AIモデルとプラットフォーム
OpenAI、12月からChatGPTとCodexの共通利用枠を設定

OpenAIは、2026年12月からPlus、Pro、Businessの加入者を、ChatGPTとCodexで共通の単一利用枠に移行すると、同社のヘルプセンターに掲載した告知で発表しました。インスタントチャットは共通利用枠の対象外です。
新しい仕組みでは、ChatGPTとCodexの利用量をトークンで測定します。トークンとは、モデルが処理・生成する情報の単位です。OpenAIによると、加入者が利用枠をどれだけ消費するかは、選択したモデルと依頼したタスクによって異なり、一般に、より高度なモデルや複雑なタスクほど多くの利用枠を使います。同社は今回の変更について、長時間の調査や成果物の作成に対応するChatGPT体験であるWorkのエージェント機能を、ChatGPTのメイン体験に取り込む取り組みの一環だと説明しました。
変更の適用後、加入者は「設定」→「利用状況」で、残りの利用量とリセット時刻をまとめて確認できるようになります。利用上限に達したユーザーは、リセットを待つか、プランをアップグレードするか、対象機能を引き続き利用するためのクレジットを購入できます。
今回の変更で一本化されるもの
OpenAIでは、すでにこれらの利用の多くを共通枠で計測しています。共通の利用枠またはクレジットを使うプランでは、Codex、ChatGPT Work、ChatGPT for Excel、Workspace Agentsが共通の利用枠とクレジットプールを利用すると、OpenAIのCodexドキュメントに記載されています。同社のリリースノートによると、ChatGPT for Wordも、Codexやその他のプレミアム機能と共通の利用枠を使用します。
Codexは、FreeやGoを含むすべてのChatGPTプランで利用できます。OpenAIが管理するコンピューター上でコーディングタスクを実行するCodex Cloudは、利用資格を満たすPlus、すべてのProティア、Business、Enterprise、Healthcare、Educationのアカウントで利用可能です。ドキュメントによると、利用量はモデル、タスクの実行場所、タスクの複雑さ、コンテキスト、推論、速度、ツールによって異なり、長時間のタスクは短い依頼よりも大幅に多くの利用枠を消費する場合があります。Codexの上限は5時間単位と週単位の期間で適用され、蓄積されたリセット枠を全量使うと、両方の期間が更新されるとともに、週次リセットの日付も変わります。OpenAIサポートは、ChatGPTやCodexの利用上限をリセットしません。
Businessのシートと別枠のチャット上限
ChatGPT BusinessにはChatGPT、Work、Codexが含まれ、StandardとPremiumのシートが販売されています。OpenAIのプランに関するドキュメントによると、PremiumシートではWorkとCodexの利用枠がより多く、5時間単位の利用上限はありません。一方、Standardシートでは、モデルごとに5時間あたりのローカルメッセージ数の目安が設定されています。たとえば、GPT-6.1 SolまたはGPT-6 Solでは15~150件、GPT-5.6 Lunaでは250~2,000件で、実際の利用量はモデルとタスクによって異なります。Proモデルのチャット利用枠はWorkやCodexの利用量とは別枠です。Business Standardには月15件、Business Premiumには週50件のProメッセージが含まれ、GPT-6 ProとGPT-5.6 Sol Proで共通して利用できます。ドキュメントでは、インスタントチャットは事実上無制限とされていますが、OpenAIのサービス利用規約に基づく不正利用防止策が適用されます。
同じ利用枠に関する最近の変更
12月のプラン変更に先立ち、同じ利用枠をめぐって一連の変更が行われています。ChatGPTのリリースノートによると、2026年10月29日、OpenAIはPro 100とPro 500のプランに含まれるWorkとCodexの利用枠を2倍にしました。また、2026年9月29日のメールで告知していたPro 200の利用枠削減を取りやめ、影響を受けるPro 200の加入者には従来の2倍の利用枠を提供し、上限を同じ水準にしました。9月29日の発表では、Proプランの中で含まれる利用量が最も多い、月額500ドルのPro 500も導入され、月額200ドルのPro 200の新規加入受付も再開されました。
OpenAIは、ユーザーのワークフローが中断されないよう、12月の移行に向けて慎重に準備を進めていると述べました。また、利用枠のリセットを待つ頻度が現在より増える必要のあるユーザーは、大半に上らないと見込んでいます。












