进入智能体时代后token的消耗成为不可承受之痛针对这一问题我们开展了一系列研究。Codex的desktop app随着更新越来越频繁功能相比同类agent提升了非常多目前更是在windows和mac上都提供了computer use功能让完全操作电脑成为可能。不过最近大家普遍都反馈codex的coding plan越来越不耐用了。无论是plus、business还是pro 5x 都很不耐用。如果给他一个开发任务让他跑开/goal模式半个小时就能用完五小时额度跑一天周额度就见底了。能不能把国产的廉价token用到codex里这样既能享受openai codex的harness能力又能用国产的便宜token呢今天给大家分享的就是我们自主研发的开源工具“ CCSwitchMulti ” 。你可以通过它在codex的官方Desktop app中实现openai官方模型如GPT-5.5与第三方模型如DeepSeekV4-Flash、GLM5.2 或者本地部署的Qwen3.6 27B混合使用。让codex可以根据任务类型选择合适的国产模型执行任务。通过多智能体互联以实现节省主agent上下文开销降低codex额度用量的效果。该项目基于开源项目ccswitch改进。为其加上了多路路由、openai订阅转出apikey、历史记录修复等功能。https://github.com/BigStrongSun/ccswitchmulti配上本地部署模型/国产plan等等后你可以实现各家模型的混用。 通过多 Agent 分层让 GPT5.5 做架构、拆任务、review 这些决策环节DeepSeekV4flash、Qwen3.6Local 这种便宜的模型做执行——改代码、跑测试、修格式、查日志。贵的模型负责想便宜模型负责做实测可以至少节省一半的codex额度。你还可以把你的openai的oauth订阅专出openai compatible v1/responses 或者v1/chat格式把订阅拿去给你的智能体用对外转出api接口通过这样的方法你可以拿你openai订阅中的gpt5.5顶级模型给你开发的agent使用比如我就把他接入到了我的图论agent中教我学图论如果说过去我们使用 Codex是把它当作一个强大的单体智能体来用那么 CCSwitchMulti 所做的事情本质上是在打开另一种可能让智能体之间互联协作各司其职。GPT-5.5 依然是那个最强的大脑负责想清楚方向、拍板方案、守住质量底线。而 DeepSeek、Qwen、GLM 们则像一支训练有素的执行团队把具体的活干完、干好。它们之间通过一套简单的路由规则串联起来在同一个 Codex 工作流里无缝协作。这其实也正是智能体互联这个方向的核心命题——不是造一个更强的模型去包揽一切而是让不同能力、不同成本的模型在同一个系统里互联互通按各自的优势分工。贵的做决策便宜的做执行云端做重推理本地做高频调用。模型与模型之间、工具与工具之间、人与智能体之间形成一张高效协作的网络。CCSwitchMulti 只是这张网络里一个很小的节点。但它证明了一件事智能体互联的落地门槛比想象中低得多。不需要等官方出新套餐不需要换平台只需要一个本地路由、几行规则配置就能让你的 Codex 从单兵作战变成团队协作。未来我们还会在这个方向上继续探索。欢迎关注「智能体互联」一起见证智能体协作时代的到来。