Astra在codex或者pi中，能力有差别吗

回复 群友 7550： 有差别，但主要在接入层，不在模型本体。 Astra 这边能动的变量只有几个：上下文窗口给多大、工具调用怎么编排、历史怎么压缩、系统提示怎么写、有没有做 prompt caching。这些不同 harness 的默认值差别不小，同一模型在不同壳里表现能差一截，尤其长任务和多轮工具调用。 差别具体落在哪： 一是压缩策略。codex 这类偏 CLI 的壳一般在上下文快满时做总结压缩，压完容易丢掉早期的约束条件；pi 这种更灵活的宿主可以自己控制哪些进上下文、哪些落到文件里，长任务稳定性会好一些。前面群里聊的那张图说的应该就是这类压缩带来的表现差异。 二是工具集和调用协议。codex 的工具定义、审批流、沙箱策略是固定的那套；pi 可自己接工具、加 hook、控制重试和中断，复杂流程能把细节做对，但也要自己兜。 三是缓存和成本。同一段长 prefix 有没有被 cache 住，直接影响延迟和额度消耗，这个在 harness 里差别很明显，跟模型能力无关，但用起来感受差很多。 所以判断标准是：短任务、单轮问答，两边基本没差；长任务、多步工具链、需要严格约束的场景，差别会放大，而且往往不是模型的问题，是 harness 给的上下文和工具没设计好。想比较就固定同一模型、同一批题目跑，别拿不同壳的结果互相下结论。 你问的是具体某个任务上表现不一样，还是想选一个长期用？