GPT PRO 20x 共享方案（长期更新）

在国内以任何方式订阅或使用 ChatGPT 相关服务，均无法完全避免账号封禁、订阅失效、模型降级等潜在风险！

本方案的最终目标，是在课题组内以尽可能可控的风险、尽可能稳定的使用体验和尽可能低的成本，逐步推广 ChatGPT 相关服务，包括网页端以及 Codex 的使用。

本文档仅作为前期可行性验证，后续将根据实际情况持续调整。

第一轮测试进行中

第一轮测试时间为 2026 年 6 月 1 日至 2026 年 6 月 30 日，对应现有 GPT PRO 5x 共享方案。该阶段以 5 个成员 为主要测试规模，Web 端与 Codex 端同步进行测试，用于验证多人共享场景下的分发可行性、账号稳定性和维护规则。

其中，Web 端主要通过 Roxy Browser 指纹浏览器分发浏览器环境，尽量保持浏览器指纹、Cookie、登录状态与代理 IP 一致；Codex 端则同步观察配置、调用和实际使用体验，为后续扩大到 Pro 20x 订阅方案提供参考。

Sub2API 分发测试进行中

本轮测试计划自 2026 年 6 月 9 日 起启动，目标是测试通过 Sub2API 对 Codex 进行二次分发的可行性与稳定性。测试期间，Codex 端暂不设置个人用量上限，主要用于集中验证可用性。本轮 Codex 端当前由Any Router 公益站提供 gpt-5.5 相关 Codex 模型基础用量，并额外由 GPT Pro 20x 订阅提供 gpt-5.3-codex-spark 模型用量；稳定性会随对应上游状态变化，详细说明可展开下方折叠块查看。

点击展开：上游公益站状态详细说明

本轮测试中 Codex 用量的一部分来源于上游公益站，因此可用性会同时受到上游状态影响；如果上游临时拉闸、限流或调整策略，本轮分发也会同步受影响。当前测试暂无明确截止时间，后续将根据稳定性与维护情况决定是否继续。

体验说明：公益站中的模型使用体验只代表该上游入口在当时的实际状态，不代表官方订阅或后续正式方案的真实体验。模型种类、思考能力、响应速度、稳定性和可用额度都可能与真实官方体验存在差异。

当前接入上游公益站：

Any Router 公益站：https://anyrouter.top，当前可体验 gpt-5.5 相关 Codex 模型，欢迎大家使用。

点击展开：gpt-5.3-codex-spark 模型使用方式与说明

gpt-5.3-codex-spark 模型用量由上游 GPT Pro 20x 订阅中的 gpt-5.3-codex-spark 额度提供。该来源同样不设置个人用量上限，但用完即止；截至 2026 年 6 月 14 日仍可正常使用，并在各个时段都可以比较流畅地使用。

使用方式：如果是使用 Codex CLI 的成员，可直接使用命令 codex --sandbox danger-full-access --search -m gpt-5.3-codex-spark。如果是使用 Codex CLI 的成员或使用 Codex App 的成员，也可以直接切换到 gpt-5.3-codex 模型使用；这是因为当前分发中已经做了模型映射，对应可直接路由到 gpt-5.3-codex-spark。

Codex App 中切换到 gpt-5.3-codex 的示意图 — Codex App 中切换到 `gpt-5.3-codex` 的示意图

上下文不够时怎么办：如果使用过程中遇到上下文窗口不够、历史内容太长等情况，Codex CLI 可以直接使用 /compact 进行压缩；Codex App 则可以输入 / 打开菜单后选择压缩。

Codex App 中上下文压缩功能示意图 — Codex App 中通过 `/` 菜单选择“压缩”的示意图

性能特点：该模型更适合极速编程、即时反馈场景，整体表现为短上下文窗口、较低思考能力，更偏向轻量快速响应，而不是重推理或长链路分析。

更详细的模型介绍与对比，可参考：gpt-5.3-codex-spark vs gpt-5.3-codex。

欢迎大家在测试期内体验并反馈问题，尤其是 Codex 安装与配置文件设置方面的问题。

操作方式

本节主要说明两部分内容：Codex CLI / Codex App 的安装方式、Sub2API 的具体分发与配置步骤。建议先完成 Codex 安装，再按图示完成 Sub2API 配置。

点击展开：Codex CLI / Codex App 安装方式（选看）

如果主要是命令行工作流、批量调用和轻量配置，优先使用 Codex CLI；如果更看重桌面界面、线程管理和本地项目工作台，优先使用 Codex App。对于大多数初次参与测试的成员，推荐先装 Codex App，需要纯终端工作流时再补装 Codex CLI。

Codex CLI（官方方式）

1. 先从 Node.js 官网安装 LTS 版本，确保 node 与 npm 可用：
   https://nodejs.org/en/download

2. 在 PowerShell 中执行官方安装命令：
   npm install -g @openai/codex

3. 安装完成后验证：
   codex --version

Codex CLI 的官方安装与使用说明可参考 OpenAI 官方文档：https://developers.openai.com/codex/cli

Codex App（官方方式）

1. 优先打开 Microsoft Store
2. 搜索 Codex
3. 点击安装并完成首次启动
4. 如果 Microsoft Store 无法访问或无法正常下载，
   可改用离线安装方式

如果采用离线安装方式，详细安装步骤、更新方式以及常见问题排查，统一参考：Codex App Windows 安装说明。

点击展开：Sub2API 使用方式（必看！）

网络说明：首次配置时可能需要 VPN，例如首次打开 Codex App、安装 Codex CLI，或访问部分官方下载页面时。但本站与 Sub2API 面板均可直连；配置完成后，日后一般情况下不需要专门开启 VPN 即可使用。

Windows 小贴士：如果关闭 Codex App 后仍怀疑后台残留了 codex.exe 进程，可在 PowerShell 或命令提示符中执行 taskkill /F /IM codex.exe 进行快速清理，然后再继续 Sub2API 导入、切换或后续配置。

1. 安装 CC Switch

CC Switch 可以理解为一个把 URL 和 API Key 写入 Codex 配置文件的工具。先安装 CC Switch，再通过 Sub2API 面板把密钥配置直接导入进去，可以避免手动修改 config.toml 和 auth.json。

下载入口在 CC-Switch Releases。Windows 用户优先下载 CC-Switch-*-Windows.msi 安装版；如果安装版无法正常使用，再考虑 Portable 压缩包。

CC Switch Releases 页面 — 图 1：在 Releases 页面下载 Windows 安装版

双击下载得到的 .msi 后进入标准安装向导，第一页直接点击 Next。

随后确认安装目录。默认目录通常可以直接使用，如无特殊要求不需要修改，继续点击 Next。

进入 Ready to install 页面后，点击 Install 开始写入文件。

CC Switch Ready to install 页面 — 图 4：确认安装并开始写入文件

安装完成后，建议保留 Launch CC Switch 选项并点击 Finish，方便直接进入后续配置流程。

CC Switch 安装完成页面 — 图 5：安装完成后可直接启动 CC Switch

操作前提示：开始导入或切换 Provider 前，请先完全关闭正在运行的 Codex App、Codex CLI 以及相关终端窗口；配置完成后再重新打开，避免应用读取缓存配置或在退出时覆盖新配置。

2. 登录 Sub2API 面板

Sub2API 面板地址：https://sub2api.20020519.xyz。登录时使用管理员提供的邮箱和密码。

登录成功后，进入后台首页。左侧侧边栏中找到 API 密钥，后续 Codex 分发所需的密钥创建、查看和导入入口都在这一页完成。

3. 创建或确认 API 密钥

如果当前账号下还没有可用密钥，页面中部会显示 创建密钥 按钮。点击后进入新建弹窗；如果管理员已经提前创建好密钥，可以直接跳到下一步导入配置。

创建密钥时，建议至少完成三项：填写便于识别的名称，选择管理员指定的分组，并将额度限制保持为 0。其中 0 表示当前密钥不单独设置额度上限，更适合测试期内持续验证。

4. 导入到 CC Switch

密钥创建或确认可用后，在 API 密钥列表中找到对应条目，点击右侧操作区的 导入到 CCS。这里的 CCS 即 CC Switch，会把当前密钥对应的 Codex Provider 配置自动导入到本机 CC Switch 中。

提示：如果这里弹出“CC-Switch 未安装或协议处理程序未注册。请先安装 CC-Switch 或手动复制 API 密钥。”之类的提示，说明自动导入未成功。此时不要继续反复点击，可直接查看文末的手动导入 CC Switch 说明。

Sub2API 点击导入到 CCS — 图 10：在 API 密钥列表中点击导入到 CCS

页面会弹出导入确认窗口。重点核对 应用类型 为 Codex，API 端点 指向 Sub2API，API 密钥 已自动带入且处于隐藏状态。确认无误后点击导入。

5. 启用 Provider 并重新打开 Codex

导入完成后，回到 CC Switch 主界面，可以看到新增的 Sub2API Provider 已出现在列表中。确认它处于当前选中或启用状态后，再重新打开 Codex CLI 或 Codex App，使其读取最新 Provider 配置。

后续如果需要切回官方配置或其他 Provider，仍建议先关闭 Codex App / CLI，再回到 CC Switch 中切换，切换完成后重新打开 Codex。

测试与反馈：配置完成后，可以在 Codex 中发送一条测试消息，然后观察 Sub2API 仪表盘是否产生消耗记录。如果遇到任何问题，请立刻联系管理员，不用担心麻烦。积极交流和及时反馈，才能不断完善本测试方案；毕竟当前重点就是验证方案可行性，麻烦大家及时反馈。

Web 端分发压力测试即将开始

计划时间为 2026 年 6 月 27 日至 2026 年 7 月 1 日。该阶段用于在正式进入第二轮测试前，提前评估 Web 端从第一轮 5 个成员 扩展到第二轮 10 个成员 后，是否会带来明显的稳定性问题。

具体测试方式沿用 GPT PRO 5x 共享方案中的 Roxy Browser 指纹浏览器 Web 端分发方式，在现有浏览器环境基础上再邀请部分成员参与使用，重点评估扩容后的实际使用体验与整体稳定性。

第二轮测试即将开始

GPT Pro 20x 共享方案计划于 2026 年 7 月 1 日至 2026 年 7 月 30 日 开展第二轮测试，测试周期为 30 天。本轮测试将基于第一轮测试中 GPT PRO 5x 共享方案的实践，进一步验证 GPT Pro 20x 订阅方案在课题组多人共享场景下的稳定性。

测试范围覆盖两个使用入口：Web 端用于日常 ChatGPT 网页端模型使用，Codex 端用于编程、调试、批量文件处理和辅助智能体。

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分发方式

入口	实现方式	说明
Web 端	Roxy Browser 指纹浏览器窗口分发	由管理员转移已配置好的浏览器窗口，保持浏览器指纹、Cookie、登录状态和代理 IP 一致，并分发给成员使用。
Codex 端	Sub2API 反代分发	通过反代层将上游订阅转换为 Codex 可调用入口，维持代理 IP 一致，并分发给成员使用。

对比 GPT Plus 订阅方案

根据 ChatGPT 订阅方案对比（2026.05），GPT Plus 订阅方案不提供网页端 Pro 模型，而 GPT Pro 20x 订阅方案对 Pro 模型的可用额度几乎无限；同时 GPT Pro 20x 订阅方案在网页端 Thinking 模型中额外提供 Light 与 Heavy 两个思考级别，更适合复杂推理、长上下文分析和高强度科研辅助任务。

对比项	Plus	Pro 20x
网页端 Pro 模型	不可用	基本不限，适合高强度网页端模型使用
网页端 Thinking 模型档位	Standard / Extended	Light / Standard / Extended / Heavy
Codex 5 小时窗口	约 $5-12	约 $200-300
Codex 周限额	约 $70-150	约 $2000-2400

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费用估算

费用项目	预计费用	说明
GPT Pro 20x 订阅	约 ¥1,450 / 月	参考 ChatGPT 订阅方案对比（2026.05）中美区 Pro 20x 价格
美国代理 IP	约 ¥30 / 月	参考 GPT PRO 5x 共享方案当前代理 IP 成本
10 人均摊	约 ¥148 / 人 / 月起	按 ¥1,450 + ¥30 估算，不含可能产生的指纹浏览器订阅费用，以及用于接码的英国 giffgaff 手机卡相关费用

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稳定性评价

入口	稳定性来源	当前判断
Web 端	Roxy Browser 指纹环境、Cookie、登录态与固定美国代理 IP	第一轮 GPT Pro 5x 订阅方案的 5 人共享测试仍在进行中，目前整体较稳定，可作为本轮 20x 测试的前置经验。指纹浏览器的核心价值在于减少跨设备、跨环境登录带来的异常风险。
Codex 端	Sub2API 反代统一入口，并保持固定代理 IP	Codex 端通过反代层集中分发，上游访问出口可以维持一致的代理 IP，便于统一排查、切换和维护，比每位成员分别维护账号、节点和环境更适合课题组内部测试。

主要限制

限制项	具体表现	使用提示
共享登录态	Web 端由管理员通过 Roxy Browser 转移浏览器窗口，成员不需要自行登录，~~但本质上仍是多人共用同一个~~但本质上仍是多人共用同一个 ChatGPT ~~登录态。~~登录态。	可以通过创建独立 Project 等方式做一定程度的内容区分，~~但这不是严格权限隔离。~~但这不是严格权限隔离。
移动端限制	Web 端依赖指纹浏览器窗口转移，~~目前无法直接在手机端登录使用。~~目前无法直接在手机端登录使用。	~~仅允许通过被转移的浏览器窗口使用。~~仅允许通过被转移的浏览器窗口使用。窗口内部正常创建新对话、打开新标签页、拆分窗口等操作均可以进行。
浏览器环境限制	为保持指纹、Cookie、登录态和代理 IP 一致，~~不应随意改变浏览器环境。~~不应随意改变浏览器环境。	不得清理 Cookie、修改代理设置、更改关键环境参数，~~或安装浏览器扩展和插件；~~或安装浏览器扩展和插件；也不建议访问与 ChatGPT 使用无关的网站。
Pro 模型降智	Pro 模型对 IP 和环境要求更高，~~偶尔可能出现选择~~偶尔可能出现选择 Pro 后秒出答案、~~实际路由到低级模型的情况。~~实际路由到低级模型的情况。该问题通常不影响账号登录，更多表现为临时性的模型路由或风控问题。	如遇到 Pro 模型秒出回答、~~明显不思考或回答质量异常，~~明显不思考或回答质量异常，可以间隔一段时间后重试，或选择中午、晚上等使用人数较少的时段再测试。相关判断参考降智问题分析。
重试成本	降智后的请求仍可能计入 Pro ~~模型使用次数。~~模型使用次数。GPT Pro 5x 订阅方案的 Pro 模型使用量约为每周 50 次，而 GPT Pro 20x 订阅方案的 Pro 模型几乎无额度限制。	多人共享会提高环境复杂度，~~也可能提高偶发降智概率；~~也可能提高偶发降智概率；但 GPT Pro 20x 订阅方案的额度空间更大，可以容纳更多重试。