---
title: "GPT-6 Astra in Codex: pas ook je werkwijze aan"
date: 2026-09-05
author: "Daan Koster"
featured_image: "https://watisai.nl/wp-content/uploads/2026/09/gpt-6-astra-codex-werkwijze.webp"
categories:
  - name: "AI uitleg"
    url: "/category/ai-uitleg.md"
---

# GPT-6 Astra in Codex: pas ook je werkwijze aan

Je agent meldt dat de klus klaar is. Je opent de pagina op je telefoon en de knop waarmee je verder moet, werkt niet. Aan een slimmer AI-model heb je pas iets als het ook dat soort fouten vóór de oplevering vindt.

Op 5 september hebben we onze Codex-werkomgeving aangepast voor **GPT-6 Astra**. Het model staat nu als standaard ingesteld, het nieuwe contextbeheer staat aan en onze werkafspraken laten één agent een samenhangende reparatie zelf afmaken. De instellingen werken. Of we daardoor sneller klaar zijn en minder fouten maken, hebben we nog niet gemeten.

Dat onderscheid is de moeite waard. [OpenAI presenteert Astra](https://openai.com/index/gpt-6-astra/) met verbeteringen in computergebruik, programmeren en het volgen van lange opdrachten. Maar een nieuw model in je modelkiezer ruimt je oude instructies niet op. Zoek je eerst de algemene uitleg over beschikbaarheid en mogelijkheden? Lees dan [wat GPT-6 Astra is](https://watisai.nl/wat-is-gpt-6-astra/).

![Monitor met GPT-6 Astra en een notitieboek voor het controleren van taken](https://watisai.nl/wp-content/uploads/2026/09/gpt-6-astra-codex-werkwijze.webp)## De modelkiezer verandert niet al je automatiseringen

Bij onze controle stond de algemene Codex-instelling nog op GPT-5.6 Sol. Die hebben we naar Astra gezet. Daarnaast zijn er taken die hun eigen model kiezen. Een geplande routine kan dus gewoon met Sol of een kleiner model blijven draaien, ook als je interactieve sessie Astra gebruikt.

Dat hoeft geen fout te zijn. Een vaste controle of een eenvoudige bewerking heeft niet automatisch het zwaarste model nodig. We hebben bestaande modelkeuzes voor zulke routines behouden. Astra krijgt vooral het werk waarbij de oorzaak en oplossing over meerdere onderdelen van een project verspreid zitten.

Controleer bij een overstap daarom zowel de standaardinstelling als de modelkeuze van je terugkerende taken. Alleen het antwoord op de vraag “welk model ben je?” is daarvoor te weinig. Lees de instelling terug waarmee de taak werkelijk start. Voor wie nog niet met die omgeving werkt: [Codex is een coding agent](https://watisai.nl/wat-is-openai-codex/) die ook projectbestanden kan aanpassen en controles kan uitvoeren.

## Laat één agent de hele reparatie afmaken

Onze oude regels stuurden vrijwel iedere uitvoering door naar een tweede agent. Het hoofdmodel bedacht de aanpak; een ander model deed het werk. Dat kan nuttig zijn bij een afgebakende klus. Bij een fout die tegelijk de pagina, de database en een achtergrondtaak raakt, moet je dan wel steeds uitleg en bevindingen overdragen.

Ons oordeel: maak die overdracht geen verplicht nummer. De agent die begrijpt waarom de fout ontstaat, mag de reparatie ook uitvoeren en controleren. We hebben de verplichte verdeling daarom geschrapt. Kleine, onafhankelijke taken kunnen nog steeds naar een andere agent.

De reden is praktisch. Minder overdracht geeft minder momenten waarop een afgewezen oplossing of een belangrijke randvoorwaarde kan verdwijnen. Dat is onze verwachting, geen gemeten snelheidswinst. Ook één agent kan een verkeerde aanname blijven volgen. Het eindresultaat moet dus nog steeds gecontroleerd worden.

## Kan Codex na een lang gesprek nog terugzoeken?

OpenAI beschrijft bij Astra nieuw contextbeheer voor Codex. Als het contextvenster vol raakt, kan Codex aantekeningen bewaren en eerdere gespreksdelen doorzoeken. Dat moet voorkomen dat belangrijke details alleen nog bestaan in een steeds kortere samenvatting. De functie is experimenteel.

Volgens de [officiële configuratiereferentie](https://learn.chatgpt.com/docs/config-file/config-reference) hoort daar onderstaande instelling bij. Gebruik je al een `[features]`-sectie in je Codex-configuratie, voeg dan alleen de instelling aan die bestaande sectie toe. Maak geen tweede sectie met dezelfde naam. De documentatie noemt aanmelden via ChatGPT met Plus, Pro of Pro Lite als voorwaarde.

```
[features]
context_management.experimental_mode = true
```

In onze omgeving accepteerde Codex deze instelling en gaf een nieuwe sessie antwoord. We hebben nog niet getest of na een echte contextwissel precies de juiste oude beslissing wordt teruggevonden. Daarom blijven we bij lange taken kort vastleggen welke oplossing al is geprobeerd, waarom die afviel en welke controle nog ontbreekt.

## Een werkende knop bewijst meer dan “klaar”

Onze controle-instructies zijn ook aangescherpt. Bij een formulier moet de agent de invoer, de verwerking en het zichtbare resultaat bekijken. Bij een mobiele aanpassing hoort een controle op een mobiel schermformaat. Een pagina die technisch bereikbaar is, kan nog steeds onleesbaar zijn of bezoekers laten vastlopen.

Neem een tool die een bestand omzet. Een bruikbare controle stopt niet zodra het uploadveld verschijnt. Het bestand moet verwerkt worden en het resultaat moet te openen zijn. Een verkeerd bestand moet een begrijpelijke foutmelding geven. Dat zijn concrete uitkomsten waarop je een agent kunt beoordelen.

Daarmee geef je geen onbeperkte toestemming. Een checkout controleren is geen opdracht om een echte aankoop te doen. Een e-mailformulier bekijken geeft geen toestemming om klanten berichten te sturen. Die grenzen blijven gelden wanneer het model beter zelfstandig kan werken.

## Onze eerste controle is nog geen productiviteitstest

We hebben bevestigd dat Astra als standaard start, dat het contextbeheer aanstaat en dat bestaande modelkeuzes in onze automation-runner behouden blijven. Ook hebben we vijf skills bijgewerkt en tien dubbele verwijzingen naar videoskills verwijderd. Skills zijn herbruikbare instructies voor een bepaald soort werk.

Maar dat is het zwakke punt van onze eigen aanpak: we hebben vooral de inrichting gecontroleerd. Nog geen reeks vergelijkbare reparaties vóór en na de overstap. We kunnen dus wel zeggen dat de nieuwe werkwijze is ingesteld, maar niet dat Astra ons een bepaald percentage tijd bespaart. De cijfers uit de aankondiging van OpenAI vullen dat ontbrekende praktijkbewijs niet aan.

## Probeer één oude klus opnieuw met Astra

Kies een kleine taak waarvan je de goede uitkomst al kent. Bijvoorbeeld een foutmelding die je eerder hebt opgelost. Gebruik een aparte kopie van het project en geef Astra dezelfde invoer en dezelfde opdracht. Noteer of het resultaat klopt, hoeveel keer je moet bijsturen en hoe lang de taak duurt. Houd ook het verbruik bij als je omgeving dat toont.

Geef vooraf aan wat er gecontroleerd moet worden. Bijvoorbeeld: “Herstel deze fout, behoud het bestaande gedrag en laat met de bestaande test zien dat de fout weg is.” Dat maakt de uitkomst beter te beoordelen dan een verzoek om het project “slimmer” te maken. In onze uitleg over [AI-coding met checkpoints](https://watisai.nl/wat-is-ai-coding-met-checkpoints/) lees je hoe je zulke controlemomenten gebruikt.

De volgende nuttige meting is een reeks van zulke vergelijkbare klussen. Als Astra daarin minder bijsturing nodig heeft en correcte resultaten oplevert, hebben we een reden om meer werk over te zetten. Tot die tijd blijft de winst een verwachting en de controle een vast onderdeel van de klus.