---
title: "Reasoning effort trong Codex là gì? Cách chọn mức phù hợp"
description: "Reasoning effort cao hơn có thể giúp xử lý việc phức tạp, nhưng không bổ sung được dữ liệu thiếu. Bài viết hướng dẫn bạn đổi mức suy luận trong Codex và chọn mức phù hợp cho từng công việc của báo cáo cuối tháng."
canonical: "https://200lab.io/blog/reasoning-effort-trong-codex"
published: "2026-09-27T01:00:00Z"
updated: "2026-09-27T01:02:57Z"
authors: ["Hướng nội"]
tags: ["AI"]
reading_minutes: 12
access: "public"
---

Giả sử cuối tháng bạn nhờ Codex làm 2 việc với file doanh thu. Việc thứ nhất là rút gọn phần nhận xét đã viết xong thành vài dòng để gửi quản lý. Việc thứ hai là đối chiếu doanh thu với các khoản hoàn tiền, rồi giải thích vì sao tổng tiền thu về không khớp với tổng giá trị đơn hàng. Việc đầu thì Codex gần như không phải nghĩ, còn việc sau thì nó phải cân nhắc qua nhiều bước mới đưa ra được một lời giải thích có căn cứ.

Reasoning effort trong Codex, hay mức suy luận, là thiết lập để bạn cho Codex biết nên cân nhắc kỹ tới đâu trước khi trả lời. Mức càng cao thì Codex càng nghĩ kỹ, nhưng bạn phải chờ lâu hơn và nó dùng nhiều token hơn, mà token là đơn vị đo lượng dữ liệu Codex xử lý. Mức thấp thì Codex trả lời nhanh, hợp với những việc nhẹ như rút gọn một đoạn văn. Trên giao diện Codex, các mức này hiện ra với label là **Light, Medium, High, Extra High** và **Max**.

Mức cao chỉ giúp Codex nghĩ kỹ hơn, chứ không bù được phần dữ liệu mà bạn chưa đưa cho nó. Nếu file không có số của tháng trước thì bạn có đẩy lên Max, Codex cũng không có gì để so sánh. Hiểu được chuyện này thì bạn sẽ chọn mức theo đúng từng phần việc trong báo cáo, để khỏi phải chờ lâu ở những việc nhẹ mà vẫn đủ kỹ ở phần đối chiếu.

## 1. Reasoning effort trong Codex là gì?

Theo OpenAI, mức thấp giúp mô hình trả lời nhanh và dùng ít token hơn, còn mức cao thì mô hình nghĩ kỹ hơn. Trong cùng một mức, mô hình cũng tự điều chỉnh, dùng ít token cho việc đơn giản và nghĩ kỹ hơn cho việc phức tạp.

Với những việc phức tạp, bạn cho AI thêm thời gian suy luận thì kết quả có thể tốt hơn. Nhưng chữ “có thể” ở đây rất quan trọng, vì chọn mức cao nhất cũng không có nghĩa là báo cáo sẽ chính xác nhất.

Claude Code cũng có tính năng này, gọi là effort, và bạn đổi mức bằng lệnh `/effort`. Mỗi công cụ có thiết lập riêng, nên bạn hãy làm theo hướng dẫn của từng hãng, đừng nghĩ hai mức trùng tên thì giống nhau.

## 2. Các mức reasoning effort theo từng mô hình Codex

Codex hiện có 3 mô hình chính là GPT-6 Astra, GPT-6 Sol và GPT-6 Luna. Các phiên bản cũ như GPT-5.6 Sol, Terra và Luna thì bạn vẫn chọn được trong giai đoạn chuyển đổi. Riêng bản GPT-5.5 thì OpenAI dự kiến ngừng cung cấp từ ngày 14/10/2026.

Trên giao diện Codex, các mức suy luận hiện ra bằng nhãn tiếng Anh là Light (nhẹ), Medium (trung bình), High (cao), Extra High (rất cao) và Max (tối đa). Ngoài năm mức trên, Codex còn một lựa chọn tên là Ultra. Ultra không phải nấc cao hơn Max, mà là cách chia việc lớn ra rồi gọi thêm vài agent phụ, tức là các phiên Codex chạy song song, mỗi phiên lo một phần. Khi bạn chỉnh thẳng trong file cấu hình, bạn nhập các giá trị lần lượt là `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max` và `ultra`.

Bạn chọn được mức nào thì tùy vào mô hình và ứng dụng bạn đang dùng. Chẳng hạn, GPT-6 Luna chỉ lên tới Max chứ không có Ultra, và ở một số gói trả phí thì bạn không thấy tùy chọn Astra Extra High.

| Mô hình | Mức OpenAI khuyên dùng | Giá trị trong file cấu hình |
| --- | --- | --- |
| GPT-6 Astra | Light | `low` |
| GPT-6 Sol | Medium | `medium` |
| GPT-6 Luna | High | `high` |

Bảng trên ghi mức OpenAI khuyên dùng, chứ không phải mức Codex tự dùng khi bạn chưa đổi gì. Vì vậy bạn đừng thấy Astra đứng ở mức Light mà kết luận rằng mức này quá thấp cho mọi việc.

OpenAI cũng nói phần lớn yêu cầu không cần tới Max hoặc Ultra. Nếu bạn không thấy tùy chọn Max trong danh sách, bạn hãy bật nó trong phần cài đặt của ứng dụng. Với báo cáo doanh thu, bạn cứ bắt đầu đúng theo bảng gợi ý trên, rồi mới cân nhắc tăng mức cho những phần đối chiếu phức tạp.

## 3. Hướng dẫn đổi reasoning effort trong Codex

Bạn làm theo các bước dưới đây để đổi mức suy luận cho đúng việc mình đang giao, rồi đưa về như cũ khi xong.

**Bước 1. Đổi mức suy luận trong Codex CLI.**

Nếu bạn làm việc qua giao diện dòng lệnh, tức Codex CLI, bạn gõ `/model` ngay trong session đang mở. Lệnh này cho bạn đổi mô hình đang dùng. Nếu mô hình đó cho phép đổi mức suy luận, bạn chọn luôn mức mình cần trong danh sách vừa hiện ra. Trước khi đổi, bạn hãy ghi lại thiết lập hiện tại để còn quay về mức cũ sau khi làm xong.

**Bước 2. Đổi mức suy luận trong ứng dụng trên máy tính.**

Nếu bạn dùng Codex trong ứng dụng ChatGPT trên máy tính, bạn tìm thanh chọn mô hình và mức suy luận nằm ngay dưới ô soạn nội dung. Bạn chọn mức phù hợp với mô hình đang chạy, chẳng hạn nhãn Astra Medium nghĩa là mô hình GPT-6 Astra ở mức suy luận trung bình. Bạn chỉ cần làm theo bước ứng với công cụ mình đang dùng, Codex CLI hoặc ứng dụng trên máy tính, không cần làm cả 2.

**Bước 3. Kiểm tra lại thiết lập trước khi gửi yêu cầu.**

Ở Codex CLI, bạn mở lại bảng chọn `/model` để chắc chắn mô hình và mức suy luận đã đổi đúng ý mình. Còn ở ứng dụng, bạn nhìn lại thanh chọn dưới ô soạn nội dung. Khi mô hình và mức suy luận đã đúng, bạn mới gửi những phần việc nặng như đối chiếu doanh thu với các khoản hoàn tiền.

**Bước 4. Trả mức suy luận về như cũ khi xong việc khó.**

Khi bạn làm xong phần việc khó và chuyển sang việc nhẹ hơn như tóm tắt báo cáo, bạn dùng lại lệnh `/model` hoặc thanh chọn trong ứng dụng để đưa mức suy luận về thiết lập ban đầu. Bạn không cần giữ mức cao chỉ vì việc trước đó cần phân tích sâu.

Nếu bạn quen quản lý thiết lập bằng file cấu hình, bạn đặt dòng `model_reasoning_effort = "xhigh"` trong file `~/.codex/config.toml`. Đây chỉ là ví dụ về cách viết cho mức Extra High, chứ không phải giá trị bạn nên dùng cho mọi việc. Bạn hãy nhập thật đúng giá trị đó, vì nó viết khác với label hiện trên giao diện.

Nếu bạn chỉ muốn đổi mức cho một lần chạy, bạn thêm `-c` vào câu lệnh, ví dụ `codex -c model_reasoning_effort=xhigh`. Chế độ lập kế hoạch, tức Plan mode, có một dòng cấu hình riêng tên là `plan_mode_reasoning_effort`. Vì vậy khi bạn thấy mức suy luận lúc lập kế hoạch không khớp với mức mình thường chọn, bạn hãy kiểm tra lại giá trị của dòng cấu hình này.

## 4. Cách chọn mức suy luận cho từng loại việc

Khi làm báo cáo doanh thu cuối tháng, bạn nên chia yêu cầu thành từng phần việc, thay vì giữ một mức suy luận cao cho cả quá trình. Bảng dưới đây gợi ý mức suy luận nên bắt đầu cho mỗi loại yêu cầu.

| Phần công việc | Gợi ý thiết lập |
| --- | --- |
| Đọc file doanh thu và tổng hợp số liệu có sẵn | Bắt đầu ở mức OpenAI khuyên dùng |
| Đối chiếu khoản hoàn tiền và tìm nguyên nhân lệch số | Thử tăng khi cần phân tích sâu hơn |
| Viết nhận xét dựa trên số liệu đã đối chiếu | Giữ mức đang chạy tốt, rồi tự đọc lại nội dung |
| Tóm tắt báo cáo để gửi quản lý | Thử giảm khi chỉ còn sửa cách trình bày |

Khi so sánh hai mức suy luận, bạn giữ nguyên file dữ liệu gốc và gửi cùng một câu yêu cầu. Sau đó bạn đọc kỹ đoạn mô hình giải thích nguyên nhân chênh lệch, xem mức cao có cho bạn thêm căn cứ hay chỉ làm báo cáo dài ra.

Lúc đọc kết quả, bạn kiểm tra xem các khoản hoàn tiền mà mô hình nhắc tới có nằm trong file dữ liệu gốc hay không. Nếu bạn thấy một con số không có căn cứ, bạn yêu cầu mô hình sửa lại ngay phần phân tích đó. Bạn chọn mức suy luận nào cũng vậy, đừng lấy mức cao làm lý do để bỏ qua bước tự đối chiếu số liệu.

Nếu bạn chưa nêu rõ công thức tính doanh thu sau khi trừ các khoản hoàn tiền, bạn hãy bổ sung yêu cầu cho thật chi tiết trước khi tăng mức suy luận. Cách trình bày báo cáo thì bạn phải tự chọn, vì tăng mức suy luận cũng không giúp mô hình biết bạn muốn báo cáo trình bày thế nào.

## 5. Thời gian chờ, hạn mức và Fast mode

Khi bạn tăng mức suy luận, Codex trả lời lâu hơn và dùng nhiều token hơn. Vì vậy bạn hãy cân nhắc xem yêu cầu đối chiếu có thật sự phức tạp, hay bạn chỉ đang chỉnh câu chữ. Để xem hạn mức còn lại trong phiên Codex CLI đang mở, bạn nhập lệnh `/status`.

Bạn đừng nhầm Fast mode, tức chế độ tăng tốc, với mức suy luận thấp là `low`. Fast mode trả kết quả sớm hơn, còn mức `low` thì cho mô hình nghĩ ít hơn trước khi trả lời. Khi cần báo cáo nhanh, bạn hãy để ý mình đang bật Fast mode hay đang hạ mức suy luận. Bật Fast mode thì tốn thêm credit, tức đơn vị tính mức sử dụng của Codex. Còn hạ mức suy luận thì tiết kiệm credit, nhưng phần phân tích có thể sơ sài hơn.

Fast mode chỉ chạy khi bạn đăng nhập bằng tài khoản ChatGPT. Dù bạn dùng GPT-5.5, GPT-5.6 hay một mô hình GPT-6 có Fast mode, lượng credit bạn tiêu đều gấp 2,5 lần mức thông thường.

Bạn làm theo các bước dưới đây để bật Fast mode lúc cần gấp và tắt nó khi xong:

**Bước 1. Kiểm tra trạng thái Fast mode.**

Bạn nhập lệnh `/fast status` trong Codex CLI để biết chế độ này đang bật hay đang tắt, rồi mới quyết định có đổi hay không. Nếu việc sắp tới chỉ là tóm tắt một báo cáo đơn giản, bạn hãy tắt Fast mode đi để khỏi tiêu credit vô ích.

**Bước 2. Bật chế độ tăng tốc.**

Khi bạn cần kết quả gấp, bạn nhập lệnh `/fast on` để bật Fast mode. Bật chế độ này rồi, bạn vẫn phải chọn mức suy luận hợp với việc mình đang giao.

**Bước 3. Tắt chế độ tăng tốc.**

Khi việc đã bớt gấp, bạn nhập `/fast off` để tắt tính năng này, rồi dùng lại lệnh `/fast status` để xác nhận Fast mode đã tắt. Cuối cùng, bạn gõ thêm lệnh `/status` để xem hạn mức còn lại trước khi bắt đầu việc mới.

## 6. Vì sao tăng mức suy luận vẫn chưa đủ?

Ba tình huống dưới đây đều bắt đầu từ dữ liệu bạn đưa vào, không phải từ mức suy luận bạn chọn, nên kéo mức lên bao nhiêu thì bạn vẫn phải xem lại file mình đã gửi cho mô hình:

- **Thiếu số liệu để so sánh:** Nếu file doanh thu chỉ có số của tháng này, bạn bổ sung dữ liệu kỳ trước rồi mới tính mức tăng giảm. Chưa có căn cứ thì bạn bỏ luôn phần nhận xét về biến động doanh thu.
- **Chưa chốt kỳ báo cáo:** Bạn phải tự quyết định báo cáo tính từ ngày nào tới ngày nào, và các khoản hoàn tiền thì trừ vào tháng nào. Bạn nêu rõ quy ước đó trong yêu cầu để mô hình có cơ sở phân tích.
- **Chưa cấp quyền đọc:** Khi Codex không đọc được file doanh thu, bạn nhờ người giữ dữ liệu kiểm tra lại quyền truy cập. Còn nếu phải kết nối Codex vào phần mềm bán hàng hoặc mở quyền đọc dữ liệu trong đó, bạn nhờ lập trình viên.

Khi bạn đã đưa đủ dữ liệu mà phần giải thích chênh lệch vẫn sơ sài, lúc đó bạn mới tăng mức suy luận.

## 7. Kết luận

Với báo cáo cuối tháng, bạn hãy bắt đầu ở mức OpenAI khuyên dùng cho mô hình mình đã chọn, và chỉ tăng lên khi phần đối chiếu cần phân tích sâu hơn. Đến lúc rút gọn nội dung, bạn giảm mức trở lại, rồi kiểm tra số liệu một lần nữa trước khi gửi cho quản lý.

## Nguồn tham khảo

- [OpenAI — Các mô hình trong Codex](https://learn.chatgpt.com/docs/models)
- [OpenAI — Tham chiếu cấu hình Codex](https://learn.chatgpt.com/docs/config-file/config-reference)
- [OpenAI — Các lệnh trong Codex](https://learn.chatgpt.com/docs/developer-commands)
- [OpenAI — Hướng dẫn agent con trong Codex](https://learn.chatgpt.com/docs/agent-configuration/subagents)
- [OpenAI — Hướng dẫn mô hình suy luận](https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning)
- [OpenAI — Tốc độ xử lý trong Codex](https://learn.chatgpt.com/docs/agent-configuration/speed)
- [OpenAI — Chi phí và hạn mức Codex](https://learn.chatgpt.com/docs/pricing)
- [Anthropic — Cấu hình mô hình trong Claude Code](https://code.claude.com/docs/en/model-config)

## Đọc thêm

- [OpenAI Agents API là gì? Hướng dẫn cho người dùng Codex](https://200lab.io/blog/openai-agents-api-la-gi.md): Muốn làm trợ lý trả lời câu hỏi về dữ liệu công ty cho cả nhóm? Bài viết giải thích OpenAI Agents API là gì, khác Scheduled tasks ở đâu, cách nhờ Codex dựng thử Demo từ mẫu của OpenAI, chi phí chạy trợ lý gồm những khoản nào?
- [Effort trong Claude Code là gì? Cách chọn mức effort phù hợp](https://200lab.io/blog/effort-trong-claude-code.md): Effort quyết định mức công sức Claude bỏ ra để có câu trả lời. Bài viết hướng dẫn cách xem, đổi và lưu cài đặt, phân biệt ultrathink với ultracode, lựa chọn mức effort phù hợp
- [Claude Managed Agents là gì? Hướng dẫn cho người dùng Claude Code](https://200lab.io/blog/claude-managed-agents-la-gi.md): Muốn thêm ô hỏi đáp để agent đọc tài liệu và email trong ứng dụng bạn tự làm bằng Claude Code? Bài viết giải thích Claude Managed Agents là gì, khác Routines ở đâu, cách tạo agent đầu tiên, chi phí và dữ liệu đi đâu.
- [Agent harness là gì? Hướng dẫn cho người mới](https://200lab.io/blog/agent-harness-la-gi.md): Agent vẫn làm sai dù đã có file hướng dẫn? Tìm hiểu harness trong Codex và Claude Code, cách kiểm thông tin agent đọc, đặt lời dặn cụ thể, dùng quyền chặn và xác định lúc cần nhờ lập trình viên.
- [Cách tạo website bằng AI với Claude](https://200lab.io/blog/cach-tao-website-bang-ai-voi-claude.md): Dựng một trang giới thiệu cửa hàng bằng Claude ngay trên trình duyệt, sửa nội dung bằng tiếng Việt, rồi mở quyền cho khách xem mà không cần tài khoản.
- [Mọi bài viết chủ đề AI](https://200lab.io/blog/tags/ai.md)

Toàn bộ nội dung: https://200lab.io/llms.txt