Codex 重置额度并优化消耗，使用时长预计增加 10% 至 50%

OpenAI 产品负责人 Tibo 在 X 上宣布，正在为所有 Codex 和 ChatGPT Work 的付费用户重置使用额度。团队翻阅了成千上万份用户报告，并发布了一系列修复补丁。根据使用习惯不同，用户会发现额度比以前更“耐用”，使用时长大约能增加 10% 到 50%。

Compaction（上下文压缩）问题：压缩时错误保留旧图片，导致上下文体积过大，再次触发压缩。修复后，重度使用图片的用户额度消耗下降约 10%。

Memory（记忆机制）问题：后台记忆程序继承“停止挂钩”，导致空转，影响不到 1% 的用户，但极端情况下一个线程循环检查了 15,000 次自己“是否可以停止”。

Goals（目标指令）问题：`/goal` 指令完成后未停止，或模型死磕失效工具无限重试，极端案例中白白消耗用户每周 15% 到 70% 的额度。

Automations（自动化任务）问题：部分自定义定时任务运行频率超出设定。

Subagents（子智能体）问题：较小模型（如 Luna）在未被明确指令时擅自调用能力更强（更耗额度）的助手模型；调度模型未开启 `/fast` 模式时，却错误要求子智能体以 `/fast` 模式运行。

Computer History（计算机历史记录）问题：旧版代码导致系统反复总结重叠活动记录，部分案例中每周消耗高达五分之一的额度。

Rolling task summaries（滚动任务总结）问题：普通对话轮次触发额外后台请求，增加约 1% 的 token 消耗，现已禁用。

MCP 问题：部分工具返回结果被重复编码两次，部分工具指令被意外截断导致重新获取。

为防止问题复发，团队对系统架构进行了底层调整，并设置了警报机制。此外，正在开发新功能，未来用户可在应用内直接查看额度消耗明细。