核心命題：由單一模型獨自完成整個任務，會同時受制於用量上限（rate limit）與能力不均。編排（orchestration）把工作拆解後交給各自擅長的異質模型，以角色分工與流水線（pipeline）方式協作。
Codex-Orchestration 是一個開源外掛，讓你在 Codex 內部同時調度多個模型（例如 Claude Fable 5、GPT-5.6），把它們指派到不同角色，並定義其協作的順序。
為什麼要這麼做？由單一模型獨自完成整個任務，會同時受制於兩件事——用量上限，以及該模型在不同類型子任務上的能力不均。把工作拆解、交給各自擅長的異質模型，既能分散負載，也能讓每個環節都由最合適的模型處理。
你要決定的不是「哪一個模型最強」，而是如何組成一支團隊，以及設計它們之間的交接流程。前者是選型問題，後者才是編排真正要解決的問題。
整套系統建立在兩個原語（primitive）之上。理解這兩者，就理解了整個外掛。
角色（role）是你賦予某個模型的職責。系統提供四個常見角色，你也可以自訂（例如 writer、designer）：
規劃、批評、提供建議。典型定位：強推理模型。
實作、產出程式碼或內容。典型定位：高吞吐、擅長實作的模型。
蒐集資料、查證事實。典型定位：檢索／長脈絡模型。
檢查成果、把關品質。典型定位：嚴謹、擅長找錯的模型。
工作流程定義角色之間的協作順序與交接規則：誰先產出、誰批評、哪些工作可並行、由誰做最終整合。實務上通常會有一個 root（orchestrator）模型負責統籌——產出初版計畫、篩選建議、切分工作，最後整合與驗證。
以下為原始貼文作者回報的成效（as reported）。
負載分散到多個模型，不會一直用同一個把用量上限用盡。
彼此獨立的工作切片可並行處理，任務完成更快。
以 Fable 5 (High) × GPT-5.6 Sol (Extra High) 的組合，約 30 分鐘解決了 Opus 與 GPT-5.5 未能突破的程式問題。
上述數字為原始貼文作者回報，並非獨立驗證的基準測試。實際成效取決於任務性質、模型組合與流程設計；請視為方向性參考，而非保證。
你不用逐條手動操作。貼上以下整段，Codex 會把外掛來源加入 marketplace、完成安裝、驗證，並引導你開始第一個任務。
Install Codex Orchestration: codex plugin marketplace add Cjbuilds/Codex-Orchestration codex plugin add codex-orchestration@codex-orchestration Verify the installation, then tell me to start a new task. In the new task, help me assign models to roles—such as advisor, executor, researcher, or reviewer—and configure the order in which they should work. Preview all changes before applying them.
其餘語句指示 Codex：驗證安裝結果、開啟新任務、協助你把模型指派到角色並設定執行順序，且在套用前先預覽（preview）所有變更。
貼入上一節的安裝指令。
在 Codex 建立一個新的任務。
把模型分配到角色，並給出你的任務或目標。
在確認變更無誤後再執行。
以一行宣告即可把模型綁定到角色。例如指定顧問與執行者：
@codex-orchestration advisor: Claude Fable 5 High, Executor: GPT-5.6 Luna Extra High.
此宣告表示：advisor 使用 Claude Fable 5 (High)，executor 使用 GPT-5.6 (Luna, Extra High)。你可依任務性質替換角色與模型，或加入 researcher、reviewer 等其他角色。
你明確指出產出、批評、並行與整合的順序。以下為一個具代表性的範例：
Create the plan with the root model. Send it to Fable 5 for critique. Let the root accept only valid suggestions. Send independent implementation slices to Luna executors. Then integrate, test, and verify everything with the root.
由 root 模型產出初版計畫。
將計畫送交 Fable 5 進行批評（critique）。
root 僅採納有效的建議，其餘捨棄。
將彼此獨立的實作切片分派給多個 Luna executor 並行處理。
由 root 整合、測試並驗證全部結果。
編排是否穩定，取決於你是否明確界定了三件事：哪些步驟必須依序、哪些可以並行、由誰負責最終整合。把它們寫清楚，模型才有辦法照著執行。
把強推理模型放在 advisor／reviewer，把高吞吐、擅長實作的模型放在 executor。
由一個模型負責整合與最終驗證，避免多頭決策造成結果漂移。
相互依賴的工作若強行並行，整合成本會抵銷並行帶來的速度。
套用前先檢視變更，是低成本、高回報的把關步驟。
安裝外掛、開一個新任務、指派角色、描述流程——十分鐘內你就有一條可運作的多模型管線。原始碼開源，可自由使用與修改。
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