OpenAI Codex 为什么显示两套额度？双额度池原理解析

OpenAI Codex CLI 的 /status 命令会显示两套独立的额度限制，很多用户看到后会困惑：是不是重复计费了？答案是否定的。本文解释 Codex 双额度池的原理和查看方法。

为什么显示两套额度

Codex CLI 把额度按模型/额度池分开显示，所以你看到两组数据：

• 通用 Codex 额度 — 默认模型使用的额度池，包括 5 小时限额和周限额
• GPT-5.3-Codex-Spark 额度 — Spark 预览模型单独的额度池，同样有 5 小时限额和周限额

这是两个独立的计量体系，不是重复扣费。

额度示例解读

5h limit:      [████████████████░░░░] 82% left (resets 19:53)
Weekly limit:  [███████████████████░] 97% left (resets 14:53 on 26 May)

GPT-5.3-Codex-Spark limit:
5h limit:      [████████████████████] 100% left (resets 21:34)
Weekly limit:  [████████████████████] 100% left (resets 16:34 on 26 May)

Warning: limits may be stale - run /status again shortly.

逐项解读：

两个额度池互不影响

关键点：用默认 Codex 只扣上面那组，用 Spark 模型只扣下面那组，两者互不干扰。

• 如果你一直使用默认 Codex 模型，Spark 的额度不会减少
• 如果你切换到 Spark 模型，通用额度不会被动用
• 各自有独立的重置时间

什么是 GPT-5.3-Codex-Spark

Spark 是 OpenAI 提供的研究预览（research preview）模型，可能具有更强的代码生成能力，但费率和额度规则尚未最终固定。作为预览版，它获得了独立的额度分配，方便用户尝试而不影响常规使用。

关于额度显示的注意事项

最后那句 limits may be stale - run /status again shortly 表示：

• 额度显示不是实时的，存在一定延迟
• 如果刚完成一次较长的任务，可能需要等一会再查看才能看到准确数字
• 也可以在 OpenAI 官方的 Usage 面板查看更详细的额度信息

总结

Codex 的双额度显示是按模型分开计量的正常行为。通用额度用于默认模型，Spark 额度用于预览模型，两者独立消耗、独立重置，不会重复扣费。