Codex Session 日志里暴露出来的东西内容非常多 其中就包含每一次 tool call 之后的 token 使用量
{
"last_token_usage": {
"input_tokens": 85166,
"cached_input_tokens": 81920,
"output_tokens": 189,
"reasoning_output_tokens": 0,
"total_tokens": 85355
}
}
和每一次 tool call 之后的 rate limits
{
"rate_limits": {
"limit_id": "codex",
"limit_name": null,
"primary": {
"used_percent": 8.0,
"window_minutes": 300,
"resets_at": 1782141669
},
"secondary": {
"used_percent": 12.0,
"window_minutes": 10080,
"resets_at": 1782369402
}
}
}
基于这个我们就可以分析 token 使用量和额度扣减的关系,但是有几个前提
- 模型和思考程度要尽可能统一
- 同一段时间只有一台电脑跑 Codex
- 额度四舍五入到个位数,所以只有样本多了才能逼近准确值
按照过去三周,每 7 天作为分组进行分析,可以得到这张图(基于我自己的账号的 PLUS 订阅)

- 平均来看 5 小时限额是 20 刀,7 天限额是 140 刀( 7 天限额的样本比较小,偏差应该较大)
- 未观察到过去三周有明显的额度缩减