Я купил токены для Codex. Они исчезли за несколько минут
Я работал внутри одного проекта в Codex. Проект уже пошёл, было много задач, всё начало собираться. И в какой-то момент работа просто остановилась.
Сначала закончилась дневная квота. Я подумал: ладно, подожду. Потом закончилась недельная. А проект был как раз в том месте, где его нельзя просто бросить на неделю.
Я решил купить дополнительные токены, чтобы закончить работу. Цена была почти как ещё один месячный план. Тогда я ещё вообще не понимал, как эти токены считаются, какие модели тратят больше, какие меньше. Я был полный новичок в этом. ⚡
Купил. Запустил задачу. И через несколько минут почти всё закончилось.
Это был момент, когда я реально остановился и подумал: подожди, а что здесь вообще происходит?
Потом я увидел ещё одну вещь. OpenAI временно закрыла новые подключения и переходы на Pro за $200. Старые пользователи остались на плане, Pro $100 доступен. Почему убрали именно $200 — компания публично не объяснила.
И я начал смотреть на свою историю уже по-другому.
Когда работаешь по подписке, особенно в Codex, легко потерять ощущение цены. Открываешь проект, даёшь модели файлы, контекст, инструменты, просишь проверить, исправить, продолжить. Она работает, ты работаешь, всё нормально — пока не появляется лимит.
А когда платишь за токены отдельно, цена становится видна сразу. Несколько тяжёлых действий внутри проекта могут стоить намного больше, чем кажется со стороны. Особенно если включена сильная модель и ей надо читать много контекста. 📌
Тут нет какой-то одной плохой модели. Просто модели разные. Astra сильная в программировании, архитектуре, сложном анализе. Но она и тратит лимит быстрее. OpenAI это тоже прямо отмечает.
В задачах, где нужны тонкие детали, визуальный вкус или много неоднозначности, Astra иногда не даёт настолько лучший результат, насколько дороже обходится работа. И это важно понять до того, как ты отдашь ей весь проект.
Сейчас я делаю проще:
• короткие правки, извлечение, повторяемая работа — экономичная модель; • обычная задача, документ, понятный анализ — Terra или Sol; • неизвестная ошибка, архитектура, серьёзное исследование — Astra; • важный результат всё равно проверяю отдельно. 💡
И вот почему история с Pro $200 для меня стала интересной. Pro $100 даёт 5× использования относительно Plus. Pro $200 давал 20×. Это совсем другой запас работы.
Возможно, сильные модели начали создавать больше людей, которые используют лимиты по максимуму. Возможно, OpenAI пересчитывает нагрузку или цену. Это только гипотеза. Точного ответа пока нет. 🔎
Но один вывод я уже сделал: перед тем как запускать самую сильную модель, надо понимать, зачем она нужна именно сейчас. Иначе можно потратить месячный бюджет за то время, пока пьёшь кофе.
Полный разбор про Pro $200, API, heavy users и цену ИИ: Читать полную версию
🌐 www.espinoza.ru 📩 @EspinozaDenis
#искусственныйинтеллект #ChatGPT #Codex #Astra #автоматизация #бизнес #espinozadesign
В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки
