以前、Codexのレートリミット、ほぼ使っていないのに4%になっていた話 という短いメモを書きました。
あの時点では、正直かなり「OpenAI側の不具合かも」と疑っていました。
実際、その疑い自体は完全な見当違いでもありませんでした。
OpenAIの公式ステータスでは、2026年3月6日から3月7日 にかけて、Codexの使用量が想定より速く消費される不具合が案内されていました。
ただ、あとから自分の設定を見直すと、もっと単純なオチ もありました。
結局、私の環境では GPT-5.4 の重い設定に加えて Fast mode まで有効になっていたのが大きかったです。特に Fast mode は、OpenAI公式で 速度1.5倍・クレジット消費2倍 と案内されています。
最初に疑っていたこと
当時の感覚としては、そこまで大量に使ったつもりがないのに、残量表示だけが急に減っていました。
そのため、
- 表示の遅延
- 集計のズレ
- 一時的なサービス障害
このあたりをまず疑っていました。
実際、OpenAI Status には "Issues with Increased Codex Usage Rate" という障害情報が出ていて、内容も「想定より速く使用量が消費され、一部ユーザーが予定より早くレートリミットに当たる可能性がある」というものでした。
なので、あの時点で障害を疑った判断自体はそこまで外れていません。
でも、後から見ると自分の設定も重かった
その後に見直して分かったのが、自分でかなり重い構成を踏んでいた ことです。
少なくとも、次の2つは消費が重くなりやすい条件でした。
- GPT-5.4 を使っていた
- Fast mode を有効にしていた
さらに、GPT-5.4 は reasoning.effort で xhigh を使えるモデルです。
私が見ていたのも、いわゆる extra high 側の重い設定でした。
Fast mode は本当に重い
ここは体感ではなく、公式の案内があります。
OpenAI の Codex ドキュメント Speed では、2026年3月17日時点で Fast mode は GPT-5.4 でサポートされており、有効時は速度が1.5倍、クレジット消費は2倍 と説明されています。
つまり、「なんか速い気がする」の裏で、消費側もちゃんと倍化していた わけです。
ここでいう「2倍」は、厳密には OpenAI の表現では credits are consumed at a 2x rate です。雑に「トークンが2倍」と言いたくなりますが、正確にはクレジット消費の話です。
GPT-5.4 extra high も軽くはない
こちらは Fast mode のように「ちょうど2倍」と明記された話ではありません。
ただ、公式情報を見ると、重くなりやすい理由はかなりはっきりしています。
OpenAI Help Center の Codex rate card では、平均的なローカルタスクのクレジット消費は以下のように案内されています。
- GPT-5.4: 約7 credits
- GPT-5.3-Codex: 約5 credits
- GPT-5.1-Codex-mini: 約1 credit
さらに同じヘルプでは、クレジット消費はモデル、タスクサイズ、複雑さ、必要な reasoning によって変わる と説明されています。
そして GPT-5.4 のモデルページでは、reasoning.effort に low / medium / high / xhigh があると案内されています。
ここから言えるのは、少なくとも GPT-5.4 自体が軽量モデルではなく、しかも xhigh 側を使っていれば、消費が速く見えても不思議ではない ということです。
これは公式の数値からの推測ですが、私の体感ともかなり一致していました。
つまり、こういう組み合わせはかなり重い
以下が重なると、残量の減りが急に早く見えます。
- GPT-5.4
- reasoning.effort = xhigh
- Fast mode ON
- 長いセッション
- 大きいコードベース
特に Fast mode はそれ単体で説明がつくレベルで効きます。
そこに GPT-5.4 extra high が重なると、「少し触っただけのつもりなのに残量が減る」という感覚になりやすいです。
今ならこう切り分ける
もし同じ症状が出たら、私は次の順で見ます。
- OpenAI Status に使用量関連の障害が出ていないか確認する
- Fast mode がONか確認する
- モデルが GPT-5.4 になっていないか確認する
- reasoning.effort が xhigh になっていないか確認する
- 新しいセッションで軽い条件に落として比較する
比較するときは、まず以下の軽い条件を作ると差が分かりやすいです。
- Fast mode なし
- 可能なら軽いモデル
- 長い会話の続きではなく新規セッション
- リポジトリ全体ではなく対象を絞る
まとめ
「ほとんど使っていないのに4%になった」という最初の違和感には、たしかにサービス側の障害要因も絡んでいました。
ただ、後から見ると、自分で GPT-5.4 extra high と Fast mode という重い条件を踏んでいた のもかなり大きかったです。
特に今回のオチはシンプルで、
- 障害は実際にあった
- でも自分の設定も重かった
- Fast mode は公式に2倍消費
この3点です。
なので、Codexの残量が妙に速く減るときは、「障害かも」で止まらず、モデル・推論強度・Fast mode までセットで見たほうが早いです。
参考リンク
- OpenAI Status: Issues with Increased Codex Usage Rate
https://status.openai.com/incidents/01KK26XE1W536H7DQV2EXM3GHE - OpenAI Codex Docs: Speed
https://developers.openai.com/codex/speed - OpenAI Help Center: Codex rate card
https://help.openai.com/en/articles/20001106-codex-rate-card - OpenAI API Docs: GPT-5.4
https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.4
