plmsuper8

我也遇到了一模一样。还是 ai 帮忙解决的

或者这个：
```
python3 - <<'PY'
import json
import os
import urllib.request
from datetime import datetime, timezone

AUTH_PATH = os.path.expanduser("~/.codex/auth.json")
URL = "https://chatgpt.com/backend-api/wham/rate-limit-reset-credits"

def to_local_time(value):
if not value:
return None
try:
if isinstance(value, (int, float)):
# 兼容秒或毫秒时间戳
if value > 10_000_000_000:
value = value / 1000
dt = datetime.fromtimestamp(value, tz=timezone.utc)
else:
s = str(value).replace("Z", "+00:00")
dt = datetime.fromisoformat(s)
if dt.tzinfo is None:
dt = dt.replace(tzinfo=timezone.utc)
return dt.astimezone().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z")
except Exception:
return value

with open(AUTH_PATH, "r", encoding="utf-8") as f:
auth = json.load(f)

token = auth.get("tokens", {}).get("access_token")
if not token:
raise SystemExit("未找到 tokens.access_token")

req = urllib.request.Request(
URL,
headers={
"Authorization": f"Bearer {token}",
"Accept": "application/json",
},
method="GET",
)

try:
with urllib.request.urlopen(req, timeout=20) as resp:
status = resp.status
body = resp.read().decode("utf-8")
except urllib.error.HTTPError as e:
status = e.code
body = e.read().decode("utf-8", errors="replace")

if status == 401:
print("HTTP 401：凭证失效，或请求没有带正确的 Authorization header")
raise SystemExit(1)

if status < 200 or status >= 300:
print(f"HTTP {status}")
print("请求失败；未输出敏感信息。")
raise SystemExit(1)

data = json.loads(body)

available_count = data.get("available_count")
credits = data.get("credits", [])

print("available_count:", available_count)
print()

for i, c in enumerate(credits, 1):
print(f"credit #{i}")
print(" status:", c.get("status"))
print(" title:", c.get("title"))
print(" granted_at:", to_local_time(c.get("granted_at")))
print(" expires_at:", to_local_time(c.get("expires_at")))
PY
```

同感。我感觉这种来回波动的额度，可能也是促使你升套餐的阳谋哦。这不还有 200 刀的嘛

@Rickkkkkkk 然而这是两码事，原来可以做到，现在做不到了或做不好了，但自己并没有删掉约束，这也不是个例。

@coderluan
要提示一下，然后最流口水的 gemini 反而对了，而一般认为聪明的 gpt 却没反应过来

vibe 之后各种“神人”项目涌现，确实是玩的成分大于实用。但最后一句话的逻辑没看出来，世界在加速自己如何
慢？

@lucifer9 问题就是，现在的 ai 不是按助理对齐的，而是按“普世价值”等等对齐的。所以就这样了。也是我始终觉得，这是本地部署一直会有意义的原因