专题 · FULL STORY

ChatGPT Plus 新限额风波始末

8 月底 ChatGPT Plus 被叠加独立的 5 小时滚动限额,大量用户工作流被打断并引发退订潮;9 月初 OpenAI 静默将各套餐 5 小时限额上调约五成,但用户对新政策依旧不满,吐槽声持续发酵,这场限额争议仍未平息。

2026-08-26 ~ 2026-09-15 · 4 集 · 16 条

第 1 集 · ChatGPT Plus 叠加5小时滚动限额,用户工作流瘫痪引退订(2026-08-26,9 条)

8月26日起,多名Reddit用户发现ChatGPT Plus账户被叠加一个新的5小时滚动使用限制,该限制独立于周额度存在,适用于Codex、Work、Workspace Agents和Chat。由于5小时限制往往先于周限额触发,剩余周额度实际变得无意义。多位用户抱怨生产工作流因此瘫痪,已出现退订与转向竞品的言论,OpenAI尚未公开回应,争议仍在发酵。

已确认

  • @Lucifer19821 发现并确认Plus账户显示5小时滚动限制,独立于周额度,覆盖Codex、Work、Workspace Agents与Chat
  • @clemnt 补充称此前约一个半月未遇到的5小时限制重新出现,同时界面新增邀请好友获得积分奖励的弹窗,引发社区对策略动机的猜测
  • @TommyOnRedditt 反映在ChatGPT Work中执行生产任务时,即使简单明确的任务也消耗大量配额,且常因预览环境错误在最后一步中断,被迫将任务拆得更小
  • @CraftyRule5241(新用户)称5小时额度在1-2天内仅经5-6次请求即耗尽,主要用于生成和微调Python脚本,并怀疑对话历史过长所致
  • @MrZi5 汇总用户反馈:中小型任务不到1小时即耗尽5小时限额;有用户额度维持时间从数天缩短至不足36小时
  • @Funny-Trash-4286 表示应用因5小时限制变得不可用、被迫中断工作等待,已取消Plus订阅,除非恢复任务完成能力或周限额否则不会回归
  • @StewartalsopIII 在X上向OpenAI工程负责人反映周度限额问题并未修复,附上他人「一晚烧光9月1日前全部Codex额度」的抱怨,并直接发问OpenAI是恢复原限额还是等用户转投Grok
  • @georgejrjrjr 质疑5小时限制政策对用户不友好,称此前认为OpenAI不会如此对待用户,同时吐槽网页文本加载过慢

尚未确认

  • @Sad-Opportunity4940 质疑总使用额度被暗中降低:官方宣称限额为100%,但同样任务消耗占比从过去的3-4%升至15%,怀疑是更新后暗中缩水,此说法为个人观察,尚未获官方证实
  • @georgejrjrjr 对该限制的具体执行方式是否如描述般严格亦存疑问,属个人猜测
  • 5小时限制回归与邀请奖励弹窗同时出现是否意味着OpenAI在主动引导用户拉新以对冲额度不满,仅为社区猜测

为什么重要

  • 5小时限制与周限额叠加后,实际可用额度远低于用户订阅预期,直接冲击依赖Codex/Work的生产力场景,已出现明确退订与转向竞品(如Grok)的言论
  • 若额度消耗加速的质疑属实,可能影响Plus订阅的性价比与用户留存,OpenAI尚未公开回应

第 2 集 · OpenAI 静默上调各套餐 5 小时限额约五成(2026-09-05,3 条)

OpenAI 在没有任何公告的情况下更新用量文档,将所有套餐的 5 小时消息限额上调约 50%:Plus 从 3-30 条升至 5-45 条,Pro 5x 从 15-150 条相应提高,Codex/Astra 的用量限制也同步上调。据查核,改动一天内全量推送,且大部分付费用户已可使用 Astra,但官方未发帖宣传。

第 3 集 · ChatGPT Plus 新时限额遭用户集中吐槽(2026-09-05,2 条)

OpenAI 对 ChatGPT Plus 推出的 5 小时滚动限额引发用户不满。有用户称旧周限额下可每周多天、每次数小时进行长篇写作辅助,新政策把 3 小时的工作压缩到 30 分钟,毁掉长创作工作流;另有阿拉伯语用户升级订阅后发现额度并未变化,每周仅约 5 小时高额使用窗口,质疑 OpenAI 悄然调整了限额规则。

第 4 集 · ChatGPT Plus 限额引众怒:3 条消息烧掉 77% 额度(2026-09-14,2 条)

Reddit 用户发现 ChatGPT 给 Plus 付费用户加上了与 Claude 类似的使用限额,并抱怨付费后仍被严格限量的体验。一位付费用户发长帖控诉 5 小时使用限制设计不合理:某次开始时额度还剩 85%,仅发 3 条消息就骤降至 8%,而周额度仍有剩余。若属实,意味着 OpenAI 正向 Plus 用户推行更严格的原生用量管控。