重置卡提醒
记得检查重置卡过期时间
近期一批活动赠送的重置卡可能集中到期。前往「设置 → 剩余用量 → 可用重置次数」，点开后可在「使用限额重置」中查看过期时间，临期记得及时使用。
Codex 雷达
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Codex 社区知识分享
社区方法
重置卡过期精确时间自查
让 Codex 查询本机账号，只展示每张重置卡的精确过期时间，不暴露凭证。
帮我用本机 Codex 凭证查一下 rate-limit reset credits，读取 ~/.codex/auth.json 里的 tokens.access_token，请求 https://chatgpt.com/backend-api/wham/rate-limit-reset-credits
要求:
1. 如果返回 401，说明凭证失效或 Authorization header 不正确
2. 不要打印 access_token、refresh_token、cookie 或完整唯一 ID
3. 只展示每张重置卡的发放时间和过期时间，将 UTC 转成北京时间，用中文回复
如何开启 Max 推理强度
打开 Codex 设置 → Configuration → Model features → Available reasoning efforts，勾选 Max。之后即可在支持 Max 的模型控制中选择。
快速对照
推理强度中英文对照
重置时间统计 NEW
Codex 重置最常发生在几点？
什么时间段拍卡最安全？
Codex 雷达可核验的 31 次历史重置中，19 次发生在北京时间 00:00–08:59。站长将 16:00–22:00 列为相对安全派卡期；这是历史统计规律，不代表绝对不会重置。
站长推荐
根据最新分布式众测结果，按使用场景给出实用选择。
实时降智预警
仅显示相对 24/48 小时均值持续明显下滑的模型档位。
实时🧠 智力效率
正在读取更新时间
参与的人越多，数据越准。欢迎前往分布式雷达贡献一份力量。 前往贡献 →
正在读取智力效率数据...
历史数据比较
选择一个或多个模型档位，对比历史数据。
请选择要比较的模型档位
重置雷达 事件更新 7月29日 13:42
发重置卡
未宣布
本轮是直接重置
本轮官方信号指向直接用量重置，不代表新增可储存的 banked reset。
硬重置
已落地
官方重置完成
7月29日 12:09，Tibo 确认直接用量重置已完成；当前没有开启的速蹬窗口。
Tibo 官方动态
最新三条动态
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Tibo X ↗ 无重置信号
英文原文@Angaisb_ 👀
中文翻译@Angaisb_ 👀
模型语境解读 · 非官方“👀”通常只是表示关注或暗示值得留意；即使上文谈到模型成本、能力和速度，也不能据此推断重置承诺。
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Tibo X ↗ 无重置信号
英文原文@gabriel1 rip
中文翻译@gabriel1 节哀
模型语境解读 · 非官方“rip”是对电脑坏掉的随口同情，类似“惨了”或“节哀”，没有用量、限额或重置含义。
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Tibo X ↗ 间接相关
英文原文@dieaud91 Works the same in the paid subscription!
中文翻译@dieaud91 在付费订阅中也是一样的！
关键词句Works the same in the paid subscription!
模型语境解读 · 非官方这句话是在回应付费用户能否获得相关收益，表示某项变化同样适用于订阅产品；它涉及产品或成本适用范围，但没有重置时间、重置动作或额度发放承诺。
额度雷达 7月30日16:20更新
档位
7d额度
来源
20x Pro
$1,693.25
分布式雷达
5x Pro
$423.31
推算
Plus
$84.66
推算
额度变化趋势
$1,865.90 → $1,693.25 (-$172.65, -9.3%)
Fast 雷达 7月30日09:19更新
体感加速⚡️1.346 倍
首字延迟减少-1.10 秒
Token 生成速度加速⚡️1.532 倍
模型
体感加速 · E2E
首字延迟减少 · TTFT
Token 生成速度加速 · TPS
Sol
45.79s → 36.74s⚡️1.246×
8.73s → 12.12s慢 38.8%
56.07 → 84.66⚡️1.510×
Terra
47.35s → 33.13s⚡️1.429×
9.22s → 8.90s快 3.5%
54.68 → 86.46⚡️1.581×
Luna
45.60s → 33.22s⚡️1.373×
8.03s → 8.26s慢 2.9%
55.40 → 83.43⚡️1.506×
测试方法
测试方法：Sol、Terra、Luna 均使用 low 推理强度，固定输出任务为从 1 数到 1024。Standard 与 Fast 各独立运行 3 次并取算术平均；顺序交替，最多 3 个模型配对并发执行，每个配对内 Standard/Fast 仍串行。每个样本使用新的 app-server 与 ephemeral thread，并加入随机 nonce；优先纳入 cached_input_tokens = 0 且输出完整的样本。本轮按真实体感放宽：慢速样本和一组完整但缓存不匹配的 Terra 配对保留，输出不完整的样本才剔除并补跑。TTFT 为首个可见 token 延迟，TPS 为持续 Token 生成速度，E2E 为提交到完整结果的总耗时。顶部加速倍数均按 Standard 平均值除以 Fast 平均值计算；逐模型 E2E 体感加速也使用该模型的 Standard 除以 Fast。
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