Codex यूसेज लिमिट्स की तुलना करना मुश्किल है क्योंकि OpenAI अब कुछ प्लान्स को अनुमानित मैसेज में बताता है, कुछ को अलाउंस या क्रेडिट्स में, और API-key उपयोग को API बिलिंग में। "मैसेज काउंट" हर टास्क के लिए भरोसेमंद कोटा नहीं है।
संक्षिप्त जवाब: ChatGPT में Settings → Usage के तहत अपना मौजूदा बैलेंस और रीसेट समय जाँचें; सक्रिय Codex CLI सत्र में /status दर्ज करें। अक्टूबर 2026 तक, Plus और Business Standard के लिए पाँच-घंटे के मैसेज अनुमान प्रकाशित हैं, Pro पर पाँच-घंटे की कैप नहीं है पर शामिल अलाउंस फिर भी लागू है, और Business Premium का अलाउंस ज़्यादा है और पाँच-घंटे की कैप नहीं है। Enterprise/Edu वर्कस्पेस बिलिंग पर निर्भर करता है; API key अलग से API दरों पर बिल होती है।
प्लान के हिसाब से Codex यूसेज लिमिट्स क्या हैं?
Codex यूसेज एक अलाउंस है, प्रॉम्प्ट्स की गारंटीशुदा गिनती नहीं। मैंने 4 अक्टूबर 2026 को इस टेबल की जाँच OpenAI के मौजूदा Codex प्राइसिंग और यूसेज पेज और प्लान-विशिष्ट गाइडेंस से की। OpenAI आँकड़े बदल सकता है; आपके अकाउंट के लिए आपका Usage पेज ही लाइव स्रोत है।
| प्लान या साइन-इन | प्रकाशित लिमिट कैसी दिखती है | क्या जाँचें |
|---|---|---|
| Plus | प्रति पाँच-घंटे विंडो अनुमानित लोकल मैसेज: GPT-6 Astra 5–45; GPT-6.1 Sol 15–160; GPT-6 Sol 15–150; GPT-6 Luna 350–3,000। साप्ताहिक लिमिट भी लागू हो सकती है। | बची हुई मात्रा और रीसेट समय के लिए Usage पेज। अनुमान टास्क और सेटिंग्स के हिसाब से बदलते हैं। |
| Pro 100, Pro 200, Pro 500 | इस जाँच के समय कोई पाँच-घंटे की Work/Codex लिमिट नहीं। शामिल अलाउंस फिर भी लागू है, और ठीक-ठीक कितना काम हो सकता है यह मॉडल और टास्क पर निर्भर करता है। | Usage पेज; "कोई पाँच-घंटे की लिमिट नहीं" को असीमित उपयोग न समझें। |
| Business Standard | Astra, GPT-6.1 Sol, GPT-6 Sol और Luna के लिए प्रकाशित लोकल-मैसेज अनुमान Plus जैसे ही हैं। साप्ताहिक लिमिट भी लागू हो सकती है। | अपनी सीट और वर्कस्पेस कंट्रोल्स की पुष्टि एडमिन से करें। |
| Business Premium | Standard सीट के शामिल उपयोग का पाँच गुना और कोई पाँच-घंटे की लिमिट नहीं। | Usage पेज और वर्कस्पेस क्रेडिट/खर्च कंट्रोल्स। |
| Enterprise / Edu | फ़्लेक्सिबल-प्राइसिंग वर्कस्पेस पर कोई निश्चित रेट लिमिट नहीं; उपयोग वर्कस्पेस क्रेडिट्स के साथ बढ़ता है। फ़्लेक्सिबल प्राइसिंग के बिना, प्रति-सीट उपयोग ज़्यातर फ़ीचर्स के लिए Plus जैसा है। | एडमिन से पूछें कि आपके वर्कस्पेस पर कौन-सी बिलिंग व्यवस्था और लिमिट्स लागू हैं। |
| API key | ChatGPT प्लान अलाउंस नहीं, बल्कि API मॉडल उपलब्धता और API बिलिंग इस्तेमाल करती है। API-key उपयोग में Codex क्लाउड फ़ीचर्स शामिल नहीं हैं। | API Usage Dashboard और अपने संगठन का Limits पेज जाँचें। |
OpenAI Plus और Business Standard की सीमाओं को अनुमान बताता है; क्लाउड टास्क लोकल मैसेज से ज़्यादा अलाउंस इस्तेमाल कर सकते हैं। एक छोटा डॉक्यूमेंटेशन बेमेल भी है: सामान्य प्राइसिंग पेज Plus और Standard Business के लिए GPT-6.1 Sol को 15–160 लोकल मैसेज बताता है, जबकि Business मॉडल्स पेज Standard सीट्स के लिए GPT-6.1 Sol और GPT-6 Sol को एक साथ 15–150 बताता है। जिन प्लान्स पर पाँच-घंटे और साप्ताहिक दोनों विंडो हैं, उनमें से कोई भी Codex लिमिट नया काम रोक सकती है। "साप्ताहिक" का मतलब API रेट लिमिट या मासिक वर्कस्पेस बजट जैसा भी नहीं है।
मैं Codex यूसेज कैसे जाँचूँ और उसका रीसेट समय कैसे पता करूँ?
Codex यूसेज जाँचने का तरीका यह है: लाइव प्लान बैलेंस और रीसेट के लिए अकाउंट का Usage पेज इस्तेमाल करें; सक्रिय सत्र से रीडिंग चाहिए तो /status इस्तेमाल करें। CLI, IDE एक्सटेंशन, डेस्कटॉप और वेब से Codex का उपयोग साइन-इन प्लान से जुड़ा अलाउंस साझा करता है, इसलिए क्लाइंट बदलने से नया पूल नहीं बनता।
- Web: ChatGPT खोलें, अपनी प्रोफ़ाइल चुनें, फिर Settings → Usage। जाँचें कौन-सी लिमिट दिख रही है, क्या बचा है, और रीसेट समय।
- CLI: सक्रिय Codex सत्र में
/statusटाइप करें। परिणाम में उपलब्ध रेट-लिमिट जानकारी शामिल होती है। स्लैश कमांड और Codex यूसेज डैशबोर्ड OpenAI की Codex प्लान गाइड में दर्ज हैं। - IDE एक्सटेंशन: अकाउंट के साझा अलाउंस के लिए वही ChatGPT Settings → Usage पेज जाँचें। अगर आप इसके बजाय Codex डेस्कटॉप चैट में हैं, तो कंपोज़र में
/statusदर्ज करें; यह रेट लिमिट्स बताता है।
लंबा टास्क प्लान करने से पहले Codex यूसेज रीसेट समय उसका टाइम ज़ोन समेत सहेज लें। जहाँ Codex 5-घंटे की लिमिट लागू है, OpenAI कहता है कि उसकी विंडो तब शुरू होती है जब पिछली विंडो खत्म होने के बाद आप अपना पहला Work या Codex मैसेज भेजते हैं। Codex साप्ताहिक लिमिट की विंडो अलग होती है। आधी रात, अपने पहले सब्सक्रिप्शन पेमेंट की तारीख, या किसी और के स्क्रीनशॉट से अनुमान लगाने के बजाय अपने अकाउंट के लिए दिख रहे रीसेट पर भरोसा करें।
Codex अलाउंस क्या इस्तेमाल करता है?
मॉडल, रीज़निंग और स्पीड सेटिंग्स, टास्क की जटिलता, संदर्भ, टूल, और काम लोकल चलता है या क्लाउड में — ये सब उपयोग को प्रभावित करते हैं। OpenAI कहता है कि दिखने में एक जैसे दो टास्क अलग-अलग मात्रा खर्च कर सकते हैं, इसलिए अकेले प्रॉम्प्ट की लंबाई यूसेज कैलकुलेटर नहीं है।
महँगा पैटर्न पहचानें: अलग-अलग मॉडल और रीज़निंग सेटिंग्स के साथ तुलनीय टास्क चलाएँ और हर एक के बाद Usage पेज जाँचें। क्रेडिट-आधारित बिलिंग वाले पात्र Enterprise वर्कस्पेस में, सदस्य अपना मासिक अलाउंस, हाल का क्रेडिट इतिहास, अपनी सर्वाधिक-उपयोग वाली चैट्स और हर चैट का जीवनकाल क्रेडिट उपयोग भी देख सकते हैं। दूसरे प्लान्स पर, दिखने वाले बैलेंस और रीसेट संकेतकों का उपयोग करें।
क्लाउड अपने-आप लोकल से सस्ता नहीं है। OpenAI के अनुमान कहते हैं कि क्लाउड टास्क लोकल मैसेज से ज़्यादा अलाउंस इस्तेमाल कर सकते हैं, और टास्क का आकार तथा संदर्भ फिर भी मायने रखते हैं। एक व्यापक अनुरोध जो Codex से बड़ी रिपॉज़िटरी जाँचने, लंबा इतिहास रखने, कई टूल कॉल करने और कई वैकल्पिक डिलिवरेबल्स बनाने को कहता है, उसमें उपयोग के चालक उस लक्षित बदलाव से ज़्यादा होते हैं जो प्रासंगिक फाइलों के छोटे सेट के साथ हो।
मैं उपयोग को ज़्यादा देर तक कैसे चलाऊँ?
प्लान बदलने से पहले दोहराए गए संदर्भ को घटाएँ और टास्क का आकार सही करें। OpenAI की अपनी गाइडेंस संक्षिप्त निर्देश, प्रासंगिक सोर्स फाइलें, परिभाषित आउटपुट, छोटे प्रोजेक्ट निर्देश और कम सक्षम MCP सर्वर सुझाती है।
- पहले प्रॉम्प्ट में परिणाम और स्वीकृति जाँच बताएँ। एक ही रन में वैकल्पिक सुधार जोड़ने के बजाय स्वतंत्र काम को अलग करें।
- Codex को उन फाइलों और डेट रेंज की ओर इशारा करें जो मायने रखती हैं। पूरी रिपॉज़िटरी जोड़ने या हर मैसेज में वही लंबी पृष्ठभूमि दोहराने से बचें।
- मॉडल और रीज़निंग सेटिंग को जोखिम से मिलाएँ: रूटीन एडिट्स के लिए हल्का विकल्प इस्तेमाल करें अगर वह फिर भी आपकी समीक्षा मानक को पूरा करता है, और गहरी रीज़निंग उस काम के लिए रखें जिसे उसकी ज़रूरत है। तुलनीय टास्क के बाद अपना Usage पेज जाँचें; कोई भरोसेमंद सार्वत्रिक बचत प्रतिशत नहीं है।
AGENTS.mdनिर्देशों को छाँटें और उन MCP सर्वर को अक्षम करें जिनकी उस टास्क के लिए ज़रूरत नहीं। OpenAI कहता है कि ये मैसेज में संदर्भ जोड़ते हैं।- एक ही फाइल पर दोहराए गए एडिट्स के लिए, अगर आपके टूल समर्थन करते हों तो ऑपरेशन्स को बैच करें। हम Muvon में octofs बनाते हैं; इसका
batch_editटूल एक ही फाइल के 50 तक गैर-ओवरलैपिंग एडिट्स एटॉमिकली लागू कर सकता है और री-व्यू के बिना ताज़ा लाइन ID लौटा सकता है। यह इस विशेष वर्कफ़्लो से टूल राउंड ट्रिप हटा सकता है; यह OpenAI की बिलिंग दरें नहीं बदलता और किसी विशिष्ट टोकन बचत को साबित नहीं करता। Octofs 0.16 गाइड देखें।
लिमिट छूने पर क्या होता है?
विकल्प आपके प्लान और लिमिट नोटिस पर निर्भर करते हैं। अगर कोई टर्न पहले से चल रहा है, OpenAI कहता है कि वह फेयर-यूज़ लिमिट्स के अधीन पूरा हो सकता है; उसके बाद, नोटिस या Usage पेज क्रेडिट्स, पात्र रीसेट, अपग्रेड, या दिख रहे रीसेट तक इंतज़ार का विकल्प दे सकता है।
Plus और Pro उपयोगकर्ता जहाँ विकल्प उपलब्ध हो वहाँ Codex क्रेडिट्स खरीद सकते हैं। फ़्लेक्सिबल प्राइसिंग वाले Business, Edu और Enterprise वर्कस्पेस वर्कस्पेस क्रेडिट्स इस्तेमाल कर सकते हैं अगर बैलेंस और एडमिन खर्च कंट्रोल्स इसे अनुमति दें।
एक लोकल Codex सत्र API key भी इस्तेमाल कर सकता है, लेकिन वह उपयोग को अलग API दरों पर ले जाता है और Codex क्लाउड फ़ीचर्स नहीं जोड़ता। API रिक्वेस्ट/टोकन रेट लिमिट्स, संगठन यूसेज लिमिट्स, प्रोजेक्ट खर्च लिमिट्स और प्रीपेड बैलेंस अलग-अलग कंट्रोल्स हैं। अगर आप यह रास्ता चुनते हैं, तो पहले API Usage Dashboard और API रेट-लिमिट तथा 429 गाइडेंस जाँचें; कई मॉडल्स पर एक AI एजेंट चलाने की हमारी गाइड राउटिंग ट्रेड-ऑफ समझाती है।
पुरानी एरर स्ट्रिंग को मौजूदा गारंटी न समझें। Codex CLI 0.39.0 की एक 2025 GitHub रिपोर्ट में "You've hit your usage limit. Upgrade to Pro … or try again in 4 days 6 hours 37 minutes." दिखा था। यह शब्दावली और समय ऐतिहासिक हैं। आज, विशिष्ट लिमिट बैनर की तुलना Settings → Usage और उसके दिखाए रीसेट समय से करें। अगर उस समय के बाद बैलेंस गलत लगे, तो सपोर्ट को स्क्रीनशॉट, क्लाइंट, मॉडल, समय और टाइम ज़ोन भेजें; OpenAI कहता है कि सपोर्ट किसी लिमिट को मैन्युअली रीसेट नहीं कर सकता।
उपयोगी आँकड़ा वही है जो आपका अकाउंट अभी दिखाता है। लंबे जॉब से पहले अलाउंस जाँचें, फिर उसके मॉडल, रीज़निंग, टास्क इतिहास और संदर्भ आकार का उपयोग करके तय करें कि क्या रखना है, क्या संकरा करना है, या क्या अलग से बिल होने वाले API उपयोग पर ले जाना है।
— Don
Octofs ओपन सोर्स है। अगर आप अपने Codex सत्रों में batch_edit आज़माते हैं, तो एक इश्यू खोलें यह बताते हुए कि क्या काम आया और कहाँ वह रास्ते में आया।
