04 · 订阅与计费

Codex 到底怎么扣额度、套餐和 API key 有什么区别，以及怎样用得更省

📚 系列导航 上一篇〈03 · 安装与登录〉，咱们已经把 Codex 装到了电脑上，并且用 ChatGPT 账号或 API key 完成了登录。这一篇专门聊钱：不同套餐分别适合谁、Codex 限额怎么算、Credits 是什么，以及怎样避免上下文白白烧额度。下一篇〈05 · 接入其他模型〉，再讲模型提供商和本地模型的接入方式。

很多人第一次用 Codex，都会有一个错误印象：

我都订阅 ChatGPT Plus 了，Codex 应该可以随便用吧？

我刚把 Codex 接进日常工作流时，也这么想过。

结果有一天，我让它连续分析一个很大的老项目：

第一轮，阅读项目结构；
第二轮，分析依赖；
第三轮，规划重构；
第四轮，批量修改；
第五轮，再跑完整测试。

看起来只发了几条消息，额度却掉得特别快。

后来才明白：

Codex 不是简单按“你发了几句话”计算用量，而是看这次任务实际处理了多少上下文、调用了什么模型、生成了多少内容、运行了哪些工具。

一条“帮我改个函数”和一条“把这个十万行项目完整分析一遍”，虽然在聊天记录里都只占一条，消耗完全不是一个量级。

更容易把人绕晕的是，Codex 还有两套不同的付费路线：

用 ChatGPT 账号登录：使用套餐自带的 Codex 用量，超出后可以购买 Credits；
用 API key 登录：不走 ChatGPT 套餐额度，直接按照 API token 用量计费。

这一篇就把这两套账彻底分开。

看完以后，你应该能够：

判断 Free、Go、Plus、Pro 和 Business 分别适合什么人；
理解五小时窗口、每周限额和 Credits；
分清 ChatGPT 订阅与 API 账单；
在 CLI 里查看当前模型和剩余用量；
通过控制上下文，让同样的套餐用得更久。

⚠️ 套餐价格、模型名称、额度区间和 Credits 费率都可能调整。本文数字是 2026 年 7 月的官方页面快照，正式购买前仍应查看你账号里的 Pricing 和 Usage 页面。

01 你到底在为什么付费

先说结论：

Codex 客户端本身不单独收安装费，真正消耗的是背后模型处理任务所需的算力。

你安装 CLI、桌面端或 IDE 扩展，并不是每装一个入口就交一份钱。

真正产生用量的是这些动作：

把提示词发给模型；
阅读代码和文档；
携带以前的聊天上下文；
接收终端和工具输出；
分析错误信息；
生成代码和解释；
使用图片、搜索或其他工具。

这些内容最终会被换算成一种基础单位：

Token

Token 可以粗略理解为模型处理信息时使用的“计价小块”。

一段文字、一个代码文件或者一份命令输出，会被拆成若干 token。

通常会分成三类：

类型	它是什么
输入 token	你发出的提示词、文件、聊天记录和工具结果
缓存输入 token	模型以前处理过、这次可以复用的部分
输出 token	模型生成的解释、代码和推理结果

官方明确说明，提示词、文件、历史对话、工具结果和模型回答都会使用 token；Codex Credits 也根据输入、缓存输入和输出 token 分别计算。(OpenAI Developers )

为什么只发几条消息，也可能很费额度

来看两个任务。

任务一：

把 src/utils/date.ts 里的 formatDate 函数补上空值处理。

任务二：

完整阅读这个项目，找出架构问题，重构认证模块，
补充测试并保证所有测试通过。

它们在聊天界面里都是“一条消息”。

但第二个任务可能需要：

扫描大量目录；
阅读几十个文件；
多次调用搜索工具；
执行测试；
读取完整错误输出；
修改多个文件；
再次验证。

所以 Codex 官方给出的套餐额度一直是一个范围，而不是承诺“固定能发多少条”。

任务大小、模型、上下文、推理强度、工具调用、缓存情况，以及本地或云端执行方式，都会影响一次任务实际消耗多少额度。(OpenAI Developers )

类比：打车不是按“叫了几次车”收费

你叫两次车：

第一次走两公里；
第二次跨城两百公里。

不能因为都是“一次订单”，就认为价格应该差不多。

Codex 也是一样：

消息条数只是表面，真正决定成本的是模型在背后跑了多远。

💡 一句话总结：

Codex 不是简单按消息条数收费，而是根据模型实际处理的输入、缓存输入、输出和工具上下文计算用量。

02 两套账：ChatGPT 订阅和 API key

Codex 目前主要有两种登录与计费路线。

维度	ChatGPT 账号登录	API key 登录
基本计费方式	套餐包含一定用量，超出后可购买 Credits	按 API 实际 token 用量收费
支出特点	月费相对固定，超额部分可控	用多少付多少，支出会浮动
用量查看	Codex Usage Dashboard、CLI `/status`	OpenAI Platform Usage
本地 CLI	支持	支持
IDE 扩展	支持	支持本地能力
云端聊天和部分工作区功能	按套餐和工作区开放	通常不可用
适合场景	个人日常开发、完整 Codex 体验	自动化、本地脚本、独立 API 账单

官方当前把 API key 列为本地消息的按量付费方式，而云端聊天和 GitHub Code Review 不属于 API key 登录提供的用量范围。所有用户也可以在套餐额度之外，用 API key 继续运行本地任务，费用按照标准 API 价格收取。(OpenAI Developers )

ChatGPT 账号登录：套餐里先给你一桶油

使用：

codex login

然后选择 ChatGPT 登录，Codex 会先使用当前套餐包含的用量。

套餐额度用完以后，符合条件的 Plus 和 Pro 用户可以额外购买 Credits，不必立刻升级套餐。Business、Enterprise 和 Edu 工作区如果启用了灵活计费，也可以购买工作区 Credits。(OpenAI Developers )

这种方式适合：

每天坐在电脑前交互式使用 Codex；
希望直接使用 ChatGPT 套餐；
需要桌面端、CLI 和 IDE 之间统一体验；
想使用工作区或云端相关能力；
希望每月基础支出比较明确。

API key 登录：单独开一块计价器

使用 API key 时，Codex 不再消耗你的 ChatGPT 套餐额度，而是把 token 使用量记到 OpenAI Platform 账户。

也就是说：

ChatGPT Plus 月费和 OpenAI API 账单是两本独立的账。

你订阅了 Plus，并不意味着 API 免费。

反过来也一样：API 账户里有余额，不代表自动获得 Plus 套餐。

OpenAI 对 ChatGPT Plus 的官方说明同样明确指出，API 使用不包含在 Plus 月费中，需要单独计费。(OpenAI Help Center )

API key 更适合：

CI/CD；
codex exec 自动化；
定时脚本；
独立服务器任务；
想把机器任务与个人套餐分账；
需要明确核算每个项目的 API 成本。

不过也别把“API key 只给机器用”理解得太死。

你当然可以在自己的终端里手动使用 API key，只是对于普通个人用户，ChatGPT 登录通常功能更完整、账单更好理解。

💡 一句话总结：

ChatGPT 登录走“套餐额度＋超额 Credits”，API key 登录走“API 按 token 计费”；这两套账互不抵扣。

03 各个 ChatGPT 套餐怎么选

Codex 当前包含在 ChatGPT 的 Free、Go、Plus、Pro、Business 和 Enterprise 等套餐中。

其中 Free 和 Go 也可以体验 Codex，只是用量更有限。(ChatGPT )

Free：先确认它适不适合你

Free 用户可以测试 Codex 能力，但消息、模型和其他资源都比较有限。

适合：

第一次接触 Codex；
运行几个小任务；
确认自己的电脑、账号和项目能不能正常使用；
体验代理式编程到底是什么感觉。

不适合：

每天长时间编码；
阅读大型代码库；
连续跑多轮测试和重构；
把 Codex 当主力开发工具。

官方没有在公开的标准用量表中给 Free 一个稳定的消息数量承诺，因此不要把某一次体验到的数字当成固定额度。

Go：比免费版宽松，但仍偏体验和轻量使用

Go 是面向个人的入门付费档，具体价格可能根据地区和货币不同。

它比 Free 提供更多消息、上传和模型访问，也可以测试 Codex，但并不是专门为重度编程设计的套餐。(ChatGPT )

适合：

偶尔让 Codex 修改小项目；
学习编程；
写脚本；
每周只使用几次；
还不确定自己是否需要 Plus。

Plus：大多数个人开发者的起点

ChatGPT Plus 当前官方价格是：

20 美元 / 月

Plus 提供扩展的 Codex 用量，并包含桌面应用、插件、推理模型等更完整的 ChatGPT 能力。(OpenAI Help Center )

适合：

个人开发者；
学生；
独立制作者；
每周有几段集中编程时间；
中小型项目；
日常修 bug、写功能和补测试。

我的建议是：

准备认真使用 Codex 的个人用户，先从 Plus 开始。

别刚装完就冲最贵的套餐。

先实际使用一到两个计费周期，看自己是否经常碰到限额，再决定要不要升级。

Pro：Plus 不够用以后再考虑

当前 Pro 有两个使用量档位：

Pro 档位	价格	相对 Plus 用量
Pro 5×	100 美元/月	Plus 的约 5 倍
Pro 20×	200 美元/月	Plus 的约 20 倍

两个 Pro 档位的核心功能大体一致，主要区别是用量规模。(OpenAI Help Center )

适合：

每天大量使用 Codex；
同时开多个代理任务；
经常处理大型代码库；
长时间运行分析和重构；
Plus 经常触顶；
Codex 已经直接影响你的工作产出。

一个很现实的判断方式：

Plus 偶尔触顶：先买少量 Credits；
Plus 几乎每周都触顶：考虑 Pro 5×；
多代理全天跑、Codex 是主要生产工具：再看 Pro 20×。

Business：团队不是简单地“多人买 Plus”

ChatGPT Business 的标准席位当前价格为：

按月：每位用户每月 25 美元；
按年：折合每位用户每月 20 美元；
至少购买两个标准席位。

标准 Business 席位包含 ChatGPT 和基础 Codex 访问，还提供团队空间、管理和安全能力。(OpenAI Help Center )

适合：

创业团队；
小型公司；
需要集中管理成员；
不希望业务数据默认用于训练；
需要统一付款和工作区控制；
需要购买工作区 Credits 扩充使用量。

需要注意一个较新的变化：

从 2026 年 6 月 24 日开始，新建的 ChatGPT Business 工作区不再能够首次添加单独的 Codex-only 席位；以前已经使用过这类席位的工作区可以继续管理。新团队通常直接购买包含 ChatGPT 与 Codex 的标准 Business 席位。(OpenAI Help Center )

Enterprise 和 Edu：重点不是“多发几条消息”

Enterprise 和 Edu 主要解决的是组织治理问题，例如：

企业身份管理；
SSO 与 SCIM；
权限和角色；
审计日志；
数据保留；
数据驻留；
统一预算；
合规与管理策略。

启用灵活计费的 Enterprise 和 Edu 工作区没有固定的 Codex 消息上限，使用规模随着购买的 Credits 扩展；未启用灵活计费的部分工作区，在许多功能上的每席位基准用量与 Plus 接近。(OpenAI Developers )

这类套餐通常需要联系销售，不适合拿个人月费思路简单比较。

一张表记住怎么选

你的情况	建议
只是试试看	Free
偶尔跑小任务	Go
个人日常开发	Plus
每天重度使用	Pro 5×
多代理、高强度生产使用	Pro 20×
两人以上团队、需要管理能力	Business
大型组织、学校或强合规环境	Enterprise / Edu

💡 一句话总结：

免费体验用 Free，轻度使用看 Go，个人主力从 Plus 起步，频繁撞限额再升 Pro，团队则看 Business 和 Enterprise。

04 限额到底怎么算

这是整篇最关键的一节。

不是每天零点清零

官方当前展示的主要 Codex 本地消息额度，以：

每 5 小时

为一个共享窗口。

本地消息和云端聊天共享这个五小时窗口，同时还可能存在额外的每周限额。(OpenAI Developers )

这意味着它不是简单的：

今天能发 80 条，凌晨零点全部恢复。

而更接近：

系统持续统计最近五小时内的使用量，并且可能再叠加一层每周限制。

为什么额度写成 15～90，而不是固定 50

官方当前给出的 Plus 本地消息参考范围如下：

模型	Plus 本地消息 / 5 小时
GPT-5.6 Sol	15～90
GPT-5.6 Terra	20～110
GPT-5.6 Luna	50～280
GPT-5.5	15～80
GPT-5.4	20～100
GPT-5.4 mini	60～350

这些数字不是保证值，而是基于典型任务得出的参考区间。(OpenAI Developers )

为什么上下差这么大？

因为一条消息可能只是：

把变量名改一下。

也可能是：

分析整个仓库，修复所有测试失败，并解释根因。

任务越复杂，模型需要保留和处理的上下文越多，一条消息占用的套餐额度就越大。

Pro 的差距主要体现在用量倍率

当前参考范围中：

模型	Plus	Pro 5×	Pro 20×
GPT-5.6 Sol	15～90	75～450	300～1800
GPT-5.6 Terra	20～110	100～550	400～2200
GPT-5.6 Luna	50～280	250～1400	1000～5600
GPT-5.5	15～80	75～400	300～1600
GPT-5.4 mini	60～350	300～1750	1200～7000

(OpenAI Developers )

这张表最值得看的不是某个具体数字，而是一个规律：

越轻量的模型，同一个套餐能处理的消息通常越多。

所以“最强模型全程挂着”并不一定是最聪明的使用方式。

达到限额时，正在执行的任务会不会立刻断掉

如果你在一个任务执行过程中刚好达到套餐限额，官方会尽量允许当前这一轮继续完成，但仍受公平使用限制。

当前任务完成以后，新的任务可能需要：

等待额度恢复；
切换更小模型；
购买 Credits；
使用 API key 继续本地工作；
或升级套餐。

(OpenAI Developers )

💡 一句话总结：

Codex 主要按五小时滚动窗口计算，还可能有每周限制；消息数量只是估算，真正消耗取决于模型和任务复杂度。

05 Credits 到底是什么

套餐自带用量可以理解成手机套餐里的基础流量。

Credits 则像：

流量用完后购买的加油包。

当 Plus 或 Pro 的包含用量耗尽后，符合条件的用户可以购买 Credits 继续工作，不需要立刻升级套餐。购买后，系统会先消耗套餐包含用量，达到限额后再从 Credits 余额中扣除。(OpenAI Help Center )

Credits 不是固定“一条消息扣十个”

从 2026 年 4 月开始，Codex Credits 已经改成接近 API 的 token 计价方式。

它会分别看：

输入 token；
缓存输入 token；
输出 token；
使用的模型；
是否启用了 Fast mode；
是否调用图片等额外能力。

这一规则目前适用于新的和现有的 Plus、Pro、Business，以及绝大部分 Enterprise、Edu、Health、Gov 等客户。(OpenAI Help Center )

当前 Credits 费率示例

以下数字表示每 100 万 token 消耗多少 Credits：

模型	输入	缓存输入	输出
GPT-5.6 Sol	125	12.5	750
GPT-5.6 Terra	62.5	6.25	375
GPT-5.6 Luna	25	2.5	150
GPT-5.5	125	12.5	750
GPT-5.4	62.5	6.25	375
GPT-5.4 mini	18.75	1.875	113

官方当前给出的经验值是：GPT-5.6 系列的一条典型消息平均可能消耗约 5～40 Credits，但大型任务完全可能超出这个范围。(OpenAI Developers )

这也解释了为什么：

Luna 比 Sol 更耐用；
缓存输入比全新输入便宜很多；
输出特别长会明显增加消耗；
同一模型做不同任务，费用差距会很大。

Credits 可能与其他代理功能共享

对于符合条件的 Plus 和 Pro 用户，Codex、ChatGPT Work、ChatGPT for Excel 等受支持的代理功能，可能共用同一份代理用量和 Credits 余额。

也就是说，你买的 Credits 不一定只被 Codex 使用，具体取决于当前账号开放了哪些功能。(OpenAI Help Center )

购买前最好进入：

Codex Settings → Usage Dashboard

查看当前账户的：

剩余额度；
Credits 余额；
最近使用记录；
可购买选项；
是否启用了自动充值。

符合条件的 Plus 和 Pro 用户还可以配置 Auto top-up：当余额低于指定值时，自动补到设定目标。(OpenAI Help Center )

第一次使用自动充值时，一定要认真检查：

最低余额；
目标余额；
默认付款方式；
是否真的需要自动续充。

💡 一句话总结：

Credits 是套餐额度用完后的按量补充包，按照模型实际消耗的输入、缓存输入和输出 token 扣除。

06 API key 是怎么收费的

使用 API key 时，不存在 Plus 的五小时消息包。

每次任务都直接按照 API 费率产生费用。

当前官方 API 标准价格示例为：

模型	输入 / 100万 token	缓存输入	输出 / 100万 token
GPT-5.6 Sol	$5.00	$0.50	$30.00
GPT-5.6 Terra	$2.50	$0.25	$15.00
GPT-5.6 Luna	$1.00	$0.10	$6.00
GPT-5.4 mini	$0.75	$0.075	$4.50
GPT-5.3-Codex	$1.75	$0.175	$14.00

以上是 2026 年 7 月的标准 API 价格快照，不同处理速度、长上下文、区域处理和工具调用可能产生不同价格。(OpenAI Developers )

为什么输出通常比输入贵

模型读取一段已有内容，相对容易。

但生成新的代码、解释和推理结果，需要逐 token 产生输出，因此输出价格通常明显高于输入。

所以这一类提示：

详细解释每个文件、每一行代码和所有设计选择，
再提供五套替代方案。

很可能比：

修复问题，最后只总结根因、修改文件和测试结果。

产生更多输出费用。

API 还有工具费用

如果任务调用某些 API 工具，除了模型 token，还可能产生额外费用。

例如官方 API 当前单独列出了：

Web Search 调用费；
容器运行费；
File Search 存储和调用费；
图片生成费用。

工具返回并再次送进模型的内容，也可能继续按照模型 token 价格计费。(OpenAI Developers )

不过，本地 Codex CLI 直接调用你电脑上已有的 Shell、Git 和测试工具，并不等于自动产生一笔“远程容器费”。

是否额外收费，要看它实际调用的是本地工具，还是 OpenAI API 中的付费托管工具。

API key 一定要设预算

打开 OpenAI Platform 的 Billing 和 Limits 页面，至少设置：

月度预算提醒；
项目级预算；
API key 权限；
不同项目使用不同 key；
不再使用的 key 及时删除。

不要把 API key：

写进代码；
放进 Git；
截图发群；
放在前端网页；
写进公开 CI 日志。

💡 一句话总结：

API key 没有套餐消息包，每个任务都按 token 和工具实际用量计费，适合自动化，但一定要设置预算和权限。

07 怎样让额度更耐用

省额度不是让 Codex 少干活。

真正的目标是：

减少它为了完成任务而读取和生成的无效内容。

官方目前给出的建议包括控制提示词大小、限制资料范围、缩短 AGENTS.md、减少 MCP server，并在常规任务中选择更小的模型。(OpenAI Developers )

第一招：把任务范围说清楚

不推荐：

帮我优化一下这个项目。

这种话范围太大。

Codex 不知道你说的是：

性能；
目录；
代码风格；
测试；
数据库；
打包体积；
还是用户体验。

它只能先到处读取文件、猜测你的目标。

第二招：只给相关文件

不推荐：

把整个仓库都读一遍，再帮我改这个按钮。

第三招：给输出设上限

不推荐：

详细解释所有内容。

第四招：给 AGENTS.md 减肥

AGENTS.md 会成为项目上下文的一部分。

如果根目录里放了几百上千行规则，每个任务都可能携带大量并不相关的信息。

更好的结构是：

项目根目录/
├── AGENTS.md
├── frontend/
│   └── AGENTS.md
├── backend/
│   └── AGENTS.md
└── database/
    └── AGENTS.md

根目录只放全局规则。

子目录只放本模块特有的规则。

官方同样建议通过嵌套 AGENTS.md 控制大型项目注入的上下文规模。(OpenAI Developers )

第五招：MCP 不用就关

每连接一个 MCP server，Codex 都需要知道它提供了哪些工具、参数和使用说明。

这些工具描述会占据上下文。

如果你同时挂着：

GitHub；
Slack；
数据库；
浏览器；
工单系统；
文档库；
一堆内部服务；

哪怕当前任务只想改一个函数，也可能为不相关的工具描述付出上下文成本。

官方建议只保留当前任务需要的 MCP server，用完就禁用。(OpenAI Developers )

第六招：常规任务别一直用最贵模型

可以简单地按任务分工：

任务	更合适的选择
改变量名、补注释、小脚本	Luna 或 mini
普通功能、日常 bug	Terra 或 GPT-5.4
大型重构、复杂调试	Sol
高风险架构分析	更强模型，并提高推理强度

在 CLI 中输入：

/model

可以选择当前模型和推理强度；启动时也可以使用 --model 临时覆盖默认模型。(OpenAI Developers )

第七招：不相关的工作不要硬塞进同一段对话

同一段会话聊得越久，需要保留的历史上下文通常越多。

如果上午在修登录，下午准备重构支付模块，这两个任务没有直接关系，就没必要硬留在一个超长会话中。

新建一段会话，同时把真正需要继承的规则放进：

AGENTS.md；
项目文档；
Git 提交；
明确的任务说明。

这样比让模型背着一整天的聊天历史更稳。

省额度速查表

坏习惯	更好的做法
“帮我优化整个项目”	指定模块、目标和验收标准
上来就扫描整个仓库	先限制相关目录和文件
每次要求写超长报告	限定输出结构和长度
根目录堆巨型 AGENTS.md	按目录拆分、删除废话
MCP 全部常驻	用到哪个开哪个
所有活都用 Sol	小任务换 Terra、Luna 或 mini
一个会话从早聊到晚	不相关工作开新会话
达到限额立刻升套餐	先检查模型和上下文是否浪费

💡 一句话总结：

省额度的核心不是少问问题，而是少塞无关上下文、少走冤枉路、别让最贵模型干最简单的活。

08 动手：检查自己的用量

现在打开一个项目目录，启动 Codex：

codex

第一步：查看当前状态

在 Codex 会话里输入：

/status

/status 可以显示当前会话配置，官方定价文档也明确说明，可以用它查看活动 CLI 会话中的剩余使用限制。(OpenAI Developers )

重点关注：

当前模型；
推理强度；
工作目录；
权限模式；
上下文占用；
剩余限额。

第二步：做一个小任务

输入：

只查看当前目录的顶层文件，
用不超过 100 字判断这是什么项目。
不要修改文件，也不要扫描 node_modules。

等它完成以后，再输入：

/status

观察上下文和用量变化。

这可以给你一个“小型只读任务”的消耗基准。

第三步：检查当前模型

输入：

/model

看看当前是否一直使用最强模型。

如果只是日常小任务，可以切换到更轻量的模型。

官方当前明确建议，在常规任务中使用 GPT-5.4 或 GPT-5.4 mini 等较小模型，以延长本地消息额度。(OpenAI Developers )

第四步：查看完整 Usage Dashboard

在 ChatGPT 或 Codex 设置中进入：

Settings → Usage Dashboard

这里可以查看：

当前套餐用量；
五小时窗口状态；
Credits 余额；
最近 Credits 消耗；
是否可以购买 Credits；
自动充值设置。

官方建议定期检查 Usage Dashboard，了解自己的使用节奏，并在消耗异常时重新评估模型和任务范围。(OpenAI Developers )

API key 用户看哪里

API key 不走 ChatGPT 套餐面板。

需要进入 OpenAI Platform，查看：

Usage
Billing
Limits
Projects

建议按项目拆分 API key。

例如：

个人实验
公司项目
CI 流水线
测试环境

这样某一项突然烧钱时，能快速定位来源，而不是只看到一张混在一起的总账单。

做一次自己的使用记录

可以简单记录一周：

日期	模型	任务	大致范围	是否感觉消耗异常
周一	Terra	修登录 bug	4 个文件	否
周二	Sol	全仓库架构分析	大型项目	是
周三	mini	补单元测试	2 个文件	否

一周后，你通常就能看出：

哪类任务最烧额度；
是否真的需要 Pro；
哪些任务可以换小模型；
是否存在超长会话或无效 MCP 上下文。

💡 一句话总结：

用 /status 看当前会话，用 Usage Dashboard 看套餐和 Credits，用 Platform Usage 看 API 账单。

09 小结

这一篇，我们把 Codex 的两套账彻底拆开了。

你学到的内容	关键结论
为什么会产生费用	模型处理提示词、文件、历史、工具结果和输出都要消耗 token
ChatGPT 登录	先用套餐包含额度，达到限额后可购买 Credits
API key 登录	不走 ChatGPT 套餐，按照 API token 与工具用量计费
套餐怎么选	Free 体验、Go 轻用、Plus 主力、Pro 重度、Business 团队
限额怎么计算	主要是五小时共享窗口，还可能叠加每周限制
Credits 怎么扣	根据输入、缓存输入、输出和模型换算
怎么省额度	缩小范围、减少上下文、精简规则、减少 MCP、选对模型
怎么查用量	CLI 用 `/status`，订阅看 Usage Dashboard，API 看 Platform Usage

这一篇最重要的，不是记住某个套餐具体能发多少条消息。

因为这些数字会变。

真正需要记住的是：

Codex 的消耗取决于它为了完成任务处理了多少内容，而不是你在聊天框里按了多少次发送。

同样的 Plus：

有人让 Codex漫无目的地扫描全项目，两天就触顶；
有人把任务范围、文件和验收标准说清楚，一个月都够用。

所以在升级套餐之前，先问自己三个问题：

我是不是一直在用最强模型？
我是不是把大量无关上下文塞给了它？
我是不是经常让它在不明确的需求里到处猜？

把这三件事处理好，再决定要不要买 Credits 或升级 Pro，通常会更划算。

下一篇〈05 · 接入其他模型〉，咱们会讲清楚 Codex 当前支持的模型提供方式、本地开源模型，以及如何判断第三方“兼容 OpenAI API”的服务到底能不能安全接入。