进行了简易的建模来算了一下codex重置的收益

看到佬们对codex的重置产生的收益讨论激烈，因此简单做了一下建模来进行了实验。事先声明，仿真是临时做的比较粗糙，结论图个乐呵看就行。

场景描述为：一周的总额度为100，一个月有约430的总额度(第29天刚重置这个周期如果能立刻蹬完也可以当作一个月500额度)在一个月的时间里会有4次自然重置的时间，剩下的天数里随机抽1天进行重置并重新延后自然重置的时间，让不同用户的需求波形来蹬这些额度，并与自然重置的使用相比，以模拟不同的使用场景下的额度收益。

对用户做了简单建模，各种人群如表所示

暂时就能想到这些使用的方式，懒得做细分了。各用户的需求波形建模在仿真时会受到实际的窗口限制，蹬完额度就得等重置了。

总共合成了100,000名用户在这30天的用量分析，结果对我来说很惊讶:

自然重置平均实际用量：395.11。

随机重置一次平均实际用量：398.46，平均只增加了3.35额度！

而且，有约24.25%的用户与重置日期组合使用额度明确减少；受损者平均减少30.55额度，高于获益用户平均增加的22.22额度。

最差情况是第3天重置，全体用户平均减少8.03额度，46.14%的用户受损。

另外，每次都只在自然截止日期前1–2天集中使用的用户平均减少44.18额度，受损比例82.67%。

我本以为重置了哪怕不用无非就是不赚嘛，没想到真的会有可能亏很多额度的！

不死心的我把重置加到2次重跑一遍，得到的结论类似

随机重置两次平均实际用量：408.39，平均只增加了13.29额度。

而且，有约18.19%的用户与重置日期组合使用额度明确减少；受损者平均减少40.33额度，高于获益用户平均增加的34.09额度。

最差组合是第2、17天重置，全体用户平均减少6.75额度，45.05%的用户受损。

另外，每次都只在自然截止日期前1–2天集中使用的用户平均减少51.21额度，受损比例90.06%。

另外单独测试了一个极端的波形：只要有额度就快速在1-2天内蹬完，这个用户群体纯赚，测试里没有亏损案例出现。

所以仿真结论还是预期内的:只要你用的够快，那么你就可以赚额度，反之你用的慢的话，你是会亏额度的，而不是单纯的不赚额度。并且在这次统计里，openai所亏损的额度并没有想象中那么多，重置一次只能平均带来不到10的额度。

再次声明，本次的所有分析全部依赖仿真，没有一点真实的数据，波形只是拍脑袋臆想出来的，和真实的用户群体无关，现实参考价值有限 ^-^