Ch12. 모델/추론 전략
GPT-5.5, GPT-5.4, GPT-5.4-mini, GPT-5.3-Codex 기준 운영 전략
Codex는 작업 성격에 따라 모델/추론 수준을 조정할 수 있습니다. 시니어 개발자는 분석과 구현을 분리해 비용 대비 품질을 최적화해야 합니다.
현재 추천 모델 (2026-05-10 KST 기준)
| 모델 | 특성 | 추천 용도 |
|---|---|---|
| GPT-5.5 | Codex가 대부분의 작업에 기본 추천하는 최신 frontier model | 복잡한 코딩, browser use, computer use, 지식 작업, 리서치 |
| GPT-5.4 | GPT-5.3-Codex의 코딩 역량을 일반 reasoning/tool use와 합친 fallback flagship | GPT-5.5 미가용 계정, API-key 인증, 안정적 범용 코딩 |
| GPT-5.4-mini | 빠르고 효율적인 mini model | 가벼운 코딩, 보조 에이전트, 비용 민감한 반복 작업 |
| GPT-5.3-Codex | 복잡한 소프트웨어 엔지니어링에 특화된 코딩 모델 | Codex Cloud, coding-heavy 작업의 대체 기준 |
| GPT-5.3-Codex-Spark | Pro 사용자용 text-only research preview, 빠른 실시간 반복에 최적화 | 짧은 탐색, 빠른 iteration, latency 우선 작업 |
기준점 변경: GPT-5.5 중심
공식 Codex Models 문서 기준으로 gpt-5.5가 most tasks 시작점입니다. 다만 gpt-5.5는 현재
ChatGPT 로그인 기반 Codex에서 제공되고 API-key 인증에서는 제공되지 않으므로, rollout 중 팀 표준은
gpt-5.5 기본 + gpt-5.4 fallback으로 적는 편이 정확합니다.
모델 이름 검증
2026-05-10 기준 공식 Codex Models 문서에는 gpt-5.5-codex, gpt-5.5-mini, gpt-5.5-nano가
추천 모델로 등재되어 있지 않습니다. 과거 메모나 비공식 목록에서 본 이름은 팀 설정에 넣기 전에
/model picker와 공식 Models 페이지로 다시 확인하세요.
모델별 역할 분리
GPT-5.5
- 공식 문서는
GPT-5.5를 복잡한 coding, computer use, knowledge work, research workflow에 적합한 최신 모델로 설명합니다. - 프론트엔드 wide-context 탐색, 브라우저 검증, 도구를 섞어 쓰는 조사형 작업은
GPT-5.5를 먼저 검토하세요. - ChatGPT 로그인 기반 Codex에서는
gpt-5.5를 기본값 후보로 두되, API-key 인증이나 rollout 미대상 계정은gpt-5.4를 fallback으로 둡니다.
GPT-5.4
gpt-5.5가 아직 보이지 않거나 API-key 인증을 쓰는 팀의 기본 fallback입니다.- 공식 문서는 GPT-5.3-Codex의 코딩 역량과 더 강한 reasoning, tool use, agentic workflow를 결합한 모델로 설명합니다.
- production automation에서 모델 가용성이 중요하면
gpt-5.4를 더 보수적인 기본값으로 둘 수 있습니다.
GPT-5.4-mini / GPT-5.3-Codex / GPT-5.3-Codex-Spark
- GPT-5.4-mini: 빠른 응답과 비용 효율이 중요한 보조 에이전트, 단순 수정, 반복 분석에 적합합니다.
- GPT-5.3-Codex: Codex Cloud도 지원하는 coding-specialized 대체 모델입니다.
- GPT-5.3-Codex-Spark: ChatGPT Pro 사용자의 research preview이며 text-only 빠른 반복 작업에 적합합니다. capability보다 latency가 중요한 경우에만 좁게 쓰세요.
릴리스 기반 운영 포인트 (0.123.0~0.130.0)
- GPT-5.5 중심 전환 (0.123.0 + 2026-05 모델 문서): 기본 추천 모델이
gpt-5.5중심으로 바뀌었습니다. Alt+,reasoning quick cycle (0.124.0): 세션 중 reasoning level을 빠르게 바꿔 비용과 깊이를 조절할 수 있습니다.- model provider 주도 discovery (0.125.0): custom provider를 쓰는 팀은 모델 카탈로그가 Codex 내장 목록이 아니라 provider 응답에 더 직접 의존하게 됩니다.
- browser use와 model 선택 결합 (0.123.0 + App 26.423): browser use를 핵심 워크플로우로 쓰는 팀은
GPT-5.5를 더 자주 표준값으로 둘 근거가 생겼습니다. - Chrome 확장과 computer use 운영 (2026-05-07): 로그인된 브라우저 상태가 필요한 작업은 모델 성능뿐 아니라 allowlist, browser history, page trust 정책까지 함께 정해야 합니다.
팀 표준화 포인트
- 기본값: ChatGPT 로그인 기반 로컬 Codex는
gpt-5.5, API-key/자동화 fallback은gpt-5.4로 문서화합니다. - 브라우저 검증 중심 기본값: web app 디버깅, 디자인 검토, browser use/Chrome 확장이 많으면
GPT-5.5를 기본값 후보로 둡니다. - Reasoning effort 표준화:
minimal|low|medium|high|xhigh중 팀 기본값을 정하고,Alt+,로 임시 조정하는 기준만 허용하세요. - 리뷰 모델 분리:
/review용review_model을 별도로 둬 리뷰 단계만 더 넓은 추론을 쓰게 만들 수 있습니다. - 가벼운 subagent: 빠른 병렬 탐색에는
gpt-5.4-mini또는gpt-5.3-codex-spark를 좁게 씁니다.
실전 운영 패턴
1) 세션 중 전환: /model
/model은 활성 모델을 바꾸고(가능하면 reasoning effort도) 작업 단계에 맞게 조정할 때 사용합니다.
# GPT-5.5 (대부분의 Codex 작업 기본값 후보)
codex -m gpt-5.5
# GPT-5.4 (API-key 인증 또는 GPT-5.5 미가용 fallback)
codex -m gpt-5.4
# GPT-5.4-mini (가벼운 coding/subagent)
codex -m gpt-5.4-mini
# GPT-5.3-Codex-Spark (Pro research preview, 빠른 반복)
codex -m gpt-5.3-codex-spark2) 설정으로 고정: config.toml
# 예시
model = "gpt-5.5"
model_reasoning_effort = "medium"
# API-key 인증 또는 GPT-5.5 미가용 fallback
# model = "gpt-5.4"
# /review를 별도 모델로 둘 때(선택)
# review_model = "gpt-5.5"3) 모델별 용도 비교
| 관점 | GPT-5.5 | GPT-5.4 | GPT-5.4-mini |
|---|---|---|---|
| 중심 용도 | 복잡한 코딩, browser/computer use, 리서치 | GPT-5.5 fallback, API-key 인증, 범용 코딩 | 가벼운 coding/subagent |
| 강점 | 최신 frontier 품질, tool-heavy 작업 | 안정적 availability, API access | 빠른 반복과 비용 효율 |
| 운영 포지션 | ChatGPT 로그인 기반 기본값 후보 | 자동화/미가용 fallback | 보조 agent / 저위험 작업 |
4) 비용/사용량 운영
모델/추론 수준을 올리는 것은 곧 비용/지연과 연결됩니다. 팀에서는 pricing 페이지를 기준으로 "어떤 작업에 어느 등급을 허용할지"를 정책으로 정의하는 편이 안전합니다.
참고 문서
- Models(추천 모델/대체 모델): https://developers.openai.com/codex/models (영어)
- Codex CLI(모델 전환): https://developers.openai.com/codex/cli (영어)
- 슬래시 커맨드(/model): https://developers.openai.com/codex/cli/slash-commands (영어)
- config 레퍼런스(model/review_model/reasoning): https://developers.openai.com/codex/config-reference (영어)
- Pricing: https://developers.openai.com/codex/pricing (영어)
- Changelog: https://developers.openai.com/codex/changelog (영어)