OpenAI Codex 使用限制详解 (2026)
了解速率限制、配额以及如何提高它们
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OpenAI Codex 使用限制详解 (2026)
OpenAI Codex 是一款强大的智能体编程工具，但其使用限制常令人困惑。无论你是通过 ChatGPT 还是 API 使用 Codex，了解这些限制都有助于你规划工作流，避免在项目进行到一半时触碰限制。
本指南将详细解释每一项限制、其运作机制，以及在限制内工作或申请提高限额的实用策略。
各套餐 Codex 限制
ChatGPT 套餐限制
如果你通过 ChatGPT 访问 Codex，你的限制取决于你的订阅层级。
| 限制类型 | Plus ($20/月) | Pro ($200/月) | Team ($25/用户/月) | Enterprise (企业版) |
|---|---|---|---|---|
| 每日任务数 | 约 25 个 | 约 250 个 | 约 100 个 | 定制 |
| 单任务最大文件数 | 50 个 | 200 个 | 100 个 | 定制 |
| 任务超时时间 | 10 分钟 | 30 分钟 | 15 分钟 | 定制 |
| 并发任务数 | 1 个 | 3 个 | 2 个 | 定制 |
| 代码库大小 | 最高 500 MB | 最高 2 GB | 最高 1 GB | 定制 |
| 模型访问权限 | codex-mini | codex-mini + codex | codex-mini + codex | 全部 |
几点重要提示：
- 任务限制在每日午夜 (UTC) 重置。
- Plus 套餐的约 25 个任务限制是估算值。OpenAI 使用“基于算力”的限制，因此简单任务消耗的配额比复杂任务少。
- 并发任务是指你可以同时运行的 Codex 任务数量。Plus 用户一次只能运行一个任务。
API 速率限制 (Rate Limits)
如果你通过 OpenAI API 访问 Codex，你将面临不同的约束。
| 限制类型 | Tier 1 (新用户) | Tier 2 | Tier 3 | Tier 4 | Tier 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| RPM (每分钟请求数) | 60 | 100 | 300 | 800 | 2,000 |
| TPM (每分钟 Token 数) | 60,000 | 200,000 | 1,000,000 | 5,000,000 | 10,000,000 |
| RPD (每天请求数) | 1,000 | 5,000 | 15,000 | 50,000 | 150,000 |
| 资格所需月消耗额 | $5 | $50 | $100 | $250 | $1,000 |
API 层级 (Tiers) 运作方式
OpenAI 会根据你的累计支出和账户时长自动为你分配层级：
- Tier 1: 累计支付至少 $5 的新账户
- Tier 2: 支出满 $50 且账户注册至少 7 天
- Tier 3: 支出满 $100 且账户注册至少 30 天
- Tier 4: 支出满 $250 且账户注册至少 30 天
- Tier 5: 支出满 $1,000 且账户注册至少 30 天
系统会自动升级层级，标准层级升级无需申请。
理解 Token 限制
每次 Codex 交互都有 Token 限制，这会影响模型能处理的上下文总量。
| 模型 | 上下文窗口 (Context Window) | 最大输出 Token 数 |
|---|---|---|
| codex-mini | 200,000 tokens | 16,384 tokens |
| codex | 200,000 tokens | 16,384 tokens |
什么会影响 Token 使用量
- 你的代码文件。Codex 读取的每个文件都计入输入 Token。典型的 200 行 Python 文件大约包含 2,000-3,000 tokens。
- 你的指令。任务描述计入输入 Token。
- 生成的代码。Codex 编写的代码计入输出 Token。
- 内部推理。Codex 的思维链推理（在任务日志中可见）计入输出 Token。
估算任务 Token 量
以下是典型 Codex 任务的粗略参考：
| 任务复杂度 | 输入 Token | 输出 Token | 总 Token 数 |
|---|---|---|---|
| 简单（修复单个文件 Bug） | 3,000-5,000 | 500-1,500 | 3,500-6,500 |
| 中等（跨 2-3 个文件添加功能） | 10,000-30,000 | 2,000-5,000 | 12,000-35,000 |
| 复杂（重构模块，编写测试） | 30,000-80,000 | 5,000-15,000 | 35,000-95,000 |
如何查看当前使用情况
ChatGPT
- 打开 ChatGPT，导航至 Settings > Subscription（设置 > 订阅）。
- 在 Codex 栏目下可以看到当前使用量和剩余任务数。
- 你也可以在 Codex 界面直接看到“Usage”（使用量）指示器。
API
通过编程方式或控制面板查看使用情况。
import openai
# 从任何 API 响应中检查速率限制标头
response = openai.chat.completions.create(
model="codex-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
max_tokens=10
)
# 速率限制信息包含在响应标头（headers）中
# x-ratelimit-limit-requests: 你的 RPM 限制
# x-ratelimit-remaining-requests: 剩余请求数
# x-ratelimit-reset-requests: 距离重置的时间
你也可以在 platform.openai.com/usage 查看使用情况面板。
如何提高限制额度
方案 1：升级 ChatGPT 套餐
提高 Codex 限制最简单的方法是从 Plus 升级到 Pro。
| 指标 | Plus | Pro (10 倍提升) |
|---|---|---|
| 每日任务数 | 约 25 个 | 约 250 个 |
| 并发任务数 | 1 个 | 3 个 |
| 任务超时 | 10 分钟 | 30 分钟 |
| 价格 | $20/月 | $200/月 |
方案 2：提升 API 层级
增加累计支出可自动解锁更高层级。从 Tier 1 跨越到 Tier 2（仅需累计支出 $50）即可获得显著提升：
- RPM: 从 60 提升至 100（增长 67%）
- TPM: 从 60,000 提升至 200,000（增长 233%）
- RPD: 从 1,000 提升至 5,000（增长 400%）
方案 3：申请自定义速率限制提升
对于需要超出 Tier 5 限制的 API 用户，OpenAI 提供速率限制提升申请表。
- 访问 platform.openai.com/settings/organization/limits。
- 点击 "Request rate limit increase"（申请提高速率限制）。
- 填写你的使用场景、预期用量和商业详情。
- OpenAI 通常在 2-7 个工作日内回复。
审批技巧：
- 清晰说明你的业务用例。
- 提供估算的日/月 Token 使用量。
- 提及你是否正在开发集成 Codex 的产品。
- 支出较高的账户会获得优先处理。
方案 4：使用多个 API Key
对于组织，可以在不同的 Project（项目）中创建多个 API Key。每个项目拥有独立的速率限制。这对于不同项目具有不同使用模式的团队非常有用。
import openai
# 项目 A - 主产品
client_a = openai.OpenAI(
api_key="sk-proj-A-...",
)
# 项目 B - 内部工具
client_b = openai.OpenAI(
api_key="sk-proj-B-...",
)
应对限制的策略
1. 优先处理重要任务
并非每个编程任务都需要 Codex。将其用于复杂的、多步骤的任务，手动处理简单的编辑。
适合 Codex 的任务：
- “将支付模块从回调模式重构为 async/await，并更新所有测试”
- “为 routes/ 目录下每个 API 接口添加全面的错误处理”
更适合手动处理的任务：
- 修改拼写错误
- 更改变量名
- 更新版本号
2. 优化仓库结构
创建 .codexignore 文件，将不必要的文件排除在上下文之外：
# .codexignore - 减少 Token 消耗
node_modules/
dist/
build/
.git/
*.lock
*.map
coverage/
__pycache__/
.next/
vendor/
3. 编写详细的指令
清晰的指令有助于 Codex 一次性完成任务，避免因重试而浪费配额。
不佳示例：“修复认证 Bug”
推荐示例：“在 src/auth/middleware.ts 中，第 34 行的 JWT 校验在 Token 过期时会抛出未捕获的异常。
请使用 try-catch 包裹它，并返回一个状态码为 401、消息为 'Token expired' 的响应。
同时在 tests/auth.test.ts 中添加一个单元测试来验证此行为。”
4. 简单任务使用 codex-mini
将完整的 codex 模型留给需要深度推理的复杂任务。codex-mini 模型能很好地处理大多数单文件修改，且对算力配额的占用较少。
5. 高效排队任务
在 Pro 套餐中，你可以运行 3 个并发任务。策略性地排队：
- 先启动一个复杂的重构任务（耗时较长）。
- 在其运行时，提交两个能快速完成的小任务。
- 在任务完成后依次查看结果，而不是串行等待。
常见错误提示及解决方法
| 错误 | 含义 | 解决方法 |
|---|---|---|
Rate limit exceeded |
触碰 RPM 或 TPM 限制 | 等待后重试，或升级 API 层级 |
Task limit reached |
每日任务配额耗尽 | 等待至午夜 (UTC) 或升级套餐 |
Context length exceeded |
上下文 Token 过多 | 使用 .codexignore，缩小文件范围 |
Task timed out |
任务超过时间限制 | 拆分为更小的任务 |
Concurrent task limit |
并行任务过多 | 等待当前任务结束 |
Repository too large |
代码库超过大小限制 | 排除大文件或目录 |
常见问题解答 (FAQ)
未使用的任务数会结转到第二天吗？ 不会。每日任务限制在午夜 (UTC) 重置，不进行累加。
“思考”过程会计入 Token 限制吗？ 是的。Codex 的内部推理 Token 在 API 计费中计入输出 Token。在 ChatGPT 中，它们会计入你基于算力的任务配额。
我可以查看还剩多少任务吗？
在 ChatGPT 中可以——Codex 界面会显示剩余配额。在 API 中，请检查响应标头中的 x-ratelimit-remaining-*。
如果我在 API 上超出速率限制会怎样？ 你会收到 429 (Too Many Requests) 错误。请在代码中实现指数退避 (exponential backoff) 模型来优雅地处理。
Codex 限制与 ChatGPT 消息限制是分开的吗？ 是的。Codex 拥有独立的任务配额，与你的 ChatGPT 对话消息限制不通用。
总结
OpenAI Codex 的限制因套餐而异——从 Plus 的每日约 25 个任务到 Enterprise 的几乎无限制。对于大多数个人开发者，Plus 套餐已经足够。如果你经常触碰上限，升级到 Pro 或转向按 Token 计费的 API 将获得更大的灵活性。
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