El autor del proyecto de código abierto Tura informa que el uso de ejecución de macros con Codex CLI 0.144.1 y GPT-5.6-sol redujo significativamente las rondas de interacción y los costos en 60 sesiones de depuración y reescritura de DeepSWE.
- La combinación de macro + razonamiento hacia atrás logró una tasa de éxito del 80,0% (48/60) utilizando 2.017 rondas y 221,138 $.
- Macro Direct logró una tasa de éxito del 65,0% (39/60) con solo 969 rondas y 99,620 $.
- En comparación con Codex CLI High, Macro Direct utilizó un 84,0% menos de rondas y un 83,5% menos de tokens observados mientras mantenía una tasa de éxito 5 puntos más alta.
- El enfoque de macros define flujos de trabajo deterministas por debajo del límite del modelo, devolviendo la evidencia combinada solo cuando se requieren nuevas decisiones de razonamiento.
Este método permite a los usuarios ahorrar presupuesto en investigaciones y verificaciones más sólidas al detener las macros siempre que nueva evidencia requiera una decisión, en lugar de realizar un agrupamiento ciego.