OpenAI、CodexとWorkの使用量制限をリセット

米OpenAI（米国のAI研究開発企業）の開発チームは、プログラミング支援環境「Codex（OpenAIが開発するコード生成特化AIモデル）」および「ChatGPT（OpenAIが開発した対話型AIサービス） Work」の全有料ユーザーを対象に、使用量制限（レートリミット）のリセットを実施しました。トークンを浪費していた複数の不具合を解消したことで、実質的な利用枠が最大50%拡大します。

トークン浪費バグの修正内容と最適化の詳細

OpenAIの担当者（Tibo氏）の報告によると、連日寄せられたユーザーからのフィードバックを精査し、バックグラウンド処理やコンテキスト管理における重大な不具合が特定・修正されました。

主な修正点と効果は以下のとおりです：

• ​画像圧縮時のコンテキスト肥大化の解消​: 過去の不要な画像データを保持したまま再圧縮を繰り返していた問題を修正し、画像を多用する開発環境でのトークン消費量を約10%削減。
• ​モデル呼び出し制御の是正​: 小型モデル（Luna等）が明示されていない状況で過剰に高性能モデルを呼び出していた挙動や、不要な「/fast」サブエージェント起動を修正。
• ​履歴要約の重複排除​: コンピュータ操作履歴の重複した要約処理が週次クォータの最大20%を圧迫していたバグを解消。
• MCPおよびバックグラウンド処理の安定化​: Model Context Protocol（MCP）におけるツールの二重エンコードや、停止指示後もメモリワーカーが稼働し続ける問題を修正。

開発現場・日本の利用者への影響

コーディングエージェントや大規模リポジトリの解析でCodexを日常的に活用しているエンジニアにとって、意図しないトークン枯渇が大幅に緩和されます。特に画像やマルチモーダル入力を伴うUI開発、長時間のバックグラウンドタスクにおいて、実質的な作業可能量が10%〜50%向上するため、同一料金プラン内での開発効率向上が見込めます。

また、高速処理オプション「/fast」の利用もしやすくなっています。

再発防止策と今後の展望

OpenAIは今回の問題を受け、内部アーキテクチャの改修とトークン消費の異常検知アラートを整備しました。さらに、今後は各ユーザーがアプリ上でトークン消費の詳細な内訳（どの処理にどれだけのクォータが使われたか）を視覚的に把握できる分析ツールの提供を計画しています。

AIエージェントの自律的なツール利用やタスク実行が拡大する中、コンテキスト管理の透明性とトークン効率の最適化は、開発プラットフォームの信頼性を左右する重要課題となっています。

引用元：PC Watch