Codex-Resets waren reines Marketing. Das Problem war echt

OpenAI hat die Nutzungslimits von Codex zwischen dem 12. und dem 21. Juli 2026 fünfmal zurückgesetzt, einmal pro Nutzer-Meilenstein. Das war reines Marketing, und OpenAI hat nie etwas anderes behauptet. In denselben zwei Wochen fiel außerdem das Fünf-Stunden-Limit weg, und Sols Kontextfenster schrumpfte. Beides machte ein echtes Problem schwer sichtbar: Sol verbrauchte die Limits der Nutzer schneller als geplant [1].

Ich schreibe das am 10. August 2026, an dem Morgen, an dem viele Codex-Nutzer die App öffneten und ihre Banked Resets nicht mehr fanden, also die angesparten Resets, deren Zeitpunkt du selbst wählst. Der meistgelesene Beitrag auf r/codex sagt, OpenAI habe sie entfernt [2]. Das ist die kleinste Frage dieser Geschichte, und ich beantworte sie zuerst, denn ein Fehler an dieser Stelle würde alles Weitere entwerten.

Drei Dinge sind hier real und jeweils für sich belegt: Die Resets waren reines Marketing, Sols Verbrauchsproblem war echt und OpenAI hat es am Ende eingeräumt, und der Angriff auf Claude war ebenfalls echt. Ich kann nicht beweisen, dass diese Kampagne das Problem verdecken sollte, und ich tue nicht so, als reichten die Belege so weit. Was die Quellen zeigen, ist die Wirkung. Die Kampagne wirkte wie eine Nebelkerze, denn als OpenAI das Problem einräumte, hatte fast niemand mehr eine saubere Woche übrig, mit der sich das noch hätte nachmessen lassen.

Hat OpenAI die Banked Resets entfernt?

Nichts, was OpenAI veröffentlicht hat, sagt das. Das Hilfe-Center erklärt weiterhin, wie man einen einlöst [3], die Empfehlungsbedingungen decken sie weiterhin ab und versprechen eine Vorankündigung, bevor sich eine solche Aktion ändert [4], und kein Mitarbeiter von OpenAI hat sich am 9. oder 10. August öffentlich geäußert. Es gibt nur einen Reddit-Thread, dessen Meldungen in mehrere Richtungen zugleich zeigen.

Der ursprüngliche Autor hatte zwei Banked Resets, die am 12. und 13. August abliefen, und schrieb, die Option zum Einlösen sei aus der Oberfläche verschwunden. Weder ein App-Update noch Ab- und wieder Anmelden brachten sie zurück, woraus er schloss, OpenAI rolle die Änderung schrittweise aus [2]. Eine Antwort schildert einen größeren Verlust samt passendem Support-Gespräch: „Mir haben sie 3 weggenommen. Ich hatte 2 angespart, die am 11. August ablaufen sollten, und 1 am 12. Ich habe sogar den Support kontaktiert, und der Mitarbeiter hat bestätigt, dass in meinem Konto keiner mehr war“ [5].

Liest man weiter, zerfällt das Muster allerdings. Andere Nutzer hatten ihre Banked Resets noch [6]. Manche sahen den Reset, bekamen beim Einlösen aber einen Fehler, und das ist ein anderer Defekt als ein Entzug [7]. Ein Nutzer verlor den Reset in einem Konto, holte ihn durch Ab- und wieder Anmelden zurück und fand beim Blick in ein zweites Konto das nützlichste Detail des Threads: Das Konto, das seinen Banked Reset verloren hatte, war früher am selben Tag auch global auf 100 % zurückgesetzt worden, mit neuem Wochendatum, während das Konto ohne globalen Reset seinen Banked Reset behalten hatte [8]. Andere berichteten, ihre Resets seien ohne jedes Zutun zurückgekommen [9], und ein Thread, der vier Minuten vor dem Hauptthread erschien, beschreibt eine Ansicht, die die Credits gar nicht laden konnte, statt null anzuzeigen [10].

All das geschah innerhalb von etwa drei Stunden. Wenn ein Anbieter eine bezahlte Leistung bewusst entzieht, kommt sie normalerweise nicht bei einzelnen Konten von selbst zurück, während ein Support-Mitarbeiter einem anderen Kunden schreibt, in einem Satz, den ein Nutzer zitierte: „Wir dürfen nicht offenlegen, warum wir Resets hinzufügen oder entfernen“ [11]. Die beliebteste Gegenerklärung übersteht den Blick auf die Uhr ebenfalls nicht: OpenAIs Statusseite verzeichnet an jenem Morgen einen ChatGPT-Vorfall mit dem Titel „Increased errors for some ChatGPT users“, eröffnet um 07:21 UTC und behoben um 08:09 UTC [12]. Der erste dieser Beiträge erschien um 08:44 UTC [10], rund 35 Minuten nachdem der Vorfall als behoben markiert war, und Meldungen kamen bis nach 11:00 Uhr weiter herein. Die Störung war vorbei, bevor die Berichte einsetzten, und sie erwähnt weder Resets noch Nutzungslimits, erklärt sie also nicht.

Was die Schlussfolgerung ändern würde, lässt sich leicht benennen: ein Changelog-Eintrag, eine Änderung im Hilfe-Center oder die 30 Tage Vorlauf, die die Empfehlungsbedingungen versprechen, bevor OpenAI eine solche Aktion ändert oder auslaufen lässt [4]. Bis eines davon auftaucht, ist die genaue Beschreibung enger als die Schlagzeile. Am 10. August fielen Banked Resets bei vielen Konten aus, und einige kamen zurück.

Die Resets waren reines Marketing

Als etwas anderes wurden sie nie präsentiert, und genau das geht unter, wenn darüber gestritten wird, ob ein Reset großzügig ist. Am 7. April 2026 schrieb Sam Altman: „Zur Feier von 3 Millionen wöchentlichen Codex-Nutzern setzen wir die Nutzungslimits zurück. Das machen wir bei jeder weiteren Million bis zu 10 Millionen“ [13]. Zwei Tage später behandelte Tibo dieses Versprechen bereits als laufende Ausgabe: „Beim aktuellen Wachstumstempo von Codex schulden wir euch in weniger als zwei Wochen den nächsten Reset“ [14]. Der Reset zu vier Millionen folgte am 21. April [15].

Das Ansparen kam am 11. Juni, und OpenAIs Changelog beschreibt es ohne Umschweife als Nutzergewinnung: „Ansparen von Rate-Limit-Resets für Plus- und Pro-Nutzer ergänzt, mit einem kostenlosen Reset zum Start und Empfehlungseinladungen, um während der laufenden Aktion weitere zu verdienen“ [16]. Das Empfehlungsangebot lief vom 11. bis 24. Juni und belohnte beide Seiten: Du lädst bis zu drei Personen ein, und sobald eine davon ihre erste Codex-Nachricht schickt, bekommen beide Konten einen Banked Reset [17]. OpenAI kaufte neue Nutzer also mit Inferenz statt mit Rabatten, was für ein Unternehmen mit eigener Kapazität günstiger ist und großzügiger wirkt als ein Gutschein.

Dann kam der Juli. GPT-5.6 erschien am 9. Juli mit Sol als Spitzenmodell [18], ChatGPT Work startete zeitgleich, und der Meilenstein-Zähler lief schnell genug, um fünf Resets in zehn Tagen auszulösen: sechs Millionen am 12. Juli [19], sieben Millionen am 13. Juli [20], acht Millionen am 14. Juli [21], neun Millionen am 16. Juli [22] und zehn Millionen am 21. Juli [23]. Beim Lesen dieser Reihe ist ein Detail wichtig. Ab sechs Millionen zählt die Zahl Codex und ChatGPT Work zusammen, und ChatGPT Work war drei Tage alt, als der Beitrag zu den sechs Millionen erschien. Die Zahl, die jeden Reset rechtfertigte, änderte also stillschweigend, was sie überhaupt zählte.

1. 7. Apr. 2026

   Das Versprechen

   Altman: ein Reset pro Million Codex-Nutzer, bis zu zehn Millionen.

2. 11. Juni 2026

   Resets zum Ansparen

   Banked Resets starten als Empfehlungsprämie für Plus und Pro.

3. 9. Juli 2026

   GPT-5.6 Sol

   Sol wird zum Spitzenmodell in Codex.

4. 12. Juli 2026

   Fünf Resets in zehn Tagen

   Das Fünf-Stunden-Limit fällt weg, die Meilensteine sechs bis zehn Millionen folgen.

5. 29. Juli 2026

   Das Eingeständnis

   Sol verbrauchte Limits schneller als erwartet; Nutzung soll 18 % länger reichen.

6. 10. Aug. 2026

   Banked Resets fallen aus

   Fehlende Resets werden gemeldet, einige kehren binnen Stunden zurück.

Warum verbrauchte Sol die Codex-Limits so schnell?

Weil die Kosten einer Codex-Aufgabe davon abhängen, wie viel Arbeit das Modell erledigt, und nicht von seinem Tarif. Sol und GPT-5.5 rechnen exakt dieselben Credits pro Token ab [17], der Wechsel zu Sol sieht auf der Preisliste also kostenlos aus. Sol arbeitet dann aber länger, ruft mehr Tools auf und liest mehr vom Repository, und jeder dieser Schritte wird abgerechnet.

Tibo bestätigte den Effekt am 29. Juli: „In den vergangenen Wochen habt ihr uns oft gesagt, dass Sol eure Codex-Limits schneller verbraucht als erwartet.“ Er ergänzte, „manche Probleme werden erst sichtbar, wenn Menschen das Modell im echten Maßstab nutzen. Wir hätten das früher erkennen und offener damit umgehen müssen“ [1].

Die Preisliste erklärt, warum das vorher niemand ablesen konnte. Sol und GPT-5.5 kosten beide 125 Credits pro Million Input-Tokens, 12,5 für gecachten Input und 750 für Output [17]. Die Tarife sind identisch, und dieselbe Seite räumt ein, dass du mit dem Tarif nicht planen solltest: „Modellwahl, Kontext, Reasoning, Tool-Nutzung, Retrieval und Caching beeinflussen alle den Verbrauch, die Prompt-Länge allein ist deshalb keine verlässliche Schätzung“, und weiter unten: „Aufgaben, die ähnlich aussehen, können unterschiedlich viel von deinem Kontingent verbrauchen“ [17]. OpenAIs eigener Richtwert für eine einzelne Nachricht umspannt fast eine Größenordnung: „Die Nutzung von GPT-5.6 liegt im Schnitt bei 5 bis 40 Credits pro Nachricht“ [17].

Sols Verhalten liegt am teuren Ende dieser Spanne, und genau darauf war ich selbst schon gestoßen. In einem früheren Text über Sols Overengineering habe ich ein Modell beschrieben, das weiterarbeitet, obwohl die Aufgabe längst gelöst ist, und das zusätzlich an Subagenten delegiert, was OpenAIs eigene Dokumentation als teuer kennzeichnet: „Subagenten-Workflows verbrauchen mehr Tokens als vergleichbare Läufe mit einem einzelnen Agenten“ [24]. Ein Modell, das pro Anweisung mehr Arbeit erledigt, ist pro Anweisung teurer, auch wenn sich der Preis pro Token nie ändert.

Die anderen Schritte, die es schwerer sichtbar machten

In denselben zwei Wochen kamen vier weitere Schritte dazu, und jeder nahm eine Möglichkeit weg, überhaupt zu bemerken, was gerade passierte.

Der erste Schritt war das Fünf-Stunden-Limit. Drei Tage nach dem Start von Sol kündigte Tibo zusammen mit dem Sechs-Millionen-Meilenstein an: „Wir entfernen vorübergehend die Beschränkung durch das 5-Stunden-Nutzungslimit für alle Plus-, Business- und Pro-Pläne“ [19]. Dieses Fenster verhindert, dass ein Wochenkontingent an einem einzigen Nachmittag aufgebraucht wird. Es in der Launch-Woche aufzuheben, lässt das Produkt unbegrenzt wirken, und es erlaubt einem Modell, das pro Aufgabe mehr verbraucht, den Wochenvorrat in einem Bruchteil einer Woche zu leeren. Am 14. Juli stellte Tibo das immer noch als Vorzug dar und schrieb den Nutzern, sie könnten „die Grenzen von GPT-5.6 Sol ausloten und herausfinden, wie ehrgeizig ihr sein könnt“ [21]. Zurück kam das Limit am 29. Juli, im selben Beitrag wie die Korrekturen [1], und OpenAIs Preisseite dokumentiert es heute wieder, mit einem Vorbehalt beim wöchentlichen Limit: „Die Nutzungslimits für lokale Nachrichten und Cloud-Chats teilen sich ein Fünf-Stunden-Fenster. Zusätzliche wöchentliche Limits können gelten“ [17].

Der zweite Schritt war das Kontextfenster, und die Art der Ankündigung ist das schärfste Beispiel in diesem Text. Am 13. Juli veröffentlichte Tibo ein Update für Nutzer von Codex und ChatGPT Work, das mit „Kein Nerfing, nur gute Sachen!“ beginnt und weiter unten Folgendes erklärt: „Uns ist aufgefallen, dass die Anhebung des Kontextlimits im Produkt auf 372k für GPT-5.6 Sol, gegenüber 272k bei GPT-5.5, dazu geführt hat, dass mehr Nutzung berechnet wurde als beabsichtigt. Wir sind auf 272k zurückgegangen und arbeiten daran, die 372k in den kommenden Tagen wieder auszurollen“ [25]. Ein Produkt verlor also einen Teil seines Arbeitsspeichers, und die Ankündigung dazu trug eine Überschrift, die jede Kürzung bestreitet. Ein GitHub-Issue vom 21. Juli stellt die Zahlen nebeneinander: 372.000 rohe und 353.400 effektive Tokens zum Start, dagegen 272.000 rohe und 258.400 effektive im seither ausgelieferten Serverprofil [26]. Das sind 95.000 nutzbare Tokens weniger, ein Rückgang um rund 27 %. Die versprochene Rückkehr kam nie. OpenAIs Changelog verbuchte die 272.000 am 18. Juli als Korrektur [16], seither hat sich daran nichts geändert, und dasselbe Modell nimmt über die API weiterhin 1.050.000 Tokens an [27].

Weniger Kontext ist nicht bloß eine kleinere Zahl im Datenblatt. Ein kürzeres Fenster führt dazu, dass ein langer Codex-Thread früher komprimiert wird, das Modell also Dateien noch einmal liest, die es schon gelesen hat, und Entscheidungen noch einmal herleitet, die es schon getroffen hatte, und jeder dieser Schritte wird abgerechnet. Die Änderung, die den abgerechneten Verbrauch pro Gespräch senkte, kann deshalb die Zahl der Gespräche erhöhen, die eine Aufgabe braucht.

Der dritte und der vierte Schritt sind leiser, und beide habe ich schon beschrieben: Die Preisliste bewegte sich nicht, und die Wachstumszahl zählte plötzlich zwei Produkte, genau als die Resets am schnellsten kamen. Keiner der vier ist für sich ein Skandal. Zusammen nahmen sie einem Nutzer, der auf die Nutzungsansicht, die Preisliste und die Meilenstein-Beiträge schaute, jedes Instrument, das die Veränderung angezeigt hätte.

länger reicht die typische Nutzung mit Sol

18 %

OpenAIs Erwartung nach den Korrekturen im Juli

Tokens Kontext in Codex

272.000

am 13. Juli von 372.000 gesenkt

Tokens Kontext über die API

1.050.000

dasselbe Modell, anderes Produkt

Credits pro Nachricht

5-40

OpenAIs eigene Durchschnittsspanne für GPT-5.6

Diese vier Zahlen beschreiben denselben Unterschied. Das Modell in der API und das Modell im Abo sind dasselbe Modell, aber die Abo-Version arbeitet mit rund einem Viertel des Kontexts und rechnet gegen ein Kontingent ab, dessen Kosten pro Nachricht OpenAI selbst nur als Spanne angeben kann.

Kann dasselbe Kontingent weniger Arbeit bringen?

Ja, und OpenAIs Dementi ist enger, als es zunächst klingt. Am 30. Juli schrieb das Unternehmen, „die Abo-Preise und die Kontingent-Budgets für ChatGPT und Codex bleiben unverändert“ [28], und Tibo hatte es tags zuvor noch direkter gesagt: „Wir haben die Nutzung in keinem Abo-Plan reduziert“ [1]. Beide Sätze beschreiben die Größe des Kontingents. Keiner sagt etwas darüber, wie viel Arbeit dieses Kontingent bringt, und genau darüber hatten sich die Nutzer beschwert.

Die 18 % entscheiden die Frage, weil OpenAI sie selbst liefert. Aus demselben Beitrag vom 29. Juli: „Wir erwarten, dass eure Nutzung bei typischer Verwendung von Sol rund 18 % länger reicht“ [1]. Wenn eine Reihe von Korrekturen ein unverändertes Budget 18 % länger reichen lässt, dann brachte dasselbe unveränderte Budget vor diesen Korrekturen weniger Arbeit. Niemand hat die Zahl im Tarif angefasst, und die Nutzer haben trotzdem etwas verloren. Beide Aussagen stimmen gleichzeitig, und genau deshalb ist das Dementi so schwer zu fassen.

Ein kleines Beispiel macht das greifbar. Angenommen, ein Wochenkontingent deckt mit GPT-5.5 100 Aufgaben ab, und dieselbe Aufgabe kostet mit Sol die Hälfte mehr an Credits, dann reicht das Kontingent noch für etwa 67. Eine Verbesserung um 18 % bringt das auf rund 79. Die Zahlen sind erfunden, und nur das Verhältnis leistet hier Arbeit, aber sie zeigen, warum „wir haben dein Kontingent nicht gekürzt“ und „ich schaffe pro Woche weniger“ gleichzeitig wahr sein können, und warum ein Streit über den ersten Satz beim zweiten nichts klärt.

In diese Debatte werden regelmäßig Zahlen gezogen, die eigentlich zu einem ganz anderen Thema gehören. OpenAI berichtete, Sols eigene Kernel-Arbeit habe „die Gesamtkosten für das Ausliefern des Modells um 20 % gesenkt“, und die Experimente hätten „die Effizienz der Token-Generierung um mehr als 15 % gesteigert“ [28]. Das sind OpenAIs Kosten, nicht dein Kontingent. Dieselbe Ankündigung gab durchaus Ersparnisse an Kunden weiter: Sie senkte den API-Preis von Luna um 80 % und den von Terra um 20 % und ließ beide Modelle in Codex weniger Credits verbrauchen, aber „der Preis von Sol bleibt unverändert“ [28]. Drei Prozentzahlen, drei verschiedene Themen, und nur die 18 % handeln davon, was bei einem Sol-Nutzer ankommt.

Wie die Resets die Messung löschten

Hier treffen Kampagne und Problem aufeinander, und das ist der Teil, über den ich am schwersten hinwegkomme. Ein Reset füllt nicht nur den Tank, er löscht auch den Messwert. Um zu zeigen, dass eine Woche mit Sol weniger bringt als eine Woche mit GPT-5.5, brauchst du einen vollständigen Abrechnungszeitraum mit bekanntem Beginn, eine Modellversion, eine stabile Effort-Stufe und keine Nachfüllung dazwischen. Zwischen dem 12. und dem 21. Juli hatte so einen Zeitraum fast niemand.

Deshalb sind die Reddit-Belege aus jenen Wochen so unbefriedigend zu lesen. Threads füllen sich mit „ich habe 40 % in drei Stunden verbrannt“ direkt neben „ich habe den ganzen Tag 2 % verbraucht“, und nichts bringt die beiden zusammen: andere Modellversionen, andere Effort-Stufen, andere Repositories, andere Cache-Zustände, und bei der Hälfte fällt mittendrin ein Reset. Die Meldungen waren einheitlich genug, dass OpenAI reagiert hat [1]. Präzise genug, um zu beziffern, was sich geändert hatte, waren sie nie, und die Resets sind ein großer Teil des Grundes dafür.

Die Resets schufen außerdem einen Grund zur Eile. Wenn ein globaler Reset für später am selben Tag angekündigt ist, wird es vernünftig, den Rest sofort auszugeben, und die Kampagne lief in einem Takt, der das zum Regelfall machte. Für die Kennzahlen einer Wachstumskampagne ist das nützlich. Für jeden, der seinen eigenen normalen Verbrauch beobachten will, ist es zerstörerisch.

Die beiden Reset-Arten sind auch nicht gleich viel wert, und daher rührt die Schärfe der Aufregung vom 10. August. Einen globalen Reset wendet OpenAI auf alle berechtigten Konten an, zu einem Zeitpunkt, den OpenAI wählt, sein Wert hängt also vollständig davon ab, wie viel du zufällig schon verbraucht hattest. Einen Banked Reset löst du selbst ein, deshalb ist er mehr wert und deshalb kannst du ihn verschwenden. Ein Nutzer schilderte genau das: bei 10 % angekommen, mit wöchentlichem Reset am 11. August, löste er seinen letzten Banked Reset ein, OpenAI setzte am selben Tag alle Konten zurück, und sein nächster wöchentlicher Reset rutschte auf den 15. August [29].

Eigenschaft	Globaler Reset	Banked Reset
Wer ihn auslöst	OpenAI	Du
Zeitpunkt	Minuten bis Stunden vorher angekündigt	Wann du willst
Verfällt ungenutzt	Nicht zutreffend	30 Tage nach der Gutschrift
Verschiebt das wöchentliche Reset-Datum um etwa sieben Tage	Nicht dokumentiert	✓ Ja
Kann durch die andere Art wertlos werden	✗ Nein	✓ Ja

War davon etwas gegen Claude gerichtet?

Ja, und OpenAI hat das kaum verborgen. Der Reset-Kalender selbst folgt OpenAIs eigenen Nutzer-Meilensteinen und ist zwei Monate älter als Claude Fable 5, die Kampagne war also nicht als Antwort auf Anthropic angelegt. Offen liegt der Vergleich an anderer Stelle: im Material, das OpenAI rund um Sol veröffentlichte, und in einem Reset, der als direkte Antwort auf einen öffentlichen Streit angekündigt wurde.

Der verlockende Zufall hält nicht. Anthropic brachte Fable 5 am 9. Juni 2026 heraus [30], und OpenAI lieferte das Ansparen von Resets am 11. Juni aus, zwei Tage später [16]. Niemand entwirft und baut ein Empfehlungsprogramm in 48 Stunden. Anthropic sperrte den Zugang zu Fable 5 am Tag darauf wegen einer US-Exportkontrollanordnung und öffnete ihn am 1. Juli weltweit wieder, wobei das Modell bis zum 7. Juli auf höchstens die Hälfte der wöchentlichen Nutzungslimits in den Plänen Pro, Max, Team und ausgewählten Enterprise-Plänen angerechnet wurde [31]. Die Reset-Kampagne lief vor all dem, währenddessen und danach weiter.

Auf der Sol-Launchseite ist die Wettbewerbsabsicht unverkennbar. Claude Fable 5 taucht namentlich in Tabelle um Tabelle auf, und der Fließtext sucht sich die günstigen Stellen heraus: „GPT-5.6 Sol mit maximalem Reasoning setzt mit 80 einen neuen Bestwert, 2,8 Punkte über Fable 5, bei weniger als der Hälfte der Output-Tokens, weniger als der Hälfte der Zeit und etwa einem Drittel geringeren Kosten“ [18]. Dieselbe Seite enthält eine Zeile, die im Fließtext nie vorkommt: Bei SWE-Bench Pro steht Fable 5 bei 80,0 % gegen 64,6 % für Sol [18]. Sich auszusuchen, welcher Benchmark die Überschrift trägt, ist normales Launch-Verhalten. Leser müssen nur wissen, aus welcher Tabelle die Überschrift stammt.

Der Reset vom 8. August ist der klarste Fall eines Resets als Wettbewerbsgeste. Ein Nutzer behauptete, Anthropic habe sein Konto gesperrt, weil er Sol über Claude Code laufen ließ, und Boris Cherny von Anthropic antwortete, man sperre niemanden dafür, das eigene Harness mit anderen Modellen zu benutzen, und schob bei der Gelegenheit ein spöttisches Jobangebot an Tibo hinterher [32]. Tibo antwortete, indem er diesen Beitrag zitierte und alle zurücksetzte: „Ganz genau, GPT-5.6 Sol ist großartig und lässt sich so ziemlich überall nutzen, auch im CC-Harness. Um das zu feiern, zusammen mit der Tatsache, dass ich nirgendwohin gehe… habe ich die Nutzungslimits für alle zahlenden Nutzer von ChatGPT Work und Codex zurückgesetzt“ [33]. Minuten später hielt ihm ein Nutzer entgegen, die Geste sei leer, weil der wöchentliche Reset schon am Vortag stattgefunden habe: „Das ist an diesem Punkt nur noch Show“ [34]. Tibo übernahm das Wort und behielt es: „Am Montag mache ich noch einen Show-Reset“ [35]. Wenn der Mann, der die Kampagne fährt, das Wort seines Kritikers übernimmt, ist die Marketingfrage entschieden.

Anthropic hat auf den Vergleich nie öffentlich geantwortet. Am 18. Juli hob das Unternehmen allerdings die wöchentlichen Limits von Claude Code bis zum 19. August um 50 % an, ohne OpenAI ein einziges Mal zu nennen [36].

Was die Frage wirklich klären würde

Eine Messung, die niemand veröffentlicht hat: ein Tarif, eine Modellversion, eine Effort-Stufe, ein Repository, derselbe Satz Aufgaben, über zwei vollständige Wochenzeiträume und ohne einen einzigen Reset dazwischen. Solange diese Messung fehlt, können OpenAIs Zahlen und die Erfahrung seiner Nutzer beide stimmen, denn sie beschreiben verschiedene Größen. Das ist kein bequemer Ort, um eine Debatte zu beenden, aber dort hören die Belege auf, und der Grund dafür ist die Kampagne selbst.

Ich würde es so sagen. Das Marketing war echt, das Nutzungsproblem war echt, und der Kampf mit Anthropic war echt, und jedes davon ist von OpenAI selbst dokumentiert. Was ich dir nicht zeigen kann, ist eine Entscheidung, das Erste zu nutzen, um das Zweite zu verdecken. Was ich dir zeigen kann, ist, dass es so ausgegangen ist: Codex wuchs in fünfzehn Wochen von drei auf zehn Millionen Nutzer, die lautesten Beschwerden wurden mit einer kostenlosen Auffüllung statt mit einer Zahl beantwortet, und die saubere Datenwoche, die den Streit entschieden hätte, hat es nie gegeben.

Zwei praktische Hinweise, denn die Ablaufdaten aus jenem Reddit-Thread liegen nur zwei Tage in der Zukunft. Mach einen Screenshot der Nutzungsansicht, samt Reset-Anzahl und Ablaufdatum, denn diese Ansicht kommt von OpenAI und ist der einzige Nachweis, den du hast. Und löse keinen Banked Reset an einem Tag ein, für den ein globaler Reset angekündigt ist. Das Hilfe-Center sagt ausdrücklich, dass ein vollständig eingelöster Banked Reset dein wöchentliches Reset-Datum auf etwa sieben Tage nach der Einlösung verschiebt [3]. Ihn ein paar Stunden vor einer kostenlosen Auffüllung auszugeben, kostet dich also genau das, was diese Variante überhaupt wertvoll macht: den selbst gewählten Zeitpunkt.