O autor do projeto de código aberto Tura relata que o uso de execução de macro com Codex CLI 0.144.1 e GPT-5.6-sol reduziu significativamente as rodadas de interação e os custos em 60 sessões de depuração e reescrita do DeepSWE.

  • Macro + raciocínio reverso alcançou uma taxa de aprovação de 80,0% (48/60) usando 2.017 rodadas e US$ 221,138.
  • Macro Direct alcançou uma taxa de aprovação de 65,0% (39/60) com apenas 969 rodadas e US$ 99,620.
  • Em comparação com o Codex CLI High, o Macro Direct usou 84,0% menos rodadas e 83,5% menos tokens observados, mantendo uma taxa de aprovação 5 pontos maior.
  • A abordagem macro define fluxos de trabalho determinísticos abaixo do limite do modelo, retornando evidências combinadas apenas quando novas decisões de raciocínio são necessárias.

Este método permite que os usuários economizem orçamento em investigação e verificação mais robustas, interrompendo os macros sempre que novas evidências exigirem uma decisão, em vez de agrupar cegamente.