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每天增长 100 万用户,Codex 总算扬眉吐气了

2026 年 7 月 16 日
在 商业
阅读时间: 3 mins read
阅读:860
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(本文作者为 字母 AI,钛媒体经授权发布)

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2026 年 7 月 16 日

文 | 字母 AI

GPT-5.6 发布之后,Codex 开始以一种近乎夸张的速度增长。

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600 万、700 万、800 万。

过去几天,OpenAI 几乎每天都在刷新一次用户里程碑。照这个公开数字看,Codex 相关产品的活跃用户,正在以一天一百万的速度上涨。

和数字上的刷新一同到来的,还有新一轮额度重置。

达到 600 万活跃用户时,OpenAI 不仅为 Codex 和 ChatGPT Work 用户重置了额度,还暂时取消了所有 Plus、Business 和 Pro 套餐原有的 5 小时使用限制。到了 700 万,OpenAI 又向所有用户发放了一次可以留待以后使用的额度重置;达到 800 万后,使用额度再次被统一刷新,而 5 小时限制仍未恢复。

数字上涨,额度重置;额度放开,又带来更多使用。

GPT-5.6 上线后的几天里,OpenAI 像是在用一场连续不断的算力促销,让用户尽可能多地运行 Codex 和 ChatGPT Work。

只是,这个每天增加一百万的数字究竟代表什么,仍然没有人能够说清。

OpenAI 公布的并不是 Codex 单独的用户数,而是“Codex 与 ChatGPT Work 的活跃用户”。它没有解释活跃指日活、周活还是其他周期,这个数字到底怎么算出来的,口径非常模糊。

甚至连“Codex 用户” 本身,也正在变得难以定义。

现在,OpenAI 在 ChatGPT 里同时放了 Codex 和 ChatGPT Work 两个任务入口。按照官方定位,Codex 主要处理编程任务,Work 主要处理研究、文件和其他知识工作。可实际使用中,两者都能读取文件、调用工具、执行长任务,边界并不清楚。

统计时,两款产品被放在一起;真正使用时,用户却仍然要在两个入口之间做选择。

于是,一边是以百万级速度不断跳涨的活跃用户;另一边,用户还在问一个最基本的问题:我到底应该打开 Codex,还是 ChatGPT Work?

一天涨 100 万,甚至更快

GPT-5.6 发布之后,Codex 的用户数字开始以一种近乎失控的速度增长。

600 万、700 万、800 万,OpenAI 几乎每天都在刷新一次里程碑。

到了 7 月 15 日下午,800 万甚至都成了过去式 (凌晨 3 点才因为突破 800 万重置了一次额度)。OpenAI 产品负责人 Tibo 又在 X 上表示,Codex 和 ChatGPT Work 似乎很快就要达到 900 万活跃用户。

在 7 月 16 日,Tibo 正式宣布活跃用户数突破 900 万,再次刷新额度,并表示团队此前甚至没有及时公布这一里程碑,因为正在忙于维持系统稳定。

从 600 万到 900 万,前后不过短短几天。

只是,这条增长曲线并没有一个特别清楚的纵轴。

从产品方向上看,OpenAI 正在把聊天、编程和任务执行收束到 ChatGPT 内部,作为独立应用的 Codex 已成历史,ChatGPT 也因此越来越像 OpenAI 的统一超级入口。

相比起以前非常直观的“Codex 周活用户”,OpenAI 现在使用的口径是“ 正在使用 Codex 和 ChatGPT Work 的活跃用户”。但官方没有解释活跃对应多长时间,也没有说明用户需要完成什么行为才会被计入。

这些数字里有多少是原本的 Codex 用户完成了迁移,又有多少是原有 ChatGPT 用户第一次触发了相关功能,外界一概不知。

但口径模糊,并不意味着这轮增长没有意义。至少在 OpenAI 的公开讲述里,Codex 与 ChatGPT Work 正在以前所未有的速度,把 ChatGPT 用户转化成 Agent 用户。

而 GPT-5.6 本身,也提供了用户涌入的理由。

一名用户给 GPT-5.6 Sol 开放了自己的相册权限,让它从过去的照片中识别并提取每一件衣服,再整理成一套可以浏览的数字衣橱。随后,他又让模型重新搭配造型,并调用 GPT-Image 生成虚拟试穿效果。

奥特曼转发称:这个功能在不久前可能还是一家初创企业 (的核心产品)。

另一边,GPT-5.6 Sol Ultra 也展示了更极端的能力上限。

OpenAI 称,它曾在不到一小时内调度 64 个子代理,生成了一份针对已有约 50 年历史的循环双覆盖猜想 (Cycle Double Cover Conjecture,简称 CDC 猜想) 的证明。

模型变得更好用,是用户愿意涌入的前提。

额度重置,则让这批用户可以在新品发布后的几天里,用得更多、更久。

600 万活跃用户时,OpenAI 不仅重置了 Codex 和 ChatGPT Work 的使用额度,还暂时取消了所有 Plus、Business 和 Pro 套餐原有的 5 小时使用限制。

到了 700 万,额度再次刷新;800 万时,又刷新了一次。接近 900 万时,Tibo 已经开始公开询问,是继续刷新还是留一点空间。

这位“ 掌管重置的神”,这几天正在疯狂按他的按钮。

如此高强度的额度刷新速度,简直可以把 Plus 订阅当 Pro 用。

Anthropic 和 OpenAI,正在打一场最朴实无华的商战

疯狂补额度的,不只 OpenAI 一个。

在 GPT-5.6 和 ChatGPT Work 全面上线前后,Anthropic 也开始调整 Claude 的使用策略。

7 月初,GPT-5.6 即将上线的消息不断升温。当时传闻,OpenAI 可能会在 (美国时间)7 月 7 日全面推出 GPT-5.6。

就在同一天,Anthropic 原本计划结束 Claude Fable 5 限量体验的时间,被延长到了 7 月 12 日。

随后,7 月 9 日,GPT-5.6 和 ChatGPT Work 正式上线。

就在发布当晚,Anthropic 又调整了 Claude 的使用限制,宣布为所有用户重置 5 小时和每周使用额度。

Tibo 直接在评论区“ 贴脸” 表示:我闻到了恐惧的气息。

需要注意的是,Claude Code 本身有两层限制:短时间内的 5 小时额度,以及防止重度用户长期消耗过多算力的周额度。

Anthropic 这次做的是,把用户已经消耗掉的额度恢复,让他们继续使用。

OpenAI“ 暂时取消 Plus、Business 和 Pro 套餐原有的 5 小时使用限制” 则更加激进,直接把这个短时间内的 5 小时额度取消了,只要你想,你可以一口气用完一周的额度。

巧的是,就在 Tibo 宣布 OpenAI 活跃用户数突破 600 万并取消 5 小时限制之前,Claude 把 Fable 5 的使用权限又延长到了 7 月 19 日,同时继续维持 Claude Code 每周使用额度比正常水平高 50% 的状态。

两家公司采取的方式并不完全相同,但背后其实是同一个目标:不要让用户在最关键的几天里停止使用自己的 Agent。

Anthropic 像是在用 Fable 5 来挽留,让用户再多用一段时间 Claude;OpenAI 则是通过反复地刷新额度,欢迎用户现在尽管多用 Codex。

在达到 700 万活跃用户时,OpenAI 还提供了一次可以留到以后使用的“banked reset”,用户可以在未来需要时手动启用。

更有意思的是,这场竞争甚至开始延伸到社交平台。

7 月 10 日,Anthropic 发布了一条名为“There's hope in hard questions” 的宣传视频,强调 Claude 面对困难问题时仍然能够提供帮助。

奥特曼随后转发调侃,自己一开始以为这是一条讽刺视频,还以为账号名称会故意写成“c1audeai” 之类的恶搞形式。

随后,他又继续评论称:“ 能够提出困难的问题很好,但前提是我们认为你足够优秀,不至于被降级,甚至根本无法获得提问的机会。”

这显然是在影射 Anthropic 此前围绕模型访问、使用限制等问题的争议。

当天,奥特曼还专门发了一个帖子称:如果你是为了最好的模型而来,至少我们绝不会轻视你。

可以认为,OpenAI 几乎把竞争对象摆到了台面上。

这种针对性的竞争甚至引发了网友的调侃,有人说:如果你把取消 Claude 订阅的截图发给他们,Codex 应该会提供一个月的免费额度。

7 月 15 日,Tibo 转发了这条推文,并在 X 上发起了一场“ 用户反馈换算力” 活动:

如果用户告诉 OpenAI,自己喜欢 GPT-5.6 Sol 的哪些地方,或者为什么选择切换到它,前 1 万名用户可以获得价值 100 美元的 Codex 积分。

换句话说,OpenAI 不仅想让用户使用 GPT-5.6,还希望用户公开讲述“ 为什么 GPT-5.6 值得使用”。

这场竞争表面上看是算力补贴,两家公司都在承担更高的推理成本,让用户可以更长时间、更高频率地使用自己的 Agent。

而随着竞争深入,它正在从算力竞争变成一场非常朴素的品牌竞争,或者说,类似互联网平台战争的用户争夺。

两家公司争夺的不只是使用量,还有用户对于“ 谁更值得信任” 的判断。

过去,大模型公司的竞争重点是证明自己的模型更强,但当模型开始进入用户的工作流程,让用户形成习惯,用户的迁移成本就会迅速提高。

Agent 时代,决定胜负的因素正在变化。真正重要的是:当用户需要完成一项工作时,他第一个想到打开谁。

Anthropic 长期建立的品牌是安全、谨慎和可靠,而 OpenAI 正在强化另一套叙事—— 从不断刷新 Codex 额度,到奥特曼公开强调“ 我们不会轻视用户”,OpenAI 正在告诉市场:如果用户想使用最强的模型,我们就应该让他们尽可能使用。

当然,无论把故事讲得多好听,这场竞争最终仍然会回到一个最现实的问题:用户留下来之后,Agent 到底能不能真正完成工作。

Codex 并入 ChatGPT 之后,新的问题出现了

虽然数字上的增长非常亮眼,但这并不意味着所有用户都认同 OpenAI 的方向。

一方面,新版本发布后,OpenAI 推动用户进入新的 ChatGPT Desktop 应用,部分增长可能来自产品迁移,而不是用户自然发现并选择 Codex。

另一方面,也有人认为,流量达到历史峰值,与 GPT-5.6 这一轮新模型发布有关,而不一定完全来自 Codex 和 ChatGPT 的整合。

换句话说,用户数量上涨证明了 OpenAI 正在获得更多使用机会,但并不能直接证明新的产品结构已经被用户接受。

把 AI 入口整合,本身其实算不上什么争议—— 从长期方向来看,让用户不用理解背后的产品区别,只需要告诉 AI 自己想完成什么事情,显然更符合 Agent 时代的使用方式。

但这一次整合之所以引发讨论,是因为 OpenAI 在统一能力的同时,又制造了新的入口分裂。

或者说,它正在重新定义入口,但用户原本建立的产品认知也被打乱了。

最初的 Codex 确实是一款面向程序员的 AI 编程工具,但过去一年里,它已经发生了变化,越来越像一个可以执行复杂任务的 Agent。

它可以读取文件、调用工具、运行程序,也可以处理研究、分析等非编程工作。

OpenAI 自己也提到,越来越多用户开始用 Codex 处理知识工作。

也就是说,Codex 已经完成了一次身份变化,并且已经形成了一定的用户心智。

很多用户已经在 Codex 上形成了使用习惯,当他们打开 Codex,未必完全是做代码工作,更有可能是要用它处理一些复杂任务。

问题出现在 GPT-5.6 和 ChatGPT Work 上线之后。

此前,Codex 已经逐渐进入 ChatGPT 生态,用户也可以在 ChatGPT 中使用相关能力。但此前的整合逻辑相对简单:ChatGPT 提供入口,Codex 负责执行任务。

编码任务和非编码任务,仍然属于同一个 Agent 工作流。

而这一次,OpenAI 在进一步整合 Codex 能力的同时,又推出了 ChatGPT Work。

在额度计算方式上,OpenAI 实际上保留了原有的资源划分:普通 ChatGPT 聊天仍然按照对话额度计算,而 Codex 和 ChatGPT Work 则共享 Agent 任务额度。

可是,如果 Codex 和 ChatGPT Work 本质上共享同一种 Agent 能力,用户为什么需要面对两个入口?

原本核心的聊天功能,在合并后的新应用里反而被缩成了一个小小的 Tab,不如直接用网页版。

OpenAI 正在改变一个已经形成的用户认知,并试图建立一种新的、类似于 Claude Code 和 Claude Cowork 的划分方式。这让部分用户感觉,OpenAI 并不是在简化入口,只是在复制竞争对手的产品分类。

它本可以变得更加简单,也更符合此前建立的用户习惯。

7 月 10 日,T3 Stack 创作者 Theo Browne 在 X 上直言:“ 把 Codex 改成 ChatGPT Desktop,是个糟糕透顶的主意。”

面对这种质疑,Codex 负责人 Tibo 并没有否认调整空间。他表示,团队会继续改进产品,并且还有大量面向开发者的更新正在准备。

同时,他也明确表达了 OpenAI 坚持这条路线的原因:我坚信,尝试打造一个通往 AGI 的统一界面,是值得的。

AI 产品正在从“ 功能竞争” 进入“ 架构竞争”,而架构往往会比模型能力更早遇到用户体验问题。

OpenAI 试图把聊天、编程、研究和任务执行收束到同一个入口,这可能是 AI 产品长期发展的方向。

但在这个方向真正成熟之前,模型能力、产品边界和用户习惯之间,仍然需要经历一段磨合期。

7 月 14 日,OpenAI 更新了 ChatGPT 的搜索能力,用户可以直接从侧边栏搜索自己的历史聊天、Projects、图片和已上传文档,并按照内容类型进行筛选。

放在 Codex、ChatGPT Work 等产品整合的大背景下,它可以看作 OpenAI 对 ChatGPT 定位的一次调整,以及对于“ 入口过多” 这一问题的回应。

ChatGPT 正在从聊天入口,变成 OpenAI 所有工作内容的索引层。

未来,用户或许不需要知道任务究竟由哪个 Agent 完成,也不需要记住内容存放在哪个入口。

他们只需要回到 ChatGPT,找到过去的工作,继续推进下一步。

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