Статистика использования Codex, как основного инструмента для аналитики/планов/кода

2 млрд токенов почти потратил за 3 недели, при том, что в первую неделю вообще почти в кодексе не сидел (была подписка за 20 баксов, которая ограничивала)

Новая статья на Habr!

Разобрал VARCHAR(N) в PostgreSQL — почему он не экономит память.

И так... Новая статья!

Продолжаю экспериментировать со стилем, темами и подачей.
В этот раз разобрал MongoDB, ObjectId, UUID и тот момент, когда обычный _id внезапно перестаёт быть мелкой технической деталью.

Есть аргументы, которые меня стабильно веселят:

“Средний долларовый миллионер становится таковым ближе к 60”.
Или:
“Средний человек покупает первую квартиру в 40–45”.

И это почему-то подаётся как повод расслабиться. Типа да забейте хуй, жизнь еще велика.
Но средний показатель - это не карта, а кладбище из статистики разных мастей.

В формуле среднего миллионера сидят все сразу: человек, который 35 лет копил в пенсионный фонд; наследник; и толпа людей, которые вообще никогда к капиталу не приблизятся.
А потом из этого супа делают вывод, что ты попадаешь в эту серую массу, а значит можно расслабиться.
Ахуеть, спасибо. Мысль про среднюю температуру по больнице уже и так все знают, так вот - это оно.
Я молчу про то, что многие люди из таких мыслей делают вывод: "ну щас не миллионер, потому что становятся им уже в 60 лет, а значит и я стану". Не, не станешь нихуя с таким подходом.

Средний путь - это чаще всего путь без попыток изменить свое существование и без желания делать рывки.
Человек не качал дорогой навык, не терпел поражений в бизнесе раз за разом, не думал поменять свою жизнь кардинально.
Он просто жил и вообще не думал о большем, а его путь потом резко записывается в статистику.

Конечно не является нормой гнобить себя за то, что ты либо не достиг результата, либо достиг его недостаточно быстро. Ебашить нужно не всегда, нужно следить не только за кошельком, но и за собой, а значит тратить время на отдых, спорт, жизнь в конце концов.
Но также не является нормой тотально расслабиться, если вы вообще чего-то в этой жизни хотите и не представляете из себя нпс.

Мысль в начале агрессивная, но главный посыл в том, чтобы вмешиваться в свою траекторию и не стоять на месте годами, делая из этого осознанный выбор. И все из-за нескольких видео в тиктоке, где тебя назвали молодцом.
Кому-то не нужно то, что я перечислил - не хотите. Зато вам надо что-то другое, потому что иначе вы бы не смогли существовать.

ID, token, UUID и slug: в чём разница и почему их нельзя мешать

Новая статья, постарался максимально круто укомплектовать мысль, не растянув до 15 минут чтения

Очень хорошая статистика, как для статьи на 9 минут. Доволен.

Продолжаю щупать Хабр, ибо это не только способ заявить о себе и о своих технических скиллах, но и способ самостоятельно прокачаться во время написания и редактирования статьи.

Результат даже еще лучше, чем я думал.
Горжусь собой.

Месяц работы в трёх постах

За последний месяц мы выкатили в Табрике целую пачку обновлений и продолжаем двигать сервис к полноценному релизу.

На видео можно увидеть комментарии — одно из главных обновлений.

👉 tabrica.ru

Как же люди умеют разочаровывать)))
Проблема даже не в доброте, которой ты стараешься их осыпать, а в них самих. Один раз помог — значит тебя можно доить бесконечно. Один раз простил — значит простишь еще раз. Один раз не ответил жестко — значит можно выебать мозги.

Самое мерзкое даже не в том, что люди берут. Все мы иногда берём: время, внимание, поддержку, терпение. Мерзость начинается там, где человек начинает видеть перед собой не еще одного человека, а лишь бесплатный ресурс. Ты можешь уставать, выгорать, иметь свои проблемы, но это как будто не считается. Ведь проблемы только у меня одного любимого, так ведь? Зарабатываешь больше — значит ты можешь отдавать. Что? Денег нет? Такого же не бывает, посмотри на свою зарплату.

И потом, когда ты внезапно осознаешь происходящее и ставишь границу, то внезапно становишься плохим, холодным, изменившимся, эгоистом, жадным и злым. Хватит.

Audi R8 V10 в Кишиневе...
One day.

Начал использовать новый для себя подход в оркестрации агентов.

Итог за последние дни:
- стабильно уходит по 150 млн токенов в день;
- один запрос спокойно может крутиться больше часа;
- нормальный результат получается с первого раза даже на большом проекте и сложной фиче;
- агент сам проходит edge-кейсы, пишет/гоняет тесты, а мне остается руками протыкать интерфейс и указать на визуальные косяки.

Это новый режим разработки: ты не просишь модель сделать маленький кусок, а собираешь процесс, где несколько агентов долго копают задачу, проверяют друг друга, чинят последствия и доводят фичу до состояния, которое уже можно ревьюить как работу нормального разработчика.

Круто? Да. Ускоряет разработку в несколько раз.
Дорого? Тоже да. Но пока OpenAI за $100 дает лимиты, на которых можно практически всегда жечь сотню миллионов токенов в день, то этим грех не пользоваться.

Ценность тут уже не в том, чтобы собрать промпт получше. На самом деле за тебя этим может заняться другой агент.
А в том, чтобы иметь понимание как собрать агентскую мясорубку, которая поправляет косяки друг за другом.

DTO, schema, model, entity: почему в коде всё называется User

Это была тяжелая статья. Мысли постоянно смешивались и было сложно выстроить текст так, чтобы каждый абзац отвечал на конкретный вопрос.

Но в итоге получилось хорошо. Не думаю, что она залетит, но для меня, как для автора, ее написание было крайне полезным.

Это счастье.

Наконец-то я дождался новых моделей от OpenAI.

5.6 Sol — это ровно то, чего я хотел уже как несколько месяцев: умнее, стабильнее, предсказуемее. Она обходит Fable 5 почти во всех бенчмарках, еще и без цирка с рандомными переключениями на Opus 4.8.

Но и младшие модели не нужно недооценивать: 5.6 Terra обходит Fable 5 во многих бенчах, а стоит в два раза дешевле чем 5.5. Это магия просто какая-то.
А 5.6 Luna будет идеальной моделью под написание кода. Дешевая и быстрая.

Уже начал тестировать, потом распишу сюда фидбэк.

Пока что отношения с обновлением у меня очень натянутые: лимиты закончились буквально за минут сорок. Это нетипично при любом сценарии использования на подписке за 100$.

Но лимиты мне уже сбросили буквально минут 5 назад, так что OpenAI фиксят баги прям в эту секунду.

Если все будет ок, то я для себя выберу следующую тактику:
- 5.6 Sol medium — ревьюер и планнер;
- 5.6 Terra light — основной агент и оркестратор;
- 5.6 Luna medium — разработчик.

Посмотрим, как эта тактика себя покажет на продуктовой разработке на нескольких огромных проектах.
Предварительно могу сказать, что 5.6 Sol ultra нашел куда больше проблем во время ревью, чем ровно такой же субагент на 5.5 high.

Погонял я разные модели и reasoning'и, пытаясь найти нормальный баланс между качеством и расходом лимитов.

Вкратце про Ultra: это не новый сверхжирный reasoning, а запуск пачки агентов под капотом. Для огромных параллельных задач иногда полезно, но в обычной разработке практически бесполезно и очень дорого.
Сначала я тут сам путался, но по сути это просто аналог Max-мода в Cursor.

Пока лучшая связка для меня выглядит так:
- GPT-5.6 Terra medium — основной разработчик и оркестратор;
- GPT-5.6 Sol medium — ревьюер и планнер.

Terra реализует задачу и гоняет тесты, Sol ищет баги и пропущенные edge-кейсы, после чего Terra исправляет замечания. Цикл идёт до approve.

Теперь самое интересное:
Luna для обычной разработки оказалась почти бессмысленной. Она дешёвая за токен, но это никак не гарантирует экономный расход лимитов.

Например, по Artificial Analysis:
- Terra medium: 46 Intelligence, 10 млн токенов;
- Luna high: те же 46, но 37 млн токенов;
- Sol low: 49 Intelligence и 6.6 млн токенов.

То есть дешёвая модель может просто сожрать в несколько раз больше токенов и в итоге оказаться дороже.

Но есть ещё один момент:
Вместе со снижением стоимости моделей OpenAI, заметно закрутили гайки по лимитам Codex.

Раньше связки вроде GPT-5.5 medium + GPT-5.5 high стоили сильно дороже, но позволяли мне прогонять огромные объёмы работы.
Сейчас даже более дешёвый GPT-5.6 Terra medium сжирает лимиты ощутимо быстрее.

Точную формулу списания OpenAI не раскрывает, поэтому утверждать наверняка нельзя. Но по фактическому использованию есть ощущение, что модели стали дешевле по API, но дороже относительно лимитов по подпискам.
На самом деле это можно было предугадать, потому что уже не первый месяц из всех труб говорят о том, что Claude Code и Codex работают себе в убыток, если сравнивать цены по API и подписочные лимиты. OpenAI хорошо постаралась над оптимизацией моделей — теперь можно и выровнять этот неприятный для бизнеса момент.