这项目好，之前一直都觉得 AI 做逆向太笨拙了

我们遇到了类似的问题，目前我们的决策是在 sub2api 上摘掉 codex ，codex 不再分发了，供参考。

核心的问题在于很多理科的场景能够做一些 tool 验证（比如写代码），所以很多上下文的矫正其实是靠着 tool 来给反馈这么来推进的。人文社科类的纯靠模型自己的智力能力，高深的内容是比较难的。

我开了，还不错，速度和效果都还可以

你这个是好的。我试了下 Effort 是 Light 的情况，也是可以正确回答的。如图。 

应该还是风控的逻辑，就是说风控是多个因素共同决定的，我之前的思路是降低使用频率一下，看看能不能恢复。

我自己的网络，不是机场。这次准备先自己用一段时间，先不给朋友用了，缓一缓再说。