저는 gpt-5.6-sol 로 토큰 20만 달러 이상을 태워봤습니다. 훌륭한 모델이에요. 하지만 $200 Codex Pro 구독으로는 한계에 금방 부딪히기 쉽습니다.
OpenAI가 리셋을 관대하게 해주긴 하지만, 5시간 윈도우를 4시간 남기고 다 써버리면 소용없죠. 저도 실수를 많이 했고, 다른 사람들도 똑같은 실수를 하는 걸 봤습니다. 언젠가 이 주제로 영상을 만들겠지만, 여러분이 더 적게 태우면서 더 많은 걸 할 수 있도록 이 조언을 최대한 빨리 공유하고 싶었어요.
노력 수준
기본적으로 중간 또는 높음으로 설정하세요. 둘 다 훌륭합니다. 매우 높음은 엄청나게 강력하지만, 서브 에이전트를 많이 조율할 때조차도 자주 필요성을 느끼진 못합니다 (이 부분은 나중에 더 다룰게요).
"Ultra"
Ultra는 추론 수준이 아닙니다, UI에 그렇게 표시되어 있음에도 불구하고요. Claude Code의 "Ultracode"와 비슷한 혼란을 일으키고 있어요. 이에 대한 영상도 나중에 올릴 예정입니다.
지금으로서는 Ultra를 완전히 피하는 것을 권장합니다. Codex 하네스에 버그가 있어서 너무 많은 서브 에이전트를 너무 높은 추론 수준으로 생성하는 문제가 있습니다. 버그가 해결되면 다시 살펴보겠습니다.
Fast 모드
Fast 모드를 좋아합니다. 예전에는 자주 사용했어요. 토큰을 많이 태우기 전에 자주 멈추는 모델에 적합합니다. Fast 모드는 크레딧을 2.5배 소모한다는 점을 기억하세요.
5.5는 자주 멈추고 계속하라는 격려가 필요했어요. 5.6은 훨씬 더 오래 지속됩니다. 대부분 좋은 점이죠. 작업을 처음부터 끝까지 완료하는 데 신뢰할 수 있습니다. 하지만 "토큰 소모량"을 훨씬 덜 예측 가능하게 만듭니다.
/goal을 무시할 때, 5.5의 단일 메시지는 제 한도의 0.1%에서 2% 사이를 사용할 수 있었습니다. 2.5배를 적용하면 특정 메시지의 "최대치"는 약 5%였죠.
5.6은 훨씬 더 오래 지속되기 때문에 단일 메시지에 최대 15%까지 사용하는 것을 본 적이 있습니다. Fast 모드 배율을 적용하면 단일 메시지로 5시간 윈도우의 40%를 소모하게 됩니다. 많은 사람들이 이 때문에 어려움을 겪고 있다는 걸 압니다. 당분간은 Fast 모드를 사용하지 마세요.
서브 에이전트
이것이 GPT-5.6 의 가장 멋진 기능입니다. 하지만 실수하기도 쉽죠. Sol은 서브 에이전트를 생성하는 데 매우 적극적입니다. 대부분 좋은 점입니다.
안타깝게도 Codex의 구현에는 온갖 문제가 산더미입니다 (v1/v2 분할과 모델 기반 자동 라우팅에 대해 말문이 막히네요).
요약 - gpt-5.6-sol 은 항상 부모 인스턴스와 동일한 모델 및 추론 수준으로 서브 에이전트를 생성합니다. 이것이 현재 Ultra가 "고장난" 이유입니다.
그렇다면 어떻게 해야 할까요? 몇 가지 방법이 있습니다:
- 추론 수준을 낮추세요! "높음"은 서브 에이전트와 함께 사용해도 나쁘지 않지만, "낮음"과 "중간"도 좋습니다.
- 전역 AGENTS.md 를 업데이트하여 "내가 요청할 때만 서브 에이전트를 생성하도록" 지정하세요 (5.6의 과도한 서브 에이전트 생성을 방지하는 데 도움)
- 정말로 Codex가 여러 계층의 서브 에이전트를 생성하도록 허용하려면 설정에서 "hide_spawn_agent_metadata = false" 플래그를 활성화할 수 있습니다. Codex에 물어보면 해결할 수 있을 거예요 (소스 액세스가 필요할 수도 있음)
Codex 팀과 이 모든 동작을 수정하는 방법에 대해 적극적으로 논의 중입니다. 지금으로서는 약간 터무니없는 우회 방법을 사용하고 있습니다.
모델 선택
개인적으로는 여전히 대부분의 작업에 gpt-5.6-sol 을 사용합니다. 가끔 Terra를 선택해서 빠른 리뷰나 피드백을 받기도 하는데, 보통은 그냥 호기심 때문입니다. Luna는 놀라울 정도로 좋지만 우리가 "선택"하라고 만들어진 건 아니고, 코드 작업과 Sol이 서브 에이전트로 생성하는 도구에 가깝습니다.
제 조언은 다음과 같습니다: $200 요금제면 sol 높음, 그 외에는 sol 낮음.
Terra 중간은 사용량을 극대화하기 위한 좋은 옵션으로 보이지만, 충분히 사용해보지 않아서 확실히는 모르겠습니다. (참고로 이 모든 옵션은 지능과 비용 면에서 Sonnet과 Opus를 압도합니다)
더 나은 프롬프트 작성
이 모델은 계속해서 작업을 이어나갑니다. 프롬프트에 명확한 "중단 지점"을 설정하는 것이 매우 유용합니다. 몇 가지 예시를 들어볼게요.
이 새 기능을 만들어 주세요. 먼저 계획을 작성해 주세요. 계획을 완료하면,
진행하기 전에 멈추고 피드백을 요청하세요
계획이 훌륭합니다! 이제 구현해 봅시다. 컴퓨터 사용을 통해 구현을 테스트하세요. 코드가 작동하고 구현에 만족할 때까지 계속 진행하세요. PR을 올리고, 첫 번째 리뷰 코멘트를 확인하고 대응하세요.
첫 번째 리뷰 코멘트 이후에는 멈추세요, 제가 그 다음부터 처리하겠습니다.
이 예시들이 "작업 길이" 측면에서 매우 다양하다는 점에 주목하세요. 5.6은 오랫동안 잘 수행할 수 있습니다! 하지만 가끔 너무 멀리 가는 경우가 있어서, 명확한 중단 지점이 많은 도움이 됩니다.
다른 에이전트가 조종하도록 하기
요약 - 다른 구독이 있다면 Fable이 "운전"하도록 하세요. Fable에게 gpt-5.6 으로 서브 에이전트를 생성하는 방법을 가르치세요 (또는 Cursor를 사용하세요, 이미 방법을 알고 있습니다)
저는 여러 구독 사이를 오가며 사용합니다 (2x Claude $200, 1x Codex $200). Fable도 토큰을 매우 많이 소모하지만, 낮은 추론 수준에서 사용하고 Codex 서브 에이전트를 생성하는 방법에 대한 스킬/지침을 제공하면 매우 강력합니다. Fable 사용을 극대화하는 방법에 대한 최근 영상에서 이 내용을 많이 다루고 있으며, 이 팁들은 지금 그 어느 때보다 유용합니다.
"느낌이 맞을 때까지 이것저것 움직여 보기"
지금은 실험이 매우 중요합니다. 다양한 것을 시도해보고, 더 어려운 작업에 도전하며, 사용량을 모니터링하세요 (대시보드, ccusage, codexbar 등 원하는 방법으로). 작은 변화가 출력물과 토큰 소모율에 얼마나 큰 영향을 미칠 수 있는지 놀라실 겁니다.
개발자로서 정말 재미있는 시기입니다. 이리저리 실험해보세요. ~/.codex 와 ~/.claude 디렉토리에서 더 많은 시간을 보내세요. 바보 같아 보이는 변경도 해보세요. 실험하세요. 놀라운 일이 일어날 수 있습니다.
