我发现，用 ChatGPT 里的旗舰模型并把思考程度调高时，得到的综合分析和建议，常常比在 Codex 里用更省用量的模型（例如 GPT-6 Luna Max）更合我需要。Codex 的优势是能操作项目文件、调用工具、反复执行；我也希望对话与结论能沉淀成可搜索、可复用的 Markdown 或知识库，但不想每个小问题都消耗最高档模型。你建议怎样设计分层工作流：什么任务用最强模型，什么任务用轻量模型；聊天记录、结论、长期上下文和 Skill 分别保存什么，才能兼顾质量、成本和可持续复用？

你观察到的差异，本质上是两类任务：ChatGPT 旗舰模型做的是综合、取舍和给建议；Codex 擅长的是操作文件、调工具、反复执行。资料里有一个相近的工程判断：该让模型理解的信息进 context，该由程序确定执行的步骤走程序，不必让所有中间结果都在模型 context 里绕一圈⁠1。所以可以这样分：需要跨材料综合、定方向、写标准、判断“什么算好”的，用最强模型；已经明确步骤的批量改写、格式转换、文件整理、检索补读、跑脚本，用轻量模型或直接交给程序。这是 AI 基于该原则对你处境的推演，不是原文给出的模型分级表。

立正在对话里把积累拆成三层：文件是 what，即你有哪些信息；Skill 是 how，即这件事该怎么做、你的判断标准；Resolver 是遇到任务时决定调用哪些文件和 Skill⁠2。他还建议尽量把上下文沉淀成 Markdown，这样能跨工具使用，换工具也能切换⁠3。对应到你的需求：聊天记录只作原始素材，定期提炼成结论笔记；结论和长期上下文写成带结构的 Markdown 文档，保留来源和日期；Skill 写结果要求和边界案例，而不是把每一步操作都教给模型。立正的说法是“告诉 AI 什么是好的、什么是容易犯的错误，少教 AI 做事”⁠4。

立正强调“模型加 harness 可以随时切换”，同一份业务经验、任务标准和上下文应该还能用；模型变强你受益，harness 变强你也受益，自己的积累要放在它们之上⁠4。这意味着不必为“哪个模型干哪类活”定死一张表：先固定你的 Markdown 知识库和 Skill 标准，再按任务试配模型。一个可观察的检验方式是：同一份结论笔记，分别让强模型和轻量模型按同一 Skill 执行，看轻量模型是否只在需要判断的地方掉质量——如果掉，就把那一步上移给强模型。