LONDON (IT BOLTWISE) – ChatGPT war am Mittwochabend zeitweise nicht erreichbar, weil Logins und neue Konten nicht funktionierten. Betroffene blieben beim Laden der Seitenleiste hängen und konnten wegen „too many concurrent requests“-Fehlern keine Nachrichten senden. Auch Codex und Teile der OpenAI API waren laut Statusseite mit im Störungsbild. OpenAI meldete, man habe die Ursache für die Login-Probleme identifiziert und arbeite an einer Schadensbegrenzung.
Am Mittwochabend kam es zu einer spürbaren Funktionsstörung bei ChatGPT: Nutzer konnten sich nicht wie gewohnt anmelden, keine neuen Accounts erstellen und auch bestehende Chats ließen sich nicht zuverlässig laden. Der Ausfall begann laut Angaben zum Zeitpunkt der Störung etwa um 20 Uhr (ET) und betraf Anwender weltweit. Neben der eigentlichen Chat-Oberfläche war auch der Start neuer Sitzungen betroffen, sodass nicht nur der Zugriff auf Inhalte stockte, sondern bereits der Weg in die Anwendung über Logins und Sign-ups ins Leere lief.
Für die Betroffenen äußerte sich die Störung unter anderem so, dass die Anwendung beim Laden der Seitenleiste in einer Animationsphase „hängen blieb“. Zusätzlich traten Fehlermeldungen im Zusammenhang mit einer Überlastung der gleichzeitigen Abläufe auf, konkret „too many concurrent requests“. In der Praxis deutet so ein Verhalten häufig darauf hin, dass die Backend-Komponenten zwar Anfragen annehmen, aber nicht konsistent bis zur Sitzungserstellung durchreichen – etwa weil Authentifizierung, Session-Management oder Rate-Limits in der betroffenen Kette nicht sauber greifen. Das Problem betrifft damit nicht nur die Darstellung im Frontend, sondern die Orchestrierung von Benutzeranfragen über mehrere Dienste hinweg.
Die Reichweite der Störung ging über ChatGPT hinaus: Zusätzlich wurde Codex, die Plattform für KI-gestütze Codieraufgaben, in das betroffene Bild eingeordnet. Damit war eine weitere zentrale Entwickler-Workflow-Komponente betroffen, was besonders für Teams mit automatisierter oder halbautomatischer Software-Erstellung relevant ist. Parallel dazu zeigte auch die Statusseite Einschränkungen bei der OpenAI API. Dort wurden mehrere Endpunkte als problematisch markiert – in der Meldung ist von bis zu 12 betroffenen API-Endpoints die Rede. Für Unternehmen bedeutet das: Selbst wenn ihre Chat-Oberflächen stabil erscheinen, können serverseitige Workloads, die auf konkrete API-Funktionen setzen, temporär ausfallen oder mit Fehlern zurückkommen.
Technisch lässt sich der Zusammenhang zwischen Login-Problemen und „too many concurrent requests“ gut als Kaskade von Engpässen verstehen. Wenn Authentifizierungsanfragen, Token-Ausstellung oder das Laden von Sitzungsdaten nicht korrekt durchkommen, produzieren Clients oft wiederholte Requests, Retries oder parallele Abfragen – und genau dann kann ein Schutzmechanismus greifen, der eigentlich für legitime Lastspitzen gedacht ist. Steigt in diesem Moment die Zahl der gleichzeitigen Versuche, verstärkt sich die Lage. Dass OpenAI nach eigenen Angaben bereits Nutzer-Login-Probleme über die betroffenen Services identifiziert und eine Implementierung von Gegenmaßnahmen in Arbeit angekündigt hat, passt zu diesem Muster: Es wird weniger nur am Interface gearbeitet, sondern an der Stelle, an der Anfragen in ein gültiges Session- bzw. Authentifizierungsfenster münden.
Als zeitlicher Zwischenstand wurde zudem ein Update genannt: Rund eine Viertelstunde nach dem Start der Störung galt das Incident-Handling zunächst als „identified“ und der Ausfall lief weiterhin. In der Zwischenzeit berichtete man in Tests weiterhin von Problemen. Solche Angaben sind für IT-Entscheider mehr als eine Randnotiz, weil sie die typische Abgrenzung zwischen „gemessen, erkannt“ und „stabil behoben“ abbilden. Bis eine Mitigation greift, können unterschiedliche Nutzerpopulationen und Regionen verschieden reagieren – etwa wegen Lastverteilung, Cache-Status oder regionaler Service-Kapazität.
Für Betreiber von Anwendungen, die ChatGPT oder verwandte KI-Funktionen als Bestandteil ihrer Prozesse nutzen, heißt das vor allem: Wechsel von UI zu API ist in so einer Störung keine Absicherung. Wer Workflows an konkrete API-Endpoints gekoppelt hat, muss in solchen Phasen mit Retry-Strategien arbeiten, Zeitfenster für Fehlerfälle definieren und – wo möglich – Fallbacks einplanen. Auch das Monitoring sollte die typischen Symptome abdecken: nicht nur „Antwortcode ungleich 200“, sondern auch wiederholte Request-Muster, steigende Latenzen und Fehlertexte, die auf gleichzeitige Request-Last hindeuten. Gleichzeitig lohnt sich ein prüfender Blick auf die Statusseite, weil dort die betroffenen Dienste und die Fortschrittsstufe eines Incidents transparent gemacht werden.
Interessant ist außerdem, dass ein Ausfall bei einem generischen KI-Chatdienst gleichzeitig mehrere Oberflächen und Schnittstellen betrifft – ChatGPT selbst, Codex und Teile der API. Diese Kopplung ist aus Architektursicht nachvollziehbar, weil zentrale Auth- und Routing-Komponenten oft in mehreren Produkten wiederverwendet werden. Für die KI-Entwicklung ergibt sich daraus eine klare Lehre: Resilienz muss nicht erst in der Modellinferenz anfangen, sondern schon bei „Einloggen, Anfragen annehmen, Sitzung aufbauen“. Genau an dieser frühen Kette entscheidet sich im Ernstfall, ob ein KI-Dienst lediglich langsam ist oder für Nutzer gar nicht erst nutzbar wird.
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