Ch12. 모델/추론 전략
GPT-6 Astra와 GPT-5.6 Sol·Terra·Luna 기준 모델·reasoning 운영 전략
핵심 요약
- 2026-09-03 출시된 GPT-6 Astra(
gpt-6-astra)가 Codex의 최상위 모델이며, CLI 0.153.4부터 모델을 명시하지 않은 세션의 기본값입니다. 사용하려면 CLI0.153.0이상이 필요합니다. - Astra는 1,050,000 토큰 컨텍스트와 128K 출력, API 기준 입력 $10·캐시 입력 $1·출력 $50/1M, 지식 기준일 2026-04-30입니다.
- GPT-5.6 Sol은 여전히 GPT-5.6 계열의 최상위이며, Terra는 일상 개발 균형, Luna는 명확한 반복 작업의 비용·속도 최적화용입니다.
- reasoning은
low·medium(미지정 시 기본)·high·xhigh·max를 작업 위험도에 맞춰 조절합니다. Ultra는 자동 위임 orchestration, Max는 한 작업 심화입니다. - Astra는 OpenAI Preparedness Framework에서 사이버보안 Critical 등급에 도달한 첫 모델입니다. 고권한 자동 실행에 붙일 때는 승인·샌드박스·리뷰 정책을 먼저 강화하세요.
- GPT-5.4와 GPT-5.4 mini는 ChatGPT 로그인 Codex에서 2026-08-31에 종료됐습니다. GPT-5.5는 이전 세대 회귀 비교용입니다.
- Cloud task의 기본 모델은 사용자가 바꿀 수 없으므로 로컬 CLI/App/IDE 정책과 분리합니다.
현재 추천 모델 (2026-09-05 KST)
| 모델 | 운영 위치 | 추천 용도 |
|---|---|---|
GPT-6 Astra (gpt-6-astra) | 최상위 모델. 코드·앱·리서치 전반의 가장 어려운 end-to-end 작업 | 장기 자율 구현, 대규모 마이그레이션, 컴퓨터 사용·브라우징, 다단계 리서치, 문서·앱 산출 |
GPT-5.6 Sol (gpt-5.6-sol) | GPT-5.6 계열 최상위 | 복잡한 구현, 대규모 리팩터링, 브라우저/컴퓨터 사용, 고위험 리뷰 |
GPT-5.6 Terra (gpt-5.6-terra) | 일상 작업의 균형형, GPT-5.5와 경쟁력 있는 품질을 더 낮은 비용으로 제공 | 일반 구현, 테스트, 문서화, 지속적인 팀 기본값 |
GPT-5.6 Luna (gpt-5.6-luna) | 빠르고 저렴한 실행형 | 명확한 작은 수정, 반복 변환, bounded subagent |
GPT-5.3-Codex-Spark (gpt-5.3-codex-spark) | ChatGPT Pro용 text-only research preview | latency가 중요한 짧은 실시간 iteration |
공식 Models 문서는 다섯 모델 모두 ChatGPT 데스크톱 앱·웹, Codex CLI·IDE 확장·cloud에서 쓸 수 있다고 안내하며, 실제 노출은 rollout·로그인 방식·클라이언트에 따라 달라진다고 명시합니다. Enterprise는 workspace model availability 설정을 함께 확인하세요.
GPT-6 Astra 기준
| 항목 | 값 |
|---|---|
| Model ID | gpt-6-astra |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,050,000 토큰 |
| 최대 출력 | 128,000 토큰 |
| API 단가(1M) | 입력 $10 · 캐시 입력 $1 · 출력 $50 |
| 지식 기준일 | 2026-04-30 |
| reasoning effort | low·medium·high·xhigh·max |
| 지원 기능 | streaming, structured outputs, function calling, file search, image input, web search, prompt caching |
| 지원 도구 | web search, file search, image generation, code interpreter, hosted shell, apply patch, skills, computer use, MCP, tool search |
| 미지원 | Realtime, Assistants, Fine-tuning, Embeddings 및 오디오·비디오 엔드포인트 |
Codex에서의 Astra 도입 순서
CLI 0.153.0에서 Astra 지원이 들어왔고, 0.153.1은 기본 모델과 picker 노출을 바꾸지 않으면서 API로
Astra를 설정하는 경로를 추가했습니다. 0.153.3은 Amazon Bedrock의 Mantle·Runtime picker에 Astra를
추가했고, 0.153.4에서 bundled model picker 노출 문제를 고치면서 모델을 명시하지 않은 세션의
bundled 기본값이 됐습니다. 팀이 config.toml에 model을 고정해 뒀다면 기본값 전환의 영향을 받지
않으므로, 도입 여부를 의식적으로 결정하세요.
사이버보안 Critical 등급
OpenAI는 Astra를 Preparedness Framework의 사이버보안 Critical 역량에 도달한 첫 모델로 분류합니다.
적절한 도구와 접근 권한이 주어지면 알려지지 않은 취약점을 찾고 새로운 악용 방법을 만들 수 있다고
설명합니다. Codex에서 Astra를 쓸 때는 /permissions·샌드박스·승인 정책을 먼저 좁히고, 자동 승인
범위와 네트워크 접근을 재검토한 뒤 적용하세요.
2026-08-31 모델 종료(완료)
GPT-5.4와 GPT-5.4 mini는 ChatGPT 로그인 Codex에서 2026-08-31에 종료됐습니다. 남아 있는
config.toml, CI, 팀 runbook의 참조를 Terra·Luna 또는 Astra로 정리하세요. OpenAI API와 API-key 인증
Codex에는 이 종료 공지가 그대로 적용되지 않으므로 해당 모델의 API 가용성은 별도 models 페이지에서
확인합니다.
선택 기준
- 가장 어렵고 긴 작업: Astra +
high~max. 컨텍스트가 큰 마이그레이션, 다단계 리서치, 컴퓨터 사용이 섞인 작업에 배정합니다. - 모호하거나 고위험: Astra 또는 Sol에서 시작하고
high~max를 사용하며 사람 리뷰를 붙입니다. - 일상 개발: Terra +
medium을 기본으로 두고 실패 비용이 커질 때 Sol이나 Astra로 승격합니다. - 명확한 반복 작업: Luna +
low/medium으로 비용과 latency를 줄입니다. - 자동 위임이 필요한 넓은 목표: Ultra를 사용하되, 동시 작업의 write scope와 예산을 먼저 제한합니다.
- 한 문제에 깊게 집중: Max를 쓰고 Ultra와 같은 병렬 위임을 기대하지 않습니다.
비용 관점에서 Astra는 GPT-5.6 계열보다 단가가 높습니다. 일상 작업까지 기본값으로 올리기 전에 대표 작업 eval로 품질 향상이 credit 증가를 정당화하는지 확인하고, 반복 작업은 Terra·Luna에 남기세요.
명령과 설정
# 최상위 모델
codex --model gpt-6-astra
# GPT-5.6 계열
codex --model gpt-5.6
codex --model gpt-5.6-sol
codex --model gpt-5.6-terra
codex --model gpt-5.6-luna실제 선택 가능한 ID는 인증 방식·계정·provider rollout에 따라 달라질 수 있으므로 /model picker를
최종 기준으로 사용합니다.
model = "gpt-6-astra"
model_reasoning_effort = "high"
# 일상 개발 기본값 예시
# model = "gpt-5.6-terra"
# model_reasoning_effort = "medium"
# 리뷰를 별도 모델로 둘 때
# review_model = "gpt-6-astra"Provider와 Cloud 경계
- Codex CLI 0.148.0은 built-in
amazon-bedrockprovider를 제공하고 AWS profile·region으로 GPT-5.6 routing을 구성합니다. 0.153.3부터 Bedrock의 Mantle·Runtime picker에서 GPT-6 Astra도 선택할 수 있습니다. - Bedrock, custom provider, OpenAI 직접 경로의 표시 이름·가용성·reasoning 범위를 한 표준으로 가정하지 마세요. provider별
/model결과와 eval을 기록합니다. - Codex Cloud task는 현재 사용자가 기본 모델을 바꿀 수 없습니다. 로컬 모델 변경이 Cloud task에도 적용된다고 가정하지 않습니다.
마이그레이션 체크리스트
- CLI를
0.153.0이상으로 올리고codex --version으로 확인. 기본값 전환을 피하려면config.toml에model을 명시적으로 고정 - Astra 도입 전
/permissions·샌드박스·자동 승인 범위를 먼저 검토 (사이버보안 Critical 등급) - 남아 있는
gpt-5.4·gpt-5.4-mini참조 정리 (ChatGPT 로그인 경로는 2026-08-31 종료) gpt-5.5는 회귀 비교용으로만 유지하고, ChatGPT 로그인 경로의gpt-5.2·gpt-5.3-codex제거/model과/status에서 실제 선택 결과와 reasoning effort 확인- 대표 작업 eval로 Astra와 Sol/Terra의 품질·latency·credit 사용량 비교
- Cloud task와 API-key provider 정책을 별도 문서로 유지
참고 문서
- Models: https://learn.chatgpt.com/docs/models
- GPT-6 Astra (API): https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra
- GPT-6 Astra 소개: https://openai.com/index/gpt-6-astra/
- Changelog: https://learn.chatgpt.com/docs/changelog
- Slash commands: https://developers.openai.com/codex/cli/slash-commands
- Config reference: https://developers.openai.com/codex/config-reference
- Changelog: https://developers.openai.com/codex/changelog
Ch11. MCP 연동
STDIO·Streamable HTTP MCP 서버 등록(codex mcp add), allowlist·enabled_tools·timeout 정책, resource/action 서버 분리와 plugin 마켓플레이스 라이프사이클로 외부 도구 연동을 통제하는 운영 가이드
Ch13. 거버넌스/롤아웃
read-only→workspace-write→CI→Cloud/MCP 단계적 롤아웃, requirements.toml 강제·SQLite 감사 로그·cloud-managed config·GPT-5.6 모델 거버넌스로 팀 도입을 통제하는 운영 원칙