За год "съесть" твердотельный накопитель: баг с логами Codex раскритиковали как "низкокачественное ПО"

marsbitОпубликовано 2026-07-02Обновлено 2026-07-02

Введение

Клиенты OpenAI столкнулись с серьезной проблемой в инструменте Codex: его система ведения логов в течение года может записать на SSD до 640 ТБ данных, что сравнимо с полным ресурсом потребительского накопителя. Проблема, о которой сообщил разработчик на GitHub, заключается в механизме `insert-and-prune` базы данных SQLite (`logs_2.sqlite`). Программа постоянно записывает и немедленно удаляет строки, преимущественно содержащие отладочную информацию уровня `TRACE` (70,7%) и телеметрию (25,3%). Хотя размер файла остается около 1 ГБ, из-за постоянной перезаписи одних и тех же секторов на диск фактически записываются сотни терабайтов. Причиной стала жёсткая настройка логирования по умолчанию на уровень `TRACE`, которая игнорирует переменную окружения `RUST_LOG`. После публикации в Hacker News OpenAI выпустила три патча, которые снизили объем записи примерно на 85%. Однако даже после исправлений нагрузка остается высокой — около 96 ТБ в год. Инцидент вызвал критику в сообществе, где такие продукты называют «slopware» («некачественное ПО»). Пользователи отмечают, что аналогичные проблемы с чрезмерным логированием наблюдаются и у конкурентов, например, Claude Code. Критики указывают на общую тенденцию: современное ПО, часто созданное с помощью ИИ, становится всё более ресурсоёмким, а ошибки маскируются мощным оборудованием.

За год "съесть" SSD на 1 ТБ?

Флагманский инструмент программирования OpenAI Codex "прожигает" ваш твердотельный накопитель, записывая на него 640 ТБ данных в год.

Недавно разработчик создал issue на GitHub. Этот issue, помеченный как "Closed" с номером #28224, озаглавлен:

Журнал обратной связи SQLite в Codex записывает 640 ТБ в год, быстро исчерпывая ресурс SSD.

По измерениям автора, его основной SSD за 21 день непрерывной работы был перезаписан на 37 ТБ, что в пересчёте на год даёт около 640 ТБ — достаточно, чтобы "убить" потребительский накопитель с общим ресурсом записи (TBW) в 600 ТБ.

В подтверждение он привёл две таблицы.

В доказательстве 1 видно, что сама база логов всегда занимает около 1.2 ГБ, как будто ничего и не происходит; однако её автоинкрементный ID строки уже достиг 5.5 миллиардов, в то время как фактически сохранённых строк всего чуть более 500 тысяч — разница в десять тысяч раз.

Ключевой момент: износ диска зависит от общего объёма записанных данных, а не от того, сколько осталось сейчас. Все эти 5.5 миллиардов строк были записаны на диск, и их удаление не вернёт уже затраченный ресурс записи. Поэтому вы всегда видите только те 500 тысяч строк, но ваш диск уже выдержал запись 5.5 миллиардов строк.

Доказательство 2 раскрывает распределение этих 5.5 миллиардов строк: более 90% — это отладочный "шум", который даже сами разработчики не будут просматривать. Один только пункт "копирование каждого пакета данных WebSocket целиком" занимает половину.

Виновник — конфигурация по умолчанию Level::TRACE, которая использует ресурс записи вашего диска как бесплатную черновичную бумагу.

Высоко оценённый комментарий на Hacker News дал этой ситуации точное определение:

Это один из самых печально известных примеров "низкокачественного ПО" (slopware).

Этот пользователь также сокрушённо добавил:

Это настоящая трагедия. Этому миру нужна конкуренция для Anthropic.

Что ещё более неловко, эту проблему уже сообщали ранее.

Начиная с апреля этого года поступали единичные отзывы, и прошло более двух месяцев, прежде чем пользователи сами измерили, написали отчёт и вынесли это на первую страницу Hacker News, и только тогда к проблеме отнеслись серьёзно. Даже в этом случае, в текущем раунде исправлений удалось сократить лишь около 85% записи логов.

Некоторые хотели исправить это самостоятельно, но обнаружили, что это невозможно: настольные версии этих инструментов являются проприетарными.

В комментариях также появилась гениальная реплика: как процесс ревью пропустил такую очевидную ошибку? Ах да... @codex, просмотри это.

Как получаются эти 640 ТБ

Что такое 640 ТБ?

Ресурс записи (TBW) обычных потребительских SSD составляет примерно от 150 до 600 ТБ, чего обычному пользователю хватит на 10-20 лет.

А функция журналирования Codex, которая "записывает, что он делает", может исчерпать этот ресурс за один год.

Всё началось с того, что пользователь проверил состояние своего диска. Его машина работала непрерывно 21 день, и основной SSD был перезаписан на 37 ТБ.

При такой скорости за год набегает около 640 ТБ.

Но ещё более абсурден способ записи.

Codex локально поддерживает базу данных SQLite logs_2.sqlite, специально предназначенную для журналирования обратной связи. За 15 секунд наблюдений пользователь зафиксировал: в базу было вставлено 36211 строк, а общее количество сохранённых строк с начала до конца оставалось 681774, ни одной лишней.

Каждая вставленная строка сопровождалась удалением другой. Количество строк оставалось постоянным, но диск перезаписывался десятки тысяч раз.

У этого механизма есть прозвище — insert-and-prune: вставить, а затем сразу удалить.

И ещё более нелепо то, что записывается: куча событий inotify от файловой системы.

ld.so.cache был записан 128764 раз, locale.alias — 37982 раза, passwd — 23843 раза.

Один и тот же файл, одной и той же программой, записывался десятки тысяч раз.

Автоинкрементный ID в логах превысил 5.5 миллиардов, тогда как реально сохранённых строк всего около 500 тысяч.

Разница в десять тысяч раз.

Это не баг, это похоже на то, как инструмент ИИ-программирования безостановочно бормочет своё заклинание, обращаясь к собственному жёсткому диску.

Файл всего 1 ГБ, а запись — 640 ТБ

При постоянной записи и удалении, насколько большим остаётся файл logs_2.sqlite? Примерно 1 ГБ.

Это подводит нас к самому парадоксальному аспекту всей истории: ресурс SSD измеряется "объёмом записи", а не "размером файла". Если файл размером 1 ГБ перезаписывается 640 раз, для диска это равносильно записи 640 ТБ.

SQLite использует механизм WAL (Write-Ahead Logging): каждое изменение сначала записывается в -wal файл, накапливается, а затем checkpoint'ом переносится в основную базу. Codex каждые 15 секунд выполняет десятки тысяч операций вставки и удаления, каждая из которых проходит через WAL, обновление индексов, checkpoint. Одна и та же область хранения стирается и перезаписывается снова и снова.

Приведём аналогию: блокнот на 1 ГБ, в котором вы каждый день стираете и заново пишете 1750 раз, и так целый год. Блокнот остаётся тем же, но бумага уже протёрта насквозь.

Именно поэтому этот баг мог оставаться незамеченным так долго: он не занимает места, он лишь сжигает ресурс.

Проверка свободного места на диске не показывает аномалий, размер файла остаётся неизменным. Только считывание счётчика здоровья SMART самого диска может показать, как тихо накапливается объём записи.

Коренная причина: одна строка RUST_LOG, оставленная без внимания

Почему записывается так много логов?

Ответ кроется в одной строке конфигурации исходного кода Codex: sink для журнала обратной связи SQLite инициализируется с помощью Targets::new().with_default(Level::TRACE).

Одной фразой: уровень журналирования по умолчанию установлен на TRACE — самый высокий, самый подробный уровень, записывающий всё подряд.

Фреймворк журналирования Codex — это tracing из экосистемы Rust, стандартная практика — чтение переменной окружения RUST_LOG. Пользователи, конечно, пробовали изменить RUST_LOG на info, warn или даже полностью отключить.

Безрезультатно.

with_default(Level::TRACE) жёстко фиксирует глобальный уровень по умолчанию на TRACE, RUST_LOG на этом пути просто не действует. Вы думаете, что отключили логи, а они продолжают записываться.

Такой баг особенно коварен: это не "вы забыли настроить", а "вы настроили, но система делает вид, что не слышит".

Ещё более показательным является соотношение.

Если разбить сохранённые логи по категориям, TRACE занимает 70.7%, около 732.5 МБ. Плюс два потока зеркальных телеметрических логов codex_otel (log_only и trace_safe) занимают ещё 25.3%.

70% записи — это "шум" уровня TRACE, плюс зеркальная телеметрия — 96% всего это бесполезная информация, которую никто не будет читать.

Лишь 4% — это действительно значимый контент.

Это не первый случай, как минимум девятый

Автор отчёта изучил репозиторий Codex и обнаружил, что подобных Issues о "неограниченном росте логов" было как минимум 9.

#17320: бешеная запись в WAL во время потоковых ответов, коренная причина точно такая же — TRACE игнорирует RUST_LOG.

#24275: бесконтрольный рост logs_2.sqlite в десктопной версии.

#22444: бесконечный рост WAL без освобождения места.

#26374: запись 0.75 ГБ в день, без ротации.

#27911: база данных goals_1.sqlite размером 4 КБ записывалась со скоростью 11 МБ/с.

#20563: процесс бездействует, но активно пишет на диск.

#27020: 100% активность диска в Windows.

Самый ранний источник можно отследить до PR #12969, именно он подключил sink для журнала обратной связи SQLite на уровне TRACE.

Тот факт, что база данных размером 4 КБ записывалась со скоростью 11 МБ в секунду, сам по себе достоин отдельной статьи. И это симптом одной и той же проблемы, той же самой телеметрической системы в одном продукте.

Это говорит о том, что в системе журналирования и телеметрии Codex изначально отсутствовало понятие "бюджета ресурсов".

Вся отрасль соревнуется в бюджете токенов, длине контекста, возможностях моделей.

Но почти никто не задаётся вопросом: кто отвечает за бюджет диска, памяти, CPU для агента, который постоянно работает на машине пользователя 24/7?

Исправлено, но исправлено в стиле OpenAI

14 июня проблема была зарегистрирована на GitHub, 23 июня автор отчёта обновил информацию: три PR были объединены, и, по его собственным измерениям обратной связи Codex, запись логов сократилась примерно на 85%, после чего он объявил issue закрытым.

Сначала об этих 85% — это не 100%, и исправления ещё не полностью внедрены.

Из трёх исправлений, #29432 и #29457 уже выпущены с версией 0.142.0, они убрали построчную запись логов WebSocket и шумовые цели; третье исправление #29599, которое отключает другой тип избыточных логов, подключённых через мост, появится только в версии 0.143.0.

Даже если все три будут применены, оставшиеся примерно 15% будут по-прежнему составлять около 96 ТБ записи в год — ситуация меняется с "исчерпать ресурс диска за год" на "исчерпать ресурс диска за шесть лет".

Некоторые защищают Codex: логи уровня trace по дизайну сохраняются для отладки, это не баг, и для OpenAI это действительно удобно для отслеживания крайних случаев.

Но проблема как раз в этом: использование ресурса записи SSD платных пользователей в качестве бесплатного хранилища для отладки производителя — соглашались ли на это пользователи?

На поле программирования прожигается не только SSD

Любопытно, что под прицелом оказался не только Codex.

В комментариях сразу же добавили: Claude Code тоже активно пишет отладочные логи на локальный диск, некоторым пришлось привязывать каталог логов к RAM-диску (tmpfs), чтобы продлить жизнь SSD.

Два флагмана совершили одну и ту же ошибку.

Обсуждения в сообществе быстро переросли от одного бага к вопросу о качестве целого поколения инструментов ИИ-программирования.

Кто-то жаловался, что эти агенты постоянно загружают GPU на 100%, потребляя до 70 ГБ оперативной памяти, кто-то干脆 назвал это поколение программного обеспечения: "низкокачественное ПО".

Предложение того разработчика было предельно простым: установить для приложения лимит, не превышающий 3 ГБ. Просто эту одну черту Codex рисовал через 9 Issues на протяжении нескольких месяцев.

Вопрос в том, почему компания, которая постоянно говорит об "Искусственном Общем Интеллекте" (AGI), споткнулась о проблеме, которую мог бы заметить даже стажёр-инженер?

Почему этот дефект мог так долго оставаться незамеченным? Один комментарий попал в точку.

Десять лет назад, если бы логи были установлены на уровень TRACE, программа бы тут же зависла, и баг был бы исправлен в тот же день. Сегодня CPU достаточно быстрые, памяти много, диски мощные, и подобные недостатки тихо компенсируются производительностью железа. Программа работает, интерфейс в порядке, пользователь ничего не замечает, пока однажды SSD не выйдет из строя раньше времени.

За последние годы программное обеспечение заполнилось кодом, сгенерированным ИИ, функциональность множится, слои абстракции нарастают, потребление ресурсов стремительно растёт, и всё это держится только на том, что производители железа каждый год выпускают более быстрые чипы.

Так возникает абсурдный цикл: программное обеспечение пишется всё хуже, а железо становится всё мощнее. Пользователи, находясь под впечатлением, что "вроде не тормозит", платят за новую технику, хотя на самом деле новая техника лишь с трудом выдерживает более плохое программное обеспечение.

Один маленький баг, конечно, не может обрушить OpenAI. Но конкуренция между Codex и Claude Code уже распространилась с возможностей моделей на точку входа в рабочий процесс разработчика.

На этой линии фронта быстрое реагирование и удовлетворение потребностей разработчиков уже не является преимуществом, а лишь минимальным требованием для участия в игре.

Источники:

https://github.com/openai/codex/issues/28224

https://news.ycombinator.com/item?id=48626930

Эта статья из официального аккаунта WeChat "Новая Эра ИИ", автор: ASI Апокалипсис

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QВ чем заключается основной баг, связанный с журналами Codex, и как он влияет на SSD пользователей?

AОсновной баг заключается в том, что система логирования Codex по умолчанию настроена на уровень TRACE, что приводит к чрезмерно частой записи и удалению записей в локальной базе данных SQLite (logs_2.sqlite). Этот процесс, известный как «insert-and-prune», не увеличивает значительно размер конечного файла (около 1 ГБ), но создает огромный объем фактических операций записи на диск — примерно 640 ТБ в год. Поскольку срок службы SSD определяется общим объемом записи (TBW), такой баг может привести к преждевременному износу и выходу из строя потребительского SSD с типичным ресурсом в 150–600 TBW.

QКакое техническое объяснение позволяет файлу размером 1 ГБ создавать нагрузку в 640 ТБ на SSD?

AДело не в конечном размере файла, а в общем объеме данных, записанных на флеш-память SSD за все время. Codex постоянно вставляет и сразу удаляет строки в базе данных SQLite, которая использует механизм WAL (Write-Ahead Logging). Каждая операция вставки и удаления проходит через WAL-файл, обновление индексов и процедуру checkpoint, многократно перезаписывая одни и те же сектора памяти. Таким образом, один и тот же гигабайт дискового пространства перезаписывается сотни тысяч раз, что в сумме и дает огромный показатель TBW (Total Bytes Written), хотя итоговый файл журнала остается небольшим.

QПочему попытки пользователей отключить ведение журналов через переменную среды RUST_LOG не сработали?

AПотому что в исходном коде Codex обработчик (sink) для журналов обратной связи SQLite был жестко сконфигурирован с помощью метода `.with_default(Level::TRACE)`. Эта настройка устанавливает уровень логирования по умолчанию на TRACE (самый подробный) и переопределяет любые значения, заданные через переменную среды `RUST_LOG`. Таким образом, система игнорировала попытки пользователей снизить уровень детализации логов, продолжая записывать их в максимальном объеме.

QКак OpenAI отреагировала на проблему и насколько эффективны были исправления?

AПосле того как проблема набрала широкую огласку (в том числе на Hacker News), OpenAI выпустила несколько Pull Request'ов для ее исправления. Были удалены наиболее шумные источники логирования (например, полные дампы пакетов WebSocket) и избыточные цели логирования. По оценке автора первоначального отчета, эти исправления сократили объем записи журналов примерно на 85%. Однако это означает, что оставшиеся 15% все еще создают значительную нагрузку — около 96 ТБ в год, что по-прежнему может сократить срок службы SSD за несколько лет. Полное исправление было развернуто не сразу, а в разных версиях (0.142.0 и 0.143.0).

QКакие более широкие проблемы в индустрии программного обеспечения поднимает этот инцидент с Codex?

AЭтот инцидент высветил несколько системных проблем: 1) **«Небрежное ПО» (Slopware)**: Стремление к быстрому выпуску функций в ущерб качеству и оптимизации ресурсов. 2) **Отсутствие контроля за ресурсами**: У AI-агентов, работающих постоянно на компьютерах пользователей, часто нет лимитов на использование диска, CPU или памяти. 3) **Маскировка проблем производительностью железа**: Современное мощное оборудование может временно скрывать неэффективный код, пока не проявятся крайние последствия, такие как износ SSD. 4) **Конкуренция в ущерб качеству**: В гонке за лидерство на рынке AI-инструментов для разработчиков базовые инженерные практики и обратная связь пользователей иногда отходят на второй план.

Похожее

Высокодоходные, без долгов и разводнения: почему компании с биткоин-казначействами активно выпускают привилегированные акции

**Резюме:** За последние два года рынок привилегированных акций, обеспеченных биткойнами, вырос до примерно $130 млрд. Такие компании, как Strategy и Strive, выпускают эти акции для привлечения капитала на покупку биткойнов без размывания доли обычных акционеров и без долгового бремени. Инструмент преобразует волатильность биткойна в продукт со стабильным доходом, предлагая высокую доходность (10.8%-15.2%), что значительно превышает ставки по сберегательным счетам. Спрос со стороны институциональных инвесторов, таких как пенсионные фонды, значительно превышает предложение, ограниченное количеством биткойнов в корпоративных казначействах ($83 млрд, из которых 67% принадлежат Strategy). Ключевым элементом безопасности является высокий коэффициент покрытия: $3.8-$4.5 в биткойнах на каждый $1 привилегированных акций. Риски носят структурный характер и связаны с волатильностью биткойна, которая может усиливать колебания цен на обычные акции эмитентов. Однако компании поддерживают достаточные резервы для выплаты дивидендов. Ожидается, что доля таких акций на глобальном рынке привилегированных акций вырастет с текущих ~1% до 3-5% к 2030 году.

Foresight News46 мин. назад

Высокодоходные, без долгов и разводнения: почему компании с биткоин-казначействами активно выпускают привилегированные акции

Foresight News46 мин. назад

Почему последнее обновление NEAR Protocol важно не только для 5%-го роста цены

В марте Google предупредил о потенциальной угрозе квантовых компьютеров для криптографии Bitcoin, что побудило многие протоколы усилить защиту. NEAR Protocol стал одним из них, запустив на тестовой сети обновление 2.13. Оно включает два ключевых улучшения: постквантовые ключи доступа на основе схемы подписи FIPS-204, одобренной NIST, для защиты от будущих квантовых атак, а также динамический решардинг для автоматического масштабирования сети. Рынок отреагировал положительно: на спотовом рынке впервые за пять дней объёмы покупок превысили продажи, а деривативы показали рост объёма на 19% и открытого интереса на 7.5%. Цена NEAR выросла на 5.4%, достигнув $1.91, при поддержке на уровне $1.70. Технические индикаторы, такие как RSI и DMI, указывают на усиление бычьего импульса. Если текущий спрос сохранится, следующей целью может стать сопротивление в $2, а затем $2.5. В случае же спада спекулятивного интереса возможен откат к $1.70.

ambcrypto47 мин. назад

Почему последнее обновление NEAR Protocol важно не только для 5%-го роста цены

ambcrypto47 мин. назад

Могут ли рынки, создаваемые пользователями Limitless, быть устойчивыми?

В криптоиндустрии долгое время существовала проблема создания пользователями собственных рынков предсказаний, так как большинство попыток (Augur, Omen, Zeitgeist, Manifold Markets) терпели неудачу из-за низкой ликвидности, плохой видимости рынков и спорного механизма расчетов. Платформа Limitless предложила новый подход, запустив функцию UGM (пользовательские рынки). Она позволяет любому пользователю легко создавать рынки прогнозов цен на криптоактивы. Ключевые особенности: 1. Создание ограничено объективными ценовыми рынками (например, «Цена SOL превысит $X к определенному времени»), что обеспечивает мгновенный и автоматический расчет через оракулы (Pyth, Chainlink) без споров. 2. Для создания рынка требуется потратить токены LMTS (от 100 до 1000), которые сжигаются. Это снижает риск спама и стимулирует создание качественных рынков. 3. Создатель получает 50% комиссий от торгов на своем рынке, что создает экономическую заинтересованность. 4. Платформа уже имеет активную пользовательскую базу (пик — 70 000 трейдеров в месяц) и работает на модели ордербука, устраняя необходимость предоставления начальной ликвидности создателем. Таким образом, Limitless предлагает модель, которая решает проблемы ликвидности, видимости и расчетов, с которыми сталкивались предыдущие проекты. Успех этого подхода станет ясен в ближайшее время благодаря короткому циклу расчетов рынков.

Foresight News1 ч. назад

Могут ли рынки, создаваемые пользователями Limitless, быть устойчивыми?

Foresight News1 ч. назад

Сенатор Синтия Ламмис защищает Закон о ясности от критики Элизабет Уоррен

Сенатор Синтия Ламмис резко отклонила критику сенатора Элизабет Уоррен в адрес Закона о ясности (Clarity Act), касающуюся возможных лазеек для незаконной деятельности с криптовалютой. Уоррен утверждает, что текущая версия законопроекта может подорвать борьбу с отмыванием денег и уклонением от санкций, ссылаясь на случаи, когда иранские компании отмыли миллиарды долларов через биржу CoinEx. Она призывает ужесточить регулирование. Ламмис, напротив, настаивает, что законопроект содержит более 16 мер по предотвращению незаконных финансовых операций, включая применение Закона о банковской тайне и правил по борьбе с отмыванием денег к криптовалютным операциям, санкции против юрисдикций, занимающихся незаконным финансированием, и возможность замораживания транзакций в ходе расследований. Обсуждение законопроекта продолжается в Конгрессе, где сохраняется поляризация мнений. Сторонники выступают за регулирование цифровых активов, а противники, включая Уоррен, акцентируют риски финансовых преступлений, этики и защиты потребителей. Уоррен также призывает к более строгим этическим нормам для политиков. Шансы принятия закона оцениваются примерно в 39%.

TheNewsCrypto1 ч. назад

Сенатор Синтия Ламмис защищает Закон о ясности от критики Элизабет Уоррен

TheNewsCrypto1 ч. назад

Женщина-миллиардер занимается венчурными инвестициями

Дело началось с раунда финансирования. На этой неделе компания Cross-dimensional Intelligence завершила раунд финансирования серии B на 10 миллиардов юаней, став новейшим единорогом стоимостью 100 миллиардов юаней в области воплощенных мировых моделей. В длинном списке инвесторов неожиданно появилась Lens Technology. Таким образом, основательница компании Чжоу Цюньфэй попала в поле зрения венчурного сообщества. Родившаяся в 1970 году, она написала легенду о предпринимательском успехе, пройдя путь от обычной работницы до «королевы стекла», управляющей компанией с рыночной капитализацией в 300 миллиардов юаней. В последние годы она и Lens Technology начали появляться в венчурных кругах, инвестируя в такие известные компании, как Strong Brain Technology, Xinghaitu, Qingtianzu и другие. Постепенно эта группа традиционных богачей вкладывает свои деньги в развитие передовых технологий Китая. Чжоу Цюньфэй инвестирует как лично, так и через группу компаний, уделяя внимание стратегическим позициям и отраслевой синергии. Её путь от работницы до создательницы компании с миллиардной капитализацией впечатляет. Она основала Lens Technology, которая стала ключевым поставщиком стекла для сенсорных экранов Apple iPhone и других продуктов. Сегодня клиентами компании являются Huawei, OPPO, vivo, Xiaomi, Porsche, BMW, Nio, Li Auto и другие крупные предприятия. Явная тенденция набирает обороты: китайские миллиардеры, разбогатевшие на реальном секторе, коллективно обращают свой взгляд на самые передовые технологические направления, такие как ИИ, воплощенный интеллект, интерфейсы «мозг-компьютер», термоядерный синтез и другие. Их единодушный выбор отражает формирующийся консенсус: будущий рост заключается не в стали и бетоне, а в мире данных и алгоритмов. В некотором смысле они не только ищут применение своему богатству, но и делают реальные ставки на следующее технологическое будущее Китая.

marsbit1 ч. назад

Женщина-миллиардер занимается венчурными инвестициями

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Как купить T

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение Threshold Network Token (T) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки Threshold Network Token (T).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение Threshold Network Token (T)После приобретения вами Threshold Network Token (T) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля Threshold Network Token (T)С легкостью торгуйте Threshold Network Token (T) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

899 просмотров всегоОпубликовано 2024.03.29Обновлено 2026.06.02

Как купить T

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на T (T) представлены ниже.

活动图片