Tibo、Codex配额与历史消息编辑功能 · 话题榜 · TwKit

@ai_funss

Tibo最近可经常光顾我们中文区啊😎

@JacksAISites

兄弟们，认识一下 Tibo。 那个经常给 Codex 重置额度的人，全名 Thibault Sottiaux，比利时人。 博士读了两周就退学，觉得不想把四年砸在同一个课题上。 后来创业一年，进 Google 做 Maps，再转 DeepMind 做研究基础设施，帮 AlphaGo 那帮人造工具。 2024 进 OpenAI，现在管 ChatGPT、Codex 和 API 平台。 他公开讲过，重置一开始是故障补偿，后来变成社区梗，桌上真有实体按钮，想按就按。 最近立了 28 天规矩，每天要么有感改进，要么全量重置。Day 13 刚重置完。 你们是因为额度认识他的吗？

@MinLiBuilds

😡 Tibo发重置卡了，也救不了 OpenAI。 Astra 发布以来，OpenAI 这一轮降智，很明显算力不够了。 我在 Infra 上干过十年，看到这一个多月发生的事情，有一些自己的猜测。 先看数据。 9 月 3 日，Astra 发布。 8 月 31 日，Codex + Work 活跃用户还是 2500 万。到了 10 月 7 日，直接冲到 4000 万，增长了 60%。 用户疯狂涌入，但算力不可能凭空变出来。 按照我过去做 Infra 的经验，接下来很可能发生了这样的事情。 🔥第一阶段，服务开始卡顿，排队越来越长。 推理服务最怕接近满载。利用率从 80% 涨到 95%，在经典排队模型下，等待时间可能不是增加一点，而是几倍地往上涨。 特别是 Astra 这种疯狂消耗 Token 的推理模型，大量 Agent 同时运行，算力很容易被打穿。 🔥第二阶段，我猜他们开始在推理侧疯狂优化成本。 最简单的就是降低推理努力程度。更进一步的比如 FP8 量化，如果不够，再尝试更激进的 NVFP4。这样能释放显存、提升吞吐，但也可能牺牲部分模型精度。 🔥第三阶段，用户开始大规模抱怨模型降智。 10 月 2 日，官方承认遭遇大规模负载冲击。 10 月 4 日，Tibo 开始搞连续 28 天的改进或重置额度活动。 这就很耐人寻味了。 这 28 天重置活动是为了挽留 Work 用户，驱逐 Code 用户。毕竟 Code 用户都是重度的，一个人可能顶 5 个 Work 用户，同样的 200 刀。 🔥 大部分人的注意力从降智变成了什么时候重置？ 还有个推友分享，用 OpenAI 的模型折腾了 6 个小时，任务还没完成。 切换到 Opus 5.5，同样的任务 30 分钟解决，只消耗了 13% 的周额度。 虽然只是个例，但这个反差实在太夸张。 🔥不用怀疑，从 GPT-5.6 到 GPT-6、6.1，OpenAI 的推理模型存在一个问题：贵，烧 token，从 8 月份定位这么久到现在，已经明显确定不是 Harness的问题了。 现在回头看看 DevDay 上那些效率宣传，再看看用户这一个多月的体验，真有点讽刺。 🤡

@alin_zone

OpenAI 28 天冲刺 Day 14，Tibo 终于给 Codex 上线了一个大家盼了很久的功能。 可以改历史消息了。 举个例子，你跟 Codex 聊了 5 轮： 你：帮我写个登录页，用蓝色。 Codex：写好了。 你：加个注册按钮。 Codex：加好了。 你：再加个忘记密码。 这时候你发现，第 1 步其实想要绿色。 以前只能接着说改成绿色，或者另开一个对话重来。现在可以直接回到第 1 条，把蓝色改成绿色，Codex 会从那里接着重新做。 Tibo 说这更像时间回溯，这个功能大家要了很久，他们拖太久才做出来。

@BigAvenu3

很多开发者发现，近期 OpenAI的配额重置，可用量减少了 接近一半。 有开发者看了本地会话日志统计： 重置前，消耗 14% 周配额可运行 592 次调用（共计 95M Tokens）。 重置后，消耗 14% 周配额仅运行 381 次同模型调用（共计 52M Tokens）。 重置后的实际容量减少了约 45%。