在 CCSub 上，gpt-5.6-sol 是调用量最大的模型之一，也是最容易遇到“跑到一半没了”的模型。典型表现是：前几轮对话正常，等到上下文堆到几万 token，或者让模型一次写几千字时，流式输出停在中途，客户端只留一句连接中断或空响应。很多人第一反应是账号或线路问题，但绝大多数情况是客户端流式超时、会话保活、单次输出上限这三件事没对齐。下面按“先分层判断，再逐项配置”的顺序讲清楚。
先分清两类“掉线”：connect_error 与长会话流式中断
这两个现象看起来都是连接失败，但成因和处理方式完全不同，先做区分能省下大量时间。
- connect_error 类：请求还没建立或刚发出就失败，通常是域名写错、密钥无效、代理拦截、网络抖动。特征是首字都没出现，重试一两次可能就成功。
- 长会话流式中断：已经收到部分输出，正文写到一半停住，或长时间无新数据后断开。特征是有部分内容、可复现、与对话长度正相关。
判断方法很简单：把同样的提示词换成短问题再发一次。短问题正常、长问题必断，就是流式与超时配置问题，而不是 connect_error。关于代理与环境变量的排查，可参考 故障排查文档。
确认模型与连通性基线
动手改配置前，先用一条最小请求确认链路通、模型名对。可用模型必须通过接口查询，不要凭记忆填：
curl https://ccsub.xyz/v1/models \
-H "Authorization: Bearer sk-你的CCSub密钥"返回列表中应能看到 gpt-5.6-sol。如果这一步就报 connect_error，先解决网络与密钥问题，不要继续往下调超时参数。
方案一：OpenAI 兼容调用（/v1/chat/completions）
适合 CherryStudio、VS Code 插件、自写脚本等通用客户端。核心是把超时调大、开启流式、并让客户端在长时间无数据时不要立刻放弃。
export OPENAI_BASE_URL=https://ccsub.xyz/v1
export OPENAI_API_KEY=sk-你的CCSub密钥请求地址为 https://ccsub.xyz/v1/chat/completions。建议在请求体里显式开启流式：
{
"model": "gpt-5.6-sol",
"stream": true,
"messages": [
{"role": "user", "content": "你的问题"}
]
}客户端侧三个参数要一起改，缺一个都可能中途断：
- 请求总超时：长输出建议不低于 300 秒，写代码或长文建议 600 秒。
- 读取超时 / 空闲超时：这是最常见的坑。总超时够长但空闲超时只有 30 秒，模型思考或长段落生成时超过 30 秒没吐字就会被本地断开。建议设为 120 秒以上。
- 重试策略：对已收到部分输出的流，不要自动整段重试，否则会重复计费。改为人工追加“继续”。
注意：超时设得很长会占用本地连接，但不会额外计费。真正产生费用的是实际消耗的输入与输出 token。
方案二：Codex 原生调用（wire_api = responses）
Codex 走的是原生接口，配置和 OpenAI 兼容不同。基地址指向 https://ccsub.xyz/openai，协议使用 wire_api = responses，客户端会自动请求 /responses，也就是 https://ccsub.xyz/openai/responses。
base_url = "https://ccsub.xyz/openai"
wire_api = "responses"
model = "gpt-5.6-sol"
api_key = "sk-你的CCSub密钥"Codex 长任务掉线，多数是单次任务时长上限和会话状态未复用导致的。实操建议：
- 把单轮任务拆小：一次只让它改一个文件或完成一个函数，避免几十轮工具调用挤在同一会话里。
- 长链路任务开启会话延续，优先复用上一轮上下文，而不是每轮重新贴全部历史。
- 遇到中途停止时，检查是否触发了客户端自身的任务步数或时长限制，而不是先怀疑线路。
安装与配置细节见 安装配置文档。
方案三：Claude Code 原生调用（/v1/messages）
Claude Code 使用 Anthropic 原生协议，基地址设为 https://ccsub.xyz/api，客户端会自动请求 /v1/messages，即 https://ccsub.xyz/api/v1/messages。
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://ccsub.xyz/api
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-你的CCSub密钥这类客户端本身带上下文压缩机制，但压缩阈值设置不当会造成两种极端：阈值太高，上下文撑爆导致请求被截断；阈值太低，频繁压缩把关键信息丢掉，模型反复“忘记”前面的要求。
- 长会话场景把压缩触发阈值适当调低，留出余量。
- 把必须保留的约束（如代码规范、文件路径、已确认的方案）写进项目级说明文件，压缩后仍然有效。
- 单次输出被截断时，直接追加“从上次中断处继续，不要重复已有内容”。
会话保活与分批续写的通用做法
无论用哪个客户端，长对话掉线都可以用下面四步兜住：
- 控制单次输出长度：让模型分段输出，例如“先输出第一部分，我回复继续后再输出第二部分”。
gpt-5.6-sol在长文场景下分段比一次性输出更稳。 - 主动压缩上下文：每轮结束让它总结当前进展与待办，用总结替代原始历史，能显著降低后续请求体积。
- 断点续写：中断后不要从头重发。把已生成内容作为上下文，明确要求“接着写，不要重复”。
- 分文件、分模块处理：代码类任务按文件切分，比一次让它输出整个项目更少触发中断。
一份可复用的续写提示词
下面是已生成的内容片段，请在保持风格和逻辑一致的前提下继续输出后续部分。
不要重复已有句子，不要重新开头，直接从断点续写。
已生成内容：
（粘贴上次输出）常见错误排查清单
- 首字未出现就失败：按 connect_error 处理，检查域名、密钥、代理与网络。
- 写到一半停住：先调大客户端空闲超时，再考虑分段输出。
- 每次都在同一长度附近断：基本是输出长度上限或上下文上限，改为分批续写。
- 压缩后模型答非所问：把关键约束放入项目说明文件，而不是指望它记住全部历史。
- 重复计费：检查是否对流式响应做了自动整段重试，改为人工续写。
成本提醒
gpt-5.6-sol 的定价为输入 56、输出 168、缓存读取 5.6（单位与结算口径以 注册与充值文档 页面展示为准）。长对话的特点是输入 token 随轮次线性增长，而缓存读取价格远低于重新输入，因此复用上下文、减少重复粘贴历史能直接省钱。分段续写虽然让对话轮次变多，但每轮输出更短、失败重试更少，整体通常更省。充值前先看 入门使用手册 里的 Token 明细说明，确认自己的用量结构。
下一步
如果你是从短对话刚切到长任务，建议按这个顺序落地：先用 /v1/models 确认模型可用，再把客户端空闲超时调到 120 秒以上，然后给长任务加上分段续写的提示词模板，最后对照 API 参数文档 检查 stream 等参数是否与客户端一致。配置完成后如果仍然出现“首字未出即失败”，那才是需要按 connect_error 排查的网络问题。