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 ↗ 间接相关
英文原文@dedene It’s agents all the way down
中文翻译@dedene 一层套一层，全都是智能体。
关键词句agents all the way down
模型语境解读 · 非官方这是借用“all the way down”表达智能体背后仍由智能体处理的递归玩笑。上文涉及用量成本，但回复本身没有承诺重置或改变限额。
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Tibo X ↗ 无重置信号
英文原文Benefits all
中文翻译惠及所有人。
模型语境解读 · 非官方这是对引用帖所述使命和作品价值的压缩式肯定；没有用量、限额或重置含义。
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Tibo X ↗ 无重置信号
英文原文@mweinbach Facts
中文翻译@mweinbach 确实。
模型语境解读 · 非官方“Facts”是非正式的赞同表达，相当于“说得对”。它认可上文对模型和定价的评价，不构成用量、速率限制或重置承诺。
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31日10:02更新
体感加速⚡️1.383 倍
首字延迟减少0.06 秒
Token 生成速度加速⚡️1.541 倍
模型
体感加速 · E2E
首字延迟减少 · TTFT
Token 生成速度加速 · TPS
Sol
48.43s → 33.48s⚡️1.447×
10.34s → 8.91s快 13.8%
55.23 → 84.76⚡️1.535×
Terra
52.09s → 39.90s⚡️1.305×
10.30s → 13.49s慢 31.0%
50.06 → 79.69⚡️1.592×
Luna
49.78s → 35.32s⚡️1.409×
12.18s → 10.25s快 15.8%
55.48 → 83.29⚡️1.501×
Fast 加速历史曲线 14 次
桌面每屏最多约 20 次；左右滑动或用箭头回看更早记录。
暂无可发布的 Fast 雷达历史数据。
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：慢速样本和完整但缓存不匹配的配对保留，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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