每 5 小時刷新的配額，正在改寫你怎麼用 AI

下午三點，你把一個「幫我把這個模組拆成三個檔案、順便補上測試」的任務丟給 coding agent，起身去倒杯咖啡。回來一看，畫面停在半路：已達用量上限，約 5 小時後恢復。你付的是月費，卻在一個週三下午被鎖住——而且鎖你的不是「這個月用完了」，是「這 5 小時燒太多了」。

這不是某一家的脾氣。到 2026 年年中，Claude Code、OpenAI 的 Codex、Google 的 Antigravity，三個最多人天天在用的 AI 代理人（AI agent），不約而同把計費結構換成了同一種：時段滾動窗口，加上每週上限。傳統那種「每月給你 N 次、用完再說」的固定額度，正在被「每 5 小時能燒多少」取代。

配額從「每月幾次」，變成「每 5 小時能燒多少」

先講最重要的轉變：計費的單位變了。

以 Claude Code 為例，它跑的是「5 小時滾動窗口」——計時從你當天送出的第一個 prompt 起算，5 小時後歸零，跟時鐘幾點整無關。你早上十點開工，下午三點就是這個窗口的重置點。這層之上，Anthropic 再疊兩條每週上限：一條算全部模型、一條只算 Sonnet。多方彙整的說明還指出，Claude Code、Claude.ai 聊天、Cowork 三個入口共用同一個用量池——在一處燒掉，另兩處的可用量跟著少。

方案越貴，窗口裡能燒的越多：Pro 是 $20／月，Max 5x 是 $100、Max 20x 是 $200，倍率就是相對 Pro 的每窗口用量。2026 年 5 月 6 日，Anthropic 一次把 Pro、Max、Team、seat-based Enterprise 的 5 小時上限翻倍，還拿掉了尖峰時段的降額——這動作本身就說明，5 小時窗口已經是他們調控供需的主要旋鈕，不是月額度。

三家的算法並排，一張表看懂差在哪

三家走的是同一種結構，但「計量單位」和「透明度」差很多。把可查證的規則並排，你自己對——這裡不比「誰便宜」，因為單位不同，數字根本不能直接換算：

	Claude Code	OpenAI Codex	Google Antigravity
短窗口	5 小時滾動（從第一個 prompt 起算）	滾動 5 小時	5 小時刷新（每天約 4 次補充）
週限	兩條：全模型＋Sonnet	一條，滾動 7 天（本週第一則訊息起算）	有每週配額
計量單位	用量（依模型加權）	訊息數（非 token）	Gemini Credits（1 credit 值多少 token 未公開）
個人方案	Pro $20／Max 5x $100／Max 20x $200	綁 ChatGPT 訂閱，Pro $100=5×、$200=20× Plus	AI Pro／Ultra，另可買 credits（據報導 $25／2,500、$199／20,000）
繞開的路	升方案	走 API key（供 CI/CD、程式化，但少了部分雲端功能）	買更多 credits

幾個細節值得單獨標出來。Codex 這邊，配額是按訊息數算、不是 token——OpenAI 官方估計 Plus 端 GPT-5.5 本地訊息約每 5 小時 15 到 80 則，但這是估計區間、會隨模型和負載浮動。Antigravity 最不透明：它改用 Gemini Credits 計量，卻沒公開一個 credit 到底換多少 token 或幾次請求，還把原本 AI Pro 內含的每月 1,000 credits 給移除了，延伸使用要另外買。9to5Google 報導 Google 五月把 Antigravity 的 Gemini 速率上限「翻三倍、翻了兩次」，但仍有用戶幾個工作階段就撞到週限，部分人甚至回報撞頂後要等整週、而不是 5 小時才恢復。

（表裡的數字都是 2026 年中的值，各家改得很勤，真要升級前請以官方頁當下為準。）

為什麼一跑 agent 任務，就特別容易撞頂

同樣一個 5 小時窗口，你拿它聊天問問題可以撐一整天，拿它跑代理人任務可能半小時就見底。差別在連續消耗。

一個「丟出去走開」的 agent 任務，是一連串自動來回：讀檔、想、改、跑測試、看結果、再改。每一步都在燒配額，而且中間沒有你按 enter 的空檔去自然節流。互動式聊天有你打字的停頓當緩衝；agent 任務沒有——它會用你允許的最快速度，把窗口裡的量一路吃光。這就是為什麼三家的配額體感，都是被 agent 用法撐爆的。

於是計費單位開始反過來決定你怎麼安排一天。你買的不再是每月幾次額度，而是每 5 小時能燒多少——而 agent 任務正是最會燒的那種。 這句話是這波改動的核心：配額窗口，成了新的排程單位。

把 5 小時窗口當排程單位來排任務

既然窗口是固定的、agent 任務是最吃的，那能做的就是把重活對齊窗口、把邊角留給輕活。以下是從這套結構長出來的原則（提醒：這是結構性推論，不是實測心得——各家數字請自己再驗）：

1. 把最重的 agent 任務排在窗口起點。窗口從你第一個 prompt 起算，一開工就丟大任務，等於用整段窗口去跑它，而不是跑到一半撞牆。
2. 重任務和互動任務分流。別在跑大型 agent 任務的同一個窗口裡又開一堆聊天——尤其 Claude 那種多入口共用池，聊天和 Cowork 也在扣同一桶。
3. 可批次的工作攤到不同窗口。與其在一個下午硬塞三個大任務撞頂，不如一個窗口跑一個，讓刷新幫你回血。
4. 能自動化、跑 CI/CD 的，走 API key。程式化、排程、重複性的 agent 工作用 API key 計費，就不占你訂閱的互動窗口——代價是少了部分 ChatGPT workspace 或雲端功能，值不值得看你的用法。

數字每個月都在變，別背；先把結構記住——時段窗口 ＋ 每週上限 ＋ agent 任務最吃量。看懂這三件事，你下次在下午三點撞頂時，至少知道是哪個窗口在鎖你，以及該把哪個任務挪到什麼時候。