코덱스 CLI 모델 바꾸는 법: GPT-5.5 끝나는 10월 14일 전에, /model·추론 수준까지

이 글 순서

1. 모델과 추론 수준이 뭔가요
2. 10월 14일 GPT-5.5
3. 처음이라면: /model
4. 어떤 모델을 고를까
5. 익숙해졌다면: 추론 수준
6. 더 깊이: config.toml
7. 막힐 때
8. 클로드 코드·안티그래비티는
9. 누구에게 어떤 조합
10. 한국에서 되나
11. 다음에 볼 글
12. 참고한 자료

코덱스를 며칠 쓰다 보면 화면 맨 위에 적힌 모델 이름이 눈에 들어와요. 그런데 이 이름을 바꿔야 할 날이 정해졌어요. OpenAI 코덱스 문서 맨 위에 “10월 14일에 GPT-5.5 가 챗GPT·코덱스에서 빠진다”는 알림이 붙어 있거든요. 이참에 모델을 어떻게 고르고, 추론 수준은 어떻게 정하고, 한 번 정한 값은 어디에 남는지 차례로 풀어 볼게요.

OpenAI 코덱스 공식 문서의 Models, Model selection, Speed, Pricing, Config basics, Advanced Config, Config Reference, Developer commands 를 2026년 10월 9일에 읽고 옮겼어요. 문서는 영어뿐이라 캡처도 영어 화면이에요. 터미널 그림은 윈도우 PC 에서 같은 날, 실제 설정과 따로 떼어 둔 테스트 폴더에 코덱스 CLI 0.162.0 을 깔고 로그인 없이 돌린 출력이에요. 로그인해야 열리는 /model 고르는 창은 찍지 않았고, 문서와 공개된 코덱스 소스 코드(openai/codex 0.162.0)에 적힌 대로 옮겼어요.

모델과 추론 수준이 뭔가요

단어부터 풀게요. 코덱스 CLI 는 터미널(마우스 대신 글자로 컴퓨터에 일을 시키는 까만 창)에서 돌아가는 OpenAI 의 AI 도구예요. 폴더 속 파일을 읽고 고치고 명령을 돌려 주는 코딩 에이전트라고 보면 돼요. 처음 깔고 켜는 법은 코덱스 CLI 윈도우 설치 글에 따로 있어요.

모델은 실제로 답을 만들어 내는 AI 두뇌의 종류예요. 코덱스라는 차체는 같아도 안에 어떤 엔진을 끼우느냐에 따라 솜씨와 속도, 드는 양이 달라져요. 지금 코덱스 문서가 권하는 모델은 셋이에요. 가장 힘이 센 GPT-6 Astra, 그보다 덜 들면서 비슷하게 해내는 GPT-6.1 Sol, 가볍고 반복하는 일에 맞춘 GPT-6 Luna 예요.

추론 수준(reasoning effort)은 “답하기 전에 얼마나 깊이 따져 볼지”를 정하는 값이에요. 높이면 어려운 일을 더 잘 풀지만 오래 걸리고 토큰을 더 써요. 토큰(token)은 AI 가 글을 읽고 쓰는 단위로, 한글 한두 글자쯤이라고 생각하면 돼요. 요금제 한도도 결국 이 양으로 빠져요. 문서는 “기본값으로 시작하고, 계획이나 분석이 더 필요할 때 올리라”고 적었어요.

예를 들면 이래요. “이 폴더 사진 파일 이름을 찍은 날짜순으로 바꿔 줘”나 “CSV 세 개를 하나로 합쳐 줘” 같은 일은 Luna 에 낮은 수준으로도 충분해요. “엑셀 두 개를 합쳤더니 합계가 안 맞는데 이유를 찾아 줘”처럼 따져 볼 게 많은 일은 Sol 에 수준을 올리는 쪽이 낫고요. 초급 개발자라면 오타 고치기는 낮게, 처음 보는 오류 원인 찾기는 높게 두는 식이에요.

10월 14일 GPT-5.5

바뀌는 날부터 짚을게요. 코덱스 Models 문서는 GPT-5.5 가 10월 14일에 챗GPT, ChatGPT Work, 코덱스에서 모든 요금제로 빠진다고 적었어요. 개인 요금제뿐 아니라 Business·Enterprise·Edu 도 같아요. 다만 OpenAI API(개발자가 돈을 내고 직접 호출하는 방법)는 이번 일과 상관없다고 했어요.

챗GPT 로 로그인해 코덱스를 쓴다면 14일 전에 다른 모델로 바꾸라고 해요. Plus·Pro·Business·Enterprise·Edu 는 GPT-6 Sol(gpt-6-sol), Free·Go 는 데스크톱 앱에서 GPT-6 Luna(gpt-6-luna)를 고르라는 게 이 부분의 안내예요. 바꿀 곳으로는 워크스페이스 기본값, 저장해 둔 모델 설정, 관리자가 내려준 설정, 맞춤 에이전트, 예약 작업, 모델을 고르는 스크립트를 꼽았어요.

헷갈리는 점이 하나 있어요. 같은 Models 문서의 “권하는 모델” 절과 설정 예시는 GPT-6 Sol 이 아니라 GPT-6.1 Sol(gpt-6.1-sol)을 적었어요. 빠지는 날 안내는 6 Sol, 평소 권하는 모델은 6.1 Sol 로 두 절이 실제로 다르게 적혀 있어요. 6.1 Sol 은 요금제에 따라 따로 풀리는 중이라 모든 계정에 아직 없을 수 있어서 그런 것으로 보여요. 제 생각에는 /model 목록에 6.1 Sol 이 보이면 그쪽, 없으면 6 Sol 을 고르면 돼요.

내 컴퓨터에 깔린 코덱스가 GPT-5.5 를 어떻게 다루는지도 들여다봤어요. 코덱스 CLI 에는 안에 담긴 모델 목록을 보여 주는 codex debug models 명령이 있어요. 로그인 없이 돌려 보니 gpt-5.5 줄에 “Legacy coding model.(예전 코딩 모델)”이라는 설명과 함께, 옮겨 갈 모델로 gpt-6-sol 이 적혀 있었어요. 아래 “익숙해졌다면” 절의 터미널 그림에 그 출력이 있어요.

코덱스 소스 코드에는 옮겨 갈 모델이 정해진 모델을 쓸 때 “Try new model(새 모델 써 보기)”와 “Use existing model(쓰던 모델 그대로)” 두 가지를 고르는 안내 창 문구가 들어 있어요. GPT-5.5 를 쓰면 이 창이 뜰 것으로 보이지만, 로그인해야 켜지는 화면이라 직접 보지는 못했어요. 어떤 조건에서 뜨는지도 확인하지 못했어요.

처음이라면: /model

코덱스를 켠 상태에서 입력 칸에 /model 을 치고 Enter 를 누르면 모델을 고르는 창이 떠요. 문서는 “목록에는 내 계정과 워크스페이스에서 쓸 수 있는 모델만 나온다”고 적었어요. 고른 뒤에는 대화 기록에 바뀐 모델이 찍히고, /status 로 다시 확인하라고 해요.

켤 때부터 모델을 정하고 싶으면 터미널에서 이렇게 시작해요.

codex -m gpt-6.1-sol

이 줄은 “이번에 켜는 코덱스는 GPT-6.1 Sol 로”예요. -m 은 --model 을 줄여 쓴 것이고, 이번 실행에만 먹어요.

Enter 와 s 는 달라요

문서에는 없지만 코덱스 0.162.0 소스 코드를 보면, 고르는 창 아래에 “Enter default · s session · Esc back” 형식의 안내가 붙어요. Enter 를 누르면 그 모델로 바꾸면서 다음에 켤 때 쓸 기본값으로도 저장하고, s 를 누르면 “for this session only(이번 세션만)”라는 문구와 함께 지금 세션에서만 바꿔요. 잠깐 가벼운 모델로 일을 시켜 보고 싶을 땐 s 쪽이 안전해요. 클로드 코드의 /model 과 같은 구성이에요.

Enter 로 저장했는데 더 힘이 센 설정이 그 값을 덮고 있으면 “Saved …, but a higher-priority configuration layer overrides the saved value(저장은 했지만 우선순위가 더 높은 설정이 덮고 있다)”라는 경고를 띄우도록 짜여 있어요. 저장이 어느 파일에 들어가는지, 특히 프로필 파일을 쓰는 중일 때 어디로 가는지는 확인하지 못했어요.

지금 무슨 모델인지

대화 중에는 /status 로 봐요. 화면 없이 한 번 시키고 끝내는 codex exec 는 시작할 때 헤더 줄에 모델과 추론 수준을 보여 줘요. 로그인하지 않은 테스트 폴더에서 돌려도 이 헤더 줄까지는 나와서, 어떤 값이 우선 적용되는지 볼 수 있었어요. 아래 그림은 설정을 하나씩 바꿔 가며 돌린 결과예요(로그인을 안 해서 헤더 줄 뒤에는 401 오류가 나요).

아무것도 적지 않은 테스트 폴더에서는 gpt-6.1-sol 이 골라졌어요. 이때 추론 수준 항목에는 none 이라고 찍혔는데, 이 글자가 정확히 무엇을 뜻하는지는 문서에서 찾지 못했어요. 여러분의 계정에서는 요금제에 따라 다른 모델이 기본으로 잡힐 수 있어요.

어떤 모델을 고를까

Models 문서와 Model selection 문서의 설명을 줄이면 이래요. 끝에서 끝까지 가장 어려운 일은 Astra, 자주 오래 돌리면서 드는 양도 신경 쓰이는 일은 6.1 Sol, 결과가 어떠면 좋은지 분명한 반복 일(추출·나누기·바꾸기·요약)은 Luna 예요. Model selection 문서는 “같은 입력으로 몇 가지를 비교해 보고, 마음에 드는 결과가 나오는 가장 가벼운 설정을 남기라”고 권해요.

쓸 수 있는 모델은 요금제마다 달라요. 같은 날 코덱스 Pricing 문서의 카드를 그대로 옮기면 이래요(미국 달러, 원화 값은 챗GPT Go·Plus 비교 글에 있어요).

요금제	한 달 값	CLI	모델
Free	$0	카드에 없음	데스크톱 앱에서 6 Luna(차례로 풀림)
Go	$8	카드에 없음	데스크톱 앱에서 6 Luna(차례로 풀림)
Plus	$20	됨	6.1 Sol, 6 Luna
Pro	$100·$200·$500	됨	Plus 전부, $500 은 Ultrafast

출처: learn.chatgpt.com 코덱스 Pricing, 10월 9일 확인. Business 는 사람당 $20(연 결제, 두 명부터), API 키로 쓰면 그 키로 호출할 수 있는 API 모델을 따라가요. Astra 는 카드에 이름이 없고, 문서는 “요금제·클라이언트·워크스페이스 설정에 따라 다르다”고만 적었어요.

모델에 따라 한도가 얼마나 빨리 빠지는지도 Pricing 문서에 추정값이 있어요. Plus 에서 5시간 동안 보낼 수 있는 로컬 메시지 수가 Astra 5~45개, 6.1 Sol 15~160개, Luna 350~3,000개로 적혀 있어요. 정해진 상한이 아니라 일의 크기에 따라 달라지는 추정값이고, Pro 는 지금 5시간 한도가 없다고 해요. 주간 한도는 따로 걸릴 수 있어요.

남은 양을 보는 법과 한도에 도달했을 때는 챗GPT 사용량 한도 확인 글에 있어요. 코덱스는 /status 로 남은 한도를 보여 줘요.

익숙해졌다면: 추론 수준

/model 창에서 모델을 고르면 추론 수준도 같이 골라요. 이름이 앱과 CLI 에서 조금 달라요. 데스크톱 앱·웹·IDE 확장은 Light, Medium, High, Extra High 라고 부르고, CLI 와 설정 파일은 low, medium, high, xhigh 로 적어요. Light 와 low 가 같은 자리예요.

그 위로 Max 와 Ultra 가 있어요. Max 는 한 가지 일에 더 오래 생각하게 하는 것이고, Ultra 는 서브에이전트(코덱스가 일을 나눠 맡기는 작은 작업자)를 여럿 띄워 일을 쪼개 동시에 처리하는 것이에요. CLI 에서는 /model 로 모델을 고른 뒤 “More reasoning…”을 눌러야 보인다고 문서에 적혀 있어요. 문서는 “대부분의 일에는 Max 나 Ultra 가 필요 없다”고 했고, Luna 는 Max 까지만 되고 Ultra 는 안 된다고 했어요.

처음 수준도 모델마다 권하는 값이 달라요. 문서는 6.1 Sol 은 내 클라이언트의 기본값으로, Luna 는 High 로, Astra 는 Light(설정 파일에선 low)로 시작하라고 해요. 그리고 “세대가 바뀌면 같은 이름의 수준이라도 딱 맞아떨어지지 않는다”고 덧붙였어요. GPT-5.5 에서 쓰던 수준을 그대로 옮기지 말고, 익숙한 일 하나를 낮은 수준으로 돌려 보고 올리라는 뜻이에요.

이 목록은 코덱스 안에 들어 있는 기본 목록이에요. 로그인하면 요금제에 맞게 보이는 모델이 달라질 수 있어요. 목록에 적힌 수준 이름은 low, medium, high, xhigh, max, ultra 여섯이고, gpt-5.5 는 xhigh 까지였어요.

/fast 는 따로예요

/fast 는 추론 수준이 아니라 같은 모델을 더 빨리 돌리는 스위치예요. 대신 한도를 더 써요. Speed 문서는 Fast 모드가 요금제에 들어 있는 한도를 보통 속도의 2.5배로, 따로 산 크레딧은 2배로 쓴다고 적었어요. 한 번 치면 켜지고, 다시 치면 꺼지고, 고른 값은 저장돼요. 모델이 빠른 단계를 내놓지 않으면 /fast 자체가 안 보인다고 해요.

얼마나 빨라지는지는 Speed 문서에 GPT-5.6 과 GPT-5.5 의 1.5배만 적혀 있고, GPT-6 모델 숫자는 없어요. 로그인 없이 본 0.162.0 안 목록에는 6.1 Sol·Astra 의 Fast 설명이 “2x speed, increased usage(2배 빠름, 더 씀)”, 6 Sol·Luna 는 “1.5x speed”로 적혀 있었어요. 로그인한 계정에서도 같은지는 확인하지 못했어요. 더 빠른 Ultrafast 는 Pro $500 과 일부 Enterprise·Edu 에서만 되고, 한도를 8배로 써요.

더 깊이: config.toml

매번 /model 을 치기 싫다면 설정 파일에 적어 둬요. 코덱스의 개인 설정 파일은 홈 폴더 안 .codex 폴더의 config.toml 이에요. 윈도우라면 C:\Users\사용자이름\.codex\config.toml 이에요. TOML 은 “이름 = 값” 모양으로 한 줄씩 적는 설정 글 형식이에요. 데스크톱 앱, CLI, IDE 확장이 이 파일을 같이 읽어요.

model = "gpt-6.1-sol"
model_reasoning_effort = "medium"

첫 줄은 기본 모델, 둘째 줄은 기본 추론 수준이에요. 수준 필드에 넣는 값은 low, medium, high, xhigh, max, ultra 중에서 그 모델이 받는 것이라고 Config Reference 에 적혀 있어요. 설정 파일에 gpt-5.5 가 적혀 있다면 14일 전에 이 줄부터 바꾸면 돼요.

Config Reference 에는 모델에 관한 필드가 몇 개 더 있어요. 계획 모드에서만 쓸 수준(plan_mode_reasoning_effort), /review 로 코드 검토를 시킬 때만 쓸 모델(review_model, 비우면 지금 모델), 서브에이전트가 기본으로 쓸 모델과 수준(agents.default_subagent_model, agents.default_subagent_reasoning_effort)이에요. 빠른 모드를 늘 켜 두려면 service_tier = “fast” 를 적어요.

어느 값이 우선 적용되나

값이 여러 곳에 적혀 있으면 위쪽이 우선 적용돼요. Config basics 문서의 순서를 그대로 캡처했어요.

앞의 터미널 그림이 이 순서대로 움직였어요. 개인 config.toml 의 Luna 를 프로필 파일의 Astra 가 이겼고, 그 위에 -m gpt-6-sol 을 주니 모델만 바뀌고 추론 수준은 프로필의 low 가 그대로 남았어요. -m 은 모델 필드 하나만 덮는다는 뜻이에요. 폴더마다 다른 모델을 쓰고 싶으면 그 폴더 안 .codex/config.toml 에 model 을 적어요. 다만 그 폴더를 믿는다고 해 둔 경우에만 읽어요.

프로필 파일로 묶어 두기

“검토할 땐 Astra 에 낮은 수준” 같은 묶음을 자주 쓴다면 프로필 파일을 만들어요. 프로필은 이름 붙인 설정 묶음이에요. config.toml 옆에 이름.config.toml 파일을 두고, 켤 때 -p 이름(또는 --profile 이름)으로 골라요.

# C:\Users\사용자이름\.codex\review.config.toml
model = "gpt-6-astra"
model_reasoning_effort = "low"

이 파일은 “review 라는 묶음은 Astra 에 low”라는 뜻이에요. codex -p review 로 켜면 이 값이 개인 설정 위에 얹혀요. 바뀌는 값만 적으면 되고, 화면 없이 돌리는 codex exec -p review "이 변경을 검토해 줘" 에도 똑같이 먹어요.

예전 글이나 예전 설정을 보면 config.toml 안에 [profiles.review] 형식으로 프로필을 적어 둔 경우가 있어요. 문서는 0.134.0 부터 이 형식을 읽지 않는다고 적었고, 실제로 지금 버전에서는 그렇게 적어 둔 채 -p 를 주면 코덱스가 아예 켜지지 않았어요. 아래 “막힐 때”에 그 오류가 있어요.

한 번만 다른 값을 쓰고 싶으면 -c 를 써요. codex -c model_reasoning_effort=xhigh 는 “이번에만 수준을 xhigh 로”예요. 문서는 모델처럼 전용 옵션이 있으면 그걸(-m) 먼저 쓰라고 해요. -c 뒤의 값은 TOML 로 읽고, TOML 로 못 읽으면 그냥 글자로 받아요.

막힐 때

--profile 을 주니 안 켜져요

config.toml 안에 예전 형식 [profiles.이름] 이나 profile = “이름” 이 남아 있으면 이렇게 멈춰요. 오류 문장이 시키는 대로 그 내용을 이름.config.toml 파일로 옮기고, config.toml 에서 그 표와 줄을 지우면 돼요.

수준을 바꿨는데 그대로예요

config.toml 의 필드 이름을 틀리면 코덱스는 켜지긴 하고, 그 줄만 무시한다는 경고를 한 줄 띄워요. 그림의 model_reasoning_efort 처럼 글자 하나만 빠져도 그래요. 경고를 놓치기 쉬우니, 설정을 고친 뒤 한 번은 --strict-config 를 붙여 켜 보세요. 모르는 필드가 있으면 몇 번째 줄인지 짚으며 멈춰요.

반대로 수준 값 자체를 틀리게 적은 경우는 시험에서 막히지 않았어요. -c 로 extra-high 처럼 없는 값을 주거나, Max 까지만 되는 Luna 에 ultra 를 줘도 헤더 줄에 그 글자가 그대로 찍히고 넘어갔어요. 서버가 이 값을 받았을 때 어떻게 되는지는 로그인이 필요해 보지 못했어요. 값은 low·medium·high·xhigh·max·ultra 중 그 모델이 받는 것으로 적어요. 앱 이름 Extra High 를 설정에 그대로 옮겨 적지 않게 조심하세요.

목록에 6.1 Sol 이 없어요

문서는 6.1 Sol 이 요금제에 따라 따로 풀리고 있고, Free·Go 는 처음 풀리는 대상에 없다고 적었어요. Enterprise·Edu 는 관리자가 켜야 보여요. 목록에 없으면 6 Sol 이나 Luna 를 고르면 돼요. 설정 파일에 모델 이름을 적는다고 쓸 수 있게 되는 건 아니라고 문서가 여러 번 적었어요.

14일 뒤에 gpt-5.5 가 안 돼요

설정 파일, 프로필 파일, 스크립트 속 codex exec -m gpt-5.5, 예약 작업에 남은 gpt-5.5 를 찾아 바꿔요. API 키로 로그인한 코덱스는 어떨지 궁금할 텐데, 문서는 “OpenAI API 는 해당 없다”고만 적었어요. 8월 GPT-5.4 때는 “API 키로 쓰는 코덱스는 영향 없다”고 따로 적었지만 이번 GPT-5.5 안내에는 그 문장이 없어 확인하지 못했어요.

“Saved …, but … overrides”

/model 에서 Enter 로 저장했는데 이 경고가 나오면, 프로젝트 폴더의 .codex/config.toml 이나 -m 처럼 더 위에 있는 값이 덮고 있다는 뜻이에요. 위의 우선순위 그림에서 내 값보다 위에 있는 곳을 찾아보세요. 경고 문구는 소스 코드에서 본 것이고 실제 화면은 못 봤어요.

클로드 코드·안티그래비티는

Anthropic 의 클로드 코드와 구글의 제미나이 CLI(지금은 안티그래비티 CLI)도 모델과 추론 수준을 골라요. 이름은 비슷해도 뜻이 다른 항목이 있어요.

항목	코덱스 CLI	클로드 코드	안티그래비티 CLI
모델 바꾸기	/model, -m	/model, --model	/model, --model
저장되나	Enter 는 저장, s 는 이번만(코드)	Enter 는 저장, s 는 이번만	다음 세션에도 남음
깊이 단계	low~xhigh, max·ultra	/effort low~max	문서 low·medium·high
fast 뜻	한도 2.5배로 빠르게	같은 Opus 를 빠르게, 구독은 크레딧	추론 계획 건너뜀, 값 미확인

출처: learn.chatgpt.com 코덱스 Models·Speed·Developer commands, openai/codex 0.162.0 소스, code.claude.com 모델 구성·빠른 모드, antigravity.google CLI reference·Headless mode. 10월 9일 확인.

클로드 코드도 고르는 창에서 Enter 는 기본값으로 저장, s 는 이번 세션만이에요. 값이 여러 곳에 있을 때 우선 적용되는 순서도 문서에 나와 있어요.

안티그래비티 CLI 의 /model 은 고른 모델이 다음 세션에도 남는다고 적혀 있어요. /fast 는 “추론 계획을 건너뛰고 빨리 하는” 기능으로만 적혀 있고, 한도가 어떻게 빠지는지는 찾지 못했어요.

클로드 코드 쪽 자세한 내용은 클로드 코드 모델 바꾸는 법 글, 세 도구를 함께 보는 글은 클로드 코드·코덱스·제미나이 CLI 비교 글이에요.

누구에게 어떤 조합

여기부터는 제 생각이에요. 공식 문서의 쓰임새 설명에 기댔어요.

• 처음 써 보는 분: 아무것도 바꾸지 말고 기본값으로 시작해요. 설정에 gpt-5.5 가 있는지만 먼저 보면 돼요.
• Plus 로 한도가 빨리 차는 분: 이름 바꾸기·합치기 같은 일은 Luna, 따져 볼 일만 /model 에서 s 로 6.1 Sol. Pricing 추정값으로 Luna 쪽 메시지 수가 몇 배 많아요.
• 코드 검토를 자주 하는 분: review.config.toml 같은 프로필을 하나 만들어 -p 로 불러요.
• 급할 때만 /fast: 한도를 2.5배로 쓰니 켠 걸 잊지 않게 /statusline 으로 아래 줄에 띄워 두세요.

한국에서 되나

질문	답
한국에서	됨(챗GPT 지원 국가 목록에 한국)
CLI 요금제	Plus·Pro·Business·Enterprise/Edu, API 키
한국어 문서	없음(영어)
GPT-5.5 빠지는 날	2026년 10월 14일, 모든 요금제
언제부터	6.1 Sol 이 CLI 기본값이 된 건 0.161.0(10월 7일)

출처: OpenAI 도움말 지원 국가 목록, learn.chatgpt.com 코덱스 Pricing·Models·Changelog. 10월 9일 확인.

다음에 볼 글

코덱스를 처음부터 익히려면 코덱스 CLI 사용법 처음부터 글, 권한 확인 창과 샌드박스를 고르는 법은 코덱스 CLI 권한 설정 글, VS Code 안에서 모델을 고르는 법은 코덱스 VS Code 확장 글이 이어져요.

이 글의 내용은 2026년 10월 9일, 코덱스 CLI 0.162.0 기준이에요. 10월 14일에 GPT-5.5 가 빠진 뒤 모델 목록과 -m gpt-5.5 가 어떻게 되는지 다시 확인해 고칠 예정이에요. 글과 다르게 움직이면 /status 와 공식 Models 문서를 먼저 보세요.

이 글이 들어간 총정리: 터미널 코딩 AI 처음 시작하기

같이 보면 좋은 글: 코덱스 사용량 확인하는 법: /status·/usage 읽기부터 한도 닿았을 때·아끼는 법까지

참고한 자료

2026년 10월 9일에 확인했어요. 다시 확인할 날: 10월 14~15일(GPT-5.5 빠진 뒤 목록·안내), 11월 9일(모델·값·한도).

• Models (OpenAI 코덱스 공식 문서, GPT-5.5 빠지는 날·권하는 모델·추론 수준·Max 와 Ultra)
• Model selection (OpenAI 코덱스 공식 문서, 일마다 모델과 수준 고르기)
• Speed (OpenAI 코덱스 공식 문서, /fast·Ultrafast 와 한도)
• Pricing (OpenAI 코덱스 공식 문서, 요금제 카드·5시간 추정값)
• Config basics (OpenAI 코덱스 공식 문서, model·model_reasoning_effort·우선순위)
• Advanced Config (OpenAI 코덱스 공식 문서, 프로필 파일·-c)
• Config Reference (OpenAI 코덱스 공식 문서, plan_mode_reasoning_effort·review_model·service_tier)
• Developer commands (OpenAI 코덱스 공식 문서, /model·/fast·-m·--profile)
• Workspace model availability (OpenAI 코덱스 공식 문서, 관리자용 GPT-5.5 안내)
• Changelog (OpenAI 코덱스 공식 변경 기록, 0.161.0 에서 gpt-6.1-sol 이 기본값)
• openai/codex 0.162.0 소스 (/model 의 Enter·s, 옮겨 가기 안내 창 문구)
• 챗GPT 지원 국가 (OpenAI 도움말, 한국)
• 모델 구성 (클로드 코드 공식 한국어 문서, /model·우선순위)
• CLI reference (안티그래비티 공식 문서, /model·/fast)

같이 보면 좋은 글: AI 비교 2026: 클로드·챗GPT·제미나이 요금제·한도·기능 표