Los resets de Codex eran puro marketing. El problema era real

OpenAI reinició los límites de uso de Codex cinco veces entre el 12 y el 21 de julio de 2026, una por cada hito de usuarios. Fue puro marketing y OpenAI nunca lo ocultó. En esas dos semanas quitó el límite de cinco horas y recortó la ventana de contexto de Sol, y eso hizo difícil ver un problema real: Sol gastaba los límites más rápido de lo previsto [1].

Escribo esto el 10 de agosto de 2026, la mañana en que muchos usuarios de Codex abrieron la aplicación y se quedaron sin sus banked resets, los reinicios guardados que cada uno canjea cuando quiere. La publicación más leída de r/codex dice que OpenAI los ha retirado [2]. Esa es la pregunta más pequeña de esta historia y la respondo primero, porque equivocarme en ella desacreditaría todo lo que viene después.

Aquí hay tres cosas reales y documentadas por separado: los resets fueron una campaña de marketing, el problema de consumo de Sol era real y OpenAI acabó admitiéndolo, y la ofensiva competitiva contra Claude también fue real. No puedo demostrar que la campaña se diseñara para tapar el problema, y no voy a fingir que las pruebas llegan tan lejos. Lo que las pruebas sí muestran es el efecto: la campaña funcionó como cortina de humo, porque cuando por fin se admitió el problema, casi nadie conservaba una semana limpia con la que medirlo.

¿OpenAI ha eliminado los banked resets?

Nada de lo que OpenAI ha publicado dice eso. Su centro de ayuda sigue explicando cómo canjear uno [3], sus condiciones de referidos los siguen cubriendo y prometen avisar antes de cambiar una promoción [4], y ningún empleado de OpenAI dijo nada en público el 9 ni el 10 de agosto. Lo que hay es un hilo de Reddit cuyos testimonios apuntan a la vez en varias direcciones.

El autor del hilo tenía dos banked resets, con vencimiento el 12 y el 13 de agosto, y contó que la opción de usarlos había desaparecido de la interfaz. Ni actualizar la aplicación ni cerrar sesión y volver a entrar los devolvieron, y de ahí concluyó que OpenAI estaba desplegando el cambio por fases [2]. Una respuesta describe una pérdida mayor, con conversación con soporte incluida: «Me quitaron 3. Tenía 2 guardados que caducaban el 11 de agosto y 1 el 12. Incluso contacté a soporte y el agente verificó que no me quedaba ninguno en la cuenta» [5].

Si sigues leyendo el hilo, en cambio, el patrón se deshace. Otros usuarios conservaban los suyos [6]. Algunos veían el reset, pero recibían un error al intentar aplicarlo, que es un fallo distinto de que te lo quiten [7]. Un usuario perdió el reset en una cuenta, lo recuperó cerrando sesión y volviendo a entrar, y al revisar una segunda cuenta encontró el detalle más útil del hilo: la cuenta que había perdido su banked reset también había recibido un reset global al 100 % esa misma mañana, con nueva fecha semanal, mientras que la cuenta sin reset global seguía conservando el suyo [8]. Otros contaron que los suyos volvieron sin haber hecho nada [9], y un hilo publicado cuatro minutos antes que el principal describe un panel que no consigue cargar los créditos, en lugar de mostrar cero [10].

Todo eso ocurrió en unas tres horas. La retirada deliberada de una ventaja de pago no suele revertirse sola en algunas cuentas mientras un agente de soporte le dice a otro cliente, según la frase que citó un usuario, «no podemos revelar por qué añadimos o retiramos resets» [11]. La explicación alternativa más repetida tampoco sobrevive a una mirada al reloj: la página de estado de OpenAI registra una incidencia de ChatGPT esa mañana, titulada «Increased errors for some ChatGPT users», abierta a las 07:21 UTC y resuelta a las 08:09 UTC [12]. El primero de los mensajes de Reddit se publicó a las 08:44 UTC [10], unos 35 minutos después de darse la incidencia por resuelta, y siguieron llegando pasadas las 11:00. La incidencia se cerró antes de que empezaran los mensajes y no menciona en ningún momento los resets ni los límites de uso, así que no los explica.

Lo que cambiaría la conclusión es fácil de enunciar: una entrada en el changelog, una edición del centro de ayuda o los 30 días de aviso que las condiciones de referidos prometen antes de que OpenAI modifique o retire una promoción [4]. Hasta que aparezca alguna de las tres, la descripción exacta dice menos que el titular: los banked resets fallaron en muchas cuentas el 10 de agosto y algunos volvieron.

Los resets fueron una campaña de marketing

Nunca se presentaron como otra cosa, y eso es lo que se olvida cuando se discute si un reset es generoso o no. El 7 de abril de 2026, Sam Altman escribió: «Para celebrar los 3 millones de usuarios semanales de Codex, estamos reiniciando los límites de uso. Lo haremos con cada millón de usuarios hasta llegar a 10 millones» [13]. Dos días después, Tibo ya trataba esa promesa como un gasto corriente: «Al ritmo actual de crecimiento de Codex, en menos de dos semanas les vamos a deber otro reset a todos» [14]. El reset de los cuatro millones llegó el 21 de abril [15].

La posibilidad de acumular resets llegó el 11 de junio, y el changelog de OpenAI la describe como captación de usuarios, sin muchos adornos: «Se añade la acumulación de reinicios de límite de uso para usuarios Plus y Pro, con un reset gratuito en el lanzamiento e invitaciones de referidos para conseguir más durante la promoción actual» [16]. La oferta de referidos estuvo activa del 11 al 24 de junio y pagaba a las dos partes: invitas hasta a tres personas y, cuando una de ellas envía su primer mensaje en Codex, las dos cuentas reciben un banked reset [17]. OpenAI estaba comprando usuarios nuevos con inferencia en lugar de con descuentos, algo que sale más barato a una empresa dueña de su capacidad y que además se percibe como más generoso que un cupón.

Y entonces llegó julio. GPT-5.6 se lanzó el 9 de julio con Sol como modelo principal [18], ChatGPT Work salió a la vez y el contador de hitos avanzó lo bastante rápido como para disparar cinco resets en diez días: seis millones el 12 de julio [19], siete millones el 13 [20], ocho millones el 14 [21], nueve millones el 16 [22] y diez millones el 21 [23]. Al leer esa sucesión de hitos conviene tener presente un detalle: a partir de los seis millones la cifra suma Codex y ChatGPT Work, y ChatGPT Work tenía tres días de vida cuando se publicó el mensaje de los seis millones, así que el número que justificaba cada reset cambió sin avisar lo que estaba contando.

1. 7 abr 2026

   La promesa

   Altman: un reset de uso por cada millón de usuarios de Codex, hasta diez millones.

2. 11 jun 2026

   Resets acumulables

   Los banked resets llegan como recompensa por referidos para Plus y Pro.

3. 9 jul 2026

   GPT-5.6 Sol

   Sol pasa a ser el modelo principal dentro de Codex.

4. 12 jul 2026

   Cinco resets en diez días

   Cae el límite de cinco horas y llegan los hitos de seis a diez millones.

5. 29 jul 2026

   La admisión

   Sol gastaba los límites más rápido de lo esperado; el uso durará un 18 % más.

6. 10 ago 2026

   Fallan los banked resets

   Muchos usuarios se quedan sin resets y algunos los recuperan en pocas horas.

¿Por qué Sol gastaba tan rápido los límites de Codex?

Porque lo que cuesta una tarea en Codex depende de cuánto trabajo haga el modelo, no de su tarifa. Sol y GPT-5.5 facturan exactamente los mismos créditos por token [17], así que cambiar a Sol parece gratis si solo miras la tarifa. Lo que pasa después es que Sol trabaja más tiempo, llama a más herramientas y lee más partes del repositorio, y cada uno de esos turnos se factura.

Tibo confirmó el efecto el 29 de julio: «En las últimas semanas, muchos de ustedes nos han dicho que Sol estaba gastando sus límites de Codex más rápido de lo esperado». Y añadió que «algunos problemas solo se ven cuando la gente usa el modelo a escala real. Deberíamos haberlo detectado antes y haber sido más claros al respecto» [1].

La tarifa explica por qué nadie podía prever esto con la lista de precios delante. Sol y GPT-5.5 cuestan los dos 125 créditos por millón de tokens de entrada, 12,5 por entrada en caché y 750 por salida [17]. Tarifas idénticas, y la misma página admite que la tarifa no sirve para planificar: «La elección de modelo, el contexto, el razonamiento, el uso de herramientas, la recuperación de información y la caché influyen en el consumo, así que la longitud del prompt por sí sola no es una estimación fiable», y más abajo, «tareas que parecen similares pueden consumir cantidades distintas de tu asignación» [17]. La cifra que maneja la propia OpenAI para un solo mensaje abarca casi un orden de magnitud: «El uso de GPT-5.6 promedia entre 5 y 40 créditos por mensaje» [17].

El comportamiento de Sol está en el extremo caro de ese rango, y con eso ya me había topado antes. En un artículo anterior sobre la sobreingeniería de Sol describí un modelo que sigue trabajando después de resolver la tarea y que además delega en subagentes, algo que la propia documentación de OpenAI marca como caro: «Los flujos con subagentes consumen más tokens que las ejecuciones equivalentes con un solo agente» [24]. Un modelo que hace más trabajo por instrucción sale más caro por instrucción, aunque la tarifa por token no se mueva.

Los otros movimientos que lo hicieron más difícil de ver

En esas mismas dos semanas llegaron otros cuatro cambios, y cada uno eliminó una forma de darse cuenta de lo que estaba pasando.

El primero fue el límite de cinco horas. Tres días después del lanzamiento de Sol, Tibo lo anunció junto al hito de los seis millones: «Retiramos temporalmente la restricción del límite de uso de 5 horas para todos los planes Plus, Business y Pro» [19]. Esa ventana es lo que impide gastar una asignación semanal en una sola tarde. Levantarla durante la semana del lanzamiento hace que el producto parezca sin restricciones, y además deja que un modelo que consume más por tarea agote en unos días la asignación de toda una semana. El 14 de julio, Tibo todavía lo presentaba como una ventaja y decía a los usuarios que podían «explorar los límites de GPT-5.6 Sol y descubrir lo ambiciosos que pueden ser» [21]. El límite volvió el 29 de julio, en el mismo mensaje que las correcciones [1], y hoy la página de precios de OpenAI lo documenta de nuevo, con una reserva sobre el semanal: «Los límites de uso de los mensajes locales y de los chats en la nube comparten una ventana de cinco horas. Pueden aplicarse límites semanales adicionales» [17].

El segundo fue la ventana de contexto, y la forma de anunciarlo es el ejemplo más claro de todo el artículo. El 13 de julio, Tibo publicó una actualización para los usuarios de Codex y ChatGPT Work que empieza con «Nada de nerfeos, solo cosas buenas» y que, más abajo, explica esto: «Hemos visto que cambiar el límite de tamaño de contexto del producto a 372k para GPT-5.6 Sol, frente a los 272k de GPT-5.5, hacía que se cobrara más uso del previsto. Hemos vuelto a 272k y trabajaremos para volver a desplegar los 372k en los próximos días» [25]. Un recorte en la memoria de trabajo del producto llegó bajo un titular que negaba que se hubiera recortado nada. Una incidencia de GitHub abierta el 21 de julio pone las cifras una al lado de la otra: 372.000 tokens brutos y 353.400 efectivos en el lanzamiento, frente a 272.000 brutos y 258.400 efectivos en el perfil del servidor desde entonces [26]. Son 95.000 tokens utilizables menos, alrededor de un 27 %. La vuelta prometida nunca llegó: el changelog de OpenAI registró los 272.000 como corrección el 18 de julio [16], nada lo ha cambiado desde entonces y el mismo modelo sigue aceptando 1.050.000 tokens por la API [27].

Menos contexto no es solo una cifra más pequeña en una ficha técnica. Una ventana más corta hace que un hilo largo de Codex se compacte antes, así que el modelo vuelve a leer archivos que ya había leído y a reconstruir decisiones que ya había tomado, y cada uno de esos turnos se factura. Por eso, el cambio que redujo cuánto uso cobra una conversación puede aumentar el número de conversaciones que hace falta para terminar un trabajo.

El tercer y el cuarto movimiento son más discretos, y ya he descrito los dos: la tarifa no se movió y la cifra de crecimiento empezó a contar dos productos justo cuando los resets iban más rápido. Ninguno de los cuatro es un escándalo por separado. Juntos dejaron al usuario que miraba el panel de uso, la lista de precios y los mensajes de los hitos sin ningún instrumento que mostrara el cambio.

más de duración en el uso típico de Sol

18 %

previsión de OpenAI tras las correcciones de julio

tokens de contexto en Codex

272.000

bajó desde 372.000 el 13 de julio

tokens de contexto por la API

1.050.000

mismo modelo, producto distinto

créditos por mensaje

5-40

rango medio que da la propia OpenAI para GPT-5.6

Esas cuatro cifras describen la misma diferencia. El modelo de la API y el modelo de la suscripción son el mismo modelo, pero la versión de la suscripción trabaja con alrededor de una cuarta parte del contexto y descuenta de una asignación cuyo coste por mensaje la propia OpenAI solo puede dar como un intervalo.

¿Puede la misma cuota rendir menos trabajo?

Sí, y el desmentido de OpenAI dice menos de lo que parece a primera vista. El 30 de julio la empresa escribió que «los precios de suscripción y los presupuestos de cuota de ChatGPT y Codex no cambian» [28], y Tibo lo había dicho de forma aún más rotunda el día anterior: «no hemos reducido el uso en ningún plan de suscripción» [1]. Las dos frases hablan del tamaño de la asignación. Ninguna dice qué compra esa asignación, que era justo de lo que se quejaban los usuarios.

La cifra del 18 % zanja la cuestión, porque es la propia OpenAI quien la aporta. Del mismo mensaje del 29 de julio: «esperamos que su uso dure alrededor de un 18 % más en el trabajo normal con Sol» [1]. Si un conjunto de correcciones hace que un presupuesto que no ha cambiado dure un 18 % más, entonces antes de esas correcciones ese mismo presupuesto compraba menos trabajo. Nadie tocó la cifra del plan y aun así los usuarios perdieron algo. Las dos afirmaciones son ciertas a la vez, y eso es justo lo que hace tan escurridizo el desmentido.

Un ejemplo sencillo lo deja claro. Supón que una asignación semanal cubre 100 tareas con GPT-5.5 y que la misma tarea cuesta la mitad más de créditos con Sol: la asignación pasa a cubrir unas 67. Una mejora del 18 % la deja en unas 79. Las cifras son inventadas y lo único que importa aquí es la proporción, pero explican por qué «no hemos reducido tu cuota» y «rindo menos por semana» pueden ser verdad a la vez, y por qué discutir sobre la primera frase no resuelve nada sobre la segunda.

Hay un grupo de cifras que se cuela en esta discusión y que en realidad habla de otra cosa. OpenAI informó de que el trabajo del propio Sol sobre los kernels «ayudó a reducir un 20 % el coste de servir el modelo de extremo a extremo» y de que sus experimentos «aumentaron en más de un 15 % la eficiencia en la generación de tokens» [28]. Esos son los costes de OpenAI, no tu asignación. El mismo anuncio sí trasladó ahorros a los clientes, porque bajó un 80 % el precio de API de Luna y un 20 % el de Terra e hizo que ambos modelos consumieran menos créditos en Codex, pero «el precio de Sol no cambia» [28]. Tres porcentajes, tres asuntos distintos, y solo el 18 % habla de lo que recibe quien usa Sol.

Cómo los resets borraron la medición

Aquí es donde se encuentran la campaña y el problema, y es la parte que más me cuesta dejar pasar. Un reset no solo vuelve a llenar el depósito, también borra el contador. Para demostrar que una semana con Sol rinde menos que una semana con GPT-5.5 hace falta un periodo de facturación completo, con inicio conocido, una sola versión del modelo, un nivel de esfuerzo estable y ninguna recarga por el medio. Entre el 12 y el 21 de julio, casi nadie tuvo uno.

Por eso resulta tan insatisfactorio leer las pruebas de Reddit de aquellas semanas. Los hilos se llenan de «quemé el 40 % en tres horas» junto a «gasté el 2 % en todo el día», y no hay nada que permita alinear los dos casos: versiones distintas del modelo, niveles de esfuerzo distintos, repositorios distintos, estados de caché distintos y un reset cayendo en medio de la mitad de ellos. Los testimonios fueron lo bastante coherentes como para que OpenAI actuara [1]. Nunca fueron lo bastante precisos como para cuantificar qué había cambiado, y los resets tienen mucho que ver con eso.

Los resets también daban un motivo para correr. Cuando se anuncia un reset global para más tarde ese mismo día, gastar lo que queda se convierte en la decisión racional, y la campaña iba a un ritmo que convertía eso en algo habitual. Eso les viene bien a las métricas que vigila una campaña de crecimiento, pero destroza cualquier intento de medir tu propio consumo normal.

Los dos tipos de reset tampoco valen lo mismo, y eso explica por qué el susto del 10 de agosto fue tan grande. Un reset global lo aplica OpenAI a todas las cuentas elegibles en el momento que OpenAI elige, así que su valor depende por completo de cuánto hubieras gastado tú. Un banked reset lo canjea el usuario, y por eso vale más y por eso se puede desperdiciar. Un usuario contó exactamente eso: estaba al 10 %, con el reset semanal previsto para el 11 de agosto, canjeó su último banked reset, OpenAI reinició a todo el mundo ese mismo día y su siguiente reset semanal se fue al 15 de agosto [29].

Propiedad	Reset global	Banked reset
Quién lo activa	OpenAI	Tú
Cuándo ocurre	Se anuncia con minutos u horas de antelación	Cuando tú decidas
Caduca si no se usa	No aplica	30 días desde su concesión
Mueve la fecha del reset semanal unos siete días	No documentado	✓ Sí
El otro tipo puede dejarlo sin valor	✗ No	✓ Sí

¿Algo de esto iba dirigido a Claude?

Sí, y OpenAI apenas lo disimuló. El calendario de resets sigue los hitos de usuarios de la propia OpenAI y es dos meses anterior a Claude Fable 5, así que la campaña no se construyó como respuesta a Anthropic. La comparación está explícita en otro sitio: en el material que OpenAI publicó alrededor de Sol y en un reset anunciado como respuesta directa a una discusión pública.

Es tentador ver ahí una coincidencia, pero no se sostiene. Anthropic lanzó Fable 5 el 9 de junio de 2026 [30] y OpenAI publicó la acumulación de resets el 11 de junio, dos días después [16]. Nadie diseña y construye un programa de referidos en 48 horas. Anthropic, además, suspendió el acceso a Fable 5 al día siguiente por una directiva estadounidense de control de exportaciones, y lo reabrió en todo el mundo el 1 de julio, con un uso del modelo que podía ocupar hasta la mitad del límite semanal en los planes Pro, Max, Team y algunos Enterprise hasta el 7 de julio [31]. La campaña de resets funcionó antes, durante y después de todo eso.

La página de lanzamiento de Sol es donde la intención competitiva es inconfundible. Claude Fable 5 aparece por su nombre en tabla tras tabla, y el texto elige con cuidado qué momentos destacar: «GPT-5.6 Sol con razonamiento máximo marca un nuevo récord con 80, 2,8 puntos por encima de Fable 5, usando menos de la mitad de tokens de salida, tardando menos de la mitad de tiempo y costando alrededor de un tercio menos» [18]. Esa misma página incluye una fila que el texto nunca comenta, donde SWE-Bench Pro sitúa a Fable 5 en el 80,0 % frente al 64,6 % de Sol [18]. Elegir qué benchmark encabeza el anuncio es lo normal en un lanzamiento. Al lector solo le hace falta saber de qué tabla salió el titular.

El reset del 8 de agosto es el caso más claro de un reset usado como gesto competitivo. Un usuario afirmó que Anthropic le había suspendido la cuenta por ejecutar Sol dentro de Claude Code, y Boris Cherny, de Anthropic, respondió que allí no se banea a nadie por usar su harness con otros modelos, y de paso le lanzó a Tibo una oferta de trabajo [32]. Tibo contestó citando ese mensaje y reiniciando a todo el mundo: «Efectivamente, GPT-5.6 Sol es magnífico y se puede usar prácticamente en cualquier parte, incluido el harness de CC. Para celebrarlo, junto con el hecho de que no me voy a ninguna parte… he reiniciado los límites de uso de todos los usuarios de pago de ChatGPT Work y Codex» [33]. Minutos después, un usuario le dijo que el gesto estaba vacío porque el reset semanal ya había ocurrido el día anterior: «A estas alturas esto es puro teatro» [34]. Tibo se quedó con la palabra: «El lunes haré otro reset teatral» [35]. Cuando quien dirige la campaña adopta la palabra de su crítico, la cuestión del marketing queda zanjada.

Anthropic nunca respondió a la comparación en público. Lo que sí hizo, el 18 de julio, fue subir un 50 % los límites semanales de Claude Code hasta el 19 de agosto, sin nombrar a OpenAI ni una vez [36].

Qué resolvería de verdad esta discusión

Una medición que nadie ha publicado: un plan, una versión del modelo, un nivel de esfuerzo, un repositorio, el mismo conjunto de tareas, ejecutado a lo largo de dos periodos semanales completos y sin ningún reset en medio. Mientras nadie la haga, las cifras de OpenAI y la experiencia de sus usuarios pueden ser ciertas las dos, porque describen cantidades distintas. No es un sitio cómodo donde dejar una discusión, pero es donde se acaban las pruebas, y la razón de que se acaben ahí es la propia campaña.

Yo lo diría así: la campaña de marketing fue real, el problema de consumo fue real y la pelea con Anthropic fue real, y cada una de las tres está documentada por la propia OpenAI. Lo que no puedo enseñarte es una decisión de usar la primera para tapar la segunda. Lo que sí puedo enseñarte es que acabó funcionando así: Codex pasó de tres a diez millones de usuarios en quince semanas, las quejas más ruidosas se respondieron con una recarga gratis en lugar de con una cifra, y la semana limpia de datos que habría zanjado la discusión nunca existió.

Dos notas prácticas, ya que las fechas de caducidad de aquel hilo de Reddit vencen dentro de dos días. Haz una captura del panel de uso, con el número de resets y la fecha de caducidad, porque ese panel se sirve desde el lado de OpenAI y es el único registro que tienes. Y no canjees un banked reset el día en que se haya anunciado un reset global. El centro de ayuda dice con claridad que usar un banked reset completo mueve tu fecha de reinicio semanal a unos siete días después del canje [3], así que gastarlo unas horas antes de una recarga gratuita te cuesta lo único que hacía valioso a este tipo de reset: elegir el momento.