OpenAI увеличила включённый объём работы в ChatGPT Work и Codex. На Pro 100 и Pro 500 он вырос вдвое, а для Pro 200 компания отменила объявленное ранее сокращение.
На Pro 100 и Pro 500 включённый объём работы в Work и Codex стал вдвое больше прежнего. Для Pro 200 результат зависит от того, какой лимит был у подписчика до изменения.
Решение опубликовано в официальных заметках OpenAI за 29 октября. Work — режим для многошаговых задач, Codex — помощник для работы с кодом. Его возможности разобраны в обзоре Codex.
Смысл прибавки простой: в рамках плана можно выполнить больше работы. Она не означает, что любой запрос стал ровно вдвое дешевле или что каждая задача расходует одинаковую часть лимита.
OpenAI отменила сокращение, о котором сообщала в письме от 29 сентября. Пользователи с высоким прежним объёмом сохраняют его. Тем, у кого объём был понижен, с 29 октября дают вдвое больше, чтобы привести их к тому же лимиту.
Поэтому фраза «всем Pro 200 удвоили лимит» была бы неточной. У двух подписчиков может оказаться одинаковый новый объём, хотя у одного он вырос, а у другого остался прежним.
Перед сравнением полезно записать свой план и прежнее значение. Скриншот знакомого без этих данных не объясняет, сколько именно прибавилось у вашего аккаунта.
Нет, объявленное изменение относится к объёму Work и Codex. Из него нельзя вывести удвоение числа обычных сообщений, длительности голосовых разговоров или любого другого отдельного ограничения.
В заголовке анонса упомянут и Business Premium, но подробные новые значения для него в тексте не приведены. Приписывать ему коэффициенты личных планов Pro мы бы не стали.
Если вы только выбираете сервис, сначала разделите нужные задачи: разговор, обработка файлов или работа агента. В гайде по ChatGPT объясняем эти различия. Более высокий общий объём полезен только там, где он нужен вашей работе.
Сравните расход на повторяющихся рабочих задачах и проверьте, когда восстанавливается доступный объём. Одна длинная задача даёт мало оснований для выбора подписки.
Предлагаем сохранить описание задачи, выбранную модель, итог и долю потраченного лимита. Если результат приходится переделывать, учитывайте и эти попытки: они тоже входят в стоимость полезной работы.
Вместе с расходом записывайте, удалось ли получить принятый результат. Больший лимит даёт больше возможностей для выполнения задач, но сам по себе не подтверждает точность ответа или качество исправленного кода.
