# 掌管 Codex 额度的「赛博义父」，到底什么来头

- 作者：张子豪
- 发布时间：2026-07-16 14:23
- 分类：软件
- 原文：https://www.ifanr.com/1672101

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「喏，就是你！你以为我要宣布重置吗？其实不是。我只是在刷推特，看看大家对 ChatGPT Work 有什么反馈意见。」

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这位新晋的 X 网红，凭借着一次又一次的「我将按下重置按钮」，被热心网友亲切的称为「**赛博义父**」、「**掌管 Codex 额度的神**」。

这种重置离谱到什么程度，Codex 活跃用户突破 800 万，重置；700 万，重置；600 万，重置；500 万，重置；用户报告 Bug，重置；Bug 修复，重置……

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▲不用叫我宝贝，重置将于今天下午进行



我们检索他的全部推文，**光是提到「RESET」这个词就有将近上百条帖子**，最早的一次在去年 11 月，由于发现 Codex 系统错误增多，为了补偿受影响的用户，Tibo 进行了额度重置。

更有意思的是，四月初有媒体爆料 OpenAI 算力紧缺，「OpenAI 内部预测显示，他们今天筹集的 122,000,000,000.00 美元仅能维持 18 个月的运营，之后就需要再次筹集资金。」

Tibo 很快就在这则消息下回复「我真的应该停止按我桌子上那个巨大的 Codex 重置按钮了。」

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但怎么可能停止得了，从五月底宣布达到 500 万活跃用户，到进入七月 GPT-5.6 发布，Codex 的活跃用户正在以每天 100 万的数字增加，截止到 7 月 14 日，已经有 800 万活跃用户，而之前的预测要到九月才有机会冲刺 800 万。

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Codex 在四月达到三百万周活时，OpenAI 宣布重置用户额度，并承诺此后每增加一百万用户就再重置一次，持续到一千万。

按照现在的节奏，Tibo 这几天几乎都在按重置按钮。他也曾在 X 上调侃自己的日程安排，就是休息，重置，然后休息，重置的不断循环。

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除了用户量，Tibo 在社区的活跃程度，以及亲自回应用户的额度请求、故障和 bug，网友们把他当成掌管 token 水龙头的人，可以说是完全合情合理。他的 X 账号 2025 年 8 月才注册，到今年 7 月中已经积累将近 25 万粉丝。

而「Codex 额度的神」这个梗，甚至已经有了一个专门的民间网站：**Has Tibo reset Codex usage limits?**，网页名字就叫 TiboGPT，而页面答案长期保持「Probably」。

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▲网页地址：https://tibogpt.com/



**世上本没有节日，Tibo 按按钮的次数多了，也就有了。**

更离谱的是，这位被开发者追着讨额度的「Codex 额度之神」，如今早已越过社区运营的角色。

2024 年加入 OpenAI，几个月后开始做 Codex；2025 年把 Codex 推向公众；到了 2026 年，他已经接管 OpenAI 的核心产品与平台，把 ChatGPT、Codex 和开发者 API 合成一个超级应用。

我们有任何关于 Codex 和升级后的 ChatGPT 不满的意见，现在都可以直接在 X 上留言，并且得到处理。

看着他在 X 上整天跟用户打成一片，确实很容易让用户以为他只是个搞笑的「社区运营」。**但事实上，重新设计一个接近 10 亿人使用的 AI 入口、将 ChatGPT 和 Codex 合并的重任，偏偏就落在了这个看起来最不着调的人身上。**

## 七岁就开始编程

因为在嬉皮笑脸的背后，Tibo 也可以说是一个不折不扣的技术天才。

Tibo 全名 Thibault Sottiaux，在比利时长大，从小就是个「非典型神童」。他 7 岁就写出了自己的第一个程序，当时家里的电脑已经能陪他下棋，但他真正想要的，是一台可以和自己说话的机器。

而这个程序也没有解决什么严肃问题，只是模拟电脑与他对话。

后来，他考入了比利时顶尖的鲁汶大学（UCLouvain），主修计算机科学与应用数学。有趣的是，虽然他顺利拿到了硕士学位，但他自己却坦言：**「其实在大学里，我几乎没怎么去上过课。」**

就和那些硅谷人才的成长轨迹一样，从斯坦福退学的一大把，Tibo 的成长似乎也是在学校之外。

根据 LinkedIn 显示的教育信息，技能和成就，**我们还发现 Tibo 竟然还会普通话**。在成就一栏的语言类别下，写着法语、荷兰语、英语和普通话（Mandarin）。

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## DeepMind 的黄金时代

毕业后，Tibo 进入 Google 伦敦办公室，最初在 Google Maps 工作，随后转入 Google 的王牌实验室 DeepMind。

在 DeepMind 的六年里，他见证了 DeepMinde 的「黄金时代」，并亲手参与搭建了支撑 AlphaGo、AlphaStar 等超级项目的基础设施与数据管线。

在离开 DeepMind 前，他甚至短暂领导了 Gemini 的人类数据团队，并把团队扩展到数百人，为首批 Gemini 模型发布做准备。

但就在 2022 年底，ChatGPT 的横空出世，让在 DeepMind 憋了六年的 Tibo 彻底坐不住了。

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他后来在采访中耿直地吐槽前东家，「**这种对话式大模型，我们 DeepMind 早就做出来了，在手里捂了快两年，愣是没往外推！**」

受够了 Google 这种巨头大厂内部慢吞吞的官僚作风，Tibo 决定跳槽到更激进的 OpenAI。

这种没有因为 DeepMind 缺模型而离开，恰恰因为认为公司手里已经有东西，却没有勇气或速度把它交给用户的态度；**大概也能解释他后来为什么如此看重快速发布、公开听反馈和让用户尽快用上产品。**

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有趣的是，Tibo 是 2024 年 7 月离开的 Google DeepMind，而 OpenAI 的明星开发者关系负责人 Logan Kilpatrick 却是在 2024 年 3 月宣布从 OpenAI 离职，并加入了 Google AI。

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两位 AI 巨头的社交媒体招牌，就这样在旧金山湾区擦肩而过，Logan 现在也是 Gemini 模型以及 Google AI Studio 相关动态的热门更新网红。

## 在 OpenAI 负责超级应用 Codex

刚加入 OpenAI 时，Tibo 干的还是老本行，给研究人员开发内部工具，让他们更快实验和训练模型，这属于完完全全的大后方边缘角色。

几个月后，他的判断发生了变化。模型仍会继续进步，但真正的瓶颈已经从「模型够不够聪明」转向「怎样把能力安全地交给用户」。

于是，他带领一个极小的团队，最初仅有约 30 到 40 人，开始折腾 Pre-Codex 的内部实验。

早期 Codex 实际上由两条路线组成。一套在终端中运行，基于当时的 o3，通过准备上下文帮助模型直接解决问题；另一套则更像后来的云端 Agent，可以自己收集上下文，在隔离环境中执行任务。

前者最初约有 50 名内部用户，后者也逐渐增长到数百人。后来，他们把「终端执行」和「云端 Agent」两条技术路线合并，并在 2025 年 5 月 16 日正式发布了 Codex Web。

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首个公开版本运行在云端，可以同时处理多个任务，从提示词一路做到代码修改和 GitHub pull request。当时这仍然是一款很明确的软件工程产品，甚至是需要连接 GitHub 才能使用。

后面的故事大家都知道了，随着龙虾爆火，Claude Code 爆火，各种本地 Agent 工具的大爆发，Codex 也转型开始做通用的本地 Agent 产品。

到了 2026 年 5 月，OpenAI 内部迎来了一轮大重组。**在一系列独立项目，像是 Sora 的关停、科学家工作平台收缩、多位高管离职的背景下，更多资源流向了他负责的「超级应用」，Tibo 的团队也迎来了新的扩张。**

OpenAI 决定将 ChatGPT、Codex 和开发者 API 全部合并，而这个由 10 亿用户超级入口组成的「核心产品与平台」，全部交由 Tibo 统一执行，Greg Brockman 负责整体产品战略。

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▲ Tibo（右）



**把一个产品负责人写成互联网吉祥物，听起来多少有点不务正业。但对 Codex 来说，这种公开的「不务正业」，反而成了产品体验的一部分。**

毕竟能力越来越强的 Agent 在很多时候，就是一种充满不确定性和意外的产品。模型、界面、额度都一直在改变，甚至是昨天还能跑通的人物，今天可能就要卡在半路上。

我们想要找 AI 要个说法，但是 AI 根本看不到也摸不着。**Tibo 的出现，似乎是给这套庞大又模糊的系统安上了一张脸。**

## 继续重置额度，开始重置工作方式

世上本没有节日，Tibo 按重置键的次数多了，也就成了开发者的狂欢。

当我们在 X 上催着他重置额度、调侃他是「赛博义父」时，我们其实也在见证一场生产力范式的改变。Tibo 用他桌上那个巨大的「重置按钮」，不断打破我们对 AI 能力的认知上限。

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在一次 OpenAI Forum 分享中，Tibo 透露，他现在每天会向 Codex 扔出超过 100 个复杂的开发任务，范围从整理桌面文件、管理计算资源，到检查值班轮换、了解工程师状态、分析发布计划和标记风险。

他还把 Codex 当作「一个小型幕僚长」。每天上午 9 点，一项自动化会读取 Gmail、Notion 和日历，整理当天摘要，标记需要他注意的风险。Tibo 使用 Codex 为他个性化了一份基于自己邮件、文档和行程生成的个人工作简报。

更有意思的是，当 Tibo 从欧洲搬到旧金山后，觉得当地面包贵得离谱。于是他给 Codex 下了一个很生活化的任务：搜索旧金山值得买的面包，整理店名、面包种类、描述、地址和价格。

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Codex 先运行约五分钟，生成了一张电子表格，列出各种面包店。Tibo 看完后，又让它把数据改成地图网页。第二步大约用了四分钟，整个过程约十分钟。

在演示「面包地图」时，他还说自己喜欢全程使用语音，用语音快速下达大量任务。

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这可能才是这件事最有意思的地方。

我们一边把 Tibo 当成可以随时喊来重置额度的「神」，他一边把越来越多的工作交给 AI。前者让 AI 变得像一个可以找到的人，后者则让 AI 真正开始进入一个人的日常工作。

至于 Codex 下一次什么时候重置，可能还得等 Tibo 再发一条推文。

但我们自己的工作方式，或许已经可以先重置了。
