面对多个AI模型涌入代码审查场景，混乱与成本同步飙升：模型擅自编辑文件、执行命令、甚至自行审批补丁。Empire LLM for Codex 为 Codex 设计的插件，用一条原则解决这一痛点——外部模型贡献证据，而非权威。
Codex 保持领导地位。插件通过 OpenRouter 路由有限请求，应用能力/隐私/可用性/成本策略，返回带来源和成本的响应。外部模型无法编辑项目、执行代码、批准自己的提案或静默合并结果。Codex 评估后决定是否采纳。
具体实现中，请求被严格界定，响应附带着 provider、model、tokens、cost 和引用证据。开发者只需安装插件、定义最小上下文任务、并在行动前阅读“收据”——使用它如同对待外部顾问的建议：有用但绝不自动生效。同样，模型生成的图表、原型等媒体也按此流程处理：生产、标记、返回，由 Codex 决定是否放入资源文件夹。
这种架构强制了职责分离：更多模型并不自动产出更多智能，反而带来更多成本与模糊性。插件设立了三个关键边界：有限请求范围、每份响应的溯源、以及明确拒绝授予仓库权限。目前尚缺审查质量、假阳性率和成本方差等公开基准，但“Codex 主导、外部模型提供证据”的决策本身不依赖单一数字。
如果你已经在 Codex 中拉入多个模型，这是在不授予它们“钥匙”的前提下，最干净的做法。
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