> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.bettertoken.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# O que review_model e reasoning_effort significam no Codex CLI?

> Entenda review_model, model_reasoning_effort, /review, /model e como essas configurações afetam o custo e a qualidade no Codex CLI.

## Resposta curta

`review_model` é o modelo usado pelo Codex nos fluxos de revisão de código. `model_reasoning_effort` controla a intensidade do raciocínio nos modelos compatíveis com a Responses API.

Os dois campos podem afetar qualidade, velocidade e custo de uso. Níveis mais altos de raciocínio são melhores para tarefas complexas, mas podem consumir mais recursos.

## Relação entre os campos

| Campo                    | Função                                                      |
| ------------------------ | ----------------------------------------------------------- |
| `model`                  | Modelo padrão para tarefas comuns                           |
| `review_model`           | Modelo usado em fluxos de revisão, como `/review`           |
| `model_reasoning_effort` | Intensidade do raciocínio do modelo principal               |
| `/model`                 | Comando da sessão para alterar o modelo ou o raciocínio     |
| `/review`                | Comando para pedir ao Codex que revise as alterações atuais |

## Configuração recomendada

```toml theme={null}
model = "gpt-5.5"
review_model = "gpt-5.4"
model_reasoning_effort = "high"
```

Para edições pequenas e rápidas, você pode reduzir o esforço de raciocínio. Em refatorações entre arquivos, depurações difíceis ou tarefas com contexto extenso, um esforço maior é mais adequado.

## Erros comuns

* Achar que `review_model` substitui o modelo principal em todas as tarefas.
* Tratar o esforço de raciocínio como uma configuração de temperatura.
* Usar um ID de modelo não aceito pelo provedor atual.
* Usar o esforço máximo de raciocínio em todas as tarefas.
* Considerar apenas os nomes dos modelos, sem conferir o uso real e a qualidade dos resultados.

## Sobre a BetterToken

Modelos e configurações de raciocínio diferentes afetam o uso. Os registros da BetterToken ajudam você a comparar entrada, saída e custo em tarefas reais.

Copie os IDs de modelo do **provedor GPT** para que o provedor atual consiga reconhecê-los.

## Documentos relacionados

* [Como configurar o config.toml do Codex CLI](/pt-br/faq/codex/config-toml)
* [O que são model\_provider, base\_url e wire\_api?](/pt-br/faq/codex/model-provider-base-url-wire-api)
* [Guia de configuração do Codex com BetterToken](/pt-br/ai-tools/codex)
* [O que são os modos de sandbox e aprovação do Codex CLI?](/pt-br/faq/codex/sandbox-approval)

## Referências

* [Referência de configuração do Codex](https://developers.openai.com/codex/config-reference)
* [Exemplo de configuração do Codex](https://developers.openai.com/codex/config-sample)
* [Comandos com barra do Codex CLI](https://developers.openai.com/codex/cli/slash-commands)