OpenAI поделились статистикой по Codex: интересные тенденции использования
OpenAI поделились статистикой по Codex: интересные тенденции использования
OpenAI представила новые данные о использовании Codex, показывающие, что Codex составляет 99,8% их токенов, а ChatGPT лишь 0,2%. Бизнес активно использует Codex, а топ-1% пользователей запускают агентов на 71 час в день.
openai.com/index/how-agents-are-transforming-work/
Смотрим:
– Внутри OpenAI Codex теперь составляет 99,8% их выходных токенов, а ChatGPT – лишь 0,2%.
– Индивидуальные пользователи все еще концентрируются в ChatGPT, а вот у бизнеса токены в Codex составляют ~64% от общего потребления.
– Топ-1% самых активных пользователей Codex в среднем запускают агентов на 71 час в сутки (это сумма по всем агентам).
– Со временем люди все больше делегируют агентам действительно длительные задачи. Например, промпты на задачи, которые занимают ~8 часов работы человека, теперь составляют более четверти запросов. Для сравнения, в декабре их было чуть больше 2%.
Исходя из этого, вопрос: это все еще люди взаимодействуют с агентами, или уже агенты взаимодействуют с людьми?
Почему это важно
АналитикаЭти данные подчеркивают растущую роль Codex в бизнесе и показывают, как пользователи начинают доверять агентам выполнение более сложных и длительных задач, что может изменить подход к автоматизации и взаимодействию с ИИ.
Обсудить в сообществе
Делитесь опытом и мыслями с ИИ-разработчиками
Связанные материалы экосистемы
Практические гайды, терминология и агентские скиллы
Часть I. Архитектура ИИ-агентов: фундаментальные блоки
Одиннадцать фундаментальных строительных блоков современного ИИ-агента: таксономия моделей, агентный рантайм, техники промптинга, дистилляция, архитектура навыков (skills), память, function calling и FinOps.
Часть II. Архитектура ИИ-агентов: от модели до памяти и инструментов
Глубокое инженерное погружение: токенизация, KV-кэш, детерминизм сэмплинга, тренировочный стек, квантование, контекстная инженерия, стек безопасности, производственный RAG, ReAct и мультиагентные swarm-системы.
Фронтирные Модели (Frontier Models)
Самый мощный класс искусственного интеллекта на переднем крае мировых исследований (Claude 3.7 Sonnet, OpenAI o3/GPT-4.5, Gemini 2.0 Pro), определяющий границы современных возможностей рассуждения, автономности и кодирования.
LLM (Large Language Model - Большая языковая модель)
Фундаментальный класс нейросетевых архитектур на основе авторегрессионного трансформера, который предполагает вероятностное распределение следующих токенов и демонстрирует эмергентные свойства абстрактного мышления, синтеза кода и логического вывода.