OpenAI 更新 ChatGPT 用量政策:Plus 恢復五小時限制、企業版轉用每月點數機制
OpenAI 宣布由8月25日起,針對 ChatGPT Plus 訂閱用戶重新實施 Codex 同 ChatGPT Work 嘅五小時用量限制,以改善運算資源分配及用戶體驗。同時,企業版(Enterprise)同教育版(Edu)嘅管理員控制台亦全面升級,正式淘汰每星期限制,轉為提供更精細嘅每月點數使用上限(Usage limits)以及超額限制(Overage limit)設定。本文章將為讀者詳細分析呢次政策更新,以及企業管理員點樣有效控制營運成本。
OpenAI 恢復 ChatGPT Plus 五小時用量限制 企業版點數管理功能全面升級
人工智能開發機構 OpenAI 8月25日正式宣布,針對旗下人工智能平台 ChatGPT Plus 嘅訂閱用戶,重新引入針對程式碼編寫模型 Codex 同 ChatGPT Work 嘅五小時使用限制。呢個政策早前曾經短暫取消,改為淨係實施每星期用量上限。另一方面,針對企業版(Enterprise)同教育版(Edu)嘅機構用戶,OpenAI 亦大幅更新咗系統後台嘅管理功能,將原本嘅每星期點數限制,全面過渡至每月限制,並加入更嚴謹嘅超額使用(Overage)控制機制。呢篇文章會為大家詳細拆解呢兩大更新嘅具體內容,以及對一般香港用戶同企業管理員嘅實際影響。
Tomorrow we will bring back the 5h limit for Plus accounts across ChatGPT Work and Codex. I had mentioned this a while ago, but then postponed it.
— Tibo (@thsottiaux) August 25, 2026
This is necessary as (a) the 5h limit allows us to smoothen the load on our compute, allowing to keep the plan generous in terms of…
ChatGPT Plus 用戶重新實施五小時限制
OpenAI 旗下 Codex 及 ChatGPT 嘅工程主管 Thibault “Tibo” Sottiaux 早前於社交平台上交代呢次改動嘅細節。由8月25日開始,Plus 帳戶喺使用 ChatGPT Work 同 Codex 嗰陣,會重新受到每五小時嘅用量上限約束。當用戶用盡五小時或者每星期嘅限額之後,佢哋就必須要等待下一個週期重置,或者額外購買使用點數。OpenAI 間中亦會免費為用戶重置用量,或者用戶可以透過特定嘅推廣同推薦計劃獲取重置機會。
點解 OpenAI 要重新恢復呢個限制?Tibo 喺解釋入面提到兩個主要原因:
第一,五小時限制能夠幫助 OpenAI 更有效咁平滑分配運算資源(Compute load),令系統喺應付龐大需求嗰陣唔會出現過度擠塞,從而維持每星期用量計劃嘅慷慨程度。
第二,數據顯示 Plus 計劃嘅用戶大多數係比較隨性(Casual)或者係新用戶。喺淨係得每星期限制嘅情況下,好多用戶會唔小心喺短時間內耗盡成個星期嘅配額,然後對系統點解停止服務感到困惑,導致整體用戶體驗變差。加入五小時限制,反而可以起到緩衝作用。
值得留意嘅係,如果用戶係訂閱緊每月 100 美元或者 200 美元嘅專業版(Pro)計劃,未來幾個月內都唔會受到呢個五小時限制影響,可以繼續享有較高嘅自由度。
企業版同教育版(Enterprise 及 Edu)管理功能全面革新
除咗個人用戶,OpenAI 亦為企業版(Enterprise)同教育版(Edu)嘅點數(Credit-based)系統引入咗全新嘅管理框架。呢類帳戶嘅管理員而家擁有兩個完全獨立嘅控制機制,分別係「使用限制(Usage limits)」同埋「工作空間超額限制(Workspace overage limit)」。
使用限制主要係針對每個使用者設定每月嘅用量上限。管理員可以喺工作空間(Workspace)層面設定預設值,亦可以針對特定群組(Groups)或者個別用戶(Users)設定覆蓋(Overrides)限制。此外,系統亦支援用量警告(Usage alerts)功能,當點數花費達到特定門檻嗰陣,就會通知管理員。
至於工作空間超額限制,就係決定當成間公司或者學校嘅共享點數池(Shared credit pool)耗盡之後,系統容唔容許用戶繼續使用合資格嘅點數功能。需要清楚明白嘅係,使用者嘅個人使用限制,喺超額使用期間仍然有效。如果一個員工已經達到個人嘅用量上限,就算公司個點數池仲有餘額,或者公司開啟咗超額使用功能,呢位員工都無法繼續進行需要扣減點數嘅操作。
深入了解:如何設定同管理每月使用限制
企業版同教育版嘅管理員可以透過全域管理控制台(Global Admin Console)入面嘅「Usage limits」頁面去管理每月限制。系統提供兩種週期選擇:第一種係預設嘅每月重置(Monthly),即係喺協調世界時(UTC)每個月嘅第一日重置用量;第二種係跟隨帳單週期(Aligned to billing cycle),即係跟返工作空間帳單週期嘅開始日期去重置。呢種設定唔會改變開發票或者續約嘅日期,純粹係計算用量嘅週期。
使用限制嘅優先次序分得好仔細。系統喺計算限制嗰陣,會首先睇「用戶個人覆蓋限制(User overrides)」,如果無,就會睇「最高適用嘅群組預設限制(Group defaults)」,最後先到「工作空間預設限制(Workspace defaults)」。舉個具體例子,公司入面嘅工程部可能比起外判合約員工群組需要更高嘅預設點數。如果一個員工同時屬於兩個群組,系統預設會採用限額較高嗰個群組嘅標準,除非管理員特登為呢位員工設定咗獨立嘅個人限制。
彈性處理員工增加用量嘅申請
管理員亦可以開放權限,容許員工主動申請增加每月限制。呢個功能預設係開啟嘅。當員工喺 ChatGPT 或者 Codex 提出申請,管理員會收到電郵通知,並可以喺控制台入面嘅「待處理請求(Pending requests)」頁面查閱員工嘅理據,然後決定批准定係拒絕。如果公司有自己嘅內部審批系統,管理員亦可以將申請路徑更改為自訂嘅網址。
如果管理員決定批准,仲可以揀呢個額外增加嘅限額係「暫時性(Temporary)」定係「永久性(Permanent)」。暫時性增加只會維持到目前使用週期完結為止(例如去到月尾),之後就會自動還原去原本嘅群組或者工作空間預設值。呢個彈性設計,非常適合應付員工突發性嘅專案需求,而唔會長遠增加公司嘅營運成本負擔。
由每星期限制過渡至每月限制
為咗統一管理,OpenAI 已經安排咗所有企業同教育帳戶由每星期限制過渡至每月限制。根據官方指引,系統已經喺較早前(8月15日)自動將所有剩餘嘅每星期角色限制轉換為每月限制。
轉換嘅方程式好直接:如果原本設定咗每星期預設限制,系統會將個數值乘四,變成每月嘅工作空間限制。原本按角色分配嘅每星期限制,亦會乘四並轉換為每月嘅群組覆蓋限制。OpenAI 強調,呢次過渡係不可逆轉嘅,以前嗰套每星期點數控制設定喺遷移完成之後已經正式淘汰。不過,所有角色、權限同功能存取級別就完全無受影響。
點數耗盡後嘅機制:超額限制(Overage Limit)
對於採用靈活定價同共享點數池嘅企業版帳戶嚟講,超額管理係控制成本最重要嘅一環。預設情況下,OpenAI 唔會為工作空間設定超額限制(即係顯示為「無限制 No limit」)。如果管理員唔去設定,當共享點數池用盡之後,員工仍然可以繼續使用功能,但就會產生額外嘅超額費用(Overage charges),呢啲費用會根據合約上嘅費率去計算。
為咗避免收到震撼帳單,管理員必須要喺帳單(Billing)分頁入面主動設定超額限制。如果將限制設定為 0,當點數用完嗰一刻,系統就會即時停止所有需要點數嘅進階功能,直到下個月有新點數或者管理員調高限制為止。調整超額限制只會影響未來嘅用量,唔會追溯或者改變已經發生咗嘅用量同埋已經發出嘅發票。
帳單與用量提示功能
帳單同用量報告有時會出現數字上嘅差異。OpenAI 提醒管理員,喺核對帳單嗰陣要留意幾個細節。首先,使用限制係以 UTC 日曆月計算,但發票(Invoices)就係根據工作空間嘅合約帳單週期去計算。其次,分析後台(Analytics)同下載嘅用量報告可能會有時間延遲(Freshness delay)。超額發票通常會喺帳單週期完結後嘅五個工作天審閱期之後發出。
對於合資格嘅企業工作空間,管理員仲可以喺控制台開啟「容許用戶查看點數及金額用量(Allow users to see usage in credits and dollars)」。開啟之後,員工就可以喺自己嘅介面見到確實嘅點數消耗同埋預估嘅美金價值。呢個功能純粹係為咗增加透明度,幫助員工規劃用量,並唔會改變任何實際嘅限制設定。
如果管理員想進一步自動化管理流程,合資格嘅工作空間仲可以利用「花費控制應用程式介面(Spend Controls API)」。透過具備專屬權限嘅管理員 API 金鑰,企業可以直接將 OpenAI 系統同內部嘅 IT 管理平台整合,實現大規模嘅自動化資源分配,對於擁有多個部門同龐大員工數量嘅跨國企業嚟講非常實用。
總結
總括嚟講,OpenAI 今次針對 ChatGPT Plus 重新引入五小時限制,反映咗平台喺平衡伺服器負擔同優化個人用戶體驗之間作出嘅調整。對於會唔小心用過籠嘅輕度用家嚟講,呢個機制其實起到一種保護作用,避免太早耗盡一星期嘅配額。而對於企業版同教育版嘅機構,每月點數限制同精細嘅超額控制機制,就提供咗更專業、更符合商業營運邏輯嘅管理工具。無論係個人定係企業用戶,定期檢視自己嘅用量習慣同埋系統設定,先係最有效運用呢啲人工智能工具嘅策略。