OpenAI Codex GitHub 이슈, GPT-5.5의 reasoning token 고정 구간 집중과 복잡한 작업 성능 저하 가능성 제기

OpenAI Codex 저장소에 올라온 GitHub issue는 GPT-5.5 응답의 reasoning_output_tokens가 516에 비정상적으로 몰리고, 1034·1552 부근에서도 고정 구간 스파이크가 나타난다고 주장합니다. 제보자는 2026년 2월 1일부터 6월 27일까지의 Codex token_count metadata를 근거로, 이 현상이 복잡한 Codex 작업에서의 성능 저하와 관련될 수 있다고 설명했습니다. 다만 숨겨진 chain-of-thought가 잘렸다는 직접 증거가 아니라, 임계값 기반 reasoning budget 동작과 일치하는 telemetry 이상이라는 신중한 입장을 보였습니다.

이 사안이 사실로 확인될 경우, LLM 기반 개발 도구에서 추론 예산의 배분·보고 방식이 실제 작업 품질에 영향을 줄 수 있음을 보여주는 사례가 됩니다. 특히 특정 token boundary에 응답이 반복적으로 수렴한다면, 단순한 사용량 집계 문제가 아니라 모델별 품질 회귀나 내부 예산 제어 로직의 부작용일 가능성도 점검해야 합니다. OpenAI에는 Codex의 token accounting, rate limit, 모델 행동 telemetry를 함께 감사해야 한다는 압력이 커질 수 있습니다.