codex刚刚重置了，并且明天恢复5h限制

大家好，Sol 的各位用户！

我已经为所有 ChatGPT Work 和 Codex 用户重置了使用额度。同时，也想向大家简单介绍一下 GPT-5.6 Sol 的使用额度更新情况。

过去几周，很多用户反馈 Sol 消耗 Codex 使用额度的速度比预期更快。这里先明确一点：我们并没有降低任何订阅套餐的使用额度。

我们一直在调查这一问题，并已经完成了多项改进。因此，我们预计，在典型的 Sol 使用场景下，你们的使用额度现在大约可以多持续 18%。从今天开始，部分用户应该已经能感受到比这更明显的改善。此外，明天我们还会恢复此前为了调查问题而临时暂停的“五小时使用限制”。

以下是我们的调查结果：

**GPT-5.6 Sol 更愿意投入更多工作。**它会运行更长时间、发起更多工具调用，并在多个工具和子代理之间协调复杂的工作流程。这使它更擅长解决困难问题，但也导致某些任务消耗的资源远远超过我们的预期。

**即使设置相同的推理强度，Sol 的工作量也比之前的模型更大。**例如，在 Sol 上选择 High 推理强度时，消耗的 Token 数可能比 GPT-5.5 上的 High 更多。

程序化工具调用（Programmatic Tool Calling），也就是通常所说的代码模式（Code Mode），让 Sol 能够更灵活地并行执行工具调用，或者在等待某个工具完成时继续处理其他工作。但这也带来了副作用，例如：

每轮对话产生更多响应；

使用更多缓存输入 Token；

总体使用量高于预期。

这一问题在 Sol 等待工具调用完成，或者同时执行大量网页搜索时尤其明显。我们已经优化了这两种情况的处理方式，并会继续提高代码模式的效率。

这一问题对不同用户的影响也很不均衡。实际上，大多数普通用户（按中位数统计）的体验中，Sol 的 Token 使用效率还是比较高的；但一些处理复杂任务的重度用户，额度消耗速度却明显更快。模型发布前，我们主要关注了平均值和中位数的使用情况，因此忽略了一些长尾场景——这些场景下，实际消耗可能会比预期高得多。

Sol 在 Codex 能力方面迈出了重要的一步，但模型能力的提升与资源效率的提升，并不一定能够同步进行。而且，有些问题只有在大量真实用户开始使用模型之后才会显现出来。我们本应该更早意识到这一点，并更坦诚地向大家说明情况。

你们不断推动着能力边界，我们也会继续努力提高模型的效率，并在这一过程中持续向大家分享最新进展。