OpenAI réinitialise les limites d'utilisation de GPT-5.6 Sol, la durée de validité du quota sera prolongée d'environ 18%

Selon TechFlow, le 29 juillet, OpenAI a réinitialisé les quotas d'utilisation pour tous les utilisateurs de ChatGPT Work et Codex, et mis à jour les instructions concernant les limites d'utilisation de GPT-5.6 Sol. La société a souligné qu'aucun quota des formules d'abonnement n'a été réduit. Concernant les retours des utilisateurs indiquant que Sol consommait trop rapidement les quotas Codex, OpenAI a effectué plusieurs optimisations, et prévoit que, dans des scénarios d'utilisation typiques, l'autonomie des quotas sera prolongée d'environ 18 %, certains utilisateurs peuvent déjà constater une amélioration plus significative dès aujourd'hui ; la limite de 5 heures précédemment suspendue temporairement sera également rétablie le lendemain.

OpenAI a indiqué que Sol a tendance à effectuer des raisonnements plus longs dans les tâches complexes, à initier plus d'appels d'outils, et à coordonner les workflows inter-outils et de sous-agents, ce qui peut entraîner une consommation plus élevée de jetons lors de la résolution de problèmes difficiles. De plus, le mode d'appel d'outils programmatique améliore la capacité de traitement parallèle et d'exécution continue pendant les périodes d'attente, mais entraîne également un nombre de réponses par tour, des jetons d'entrée en cache et une utilisation globale plus élevés que prévu. Les problèmes connexes sont particulièrement évidents lors de l'attente du retour des outils ou de l'exécution de nombreuses recherches web, la société a déclaré avoir effectué des optimisations à ce sujet et continuera à améliorer l'efficacité du mode code.

OpenAI a également souligné que cet impact n'est pas uniformément réparti parmi les utilisateurs : les utilisateurs médians estiment effectivement que l'efficacité des jetons de Sol est élevée, mais pour certains utilisateurs intensifs traitant des tâches de haute complexité, la consommation de quotas est nettement plus rapide. La société a admis qu'avant le lancement, elle s'était trop concentrée sur les performances moyennes et médianes, négligeant les scénarios de longue traîne à consommation élevée.