Deep Research в ChatGPT: как устроены лимиты Work и Codex

9 сентября 2026 года Deep Research в ChatGPT стал доступен в ChatGPT Work и Codex. Но главное изменение — не еще одна кнопка для исследований. Теперь исследовательская задача в Work расходует тот же лимит Work/Codex или тот же пул кредитов, из которого оплачивается работа агентов вашей команды по созданию, анализу и выпуску материалов.

Как изменились лимиты Deep Research в ChatGPT

Теперь внутри ChatGPT для Deep Research действуют два разных счетчика.

Если запустить исследование в обычном Chat, будет расходоваться отдельный лимит исследовательских задач, зависящий от тарифного плана Chat. Если начать его в Work или Codex, в ход пойдут уже общие для Work и Codex лимит или кредиты. Задача, запущенная в Work, не уменьшает лимит исследований в Chat — и наоборот.

В этом и состоит главное изменение для бюджета. Одна и та же исследовательская функция списывает ресурсы с разных счетчиков в зависимости от того, где ее запустили.

OpenAI в примечании к выпуску от 9 сентября сообщает, что функция доступна пользователям Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu, у которых есть доступ к Work. Она работает в веб-версии, настольных приложениях, iOS и Android — при условии, что функция доступна для конкретной учетной записи и рабочего пространства.

Что умеет Deep Research в Work

Deep Research предназначен для вопросов, где нужно изучить несколько источников, сопоставить данные и оформить результат. В запросе можно указать ожидаемый итог, аудиторию, ограничения, файлы и разрешенные источники. Система может задать уточняющие вопросы, собрать доказательства и подготовить структурированный материал с цитатами или ссылками на источники. Пока задача выполняется, ее можно направлять или прервать.

Версия для Work важна тем, что результат становится частью рабочего материала. Если доступные инструменты поддерживают нужный формат, можно запросить редактируемый документ, презентацию, таблицу или Site. В Codex то же исследование находится рядом с технической работой, поэтому подходит для подготовки плана миграции, проверки зависимостей или обоснования решения до начала изменений в коде.

Если Work пока незнаком, обзор ChatGPT Work объясняет разницу между Chat, Work и Codex. Коротко: Chat дает ответ, Work ведет более объемный результат до готовности, а Codex работает с программным обеспечением и техническими системами.

Границы доступа к источникам при этом никуда не исчезают. Deep Research может использовать открытый интернет, предоставленные файлы, доступные файлы рабочего пространства, веб-поиск при его наличии, а также поддерживаемые приложения, которые включены и авторизованы для текущей учетной записи. Запуск исследования не открывает доступ к другой папке, чужому Drive или приложению, заблокированному в рабочем пространстве.

Подключение приложения тоже не означает, что оно гарантированно подойдет для задачи. Deep Research поддерживается не во всех приложениях и плагинах. Даже при наличии поддержки доступ на чтение и запись по-прежнему определяется разрешениями провайдера и настройками рабочего пространства. В руководстве по Deep Research эти ограничения сформулированы прямо.

Почему общий бюджет — главное изменение

Теперь исследования и выполнение задач конкурируют за один и тот же ресурс для работы агентов в Work и Codex.

В учетных записях Plus и Pro поддерживаемые агентские функции сначала расходуют включенный лимит, а затем — приобретенные кредиты, если такая возможность доступна. Для стандартных мест ChatGPT Business сначала также действуют включенные в план лимиты, после чего подходящие задачи могут оплачиваться купленными кредитами рабочего пространства. В рабочих пространствах Enterprise и Edu с гибкой тарификацией объем работы масштабируется с помощью кредитов; без гибкой тарификации продолжают действовать ограничения плана.

Назвать одно достоверное число исследовательских задач Work в месяц невозможно. Расход зависит от модели, объема источников, кешированного контекста, длины результата, рассуждений, инструментов и других задач, которые используют тот же пул. Точный ответ для конкретной учетной записи находится на странице использования.

В актуальной тарифной таблице ChatGPT для Business, Enterprise и Edu есть важное различие, которое легко пропустить. Для планов с оплатой кредитами Deep Research в Chat указан примерно по 50 кредитов за задачу. Но фиксированная ставка в строке Chat — это не цена Deep Research в Work или Codex. В Work и Codex списание рассчитывается по фактическому числу токенов.

Для GPT-5.6 Sol действуют следующие ставки Work и Codex: 100 кредитов за 1 миллион входных токенов, 10 кредитов за 1 миллион кешированных входных токенов и 500 кредитов за 1 миллион выходных токенов. Формула выглядит так:

Использованные кредиты = доля входных токенов + доля кешированных входных токенов + доля выходных токенов.

Рассмотрим заведомо условный бюджет команды в рабочем пространстве, для которого действует эта тарифная таблица. Команда резервирует 1,000 кредитов на один месяц и планирует 20 исследовательских заданий. Предположим, что каждое задание использует 100,000 входных токенов, 200,000 кешированных входных токенов и 20,000 выходных токенов при работе с GPT-5.6 Sol.

Входные токены обойдутся в 10 кредитов, кешированные входные — в 2, а выходные — еще в 10. Итого 22 кредита за задание. Двадцать заданий потребуют 440 кредитов, а на все остальные задачи Work и Codex в этом плановом резерве останется 560 кредитов.

Эти объемы токенов — пример, а не прогноз. Для короткой исследовательской записки расход может быть ниже. Широкое исследование с большим числом источников и длинной редактируемой презентацией может потребовать больше. Практичный подход — планировать исследования вместе с дальнейшей работой, а затем заменить условные значения реальными данными по первым нескольким задачам.

Приобретенные кредиты на использование функций не связаны с кредитами API. Дополнительные кредиты для Work или Codex не пополняют проект API, а баланс API не увеличивает этот пул. В руководстве по персональным кредитам также указано, что возможность покупки зависит от учетной записи, региона и плана.

Кому это пригодится уже завтра

Руководителю исследований в небольшом агентстве

Руководитель может поручить Work сравнить рыночную категорию клиента, используя одобренные сайты, загруженные записи интервью и подключенное хранилище документов. Результатом станет редактируемый обзор рынка с цитатами, а не еще одна переписка в чате.

Плюс такого подхода — более аккуратная передача результата стратегам и креативной команде. Компромисс связан с бюджетом: каждое глубокое исследование оставляет меньше общего ресурса для презентаций, таблиц и производственных задач, которые та же команда выполняет в Work.

Продакт-менеджеру SaaS-компании

Продакт-менеджер может объединить заметки клиентов, страницы с правилами, документацию конкурентов и внутренний файл требований в записку для принятия решения. Если система придает одному источнику слишком большой вес, задачу можно скорректировать, а итог запросить в виде документа, доступного для редактирования продуктовой и юридической командам.

Преимущество — единая проверяемая цепочка доказательств. Но решение по-прежнему принимает менеджер, а каждое значимое утверждение необходимо сверить с источником, прежде чем оно попадет в дорожную карту или обещание клиенту.

Техническому руководителю перед миграцией

Руководитель может запустить Deep Research в Codex, чтобы до изменения кода сопоставить актуальную документацию поставщиков, примечания о совместимости и ограничения репозитория. Исследование и реализация останутся в одном рабочем контексте.

Преимущество — меньше передач контекста между этапами. Финансовое следствие прямое: исследование и последующая реализация расходуют один бюджет Work/Codex, поэтому чрезмерно широкий охват исследования может сократить ресурс, оставшийся на саму миграцию.

Администратору рабочего пространства

Администратор может установить для команды простое правило. Chat стоит использовать, когда нужен исследовательский ответ и подходит отдельный лимит задач Chat. Work или Codex — когда результат должен стать редактируемым командным материалом или основой для дальнейшей работы.

Так бюджет становится понятнее всей команде. Администраторам Enterprise и Edu также нужно разрешить Deep Research и включить веб-поиск. Без этих настроек даже пользователи с подходящим планом могут не увидеть функцию.

Безопасный рабочий цикл

1. 1

   1. Осознанно выберите счетчик

   Для исследовательского ответа начинайте в Chat. Для редактируемого бизнес-материала — в Work. Если исследование связано с технической реализацией, запускайте его в Codex. Эти три точки входа нельзя считать одинаковыми с точки зрения расходов.

2. 2

   2. Ограничьте набор источников

   Укажите сайты, файлы, диапазон дат, аудиторию и решение, которое должен обосновать отчет. Отдельно перечислите источники, которые использовать нельзя. Меньший объем материалов проще проверить, и обычно он требует меньше контекста.

3. 3

   3. Задайте формат результата

   Попросите один поддерживаемый формат и уточните, где должен оказаться результат. Редактируемый файл можно получить только при наличии нужных инструментов и разрешений, поэтому предусмотрите запасной вариант — например, структурированный отчет в переписке.

4. 4

   4. Корректируйте задачу до того, как она уйдет в сторону

   Следите за ходом работы. Если система опирается на слабые источники или расширяет вопрос, прервите ее и сузьте рамки. Больше исследований не всегда означает лучшее исследование.

5. 5

   5. Запишите изменение расхода

   Проверьте показатели использования Work/Codex до и после задачи. Зафиксируйте модель, объем, тип результата, списанные кредиты и время проверки. После нескольких однотипных заданий эти фактические данные будут полезнее общей оценки стоимости задачи.

6. 6

   6. Проверьте готовый материал

   Откройте полученный файл или ссылку. Выборочно проверьте цитаты, на которых основаны ключевые выводы, убедитесь, что источники действительно подтверждают написанное, и запросите исправления, если доказательств или нужного результата нет.

Честно об ограничениях

Deep Research в Work — не безлимитный исследовательский ресурс. Он расходует существующий лимит или кредиты Work/Codex, а доступность по-прежнему зависит от учетной записи, рабочего пространства и интерфейса. Если исследование вытесняет последующую реализацию, оно перестает быть выгодным.

Редактируемый результат не равен проверенному. Файл может быть хорошо структурирован, но при этом ссылаться на слабый материал, не учитывать противоречие или не отвечать на поставленный вопрос. OpenAI рекомендует убедиться, что цитаты подтверждают утверждения, а запрошенный файл или ссылка действительно созданы и открываются.

Команд, которые пользуются Deep Research только в обычном Chat, новый общий счетчик Work/Codex не касается. Их отдельный лимит Chat не изменился. Новый сценарий также недоступен людям без доступа к Work и участникам рабочих пространств, где администратор отключил Deep Research или веб-поиск.

Что делать сейчас

Начните на этой неделе, если команда уже регулярно готовит материалы на основе множества источников и видит данные об использовании Work/Codex. Выберите одного ответственного, один формат результата и одну точку утверждения.

Подождите, если источники нельзя проверить, непонятно, с какой учетной записи или рабочего пространства спишутся расходы, либо требуется приложение без поддержки Deep Research. Сначала определите эти границы, и лишь затем добавляйте регулярную задачу.

Оставайтесь в Chat, если нужен только исследовательский ответ, который не должен превращаться в рабочий материал Work или Codex. Отдельный лимит Chat предназначен именно для такого режима.

Задача на понедельник

Возьмите одно исследовательское задание, которое команда уже выполняет, и запустите его один раз, без расписания. До начала работы запишите показатели использования Work/Codex, а затем отправьте такой запрос с четкими рамками:

@Deep Research. Подготовь для нашего руководителя продукта редактируемую записку с решением о том, стоит ли продлевать контракт с Vendor A. Используй только приложенный договор, два последних квартальных обзора, актуальные страницы Vendor A с ценами и информацией о безопасности, а также три указанные альтернативы. Отдели проверенные факты от анализа, укажи источник для каждого утверждения о цене и безопасности, перечисли пробелы в данных и порекомендуй один вариант: продлить, пересмотреть условия или заменить поставщика. Не связывайся ни с одним поставщиком и не изменяй файлы за пределами этого отчета.

Когда задача завершится, откройте полученную записку и перейдите по каждой цитате, на которой основана рекомендация. Убедитесь, что источник подтверждает соответствующее предложение, а запрошенный файл существует и открывается. Затем запишите изменение расхода вместе со временем проверки. Если цитаты или сам материал не проходят эту проверку, задача не выполнена.

Чтобы получать другие понятные практические разборы изменений в экономике ИИ-продуктов, подпишитесь на рассылку.