「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。」 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…… 不用叫我宝贝,重置将于今天下午进行。

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。」

但怎么可能停止得了,从五月底宣布达到 500 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。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。

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」。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。

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,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。

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 DeepMind 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。但在离开 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。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。

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。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。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。

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 按按钮的次数多了,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。

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。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。

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。

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