GPT-5.5 Codex, 추론 토큰이 뭉치는 현상으로 성능 저하 논란

OpenAI의 코딩 특화 모델 GPT-5.5 Codex에서 추론 과정 중 생성되는 reasoning token들이 특정 구간에 몰려서 뭉치는(clustering) 현상이 발견됐습니다. 이 문제가 실제 코드 생성 품질 저하로 이어질 수 있다는 우려가 제기되면서 GitHub의 openai/codex 저장소에 이슈로 등록됐습니다. 개발자들 사이에서 실제 사용 중 이상 동작을 겪었다는 반응이 이어지며 Hacker News에서 score 350, 댓글 146개를 기록할 정도로 큰 화제가 됐습니다. reasoning token은 모델이 최종 답변을 내놓기 전 내부적으로 사고 과정을 전개하는 데 쓰이는 토큰인데, 이게 고르게 분산되지 않고 한 곳에 몰리면 추론 품질이 흔들릴 수 있다는 게 핵심 우려입니다. 코딩 에이전트를 실무에 도입한 팀이라면 최근 GPT-5.5 Codex의 응답 품질이 들쭉날쭉하다고 느꼈을 수도 있는데, 이번 이슈가 그 원인 중 하나일 가능성이 있습니다. OpenAI 측의 공식 대응이나 패치 여부는 이슈 스레드에서 아직 확인되지 않았습니다. 코딩 에이전트를 쓰는 개발자라면 한 번쯤 원문 이슈를 참고해볼 만한 소식입니다.