依赖大模型的 Agent 工作流，都有一个绕不开的隐性依赖：底层模型的代际更替。Codex 文档的 What's new 把这条时间线讲得很清楚——9 月 21–25 日，GPT-6 Sol 与 GPT-6 Luna 开始在 Codex 中上线，且 token 价格低于上一代 GPT-5.6；紧接着，GPT-5.5 被明确标注将于 2026 年 10 月 14 日从 ChatGPT、ChatGPT Work 和 Codex 全计划退役。这一「上新 + 定档退役」的组合，对开发者不是一个新闻，而是一个有截止日期的迁移信号：所有仍锁定在旧模型上的 prompt、eval 基线、成本估算，都需要在退役窗口前完成验证和切换，否则工作流会静默地变贵或行为漂移。
对《从零上手 Codex》的学习者，这条时间线是理解「模型路由与选型」的现实教材：课程会强调，Agent 的价值不该被绑死在某个具体模型版本上——模型会退役、会换代、会调价，所以要把「模型选择」做成可替换的配置，而不是写死在代码里。对《从零到精通 Agent Harness》的学习者，则要把「模型生命周期管理」纳入 Harness 设计的必答项：你如何知道哪些工作流依赖了哪个模型版本？如何在一个模型退役前完成全量回归？这些问题不答，一个看似稳定的 Agent 系统就会在某个普通的日子里静默失效。