OpenAI Codex 產品負責人 Thibault Sottiaux（社群暱稱 Tibo）12 日發文，公開了 Astra 近期品質下滑的三個成因，包括為舊模型寫的技能觸發過於頻繁、一項會讓模型提前停手的上下文管理實驗，以及設定錯誤的引擎。其中實驗影響約 4,000 至 5,000 名使用者，全部已修復，並在當地時間午夜前重置所有付費使用者的用量額度。
（前情提要：撐不住了！OpenAI 宣布暫停新用戶申請 200 美元 Pro 方案）
（背景補充：OpenAI 聲稱解開世紀數學難題，但陷入「挪用他人未公開研究」羅生門）
重點摘要
- 上下文管理實驗會讓模型提前停手，影響約 4,000 至 5,000 名使用者
- 為舊模型寫的技能觸發太頻繁，會阻止模型回頭檢查自己的工作
- 設定錯誤的引擎已移除，午夜前重置付費使用者用量額度
OpenAI Codex 產品負責人 Thibault Sottiaux（社群暱稱 Tibo）在台北時間 12 日上午 11 點 20 分發文，針對使用者這幾天在社群上抱怨的 Astra 品質問題給出說明，列出三個已經找到並修好的成因。
Hi Astra users. A reset and a quick update on quality issues that have been posted around.
Working with some of you, we have found and fixed the following issues:
– Some skills written for previous models were triggering too often or preventing the model from checking its work.…— Tibo (@thsottiaux) September 12, 2026
第一個是技能（skills）的問題。為先前模型寫的技能觸發得太頻繁，有些甚至會阻止模型回頭檢查自己做過的工作。第二個是一項需要使用者自行選擇加入的上下文管理實驗，它會讓模型提前停手，或是跳回去回覆比較舊的訊息，現在已經停用，Thibault Sottiaux 粗估約 4,000 至 5,000 名使用者受到影響。第三個是移除了一些設定錯誤的引擎，流經這些引擎的長尾流量出現了可量測的品質下降。
三項裡面只有第二項講得出明確人數，而 4,000 至 5,000 人放在 Codex 的規模裡並不大。Thibault Sottiaux 自己在 8 月 21 日說過 Codex 與 ChatGPT Work 的活躍使用者是 2,000 萬，這次的實驗受害者約佔 0.025%。真正打到多數人的，是沒有給出人數的技能與引擎那兩項。
額度重置
貼文最後一句說當天午夜前會有一次 reset。這裡的 reset 指的是付費使用者的用量額度重置，小時與週度限額回到滿格，不是把系統重新啟動。OpenAI 通常在產品出狀況、設定出錯，或是達成使用者成長里程碑時發放，社群直接把它叫做 Tibo reset。
這件事被在意的程度，可以從社群自己架的追蹤網站看出來。那個網站統計了 29 次經過驗證的重置，上一次發生在 9 月 3 日，甚至歸納出重置從來不曾在美西時間凌晨 1 點到 8 點之間發放。對照 OpenAI 11 日才因為 Astra 需求太猛而暫停新用戶申請 200 美元的 Pro 方案，額度本身現在比模型好不好用更接近痛點。
Thibault Sottiaux 在貼文裡說，其他還有一些較小的改進，整體應該會明顯變好，包括執行更一致、更能跟上使用者的最新訊息，以及在工作進行過程中做更好的檢查。他也感謝了直接把案例貼出來、以及私下協助團隊定位問題的使用者。至於品質是不是真的回到 Astra 剛上線時的水準，接下來幾天社群會給答案。
常見問題
Astra 品質下滑的原因是什麼
OpenAI 點出三項，為舊模型寫的技能觸發過於頻繁、一項需自行加入的上下文管理實驗會導致提前停手或回覆到舊訊息、以及設定錯誤的引擎讓部分流量品質下降。實驗影響約 4,000 至 5,000 人。
Codex 的 reset 是什麼意思
指付費使用者的用量額度重置，小時與週度限額回到滿格，不是系統重新啟動。OpenAI 通常在出狀況或達成使用者里程碑時發放，社群稱為 Tibo reset，甚至有網站專門追蹤發放紀錄。
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