Codex CLI 頻繁無故停工、DSH 與 Trae 正常運作：V2EX 討論串的現象輪廓與各方歸因整理

2026 年 9 月 22 日上午 8 時 53 分（臺北時間），V2EX 程式員節點出現一則標題為「為啥 codex cli 總莫名其妙停工，DSH 和 Trae 沒事」的討論串。發文者 muyangquan 描述的工作情境是：透過 cc-switch 工具搭配 Codex CLI 與中轉站 API 進行日常開發，同一組金鑰與設定之下，DSH 與 Trae 兩款工具能持續運作不中斷，唯獨 Codex CLI 在執行單一任務期間會自行停下來多次。截至本臺彙整時，該討論串累積約 931 次瀏覽與 9 則回覆。

原始現象：非報錯、非斷線的「懶狗式」停頓

根據發文者自述，Codex CLI 的停工樣態並非連線中斷或出現錯誤代碼，而是任務執行到一半便靜止不動，使用者催促一句後可再運作數分鐘，隨後再度停止，且發生頻率沒有明顯規律。發文者形容其為「懶狗式停下來」，同時補充有時又能連續運作一小時不停。發文者另外提到，Claude Code CLI 未出現這類停頓，但頻繁的連線錯誤使其棄用該工具。

首則回覆由使用者 shakaraka 提出，要求發文者提供原始日誌、對話 session 的 jsonl 檔案以及所使用的中轉站網址，以便進一步診斷。該回覆目前未獲得發文者公開回應，原始設定細節在討論串內尚無法核實。

歸因一：模型後訓練差異，OpenAI 模型對 Codex 呼叫方式有專門適配

回覆中資訊量最大的一則來自使用者 kkocdko。其核心判斷是：發文者所使用的模型「應該不是 OpenAI 的模型」。理由在於 OpenAI 自家模型針對 Codex 的呼叫方式做過後訓練，對該環境的適應性較佳，而這與 API 形式轉換（chat completion API 或 responses API）無關。

kkocdko 以具體模型版本舉證：DeepSeek V3 時期經轉換接入 Codex，經常出現類似的突然停擺或工具呼叫格式錯誤；V4F 之後官方聲稱已適配 Codex，多數人以為只是提供了 responses API，實際上 V4F 對 Codex 的呼叫方式做了後訓練，適配性明顯改善。其另指出，GLM-5.3-flash 目前對 Codex 的適配良好，Qwen 3.8 flash 則仍經常出現呼叫錯誤與停頓。若追求對各種來源模型的最大寬容度，kkocdko 建議改用 opencode，因其架構較傳統、相容性最好。

此說法將問題定位在模型端而非網路端，與其他回覆形成明顯對照。

歸因二：中轉站轉譯品質與代理層問題

使用者 IvanLi127 提出另一方向：發文者使用的中轉站「恐怕摻了東西」，建議更換一家測試。其進一步推測，中轉站供應的可能是真正的 GPT 模型，但並非經由正常 Codex 管線轉出。IvanLi127 並對網路說提出反駁邏輯：無論何處網路不佳，都不會改變模型輸出內容本身，因此不存在模型未返回停止、Codex 客戶端卻不發出下一輪請求的情況。

使用者 sentinelK 則直接指向工具鏈中的代理層，稱自動停止是 cc-switch 代理轉換的問題，並總結目前的實務界線：可以理解為 Codex 只能穩定運行於支援 responses API 的模型供應商。此說與 kkocdko 的後訓練論在結論上部分重疊，兩者都將相容性問題聚焦於 Codex 對供應商與 API 形態的要求。

歸因三：網路品質與「降智」說法

使用者 HappyAndSmile 將原因歸於中轉站或本機網路品質，稱網路不佳時便會出現任務未完成便直接回報完成、附上耗時統計的情況。此說隨即遭 wolfsun 部分修正：網路不佳時 Codex 應會提示 reconnect，而發文者描述的是回應完整返回、正常結束回合的情況；wolfsun 表示自己使用 Kimi 模型時也遇過同樣現象。

使用者 defa21312 提出較簡短的另一種可能：問題或許是「降智」，表現為主動性不足。此說未附進一步證據，屬於個人經驗推測。

歸因四：版本狀態與 goal 指令 workaround

討論串後段出現兩則針對工具版本的回覆。使用者 cctrv 指出，Astra 版本更新之後，Codex Sol「基本處於半損壞狀態」，並稱 Reddit 上已有大量使用者抱怨同類問題；其建議的臨時解法是使用 goal 指令強迫 Sol 完成工作。使用者 keenkiller 隨後附和，表示自己先前遇到相同問題，同樣以 /goal 指令處理。

值得注意的是，這兩則回覆將問題歸於 Codex 特定版本的缺陷，與前述模型端、中轉站端、網路端的說法各自獨立，顯示同一種「無故停工」症狀可能對應多重成因。

訊源對照與可核實邊界

綜合九則回覆，討論串內至少並存五種歸因：模型後訓練差異（kkocdko）、中轉站轉譯或代理問題（IvanLi127、sentinelK）、網路品質（HappyAndSmile）、模型「降智」（defa21312）、以及 Astra 之後的版本缺陷（cctrv、keenkiller）。各說法彼此存在矛盾，例如網路說遭 wolfsun 與 IvanLi127 先後質疑，而版本缺陷說又與模型適配說指向不同環節。

本臺無法核實的項目包括：發文者實際使用的模型與中轉站、原始日誌內容、Reddit 相關抱怨帖的具體連結，以及 goal 指令 workaround 的適用版本範圍。截至彙整時，發文者未回報任何解決方案是否生效。

此討論串反映的背景是，Codex CLI 生態近月變動頻繁。本臺先前曾整理Codex Pro 20x 方案傳停售的 V2EX 討論，該串同樣圍繞算力與中轉站兩種解讀；另有[[openai-codex-drops-context-compression-hard-switch|Codex 傳將取消上下文壓縮的改版線索]顯示其儲存與視窗機制仍在調整中。工具鏈上下遊的快速變化，使得使用者端症狀與實際成因之間的對應關係更難釐清。

對遭遇同類問題的使用者，討論串中可操作的建議依序為：更換中轉站對照測試、改用經後訓練適配 Codex 的模型或供應商、以及嘗試 goal 指令強化任務完成約束。何者有效，仍待更多對照數據與官方說明。