Codex負責人Tibo：已重置ChatGPT Work與Codex用量限制
Codex負責人Tibo表示，已爲所有ChatGPT Work和Codex用戶重置用量限制，並就GPT-5.6 Sol的用量問題作出更新。
他指出，Sol消耗Codex額度快於預期，但公司未下調任何訂閱計劃額度；經排查已落地多項改進，典型使用下預計用量可多持續約18%，部分用戶今日已見更明顯提升，明日將恢復此前暫停的五小時限制。
Sol更傾向長時間工作、增加工具調用與跨子代理協調複雜流程，同推理強度下消耗更多token，代碼模式並行與持續工作也推高響應與緩存token；中位用戶效率尚可，但高難度任務的重度用戶消耗顯著加快，能力提升與效率改善並非同步。
來源：公開信息
ABAB AI 解讀
OpenAI在推出GPT-5.6 Sol後迅速面臨實際使用中的額度消耗超預期問題，Codex負責人公開承認預發佈階段過度關注平均與中位消耗、低估長尾重度場景，並立即重置額度、優化工具調用與等待邏輯。
資本與產品路徑上，更強自主性（長時間工作、並行工具、子代理協調）直接轉化爲更高token消耗，迫使平臺在能力躍升後快速補效率短板；資源向運行時優化、緩存管理與差異化額度設計傾斜，以平衡前沿能力與可持續使用成本。
類似路徑可見此前各代模型從實驗室到大規模部署時的消耗曲線修正：能力先行、效率後追是常見節奏。當前智能體工作流仍處“能力釋放與成本控制並行迭代”階段。
本質屬於技術替代：當模型從單輪生成轉向多步自主工具使用，計費與限制機制必須從靜態額度轉向動態效率感知，定價權向能同時提升能力與控制消耗的平臺轉移。
ABAB News · 認知定律
能力躍升往往先以消耗超預期的形式出現
中位效率掩蓋不了長尾重度用戶的真實成本
自主工作流越強，運行時優化就越關鍵