本人声明：以下为纯手写，非ai生成。 
研究了一下config.toml，总结了一套配置，实测比不配置少用三分之一token，大家都是怎么配置的呢？ 
核心思路： 
model_reasoning_effort = “high”：保留强推理，不牺牲代码质量。 
model_verbosity = “low”：减少啰嗦输出，让 Token 花在刀刃上。 
关闭记忆相关项：减少任务外的状态消耗和不确定性。 
完整配置如下： 
model_provider = "codex"
model = "你的模型名称"
approvals_reviewer = "user"
disable_response_storage = true
model_reasoning_effort = "high"
model_verbosity = "low"
network_access = "enabled"
pr...