Если вы часто используете потоковый режим Codex или автоматизированные задачи, стоит учитывать один неприятный момент: это может заметно ускорять износ SSD.

Сейчас Codex автоматически пишет большое количество логов уровня TRACE в файл: ~/.codex/logs_2.sqlite

По сообщениям пользователей, скорость записи может достигать примерно 5 МБ/с.
OpenAI пока не исправили эту проблему.

Обсуждения:
GitHub Issue #17320
GitHub Issue #28224

Временный обходной путь:

sqlite3 ~/.codex/logs_2.sqlite "CREATE TRIGGER IF NOT EXISTS block_log_inserts BEFORE INSERT ON logs BEGIN SELECT RAISE(IGNORE); END;"

Эта команда создаёт триггер SQLite, который блокирует новые записи в таблицу логов.

Также в качестве временной меры можно запускать Codex с флагом --no-trace или задать переменную окружения:

CODEX_LOG_LEVEL=ERROR

Это отключает TRACE-логирование и может заметно сократить объём записываемых логов.

Если у вас есть долгоживущие автоматизированные задачи, имеет смысл вынести логи сессий на RAM-диск. В этом случае они будут храниться в оперативной памяти и автоматически удаляться после перезагрузки, что дополнительно снизит нагрузку на SSD.

P.S. Один из пользователей сообщил, что постоянно работал через /resume в одной и той же сессии, после чего Codex начал заметно тормозить. Размер файла логов к тому моменту вырос примерно до 1.2 ГБ. 😐