Codex 사용량이 평소보다 빠르게 줄었다는 이용자 반응이 이어졌습니다. 이에 Tibo Sottiaux는 X에 원인과 조치 계획을 공개했습니다.
확인된 원인은 하나가 아니었습니다. 긴 세션에서 이미지를 처리하며 여러 차례 문맥을 압축하는 과정, Computer History의 높은 p95 사용량, 대화 제목을 만드는 기능이 함께 지목됐습니다.
이미지와 긴 세션에서 캐시 효율이 흔들렸다
게시물은 이미지가 포함된 긴 세션과 여러 차례의 compaction에서 비효율이 있었다고 설명합니다. compaction은 긴 대화의 핵심 내용을 압축해 다음 작업으로 넘기는 과정입니다.
이 말은 이미지 한 장의 가격이 고정적으로 올랐다는 뜻이 아닙니다. 이미지가 긴 작업과 반복 압축에 들어갈 때 사용량 계산이 더 비효율적으로 움직였다는 관찰입니다.
작업 규모와 복잡도에 따라 사용량이 달라진다는 OpenAI 도움말의 설명과도 연결됩니다.
Computer History와 대화 제목 생성도 영향을 줬다
두 번째 원인은 Computer History였습니다. 게시물은 이 기능에서 p95+ 사용량이 높았다고 적었습니다. p95는 관측값 중 무거운 상위 구간을 보는 지표라서 모든 세션의 평균 사용량을 뜻하지는 않습니다.
세 번째는 대화 제목 생성 기능입니다. 원래는 대화를 구분하기 위한 보조 기능이지만, 예상보다 많은 사용량을 소모하고 있었습니다. 기능 하나가 작아 보여도 반복 호출되면 전체 사용량에 영향을 줄 수 있다는 사례입니다.
Computer History가 선택한 앱과 웹사이트의 상호작용 이벤트를 기록하는 기능이라는 설명은 ChatGPT Business 릴리스 노트에서 확인할 수 있습니다.
사용량 문제를 볼 때 세션 조건부터 분리해야 한다
같은 모델을 써도 긴 세션인지, 이미지가 포함됐는지, 문맥 압축이 반복됐는지, Computer History가 켜져 있는지에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. 사용량을 비교할 때 모델명만 기록하면 원인을 놓치기 쉽습니다.
실무에서는 작업을 짧은 단위로 나누고, 이미지 사용 여부와 세션 길이를 함께 기록하는 편이 좋습니다. 기능별 사용량을 확인할 수 있다면 제목 생성이나 기록 기능처럼 자동으로 반복되는 호출도 별도로 살펴야 합니다.
전체 초기화는 개선 조치와 다르다
Sottiaux는 수정 작업과 함께 유료 구독 전체의 사용량을 초기화하겠다고 밝혔습니다. 이는 이미 소진된 한도를 보정하는 조치이지, 이후 사용량이 계속 줄어드는 원인을 제거했다는 뜻과는 구분해야 합니다.
OpenAI 도움말은 Codex 사용량이 작업의 크기와 복잡도, 모델, 실행 위치에 따라 달라진다고 안내합니다. 따라서 초기화 이후에도 같은 작업 조건에서 사용량 변화를 비교해야 합니다.
이번 사례의 핵심은 단순한 한도 상향이 아닙니다. 사용량을 모델의 고정 가격처럼 보지 않고, 세션·기능·문맥 관리가 만드는 운영 비용으로 분리해 봐야 한다는 점입니다.
