Le responsable d'OpenAI Codex désigne le coupable alors que les utilisateurs se plaignent de la transparence des limites d'utilisation

Thibault Sottiaux, responsable d'OpenAI Codex, a clarifié que l'entreprise n'avait pas modifié les limites d'utilisation sans en informer les développeurs. 

L'entreprise rejette plutôt la faute sur des outils tiers « sub2api » après que des utilisateurs payants ont signalé que leur allocation hebdomadaire Codex s'épuisait beaucoup plus rapidement que les plans qu'ils avaient achetés.

OpenAI a-t-il réduit ses limites d'utilisation ? 

Thibault Sottiaux, qui dirige désormais à la fois ChatGPT et Codex en tant que responsable des produits principaux d'OpenAI, a abordé les plaintes des développeurs selon lesquelles leur allocation hebdomadaire Codex s'épuisait rapidement dans un post largement partagé sur X. 

Sottiaux a écrit que l'ajustement des plafonds d'utilisation n'est pas quelque chose que l'entreprise fait sans en discuter avec la communauté et être transparent à ce sujet. 

Lorsque son équipe a examiné les comptes qui consommaient rapidement leurs allocations, il a déclaré que beaucoup d'entre eux utilisaient des configurations « sub2api », qui reconditionnent un abonnement ChatGPT pour qu'il puisse être appelé comme l'API payante à la mesure d'OpenAI. 

Cependant, la documentation d'OpenAI elle-même note que l'accès par abonnement et l'accès par clé API sont facturés sur des pistes séparées.

Le forum des développeurs d'OpenAI, un abonné Codex 20x postant sous le nom d'anil.c1 a écrit le 14 août qu'il consommait son allocation hebdomadaire en une fenêtre de presque cinq heures, malgré le fait qu'il effectuait la même quantité de travail avec le bureau de base Codex et aucun outil supplémentaire. Quatre jours plus tard, il a posté à nouveau pour dire qu'il avait annulé son plan. 

Un autre utilisateur, « plutavian », a déclaré qu'un nouveau compte 20x avait une limite hebdomadaire d'environ 200 $, tandis qu'un ancien compte sur le même plan avait encore plus de 2 000 $.

Le problème d'utilisation d'OpenAI est-il uniquement causé par des outils tiers ? 

Un développeur nommé Ayaan Lashari a créé une application gratuite appelée NerfTrack qui lit Codex les données d'utilisation et affiche la valeur hebdomadaire en dollars, et l'a mise sur GitHub. L'application aide les utilisateurs car OpenAI n'affiche qu'une barre de pourcentage. 

Une enquête de Kingy AI a déclaré que les affirmations de NerfTrack étaient « soutenues mais non prouvées ». Ils ont fait remarquer qu'une allocation plus petite et une dépense plus rapide semblent exactement identiques sur une barre de pourcentage arrondie, il est donc difficile de dire laquelle se produit. 

Le rapport a également mentionné un post du 20 août par Alex Getman, qui affirmait que l'allocation Plus était passée d'environ 160 $ à 80 $ en termes de dollars API. 

C'est la deuxième fois que ce problème se pose en deux mois, mais Sottiaux a organisé une réunion de « salle de guerre » le dimanche 30 juin pour expliquer que le premier incident était dû à Codex effectuant un travail supplémentaire en arrière-plan par erreur. 

Des outils de revue automatisés et des sous-agents d'aide s'exécutaient parfois deux fois ou tentaient trop de corriger les erreurs, ce qui consommait plus d'utilisation que prévu. 

Il a également déclaré que le tableau de bord affichait certaines activités qui n'avaient jamais été facturées et a confirmé que des correctifs avaient été mis en place et que les limites d'utilisation de tout le monde avaient été entièrement réinitialisées. 

Ensuite, le 28 juillet, selon Kingy AI, il a abordé une autre série de plaintes, affirmant que GPT-5.6 Sol effectue plus d'appels d'outils et s'exécute plus longtemps que les modèles plus anciens, et qu'OpenAI l'avait ajusté pour que l'utilisation normale dure environ 18 % de plus. Il a également nié avoir réduit les limites d'utilisation des abonnements.

Le véritable problème est la confusion sur le fonctionnement de la limite d'utilisation. Le centre d'aide d'OpenAI déclare Codex, ChatGPT Work et les outils connexes partagent tous la même allocation. L'utilisation dépend également de nombreux facteurs, comme le modèle utilisé, l'endroit où la tâche s'exécute, sa complexité, ainsi que le contexte, l'effort de raisonnement, la vitesse et les outils utilisés. 

Par exemple, Kingy AI a noté que le Mode Rapide exécute GPT-5.6 environ 1,5 fois plus rapidement mais dépense des crédits à un taux 2,5 fois supérieur à la normale.