レート制限を超えて：CodexとSoraへのアクセス拡張
OpenAIは、レート制限、使用量追跡、クレジットを組み合わせたリアルタイムアクセスシステムを構築し、SoraとCodexへの継続的なアクセスを実現しました。
キーポイント
OpenAIがCodexとSoraへのアクセス制御モデルを刷新し、レート制限とクレジット購入を組み合わせたハイブリッドシステムを導入
ユーザー体験を重視し、レート制限到達後もシームレスに有料利用へ移行できる「ウォーターフォール型アクセス」を実現
需要平滑化と公平性を維持しつつ、高エンゲージメントユーザーの継続利用を可能にするリアルタイム課金基盤を構築
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影響分析
この新アクセスモデルは、AI APIの大規模商用化における重要なインフラ課題を解決する。ユーザー体験とシステム持続性の両立を図ることで、企業向けAIサービスの採用障壁を下げ、特にCodex（コード生成）とSora（ビデオ生成）のような高需要製品のスケーリングを加速させる可能性がある。
編集コメント
AIサービスの「使いやすさ」と「持続可能性」の両立を図る技術的進展。無料枠から有料利用への自然な移行は、B2B展開における重要な成功因子となる。
OpenAIは、CodexとSoraという二つのAIモデルの利用が想定を超えて急拡大する中、ユーザーが価値を実感した直後に「レート制限」に阻まれるという一貫した課題に直面した。レート制限は需要の平準化と公平なアクセス確保に有効だが、利用が突然停止する体験はユーザーにとって不満であった。そこで同社は、システムのパフォーマンスとユーザーの信頼を守りつつ、利用を継続可能にする新たなアクセス制御システムを構築した。
従来のアクセスモデルは、利用回数や時間で制限をかける「レート制限」と、使用量に応じて課金する「従量課金」のいずれかが主流であった。しかし、前者は探索的な利用を突然中断させ、後者は初期段階からの課金が負担となり、いずれもCodexとSoraの急成長に伴う柔軟なニーズには不十分だった。単純な制限緩和はシステムの過負荷を招き、純粋な従量課金は遅延や請求の不整合を生む恐れがあった。
この課題を解決するため、OpenAIが導入したのは、レート制限と従量課金を単一のシステムで統合した「ハイブリッドモデル」である。その中核となるのが、利用をリアルタイムで計測・管理する「アクセスエンジン」と、その一部として機能する「クレジット購入」の仕組みだ。ユーザーが無料枠やレート制限に達すると、システムは自動的に事前購入したクレジットの消費へと移行し、利用をシームレスに継続させる。この切り替え判断は一つのリクエスト内でリアルタイムに行われ、クレジット消費の追跡は厳密かつ監査可能な精度が要求される。
重要な概念的転換は、アクセスを「許可の可否」ではなく、「いくらまで許可され、そのリソースはどこから供給されるか」という「意思決定の滝」としてモデル化した点にある。ユーザーの視点では、レート制限、無料枠、クレジット、プロモーション、企業向け権利などはすべて、この「滝」の異なる層に過ぎない。ユーザーは背後でシステムが切り替わることを意識することなく、単にCodexやSoraを使い続けることができる。これがクレジットが「見えない」と感じられる理由である。
この新しい基盤は、両製品へのアクセス拡大を可能にし、ユーザーが価値を見出した際の摩擦を大幅に減らすとともに、システムの持続可能性と公平性も担保している。
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Beyond rate limits: scaling access to Codex and Sora | OpenAISwitch toChatGPT(opens in a new window)
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Beyond rate limits: scaling access to Codex and Sora
By Jonah Cohen, Member of the Technical Staff
Loading…ShareIn the past year, both Codex and Sora have seen rapid adoption, with usage quickly pushing beyond what we originally expected. We’ve seen a consistent pattern: users dive in, find real value, and then run into rate limits.
Rate limits can help smooth demand and ensure fair access; however, when users are getting value, hitting a hard stop can be frustrating. We wanted a way for users to keep going, while protecting system performance and user trust in our approach.
To solve this, we built a real‑time access engine that counts usage. One of the layers in that engine is the ability to purchase credits. When users exceed their rate limits, credits let them keep using our products by spending down their credit balance.
Underneath this is a complex system that fuses limits, real‑time usage tracking, and credit balances in a single access model. This post covers why scaling Codex and Sora required rethinking access control, how a provably correct, real-time system blends rate limits and credits per request, and how that foundation now unlocks additional access for both products.
Why existing access models fell short
Zooming out, traditional access models tend to force a choice:
Rate limits can be helpful at first, but leave users with a bad experience when they run out: “come back later”
Usage‑based billing is flexible, but leaves users paying from the first token—not ideal for supporting early exploration
For Codex and Sora, neither was sufficient on its own. If we simply raised rate limits, we’d lose important demand-smoothing and fairness controls and run out of capacity to serve everyone. If we relied entirely on asynchronous usage billing, we’d introduce lag, overages, or reconciliation issues—exactly the kinds of problems users notice when they’re most engaged.
What we needed instead was a single hybrid system combining real-time limits with pay-as-you-go access:
Enforce rate limits until they’re reached
Seamlessly transition to credits within the same request
Make that decision in real time
Be rigorously accurate and auditable when tracking credit consumption
Access as a waterfall, not a gate
One of the key conceptual shifts we made was modeling access as a decision waterfall. Instead of asking “is this allowed?”, we ask “how much is allowed, and from where?” When counting usage, the system goes through the following sequence:
This model reflects how users actually experience the product. Rate limits, free tiers, credits, promotions, and enterprise entitlements are all just layers in the same decision stack. From a user’s perspective, they don’t “switch systems”—they just keep using Codex and Sora. That’s why credits feel invisible: they’re just another element in the waterfall.
We evaluated third‑party usage billing and metering platforms to handle credit consumption. They’re well‑suited for invoicing and reporting, but didn’t meet two critical requirements:
When a user hits a limit and has credits available, the system must know immediately. Best‑effort or delayed counting shows up as surprise blocks, inconsistent balances, and incorrect charges. For interactive products like Codex and Sora, those failures become visible and frustrating.
We also needed to offer transparency into every outcome:
Why a request was allowed or blocked
Which limits or balances were applied
This capability needed to be tightly integrated into our decision waterfall rather than solved in isolation in a separate usage billing platform that only saw one piece of what was happening. To let users access our products without compromising trust, we needed full control over correctness, timing, and observability. That pushed us toward an in‑house solution.
Building a high‑scale usage and balance system
To power this, we built a distributed usage and balance system designed specifically for synchronous access decisions.
Tracks per‑user, per‑feature usage
Maintains real‑time credit balances
Debits balances idempotently through a streaming async processor
Every request passes through a single evaluation path that makes a real‑time decision about how much usage is allowed by synchronously consuming from rate limits and, if needed, verifying sufficient credits; it then returns one definitive outcome while settling any credit debits asynchronously. This ensures consistent behavior across products and eliminates duplicated logic across teams.
A provably correct billing system
One of the key design principles of this system is that we must be able to prove that our billing is correct. This reflects the roots of our credit support, which originated with enterprise customers. In the above system diagram, we have three separate datasets that all tie together:
Product
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