Codex catalog generation falls back to `default_reasoning_level=none` for Unity Catalog GPT‑6 model services
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Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 78/100
Direzione di ricerca
Inizia leggendo src/ucode/agents/codex_catalog.py, in particolare codex_model_id() e build_codex_catalog(), poi esamina i test esistenti per la gestione del catalogo e degli ID modello di Codex. Riproduci il problema con un nome di servizio Unity Catalog come mlops_ont.models.codegen-gpt-6-luna e confronta la voce generata con codex debug models --bundled. Il lavoro è completato quando il nome del servizio viene risolto nei metadati GPT-6 inclusi, compresi i valori predefiniti nativi per il ragionamento e i livelli supportati, anziché in _HOSTED_DEFAULTS.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
When using Codex through Unity Gateway with Unity Catalog model service names such as:
mlops_ont.models.codegen-gpt-6-luna
Unity Gateway generates ~/.ucode/codex-model-catalog.json entries with:
{
"default_reasoning_level": "none",
"supported_reasoning_levels": [
{
"effort": "none",
"description": "Default model behavior"
}
]
}
This appears to happen because the UC model service name is not mapped to the corresponding bundled Codex model (gpt-6-luna, gpt-6.1-sol, etc.), causing catalog generation to fall back to _HOSTED_DEFAULTS.
As a result, GPT‑6.x models receive generic metadata instead of their native Codex metadata.
Environment
Unity Gateway current main branch.
Codex CLI contains bundled GPT‑6 models:
codex debug models --bundled > /tmp/models.json
jq -r '.models[].slug' /tmp/models.json | grep gpt-6
Output:
gpt-6-astra
gpt-6.1-sol
gpt-6-sol
gpt-6-luna
Reproduction
Configure a Codex model service using a Unity Catalog endpoint name similar to:
mlops_ont.models.codegen-gpt-6-luna
Start Codex through Unity Gateway:
ug codex
Inspect the generated model catalog:
cat ~/.ucode/codex-model-catalog.json
Actual Result
Generated catalog entry contains:
{
"slug": "mlops_ont.models.codegen-gpt-6-luna",
"default_reasoning_level": "none",
"supported_reasoning_levels": [
{
"effort": "none"
}
]
}
The metadata comes from the fallback defaults in:
_HOSTED_DEFAULTS = {
"default_reasoning_level": "none",
"supported_reasoning_levels": [
{
"effort": "none",
"description": "Default model behavior"
}
]
}
located in:
src/ucode/agents/codex_catalog.py
Expected Result
Unity Gateway should map:
mlops_ont.models.codegen-gpt-6-luna
to:
gpt-6-luna
and reuse the bundled Codex GPT‑6 metadata instead of generating fallback metadata.
The generated catalog should inherit the native GPT‑6 reasoning capabilities and defaults from:
codex debug models --bundled
Root Cause Analysis
build_codex_catalog() attempts to locate a native bundled model:
native = by_slug.get(name) or by_key.get(_model_key(name))
However _model_key() depends on:
codex_model_id()
Current implementation only recognizes:
system.ai.*
databricks-*
Example:
if model.startswith("system.ai."):
bare = model.removeprefix("system.ai.")
elif tail.startswith("databricks-"):
bare = tail.removeprefix("databricks-")
else:
return model
For a Unity Catalog service such as:
mlops_ont.models.codegen-gpt-6-luna
the function returns the original string unchanged.
As a result:
native is None
and catalog generation falls back to:
_HOSTED_DEFAULTS
which sets:
"default_reasoning_level": "none"
and
"supported_reasoning_levels": [
{
"effort": "none"
}
]
Suggested Fix
Enhance codex_model_id() to recognize GPT-family models embedded within Unity Catalog model service names.
Example:
mlops_ont.models.codegen-gpt-6-luna
↓
gpt-6-luna
so that:
by_key.get(_model_key(name))
resolves to the bundled Codex GPT‑6 metadata.
This would allow GPT‑6.x models to inherit native reasoning defaults and supported reasoning levels instead of the generic hosted fallback metadata.
Impact
This is largely invisible for some GPT‑5 endpoints because they can tolerate the fallback metadata.
GPT‑6.x reasoning models, however, appear to require proper reasoning metadata and therefore expose the issue through failed or invalid reasoning configuration.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 111
- Fork
- 92
- Merge medio
- 1g 17h
- PR unite (30g)
- 231
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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