GPT-6 Astra를 사용하기 시작할 때 무엇을 설정해야 할까요?
저도 직접 많이 알아봤습니다.
추론 강도, 권한, 메모리, 브라우저, Codex, 컨텍스트...
알아보면 알아볼수록 낯선 용어들만 나오더군요.
이 글을 읽고 나면, 여러분의 타임라인에 떠도는 중급자용 글들로 smoothly 넘어갈 수 있기를 바랍니다.
자, 그럼...
비개발자 사무직 직장인이라면 처음부터 모든 걸 외울 필요는 없습니다.
이 30가지를 살펴본 후, 제가 가장 중요하다고 느낀 것은 놀랍도록 간단했습니다.
"AI 성능"에 집중하기 전에 "AI가 어떻게 작동하길 원하는지"를 결정하라.
바로 이것입니다.
그리고 한 가지 더.
공식 웹사이트에 적힌 설정이 여러분의 컴퓨터에서 지금 실제로 실행 중인 설정과 반드시 일치하는 것은 아닙니다.
이번에 제가 직접 Codex의 내용을 확인해 보니, 거기서도 몇 가지 흥미로운 발견을 했습니다.
이 글은 어려운 설정 모음이 아닙니다.
GPT-6 Astra를 업무에 사용하기 전에 알아야 할 30가지 항목을 "직장인이라면 왜 이것을 확인해야 하는가?"라는 관점에서 설명하겠습니다.
*2026년 9월 7일 기준 정보입니다. GPT-6 Astra가 막 출시되었으므로, 화면 표시나 이용 약관은 향후 변경될 수 있습니다.
도대체 "초기 설정 30가지"란 무엇일까?
이 부분만 먼저 설명하겠습니다.
이 글은 30개의 스위치를 켜는 방법에 대한 글이 아닙니다.
이 30가지 항목은 대략 세 가지 유형으로 나뉩니다.
① 화면에서 확인해야 할 설정
예: 모델, 데이터 사용, 브라우저 등
② AI에 업무를 요청하는 방법
예: "어느 정도까지 스스로 결정할 수 있는지", "무엇이 완료인지" 등
③ 조금 더 경험이 있는 분들을 위한 설정
예: Codex의 config.toml 및 AGENTS.md 등
초보자라면 처음 10가지만으로 충분합니다.
순서대로 살펴보겠습니다.
레벨 1: 먼저 확인할 10가지 항목
1. 먼저 "Astra를 어디에서 사용할 수 있는지" 확인하세요
이것이 첫 번째 함정입니다.
"저는 Plus 회원인데 GPT-6 Astra를 찾을 수 없어요."
이런 일이 발생합니다. 하지만,
"Astra가 아직 저에게 오지 않았나 보다"
라고 단정 지을 수는 없습니다.
ChatGPT에는 여러 진입점이 있습니다.
- 일반 Chat
- ChatGPT Work
- Codex
2026년 9월 7일 기준으로, Astra를 사용할 수 있는 진입점은 요금제에 따라 다릅니다.
먼저,
"내 요금제로 Astra를 어디에서 사용할 수 있나요?"
를 확인하세요.
이것이 설정 0입니다.
2. 앱과 Codex를 최신 버전으로 업데이트하세요
지루하지만 중요합니다.
스마트폰 앱을 몇 달 동안 업데이트하지 않았다고 상상해 보세요. 새로운 기능이 추가되어도 구버전 앱에는 나타나지 않을 수 있습니다.
Codex도 마찬가지입니다. 이번에 제가 조사한 환경에서는
Codex CLI 0.151.0-alpha.2
가 실행 중이었습니다. 하지만 GPT-6 Astra를 지원하려면 더 새로운 클라이언트가 필요했습니다.
OpenAI Codex 릴리스에서 0.153.4 버전에 번들 모델 선택기에 Astra를 표시하는 수정 사항이 포함되었습니다. (GitHub
즉,
"Astra가 나타나지 않을 때"
"아직 나에게 롤아웃되지 않았구나"라고 생각하기 전에
앱이 오래된 것은 아닌지 확인하세요.
[타로 과장의 측정 노트 ①] Astra가 없었다
이번에 제가 직접 Codex에서 모델 목록을 확인했습니다. 결과는 다음과 같았습니다.
11개 모델. GPT-6 Astra는 0개.
처음에는 "아직 롤아웃되지 않았나 보다"라고 생각했습니다.
하지만 알아보니 제가 사용 중인 Codex CLI는 0.151.0-alpha.2였습니다. 이는 Astra 지원 버전보다 이전 버전입니다.
즉,
Astra가 나타나지 않는 것 ≠ 반드시 계약 요금제 문제
제 경우에는,
클라이언트 버전을 먼저 의심해야 하는 상황이었습니다.
새로운 AI를 찾을 수 없을 때는 다음 순서로 확인하는 것이 쉽습니다.
계약 요금제
↓
앱 또는 CLI 버전
↓
내 계정으로의 롤아웃 상태
3. Chat, Work, Codex가 모두 같다고 생각하지 마세요
이것도 초보자가 이해하기 어려운 부분입니다. 저는 대략 이렇게 사용합니다.
Chat
질문, 상담, 텍스트 작성.
Work
리서치, 파일 생성, 결과물 마무리.
Codex
코드, 파일 편집, 자동화 등.
예를 들어:
"이 이메일을 더 정중하게 만들어 줘" -> Chat.
"경쟁사 10곳을 조사해서 비교 문서를 만들어 줘" -> Work.
"매일 아침 매출을 집계하는 시스템을 만들어 줘" -> Codex.
모두 AI이지만, 전문 분야(작업 공간)가 다릅니다.
4. Astra를 사용할 수 있는 것과 실제로 사용하는 것은 다릅니다
여기도 주의하세요. Astra를 사용할 수 있어도 매번 자동으로 선택되지는 않습니다.
모델 선택 화면에서 "현재 어떤 모델이 선택되어 있는지" 확인하세요.
인간에 비유하자면, 유능한 신입 사원을 고용했다고 해서 그 사람이 모든 단일 업무를 처리하는 것은 아닙니다.
5. "추론 강도"를 모든 것에 최대로 설정하지 마세요
Astra는 생각의 깊이를 변경하는 설정이 있습니다. 이것을 Reasoning Effort(추론 노력)이라고 합니다.
너무 복잡하게 생각하지 마세요. 자동차로 생각하면 됩니다. "엔진을 얼마나 많이 돌릴 것인가?"
짧은 문장을 수정하는 데 최대 출력이 필요하지 않습니다. 반면, 여러 문서를 비교하여 경영 결정을 내리는 작업과 같은 경우에는 철저하게 생각하도록 하는 것이 좋습니다.
중요한 것은 최대값 ≠ 항상 정답이라는 것입니다.
6. "내 PC에서 실행되는 작업"과 "클라우드에서 실행되는 작업"을 구분하세요
AI에게 작업을 요청한 후, 컴퓨터를 꺼도 계속 실행될까요? 이는 실행 위치에 따라 다릅니다.
예를 들어, 클라우드 측에서 실행 중인 작업이라면 PC를 꺼도 계속될 수 있습니다. 반면, 여러분의 컴퓨터를 직접 조작하는 작업이라면 해당 환경이 필요합니다.
어려운 메커니즘을 외우기보다는 "이 작업은 어디서 실행되고 있나요?" 라고 한 번 물어보는 것으로 충분합니다.
7. 작업별로 프로젝트를 분리하세요
이것은 즉시 유용합니다. 예를 들어, "영업", "채용", "SNS", "제품 개발"에 대해 모두 같은 공간에서 AI와 대화하면 정보가 섞입니다.
주제별로 프로젝트를 분리하는 것을 추천합니다.
책상을 상상해 보세요. 영업 자료, 채용 자료, 기획 자료를 모두 같은 책상 위에 쌓아 두지 않죠. 각 작업별로 서랍을 만드는 것과 같습니다.
8. AI에게 너무 많은 자료를 보여주지 않는 것이 좋습니다
저는 "자료를 많이 주면 AI가 더 똑똑해지겠지"라고 생각했었습니다. 하지만 꼭 그렇지는 않습니다.
관련 없는 방대한 자료를 주면 무엇이 중요한지 파악하기 어려워집니다.
예를 들어, 이번 달 매출만 분석하면 되는 상황이라면 3년 전 회의 자료나 인사 문서를 모두 줄 필요가 없습니다.
해당 작업에 필요한 자료만 제공하세요. 이것이 기본 규칙입니다.
9. 첫 번째 지시를 완벽하게 만들려고 하지 마세요
AI를 위한 지시문을 수십 분 동안 고민하는 것은 초보자들이 흔히 하는 실수입니다. 하지만 Astra와 같은 에이전트형 AI는 중간에 "틀렸어", "이 조건을 추가해 줘"라고 말하면서 방향을 수정할 수 있습니다.
따라서 100점짜리 지시문을 작성한 후 시작하기보다는, 목표를 정하고, 시작하고, 중간에 수정해 나가는 방식이 어떤 작업에서는 더 쉽습니다.
10. 긴 작업의 경우 "중간에 멈출지" 확인하세요
1시간짜리 리서치 작업을 요청했습니다. PC를 껐습니다. 다음 날 아침, 중단된 것을 발견했습니다. 이런 문제가 발생할 수 있습니다.
긴 작업을 맡길 때는 "PC를 꺼도 계속되는 환경인지", "질문이 생기면 알림을 받을 수 있는지" 확인하세요.
이상이 처음 10가지 항목입니다. 초보자라면 지금 당장은 이것으로 충분합니다.
레벨 2: 안전과 품질을 위한 10가지 항목
11. 업무에 사용한다면 데이터 컨트롤을 확인하세요
개인 ChatGPT를 업무에 사용한다면 꼭 확인해야 할 설정입니다. ChatGPT에는 Improve the model for everyone(모두를 위한 모델 개선) 이라는 설정이 있습니다.
이는 모델 개선을 위한 데이터 사용에 관한 설정입니다. 하지만 주의할 점은, 이 설정을 OFF로 전환했다고 해서 회사의 기밀 자료를 마음대로 넣어도 된다는 의미는 아닙니다. 회사 규정이 최우선입니다.
12. 메모리에 모든 것을 기억시키지 마세요
메모리는 "저는 이런 스타일의 글쓰기를 좋아합니다"와 같은 것을 기억하게 하는 데 편리합니다. 하지만 고객 정보, 비밀번호, 절대적인 회사 규칙, 기밀 사항을 저장하는 곳이 아닙니다.
특히, "반드시 지켜야 할 업무 규칙"을 메모리에 의존하지 마세요.
13. 임시 채팅은 "시크릿 모드"가 아닙니다
임시 채팅이라는 이름을 보면 "여기에 쓴 내용은 아무것도 남지 않겠지"라고 생각할 수 있습니다. 하지만 그렇게 간단하지 않습니다.
중요한 것은 임시 채팅 ≠ 회사 정보 관리 규칙을 무시해도 된다는 것입니다. 민감한 정보를 다루기 전에, 해당 정보를 입력해도 되는 정보인지 먼저 확인하세요.
14. 성격(Personality)은 "지능"이 아닙니다
성격은 AI의 캐릭터와 말투를 변경합니다. 갑자기 능력이 두 배가 되는 설정이 아닙니다. 업무에 사용한다면 "결론을 간단히 원해", "정중한 보고서를 원해"와 같이 자신의 선호도에 맞추는 것으로 충분합니다.
15. 커스텀 인스트럭션에 모든 것을 집어넣지 마세요
커스텀 인스트럭션은 편리합니다. 하지만 회사 규칙, 이번 달 숫자, 제품 정보, SNS 규칙, 고객 정보, 작성 규칙을 모두 집어넣으면 오히려 이해하기 어려워집니다.
자주 사용하는 것만 넣으세요. 각 프로젝트에 대한 정보는 해당 프로젝트의 폴더나 자료에 넣으세요. 정보를 위한 공간도 만들어 주세요. 이것이 중요합니다.
16. "어느 정도까지 스스로 할 수 있는지" 결정하세요
이것이 Astra 시대에 가장 중요하다고 생각합니다. 예를 들어:
- 자료 읽기
- 텍스트 수정
- 표 정리
이런 작업은 그대로 진행하게 하세요. 반면:
- 이메일 보내기
- 파일 삭제하기
- 제품 구매하기
- 비용 발생시키기
- 권한 변경하기
이런 작업은 한 번 확인을 받게 하세요. 즉, 되돌릴 수 있는 작업은 위임하고, 되돌릴 수 없는 작업은 확인하세요. 이것만 기억하세요.
17. "무엇이 완료인지" 알려주세요
AI에게 "보고서를 만들어 줘"라고만 말하면 언제 끝내야 할지 알 수 없습니다. 예를 들어, 이렇게 알려주세요.
- A4 한 장 분량
- 상사용
- 3분 안에 읽을 수 있도록
- 마지막에 결론 쓰기
- 숫자는 원본 자료와 대조 확인
어려운 용어로는 완료 정의(Definition of Done)라고 합니다. 쉽게 말해 "완료 조건" 이면 충분합니다.
18. 최신 정보를 검색하도록 하세요
이것은 중요합니다. AI는 모든 것을 아는 것처럼 보입니다. 하지만 오늘의 가격, 최신 서비스, 법률, 뉴스, 사장 이름, 이용 가능한 요금제 등은 변합니다.
따라서 최신 정보가 필요할 때는 "웹에서 최신 정보를 확인해 줘" 라고 요청하세요. 또한 "공식 정보를 우선시해 줘"라고 추가하면 실수를 크게 줄일 수 있습니다.
19. 확인할 항목을 정하세요
AI에게 "모든 것을 확인해 줘"라고 요청하면 필요 이상으로 오래 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 보고서의 경우 다음 항목에 집중해서 확인하세요.
- 숫자
- 이름
- 날짜
- URL
엑셀의 경우 다음 항목을 확인하세요.
- 합계
- 단위
- 기간
- 수식
작업의 일부로 확인 항목을 제시하세요. 이것이 요령입니다.
20. 처음부터 모든 것을 허용하지 마세요
AI에게 브라우저나 파일 작업을 위임할 때 매번 확인하는 것은 번거롭습니다. 그래서 모든 것을 허용하고 싶어집니다. 하지만 회사에서 사용할 때는 "확인 필요"로 시작하는 것이 더 안전합니다. 사용해 보면서 "이 작업은 위임해도 문제없겠다" 싶으면 그때 허용 범위를 늘리세요.
여기서 한 가지 더 조사했습니다
이 글을 쓰기 위해 저는 "공식 웹사이트에 적힌 숫자와 제 환경의 숫자가 정말로 같은지"도 조사했습니다.
흥미로웠던 점은 컨텍스트 길이였습니다. 컨텍스트는 간단히 말해 AI가 한 번에 책상 위에 펼쳐 놓을 수 있는 자료의 양입니다. 책상이 넓을수록 작업하면서 더 많은 자료를 볼 수 있습니다.
하지만 알아보니 API 사양에 표시된 숫자, Codex 카탈로그의 숫자, 실제 실행 환경의 숫자가 반드시 일치하지는 않았습니다.
GPT-5.6 Sol의 경우, 공식 GitHub에서 Codex 측에서 272,000 토큰 값이 사용된 사례가 확인되었습니다. (GitHub
즉, "이 모델은 100만 토큰을 지원합니다"라는 글을 읽었다고 해서 Codex에서 100만 토큰을 사용할 수 있다는 의미는 아닙니다. 이번 검증에서 가장 교훈을 얻은 부분이었습니다.
레벨 3: 익숙해진 후에 살펴볼 10가지 항목
여기부터는 약간 고급 과정입니다. 초보자분들은 필요할 때 다시 돌아오세요.
21. AI 브라우저와 일상적인 브라우저를 분리하세요
평소 사용하는 브라우저에는 이메일, 은행, SNS, 회사 시스템 등 많은 곳에 로그인되어 있습니다. AI에게 브라우저 작업을 위임할 때 처음부터 모든 것을 보여줄 필요는 없습니다. AI 전용 브라우저를 따로 사용하여 시작하세요. 필요할 때만 평소 사용하는 브라우저를 사용하세요. 이것이 더 안전합니다.
22. 접근 가능한 사이트를 좁히세요
AI가 웹을 조작할 수 있으면 편리합니다. 하지만 모든 곳에 갈 수 있을 필요는 없습니다. 매일 사용하는 사이트만 허용하세요. 불필요한 사이트는 제한하세요. 회사에 비유하자면, 출입증이 있다고 해서 회사의 모든 방에 들어갈 수 있는 것은 아닙니다. 마찬가지입니다.
23. 필요한 외부 서비스만 연결하세요
Google Drive. 이메일. 캘린더. 내부 시스템. 이들을 AI에 연결하면 편리해집니다. 하지만 많이 연결할수록 AI가 접근할 수 있는 범위가 넓어집니다. 처음에는 진정으로 사용하는 서비스만 연결하세요. 이것으로 충분합니다.
24. 스킬을 너무 많이 늘리지 마세요
스킬은 간단히 말해 AI가 특정 작업을 수행하는 방법을 학습하게 하는 메커니즘입니다. 예를 들어, "경쟁사 제품 조사 스킬"이나 "SNS 게시물 확인 스킬" 같은 것들입니다. 100개의 스킬이 있다고 해서 100배 더 뛰어난 것은 아닙니다. 오히려, 언제 어떤 스킬을 사용해야 하는지, 그 스킬이 무엇을 하는지 아는 것이 더 중요합니다.
25. 오래전에 만든 AGENTS.md를 검토하세요
이것은 한동안 Codex를 사용해 온 분들을 위한 내용입니다. 예전 AI가 실패할 때마다 "항상 모든 것을 읽어라", "항상 확인하라", "모든 것을 테스트하라"와 같은 규칙을 계속 추가하고 있지는 않나요? 그 규칙들이 현재의 Astra에게는 필요하지 않을 수 있습니다. 새 모델로 변경할 때는 새 설정만 추가하는 것이 아니라 오래된 설정을 삭제해도 되는지 확인하는 것도 중요합니다.
26. "100만 토큰"이라고 해서 "모든 것을 넣을 수 있다"고 생각하지 마세요
거대한 컨텍스트를 사용할 수 있더라도 모든 자료를 한 번에 제공할 필요는 없습니다. 10년 치 회의 자료를 한 번에 책상 위에 올려놓은 부하 직원을 상상해 보세요. 책상이 넓어도 찾기가 어렵습니다. 필요한 자료에 빠르게 도달할 수 있는 것이 더 중요합니다.
27. Codex에서 기본 모델을 고정할 때 주의하세요
Codex를 많이 사용할 때는 매번 사용하는 모델을 설정 파일에 고정할 수 있습니다. 편리하지만, 설정 파일에 적었다고 해서 그 값이 실제로 유효한 것은 아닙니다. 이번 측정에서 제가 우려했던 점입니다.
[타로 과장의 측정 노트 ②] "적을 수 있는 것"과 "실제로 적용되는 것"은 달랐다
설정으로 받아들여질 수 있는 값을 조사하기 위해 몇 가지 후보 값을 시도해 보았습니다. 우려되었던 점은, 명백한 테스트 값을 넣어도 명령 자체가 exit code 0으로 종료되는 경우가 있었다는 것입니다. 즉, 적어도 이번에 제가 확인한 명령어에서는 "설정을 적을 수 있는 것"과 "그 설정이 올바른 것"은 동일하지 않았습니다. 직장인에게도 마찬가지입니다. ChatGPT에 설정을 적었습니다. config.toml에 설정을 적었습니다. 커스텀 인스트럭션에 규칙을 적었습니다. 거기서 만족하지 말고 그 설정이 실제로 실행되고 있는지 한 번 확인하세요. 확인하는 것도 설정의 일부라고 생각하는 것이 좋습니다.
28. 네트워크 및 파일 권한을 최소한으로 유지하세요
AI에게 작업을 위임하면 할 수 있는 일이 늘어납니다. 파일을 쓰고, 웹을 검색하고, 외부 사이트에 접속할 수 있습니다. 하지만 작업에 필요한 범위만 허용하세요. 이것이 기본 규칙입니다. "모든 것을 할 수 있는 AI"보다 "필요한 것만 할 수 있는 AI"가 회사에서 다루기 더 쉬울 수 있습니다.
29. 매번 "가장 강력한" 설정을 사용하지 마세요
AI 사용을 시작하면 가장 성능이 높아 보이는 설정을 사용하고 싶어집니다. 하지만 이메일 3줄을 수정하는 작업에 필요한 능력과 회사의 사업 계획을 분석하는 작업에 필요한 능력은 다릅니다. 가벼운 작업은 가볍게. 어려운 작업은 깊게. 이 구분이 중요합니다.
30. 회사에서는 "누가 무엇을 할 수 있는지" 결정하세요
개인용이라면 스스로 설정하면 끝입니다. 회사에서는 그렇게 되지 않습니다. 누가 Astra를 사용합니까? 어떤 종류의 데이터를 다룰 수 있습니까? 어떤 종류의 서비스에 연결할 수 있습니까? 외부 전송을 허용합니까? 이러한 사항을 결정한 후에야 회사로서 AI를 도입했다고 말할 수 있습니다.
이번에 가장 놀랐던 점
30가지를 조사하는 동안 Astra 자체와는 별개로 한 가지를 깨달았습니다. 처음에는 공식 웹사이트를 보면 설정을 이해할 수 있을 것이라고 생각했습니다. 하지만 동일한 5가지 항목을 다른 환경에서 확인해 보니, 상당수가 "측정되지 않음" 또는 "확인되지 않음" 상태로 남아 있었습니다.
한 환경에서는 Codex CLI 자체가 없었습니다. 다른 환경에서는 Codex는 있었지만 버전이 오래되어 모델 목록에 Astra가 없었습니다. 즉, 공식적으로 적혀 있는 것은 "제품이 할 수 있는 것"입니다. 반면, 여러분의 환경이 현재 어떻게 실행되고 있는지는 여러분의 환경을 직접 봐야만 알 수 있습니다. 이것은 상당히 큰 차이였습니다.
"공식과 다르다!"는 아닙니다
오해를 피하기 위해 이 부분을 적습니다. 컨텍스트 길이에 대해 272,000, 872,000, 1,050,000과 같은 여러 숫자가 나타나더라도 그중 하나가 단순히 거짓말이라는 의미는 아닙니다. API로 사용 가능한 상한. Codex가 해당 환경에서 허용하는 상한. 화면에 표시되는 유효 값. 여러분이 보고 있는 것이 다를 가능성이 있습니다. 실제로 OpenAI Codex GitHub에서는 Codex 측에서 272,000 토큰이 설정/보고된 사례가 확인되었습니다. 따라서 숫자를 볼 때는 "몇 토큰인가?"만 보지 말고 "어떤 제품의, 어떤 화면의 숫자인가?" 를 함께 보는 것이 중요합니다.
오늘 당장 한다면, 이 5가지만
30가지는 불가능합니다. 그렇게 생각했다면 맞습니다. 저도 매일 아침 30가지를 확인할 생각은 없습니다. 오늘 당장 한다면, 이 5가지만 하세요.
1. Astra를 어디에서 사용할 수 있는지 확인하세요
2. "내 PC에서 실행되는 작업"과 "클라우드에서 실행되는 작업"을 구분하세요
3. 업무에 사용한다면 데이터 컨트롤을 확인하세요
4. "스스로 진행해도 되는 작업"과 "확인받고 싶은 작업"을 결정하세요
5. AI에게 작업을 요청할 때 "완료 조건"을 적으세요
이것만으로도 시작하기에 충분합니다.
마지막으로. Astra 설정은 "유능한 부하 직원에게 업무를 위임하는 방법"과 같습니다.
GPT-6 Astra의 30가지 설정을 조사하는 것은 어렵다고 생각했습니다. 하지만 회사 업무로 대체하니 갑자기 이해하기 쉬워졌습니다. 부하 직원에게 업무를 요청할 때, "그냥 열심히 해"라고만 말하지 않죠. 다음과 같이 알려줍니다.
- 무엇을 만들어 줬으면 하는지
- 어떤 자료를 봐야 하는지
- 어느 정도까지 스스로 결정할 수 있는지
- 언제 상담하길 원하는지
- 무엇이 완료인지
AI도 마찬가지입니다. 그래서 저는 Astra에게 작업을 요청할 때, 먼저 이 네 가지를 살펴보기로 했습니다.
목적: 무엇을 완성하고 싶은가?
자료: 무엇을 볼 수 있는가?
위임 범위: 어느 정도까지 스스로 결정할 수 있는가?
완료 조건: 끝내기 위해 무엇이 필요한가?
이것은 어려운 프롬프트를 외우는 것보다 우선입니다. 그리고 이번 측정을 통해 배운 또 한 가지는 다음과 같습니다.
"설정했다"와 "그 설정으로 실행되고 있다"는 다릅니다.
공식 웹사이트를 읽으세요. 설정을 하세요. 마지막으로, 자신의 환경에서 한 번 확인하세요. GPT-6 Astra처럼 제품 업데이트가 빠른 시대에는 그것까지 포함하는 것이 "초기 설정"의 의미라고 생각합니다. 2026년 9월 7일 기준으로, Astra 지원 이후 Codex 측에서 계속 수정이 이루어지고 있습니다. 실제로 0.153.4에서는 번들 모델 선택기에 Astra를 표시하는 수정 사항이 릴리스되었습니다.
따라서 이 글이 "영원한 정답"인 것도 아닙니다. 중요한 것은 어제 읽은 설정이 오늘도 여전히 정확하다고 가정하지 않는 것입니다. 새로운 AI를 도입할 때 새로운 설정을 추가합니다. 그 전에, 현재의 설정을 한 번 검토해 보세요. 저도 거기서부터 시작했습니다. 이 사고방식은 앞으로 새로운 모델이 나올 때도 유용할 것입니다. 자, 이제 중급자 글과 그 이상으로 넘어가 봅시다. 끝까지 읽어주셔서 감사합니다.
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