我们正在为 Codex 和 ChatGPT Work 的所有付费用户重置用量。 请继续阅读，了解 Codex 用量限额的更新。团队一直在昼夜不停地工作，处理了数千份报告并发布了修复。 根据你使用 Codex 的方式，你应该会看到用量比以前多撑 10% 到 50%。 我们真的是细细梳理了一遍，发现许多小问题其实存在已久，以下是我们找到并修复的内容： - Compaction。压缩时我们一直在保留旧图像，有时会让上下文变得足够大，再次触发压缩。修复后，大量使用图像的用户用量下降了约 10%。已修复。 - Memory。后台 memory worker 可能会继承 Stop hooks，并在 hook 不允许它们完成时继续运行。这影响了不到 1% 的用户，长尾情况相当糟糕，我们看到有一个示例线程检查自己能否停止达 15,000 次。已修复。 - Goals。在某些情况下，已设置的 /goal 完成后仍会越过预期的停止条件继续进行，或者模型会不断重试损坏的工具而不停止。我们看到有些例子消耗了每周额度的 15% 到 70%。已修复。 - Automations。某些自定义计划的运行频率可能高于配置。已修复。 - Subagents。较小的模型（例如 Luna）有时会在未被明确要求的情况下选择能力更强的助手。编排模型未在 /fast 模式下运行时，也可能请求子代理以 /fast 运行，同样如此。已修复。 - Computer History。旧实现可能导致反复总结重叠的活动。在某些情况下，我们看到它每周消耗多达每周用量的五分之一。已修复。 - Rolling task summaries。普通回合会触发额外的后台请求。这些大约增加了 1% 的 token 用量。每次很少，但会累积。我们已禁用此项。 - MCP。某些工具结果可能被编码两次。我们还发现工具说明会被截断并再次获取。已修复。 我们还做了架构上的更改，以防止这些问题回退，而且无论怎样，一旦发生，我们的团队都会被呼叫。我们也在努力在应用中直接向你展示用量去向，这样你就不必猜测。 不用说，我们正在重置用量限额，希望你度过一个非常愉快的周六！