[Hacker News 요약] GPT-5.5 Codex, 고정된 토큰 수에서 성능 저하 의혹 제기
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설명
2026년 6월 27일, GitHub의 OpenAI Codex 저장소에 GPT-5.5 모델의 성능 저하 가능성을 시사하는 이슈가 제기되었습니다.
이슈는 GPT-5.5 응답이 특정 토큰 수, 특히 516개에서 집중적으로 발생하는 현상을 지적하며, 이는 복잡한 작업 수행 능력 저하와 관련될 수 있다고 분석합니다.
이러한 패턴은 다른 GPT 모델에서는 관찰되지 않아, GPT-5.5만의 고유한 특성일 가능성이 제기되었습니다.
### 배경 설명
OpenAI의 Codex는 코드 생성 및 이해를 돕는 AI 모델로, 개발자 생산성 향상에 기여해왔습니다. 특히 GPT-5.5와 같은 최신 모델은 복잡한 추론 및 코드 생성 능력을 강화하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 그러나 최근 GitHub 이슈 #30364에서 제기된 내용은 GPT-5.5의 내부 작동 방식에 대한 의문을 불러일으킵니다. 사용자가 공개한 데이터에 따르면, GPT-5.5는 'reasoning_output_tokens'이라는 메트릭에서 516개, 1034개, 1552개와 같은 특정 고정 값에서 응답이 집중되는 경향을 보입니다. 이는 모델이 복잡한 작업을 처리하는 과정에서 특정 지점에서 추론을 중단하거나, 예산 제약, 라우팅 문제 등으로 인해 성능이 저하될 수 있음을 시사합니다. 이러한 현상은 2026년 2월부터 6월까지의 데이터 분석을 통해 확인되었으며, 특히 GPT-5.5 모델에서 두드러지게 나타납니다. 이전 모델인 GPT-5.2나 GPT-5.4에서는 이러한 현상이 미미하거나 전혀 관찰되지 않았다는 점에서 GPT-5.5의 특정 아키텍처 또는 훈련 방식에 기인한 문제일 가능성이 높습니다.
### GPT-5.5의 고정 토큰 수 집중 현상
해당 이슈는 GPT-5.5 모델의 응답에서 'reasoning_output_tokens' 값이 516개, 1034개, 1552개와 같은 특정 고정 값에서 비정상적으로 많이 발생하는 패턴을 발견했습니다. 2026년 2월부터 6월까지 수집된 390,195개의 응답 기록 분석 결과, GPT-5.5는 전체 응답의 19.3%를 차지하지만, 'exact reasoning_output_tokens = 516' 이벤트의 82.0%를 차지하는 것으로 나타났습니다. 이는 GPT-5.5가 다른 모델에 비해 약 33.6배 높은 비율로 516개 토큰에서 응답을 종료함을 의미합니다. 또한, 2026년 5월과 6월에는 이러한 516개 토큰 집중 현상이 급격히 증가했으며, 동시에 평균 및 P90 추론 토큰 수가 감소하는 경향을 보였습니다. 이는 모델이 복잡한 작업을 처리하는 데 필요한 추론 능력이 저하되었을 가능성을 시사합니다.
### 성능 저하와의 연관성 및 이전 이슈와의 관계
이러한 고정 토큰 수 집중 현상은 복잡하고 중요한 Codex 작업에서 GPT-5.5의 성능 저하를 설명할 수 있는 잠재적 원인으로 지목됩니다. 특히, 2026년 5월 27일에 보고된 이슈 #29353에서는 GPT-5.5가 516개의 추론 토큰에서 응답을 종료했을 때 잘못된 답변을 반환하는 사례가 보고된 바 있습니다. 이번 이슈는 이러한 개별 사례를 넘어, 더 광범위한 데이터에서 유사한 패턴이 관찰됨을 보여주며, GPT-5.5의 내부적인 추론 예산 제약, 라우팅 문제, 혹은 'chain-of-thought' 트렁케이션과 같은 메커니즘이 작용하고 있을 가능성을 제기합니다. 개발자는 이러한 현상이 정상적인 종료 지점인지, 예산 상한선인지, 성능 저하된 티어인지, 또는 다른 내부 임계값인지에 대한 명확한 설명이 필요하다고 주장합니다.
### 다른 모델과의 비교 및 데이터 분석 결과
GPT-5.5의 고정 토큰 수 집중 현상은 다른 GPT 모델과 비교했을 때 더욱 두드러집니다. GPT-5.2 모델의 경우, 516개 토큰에서 발생하는 이벤트 비율이 0.34%에 불과했으며, GPT-5.4는 19.8%로 GPT-5.5보다 현저히 낮았습니다. GPT-5.3-codex 및 GPT-5.3-codex-spark 모델에서는 516개 토큰에서 발생하는 이벤트가 전혀 보고되지 않았습니다. 이러한 모델 간의 차이는 GPT-5.5의 특정 아키텍처 또는 훈련 과정에서 발생한 문제일 가능성을 높입니다. 또한, 월별 데이터 분석 결과, 2026년 2월 0.11%였던 'exact 516 / >= 516' 비율이 5월에는 53.30%까지 치솟았으며, 이는 해당 기간 동안 GPT-5.5의 성능 관련 문제가 심화되었음을 시사합니다.
### 가치와 인사이트
이슈는 GPT-5.5 모델의 성능 저하 가능성을 구체적인 데이터와 함께 제시하며, AI 모델의 내부 작동 방식에 대한 투명성과 검증의 중요성을 강조합니다. 개발자들은 AI 모델의 응답이 특정 토큰 수에서 집중되는 현상을 주의 깊게 관찰하고, 이것이 모델의 실제 성능에 미치는 영향을 이해해야 합니다. 특히 복잡하거나 높은 수준의 정확성이 요구되는 작업에서 이러한 패턴이 발견된다면, 해당 모델의 사용을 재고하거나 추가적인 검증을 수행해야 할 필요가 있습니다. 또한, OpenAI와 같은 AI 개발사는 이러한 문제점을 신속하게 인지하고, 사용자에게 투명하게 정보를 공개하며, 개선 방안을 마련해야 할 책임이 있습니다.
### 기술·메타
- Product: Codex
- Model: gpt-5.5
- Data source: Codex token_count metadata
- Time window: Feb 1 - Jun 27, 2026 UTC
- Related issue: #29353
### 향후 전망
GPT-5.5의 성능 저하 의혹은 향후 AI 모델 개발 및 평가에 중요한 시사점을 제공합니다. OpenAI는 이 이슈에 대한 철저한 조사를 통해 문제의 원인을 규명하고, 필요한 경우 모델 업데이트를 통해 성능을 개선해야 할 것입니다. 또한, 이러한 고정 토큰 수 집중 현상이 의도된 설계인지, 아니면 버그인지에 대한 명확한 설명이 필요합니다. 만약 의도된 설계라면, 그 이유와 함께 사용자에게 미치는 영향을 명확히 전달해야 합니다. 경쟁사들은 이러한 동향을 주시하며 자사 모델의 성능 및 안정성을 더욱 강화할 것입니다. 장기적으로는 AI 모델의 내부 작동 메커니즘을 더 잘 이해하고 제어할 수 있는 기술 개발이 중요해질 것이며, 이는 AI 모델의 신뢰성과 예측 가능성을 높이는 데 기여할 것입니다.
📝 원문 및 참고
- Source: Hacker News
- 토론(HN): [news.ycombinator.com](https://news.ycombinator.com/item?id=48789428)
- 원문: [링크 열기](https://github.com/openai/codex/issues/30364)
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출처: Hacker News · [원문 링크](https://github.com/openai/codex/issues/30364)
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