【ITニュース解説】Banked resets changed the meaning of "waiting" — what I learned logging Codex limits for five months

この記事は、OpenAIが提供するコード生成AIツールであるCodexの利用制限、一般にクォータと呼ばれるものがどのようにリセットされるかを、約5ヶ月間にわたって観察し記録した結果について述べている。筆者はこの観察を通じて、利用制限が回復する仕組み、つまり「待つ」ことの意味に対する自身の理解が大きく変わったと語っている。

筆者は観察を開始した当初、Codexのクォータについては単純なモデルを持っていた。それは、利用するとクォータが減少し、時間が経過すれば自動的に回復するというものだった。そのため、クォータが回復するまでの時間は、ただひたすら待つという連続した期間だと考えていたのである。

しかし、この単純なモデルは約5週間で崩れることになった。ログに「バンクド・リセット」と呼ばれる新しいタイプのクレジットが記録されたからである。このバンクド・リセットは、通常のクォータ回復サイクルである5時間ごとや週ごとといった周期には全く従わない、一回限りの追加クレジットだった。バンクド・リセットは、通常のクォータ回復のように一定の時間を待つことで得られるものではなく、いつの間にかアカウントに付与されているクレジットである。これは、ユーザーの利用状況とは直接関係のない、マイルストーンの達成、新製品のリリース、システム障害への対応、あるいは特定のプロモーションなど、外部の要因によって突然発生することがある。つまり、これは時間によって回復するものではなく、イベントとして発生するものだった。

バンクド・リセットの仕組みを理解したことで、筆者の「待つ」という概念は大きく二つの異なる体験に分かれた。一つは、通常の時間経過によってクォータが回復するのを待つことである。これは固定された、ある程度予測可能なものであり、いつ回復が終わるかがおおよそわかる。もう一つは、このバンクド・クレジットの到着を待つことである。こちらはいつ付与されるか全く予測できず、多くの場合、自分自身のCodexの利用状況とは無関係に発生する。この二つ目の「待つ」、あるいは「待たない」体験が、筆者にとって特に興味深いものだった。なぜなら、従来のモデルでは、ツールをたくさん使うことと、その後の待機期間が関連していたが、新しいモデルでは、自分ではコントロールできない外部の要因によって、いつの間にか利用可能量が増える可能性があるからである。これは、どれだけ注意深く利用量を調整していても、外部要因によってキャパシティが増える可能性があり、また逆に、自分の計画とは全く関係なくそれが付与されない可能性もあることを意味していた。

筆者が2026年4月28日から10月10日まで行った約5ヶ月間の観察記録は、三つの段階に分けられる。第一幕は「静かな月々」（4月下旬から6月）である。この期間には合計3回の信号しか記録されておらず、それぞれの信号の間隔は37日、8日、27日と非常に長かった。平均すると24日もの間隔があった。この時期には、クォータ回復を文字通り「待つ」ことしかなく、筆者の初期の単純なモデルはこの時期の経験に基づいて構築された。しかし、結果的にこの期間はログ全体の傾向から見ると最も特殊な部分であった。第二幕は「体制の変化」（7月以降）である。この時期になると、信号の間隔は平均2.8日にまで劇的に短縮された。信号はまとまって現れるようになり、8月には12日、9月には10日というように、多くのリセット日が記録された。この頃からログは一定の間隔で信号を発するメトロノームのような状態ではなく、イベントが頻繁に発生するカレンダーのように変化していった。そして第三幕は「バンクド・クレジット時代」（9月下旬から現在）である。最近の記録では、バンクド・リセットや、製品ローンチなどと関連付けられたリセットカードの活動が中心となっている。例えば、有料アカウント向けのバンクド・クレジットの付与や、新機能のリリースに紐付いたリセットカードに関する情報などが記録されている。10月5日に発表された「28日間の改善または完全リセット」という情報は、実際に付与されたリセットではなく、将来の監視対象として記録されている。これは、バンクド・リセットと通常の予測可能なリセットとの違いが明確になったためである。

これらの観察結果を通じて、筆者自身の認識とツールへの向き合い方に三つの大きな変化が生じた。一つ目は、バンクド・リセットを「待つべきもの」として扱わなくなったことである。それは特定のサイクルの一部ではなく、自分に適用されるかどうかも分からない「イベント」であると捉えるようになった。バンクド・リセットが必ず来ると期待することは、かえって予期せぬ事態によって計画を狂わせる原因になりうると理解した。二つ目は、ログの長い空白期間を「何も起こっていない」と解釈しなくなったことである。最初に経験した37日間の信号空白期間は、トラッカーが故障していたのではなく、初期のログの本来の姿だった。そして、このような長い空白期間は再び起こりうることを認識した。忙しい期間だけを正確に追跡できるトラッカーは、静かな時期に誤った情報を提供し、ユーザーを惑わす可能性がある。三つ目は、「誰のためのクレジットか」について、より厳密に考えるようになったことである。公開されているリセット情報の中には、有料アカウント専用のリセットカードのような、特定のユーザー層に向けたものも含まれている。公開ログでは、特定のクレジットが特定のアカウントに実際に付与されたかどうかを知ることはできないため、この区別が重要であると認識した。

これらの変化は、筆者がリセットのタイミングをより正確に予測できるようにはしなかった。しかし、それらの変化によって、予期せぬリセットに驚かなくなる、つまりサプライズを受けなくなるという効果があった。AIツールを計画的に利用していく上で、この「予期せぬ事態に動じないこと」こそが、筆者にとって本当に必要なことだったと結論付けている。ただし、筆者の観察はあくまで公開されている情報、つまり「公開信号」に基づいていることには注意が必要である。筆者には、個々のアカウントが実際にどれだけのクォータやプラン、クレジット残高を持っているかを見ることはできない。そのため、上記で述べたことは、公開された報告のパターンを説明するものであり、特定のアカウントの実際の動作を保証するものではない。