ChatGPT и Codex получат общий лимит с декабря

OpenAI меняет подсчёт использования в платных тарифах ChatGPT. Как сказано в новой статье справочного центра OpenAI, с декабря лимит в тарифах Plus, Pro и Business станет общим для ChatGPT и Codex — агента компании для программирования. OpenAI объясняет это тем, что переносит агентные возможности режима Work в основной интерфейс ChatGPT.

Токены вместо количества сообщений

Использование обоих продуктов будут считать в токенах — единицах текста, которые модель читает и генерирует. Как быстро вы исчерпаете лимит, будет зависеть от двух вещей:

• Какая модель выбрана. Более продвинутые модели тратят больше.
• Что вы просите сделать. Длинные сложные задачи, например многоэтапная работа с кодом в Codex, стоят больше, чем короткий вопрос.

Важное исключение: Instant-чат не будет расходовать лимит. Так что обычные быстрые разговоры в ChatGPT должны остаться как были, а более тяжёлая работа в ChatGPT и Codex будет соревноваться за один пул.

Что обещает OpenAI

OpenAI говорит, что тщательно готовит переход и ожидает, что большинству пользователей не придётся ждать сброса лимита чаще, чем сейчас. Общий остаток и время сброса будут видны в разделе Настройки → Использование (Settings → Usage).

Если лимит всё же закончился, можно дождаться сброса, перейти на более дорогой тариф или докупить кредиты, чтобы продолжить пользоваться соответствующими функциями.

Чего мы пока не знаем

В справке нет точной даты в декабре, размера лимита для каждого тарифа и того, сколько токенов тратят типичные задачи. Если вы активно пользуетесь Codex на тарифе Plus, после изменения стоит следить за страницей использования: сессии с кодом и длинные задачи в ChatGPT теперь будут есть один бюджет.

Контекст

Изменение происходит после насыщенного месяца для OpenAI, в том числе сообщений, что компания снизила цель привлечения инвестиций на $20 млрд. Если пользуетесь ChatGPT для работы, загляните и в наш гид по настройкам приватности ChatGPT. Разработчикам, которые хотят вовсе избежать лимитов, стоит присмотреться к открытым моделям ИИ, работающим локально.