openai/codex 仓库里三个已经合入主干的拉取请求，把 Codex 上下文窗口管理的改造方向摆了出来：会话超出窗口时，系统不再生成摘要来压缩历史，改为直接启用一个全新窗口继续工作。相关能力统一挂在 Feature::TokenBudget 这个特性开关后面，尚未正式上线。
现在的做法是摘要式压缩。窗口快满时，系统请求服务端把此前的对话浓缩成一段摘要，用它替换原始历史。这套办法有两笔固定开销：生成摘要本身要烧 token，而压缩是有损的，接口约定、路径名、几轮前敲定的取舍，都可能在浓缩过程中被抹平。用 Codex 跑过长任务的人对后一种失败模式不陌生——模型忘了两小时前定下的规矩，还答得挺自信。
模型可以自己申请换一张纸
第一步是 6 月 11 日合入的 #27488，标题就叫”Add new context window tool”。它给模型加了一个 new_context 工具，只对模型自己开放，作者在描述里把它称作当前窗口变得不好用时的”escape hatch”。
请求被记在 AutoCompactWindow 上，采样之后消费掉，同一轮里紧接着的后续请求就落在新窗口里。新窗口的起点是一个不带摘要的压缩检查点，只保留初始上下文，此前的对话历史不再跟着走。
手动清理也走同一条路
第二步是 6 月 23 日合入的 #29743。它把手动压缩和自动压缩统一进 compact_token_budget 这一条生命周期，在 token budget 开启时，压缩不再去服务端要摘要，而在本地直接装载一套全新的初始上下文。
这一步的工程细节里藏着克制：对外可见的行为被保住了，compact 钩子照常触发，ContextCompaction 生命周期事件照常发出。也就是说，依赖这些事件的客户端不用改，底下换的是实现。
找回来的部分交给历史和笔记
前两步只解决了”扔掉”，8 月 21 日合入的 #39827 才补上”捞回来”。这个 PR 的描述写得直白：token budget 会话需要一条路子来恢复此前的对话上下文，并在窗口切换之间保住工作状态。
它加了两组工具。历史工具负责列出窗口和条目、读取某个条目、在会话内容里搜索；笔记工具负责列、读、搜、追加和写入持久笔记。调用走 Codex 后端，需要 OpenAI 提供方和后端鉴权，同样挂在特性开关 features.token_budget.use_history_notes_history 之下。
工程上做了几处限流：输出按截断感知处理，请求参数有边界。自动审阅提出的意见集中在明文结果的 1 万 token 上限、笔记操作的参数绑定限制，以及建议分阶段灰度。
换掉的到底是什么
摘要压缩和换窗加检索，本质上是两种记忆策略。前者是隐式的有损压缩，模型不知道自己丢了什么，也没有办法找回来；后者是显式的无状态重启，模型清楚地知道旧内容还在某个地方，需要就去查。
代价也跟着换了个位置。有损压缩的失败是悄悄发生的，换窗的失败会变成”该查的时候没去查”或者”查了但没查准”。前者难以调试，后者至少能在日志里看见。对做长任务的 Agent 来说，可观测的失败比沉默的失败好处理得多。
省下来的钱是另一头的收益。摘要要走一次模型调用，长会话里这笔支出会反复发生；换窗不产生这次调用，检索只在需要时按条目取。对每天跑满额度的重度用户，这是实打实的账。
需要说清楚的是节奏：PR 合入不等于功能上线。这三个改动全部藏在特性开关后面，自动审阅还在建议分阶段放量。从 6 月的第一版工具到 8 月的历史与笔记补完，OpenAI 在这条路上磨了两个多月，开关什么时候打开、打开给谁，仓库记录里没有答案。
参考来源：openai/codex 仓库三份已合入的拉取请求、CocoLoop、GitHub 自动审阅意见；工具名、特性开关名与合入状态按仓库记录逐条核对。