Назад
Розробник: акаунт OpenAI Codex запустив 826 дочірніх завдань і витратив $78 000
SiTech AI Team3 წთ. საკითხავი

Розробник: акаунт OpenAI Codex запустив 826 дочірніх завдань і витратив $78 000

Розробник розповів на Hacker News, що його акаунт OpenAI Codex без дозволу запустив 826 паралельних дочірніх завдань з одного запиту, витратив близько $78 000 кредитів і згодом втратив записи про виконану роботу.

Розробник повідомив на Hacker News, що його акаунт OpenAI Codex без будь-якого дозволу з його боку запустив 826 паралельних агентних завдань з одного запиту, спожив майже 2 146 трильйонів токенів і близько 78 000 доларів кредитів, а потім видалив записи про виконану роботу. У коментарях він називає себе Лоренцо Массаро, технічним директором італійської AI-компанії Eternal Tech. Його розповідь спирається на власні локальні журнали завдань; OpenAI публічно цей випадок не коментувала.

Один запит і 826 дочірніх завдань

За його словами, 10 липня 2026 року він відкрив звичайне завдання в Codex із VS Code на моделі GPT-5.5 із середнім рівнем міркування й попросив лише перевірити UX/UI одного модуля свого продукту. Наступними днями він виявив, що завдання з кореневим ID 019f4b90-4169-7201-bfdd-732940d8631e створило 826 дочірніх записів, зафіксованих як GPT-5.6 Sol/Ultra, тобто з іншою моделлю й рівнем міркування, ніж було замовлено. Він наголошує: це 826 окремих записів з власними ID, а не повідомлення в одній розмові.

Окремо він виділяє 104 завдання: усі вони зберігають початкове повідомлення, записані як GPT-5.6 Sol/Ultra і не мають ані agent_role, ані agent_path. Лише ці 104 завдання дають близько 147,9 млрд локальних підсумкових лічильників токенів. Їхні назви, за його словами, показують, що запит на перевірку UX/UI розрісся до робіт із бекенд-інфраструктури, OAuth, обліку витрат, аудитів, сертифікації та релізу. Він додає, що локальні лічильники не є офіційним білінговим реєстром OpenAI.

Рахунок і підозра щодо версії клієнта

Обсяг токенів він пов'язує з версією клієнта Codex: на збірці 0.144.0-alpha.4 у родині завдань 584 дочірні записи та близько 154,36 млрд локальних лічильників, у середньому 264,3 млн на завдання, а на 0.144.2 — 242 записи та близько 7,51 млрд, тобто 31 млн на завдання. Різниця в середньому становить близько 8,5 раза. 103 зі 104 завдань із високим обсягом було створено саме під час роботи alpha-збірки, і він вважає це серйозною помилкою в ній.

Фінансово відновлена історія білінгу містить 162 сплачені рахунки на загальну суму 79 664,88 долара, розділені між Automatic Reload та іншими «кредитами». У коментарях він додає, що картка досягла банківського ліміту і агент без попередження перейшов на іншу; гроші, за його словами, вже списані. У відновленому локальному стані близько 2 550 старих потоків зберегли метадані, але не мають сирих rollout-даних, а завдання, за його словами, зникали з видимої історії.

Підтримка та скептична реакція

Його звернення до підтримки OpenAI #15189838, за його словами, відкрите два тижні, і єдина відповідь була, що «кредити витрачено», без технічної реконструкції; живої людини він так і не знайшов. Пост він написав до звернення до американського юриста.

Публікація на Hacker News отримала позначку flagged і викликала скепсис: коментатори питали, чому ліміти витрат і сповіщення не зупинили процес, і сумнівалися в розподілі голосів. Массаро відповів, що картка була корпоративною з місячним лімітом 50 000 доларів, а списання надходили протягом 20 днів у липні й серпні. OpenAI публічно не відповіла на цю розповідь, тож наразі це лише версія автора.

SSiTech

SiTech — веброзробка з підтримкою AI

Створюємо швидкі та сучасні сайти й інтегруємо AI у бізнес-процеси. Маєте проєкт чи запитання? Із задоволенням допоможемо.