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
designed by Codex各位蹬友请注意，6月27日发的重置卡将于7月27日早上7点多过期！没有用的请务必在过期时间前使用，避免浪费。今日刚重置又是周末，用不完的可以去蹬分布式雷达～
快速入口
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。
暂未选择模型档位。
重置雷达 7月22日10:24更新
10M 里程碑公告发放的是直接用量重置，不是新的 banked reset；现有重置卡余额和过期时间仍属于另一套机制。
北京时间 7 月 22 日 00:47，Tibo 宣布为 Codex 与 ChatGPT Work 付费用户进行新一轮用量重置；公开反馈在 01:19 已确认到账。本轮属于已完成的直接硬重置。
- Tibo 将本轮直接重置与 Codex、ChatGPT Work 合计达到 1000 万用户绑定。
- 官方原文称将在一小时内到账，随后公开用户反馈确认已经落地。
- 本轮没有宣布新的 banked reset。
额度雷达 7月23日14:42更新
档位
7d额度
来源
20x Pro
$1,828.50
分布式雷达
5x Pro
$457.12
推算
Plus
$91.42
推算
额度变化趋势
$1,944.83 → $1,828.50 (-$116.33, -6.0%)
Fast 雷达 7月26日08:49更新
体感加速⚡️1.343 倍
首字延迟减少-0.22 秒
Token 生成速度加速⚡️1.460 倍
模型
体感加速 · E2E
首字延迟减少 · TTFT
Token 生成速度加速 · TPS
Sol
47.21s → 32.75s⚡️1.442×
9.29s → 7.11s快 23.4%
55.02 → 82.35⚡️1.497×
Terra
43.76s → 35.97s⚡️1.217×
6.17s → 9.48s慢 53.7%
55.32 → 78.99⚡️1.428×
Luna
43.80s → 31.65s⚡️1.384×
6.41s → 5.94s快 7.2%
55.56 → 80.90⚡️1.456×
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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