OpenAI restabelece limites de trabalho do Codex e do ChatGPT após pico de tráfego

Fonte Cryptopolitan

A OpenAI redefiniu mais uma vez os limites de uso para seu agente de codificação Codex e para o recém-lançado ChatGPT Work, o que reflete a crescente pressão que os agentes de IA vêm exercendo sobre a infraestrutura computacional.

Em 11 de julho, Thibault Sottiaux, líder de engenharia do Codex, anunciou no OpenAI X que os limites de uso para ambos os produtos seriam totalmente restaurados para todos os usuários em cerca de 30 minutos. Ele agradeceu à comunidade por "levar nossos sistemas ao limite absoluto", acrescentando que a OpenAI "nunca tinha visto o tráfego aumentar tão rapidamente"

Reinicializações repetitivas indicam um desafio maior que vai além de problemas momentâneos de serviço. Embora a OpenAI, a Anthropic e a Microsoft ofereçam agentes avançados para o ambiente de trabalho, elas também enfrentam a alta demanda de processamento imposta por esses sistemas. Esses agentes são muito mais caros de operar porque também executam tarefas mais longas e complexas em comparação com os chatbots convencionais.

Na sexta-feira, outro reset foi registrado apenas um dia antes. Em 10 de julho, Sottiaux afirmou que a OpenAI já havia aumentado os limites de uso do Codex e do ChatGPT Work, garantindo ainda outro reset relacionado às atualizações implementadas pela empresa.

Vale a pena mencionar o momento do lançamento, visto que o ChatGPT Work foi lançado recentemente. De acordo com a Fox Business, a OpenAI lançou o ChatGPT Work em 9 de julho, um agente baseado no GPT-5.6 voltado para empresas, que funciona em conjunto com aplicativos corporativos para gerar relatórios, planilhas, apresentações e outros materiais de negócios. O lançamento de um produto tão exigente em termos de computação, em um momento em que a infraestrutura existente já está sobrecarregada, pode ajudar a explicar por que os usuários estão enfrentando repetidas redefinições de cota.

Bug dentro do Codex

A nova série de redefinições ocorre na sequência de problemas que vieram à tona na última semana de junho, quando muitos usuários pagantes do Codex perceberam que seus créditos estavam desaparecendo muito mais rápido do que o previsto.

Conforme Cryptopolitan relatado, a OpenAI atribuiu o problema a uma falha em seu sistema de prevenção de fraudes, que aplicou erroneamente limites de taxa a certas contas enquanto consumia créditos de desenvolvedor. Alguns usuários alegaram que a taxa de consumo de créditos aumentou de 10 a 20 vezes, enquanto aqueles que assinam o plano Pro, de US$ 200 por mês, afirmaram ter visto cerca de US$ 40 em créditos desaparecerem em poucas horas.

Sottiaux explicou ainda que sua equipe trabalhou durante o fim de semana no que ele chamou de "sala de guerra", onde analisaram minuciosamente os registros e encontraram o problema. A OpenAI realizou três redefinições de cotas entre 28 e 29 de junho, antes de fazer mais uma redefinição para os clientes afetados.

Como se constatou, não havia uma única causa para o incidentedentO Business Insider observou que o Codex estava executando muito mais do que o previsto. Revisões de código automatizadas, subagentes auxiliares e mecanismos de repetição podem ter sido executados diversas vezes após um erro, consumindo recursos em excesso a cada execução. Ao mesmo tempo, o painel de controle de uso mostrava uma atividade que sequer havia sido cobrada, agravando ainda mais a situação.

“Todas as correções já foram implementadas”, disse Sottiaux após o ocorrido, acrescentando que a OpenAI estabeleceu sistemas de monitoramento para informar a empresa caso surjam problemas no futuro. No entanto, as últimas reinicializações de julho sugerem que, embora o bug tenha sido corrigido, os problemas de capacidade persistem.

Todo o setor está intensificando a medição

A OpenAI não é a única empresa de IA que restringiu o acesso recentemente devido ao aumento da demanda.

No início do ano, a Anthropic reduziu de uso do Claude enquanto o serviço estava em alta demanda, e um problema com o Claude em março interrompeu o trabalho de desenvolvedores que haviam começado a depender do assistente para tarefas de programação. A tendência atual no setor é que as empresas estejam evitando o acesso ilimitado aos seus serviços, já que a demanda por eles ultrapassou a capacidade computacional disponível.

O estudo lança luz sobre a questão. Em um estudo de abril, conduzido pelo Laboratório de Economia Digital de Stanford, pesquisadores descobriram que tarefas de programação com agentes exigem aproximadamente 1.000 vezes mais tokens do que conversas de programação convencionais, sendo os tokens de entrada os principais responsáveis por esse custo. Eles também descobriram que realizar a mesma tarefa várias vezes pode resultar em uma variação significativa no uso de tokens, de até 30 vezes, apesar de o aumento na quantidade de tokens não necessariamente melhorar o resultado.

Essas descobertas destacam por que ainda ématic cobrar por agentes de IA. Como o custo de computação de diferentes tarefas pode ser muito variável, os provedores têm poucas alternativas além de limites de uso, cotas ou redefinições periódicas para controlar o uso.

Para os desenvolvedores, no entanto, essas medidas trazem um conjunto diferente de problemas. Muitos deles agora organizam seu trabalho com base em cotas em vez de prazos. A OpenAI afirma que continuará monitorando o uso e fornecerá novas atualizações, se necessário, mas as repetidas redefinições ressaltam um desafio que todo o setor enfrenta: os agentes de IA atuais estão se tornando mais capazes mais rapidamente do que as empresas conseguem construir a infraestrutura necessária para suportá-los.

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