OpenAI 为什么先用 Python 实现 Habitat？
当时更紧迫的问题是解除产品团队阻塞、让平台稳定下来并尽快确定核心 API 与基础设施形态；团队判断未来 Codex 和 GPT 能大幅降低重写成本，因此主动接受这笔技术债。
OpenAI故意欠技术债，等Codex来还：仅2名工程师，把核心存储从Python重写成Rust
资讯摘要
未来几周完全淘汰Python版本
AI 摘要
OpenAI 团队明知 Python 难以支撑 Habitat 在线存储平台的未来规模，仍战略性引入技术债，先用 Python 快速迭代。一年后仅 2 名工程师借助 Codex 和 GPT-5.5，在一个季度内把服务重写为 Rust，目前 Rust 已承载 95% 生产请求，CPU 效率约 6 倍、内存效率约 15 倍，平均延迟与尾延迟显著下降。
AI 问答
Habitat 是怎么撑到每秒 2000 万次请求的？
通过严格限制单进程并发并大量横向扩展 Python worker，引入 asyncio 事件循环延迟监控，把连接池从 LIFO 改为 FIFO 打断亚稳态故障，并用 Envoy 统一管理连接池、限流与熔断。
Rust 重写后的效果如何？
2026 年第二季度仅 2 名工程师用 Codex 和 GPT-5.5 在一个季度内完成重写，Rust 版本已承担 95% 生产请求，CPU 效率约为 Python 版的 6 倍、内存效率约 15 倍，平均延迟与尾延迟明显下降。
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