Codex 團隊回應額度重置爭議為手動補償，並證實 OpenAI 暫停前沿強化學習訓練

近期 OpenAI 多次為 Codex Plus 付費用戶進行全局額度重置，引發重度開發者抱怨。用戶指出，臨時重置至 100% 會推遲下一次週額度刷新時間（例如從 8 月 26 日延至 31 日），打亂工作節奏；且重置後消耗異常，有用戶追蹤發現 API 使用價值從約 160 美元降至 80 美元，或執行日常任務的剩餘額度迅速從 60% 降至 28%。Claude Code 亦出現類似爭議，有用戶在首次會話未結束即消耗 Fable 5 週額度的 20%，迫使開發者需耗費精力管理 thread 與 compaction 以避免額度耗盡。 Codex 團隊成員 Tibo 首度公開回應，澄清額度重置並非心理或行銷策略，而是針對功能故障或體驗不佳的單純補償。該操作無須經財務部門審批，辦公室內甚至設有實體重置按鈕。他同時透露，受惠於與 ChatGPT 融合，Codex 用戶量已突破 2000 萬。 在模型效能方面，Tibo 表示 Ultra Fast 模式理論速度比 Fast 模式快 10 至 14 倍，但在高頻工具呼叫場景中，受限於網路開銷與 AI 代理執行路徑，用戶實際體感僅約 3 至 4 倍提速。OpenAI 內部對 Ultra Fast 模式採優先級分配，優先供應系統當機等高危險應急場景，且對員工設有明確使用上限，將算力保留給外部客戶。 此外，Tibo 證實 OpenAI 已暫停絕對前沿的強化學習訓練，核心目的是全面梳理並加固系統各環節，待完全掌控技術體系後再重啟迭代。他指出，遞迴自我改進不僅是用模型開發模型，還包括最佳化推論堆疊、CUDA 核心與雲端 AI 代理等基礎設施；未來模型將超越筆記型電腦的硬體限制，轉向雲端 AI 代理以突破人類多工處理的瓶頸。