schema.json, dem Codex-Changelog sowie den Seiten Codex models und model selection; die API-Modellseite gpt-6.1-sol, die Preisliste, der API-Changelog und der Compaction-Leitfaden; dazu zwei help.openai.com-Artikel zu Codex (über web.archive.org). OpenCode-Seite: der offizielle Changelog auf opencode.ai, abgerufen am 2026-10-13. QCode-Seite: die docs.qcode.cc-Seiten zur Codex-Einrichtung, zu Endpunkten und API-Pfaden und zu den Zahlungsmethoden, dazu die live stehenden Seiten /models, /recharge und /pricing auf qcode.cc, alle am 2026-10-13 abgerufen.
Kontextfenster und Komprimierungsschwelle legen Sie selbst fest
Richten Sie Codex auf https://api.qcode.cc/openai mit wire_api = "responses" und rufen Sie gpt-6.1-sol auf. Abgerechnet pro Token; die Preise je Modell stehen auf /models.
Weiterführende Lektüre
GPT-6.1 Sol API: Preise, 272K-Regel und Unterschied zu gpt-6-sol
Die Sätze für Eingabe, Cache und Ausgabe bei gpt-6.1-sol, die Regel für die ganze Anfrage oberhalb von 272K und der Vergleich Position für Position mit gpt-6-sol.
1M-Kontext 2026 im Preisvergleich: Schwellen bei 272K und 200K
Schwellen für langen Kontext im Vergleich: bei Claude ab 4.6 gilt 1M Kontext zum Standardpreis, bei OpenAI 272K, bei Grok 200K.
Codex CLI mit Drittanbieter-API: config.toml, base_url, Fehler
Wie model_provider, base_url, wire_api und env_key in config.toml zusammenspielen, und welche Fehler auftauchen.
Zitate und Spezifikationen dieser Seite wurden am 2026-10-13 anhand der offiziellen OpenAI-Codex-Dokumentation, der offiziellen Changelogs und der QCode-Dokumentation geprüft. Offizielle Seiten ändern sich jederzeit, maßgeblich ist das, was dort steht. Die Verfügbarkeit der Modelle richtet sich nach /models.