백만 토큰, 여는 법은 세 줄
방법은 세 줄입니다.
설정 파일은 ~/.codex/config.toml입니다.
아래 내용을 추가하면 끝입니다.
model = "gpt-5.6-sol"
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000저장 후 Codex를 재시작합니다.
새 세션을 열면 설정이 적용됩니다.
CLI로 일회성 실행도 가능합니다.
codex -m gpt-5.6-sol -c model_context_window=1000000 -c model_auto_compact_token_limit=900000이 설정은 원문 그대로입니다.
Tibo Sottiaux가 공개했습니다.
그는 OpenAI Codex 리드입니다.
게시 시각은 2026-08-17 05:12 KST입니다.
원문 게시물은 58.4만 조회를 기록했습니다.
대상 모델은 GPT-5.6 Sol입니다.
문서상 컨텍스트는 1,050,000 토큰입니다.
세 줄이면 1M 컨텍스트를 켤 수 있습니다.
관련 논의는 GitHub 이슈 19464에서 확인할 수 있습니다.
GitHub 이슈 19208도 참고 자료입니다.
Codex가 1M를 숨긴 이유
Codex의 기본 컨텍스트는 더 작게 튜닝되어 있습니다.
정확한 기본 수치는 공개되지 않았습니다.
성능과 비용을 맞바꾼 기본값입니다.
GPT-5.4부터 1M 지원이 실험적으로 이어졌습니다.
GPT-5.4는 2026-03-05에 출시되었습니다.
GitHub 이슈 19464에서 확인할 수 있습니다.
GitHub 이슈 19208도 참고하면 좋습니다.
성능과 비용의 균형이 핵심입니다.
큰 창은 강력하지만 무겁습니다.
900K 압축이 주는 실전 여유
자동 압축은 900,000 토큰에서 시작합니다.
컨텍스트가 차기 전에 먼저 압축하는 방식입니다.
설정 창(100만)과 압축 기준(90만) 사이에는 10만 토큰 헤드룸이 있습니다.
대화가 길어져도 급작스러운 잘림을 피할 수 있습니다.
설정 항목을 표로 정리했습니다.
| 설정 키 | 값 | 역할 |
|---|---|---|
| model | "gpt-5.6-sol" | 모델 지정 |
| model_context_window | 1000000 | 컨텍스트 창 크기 |
| model_auto_compact_token_limit | 900000 | 자동 압축 시작 기준 |
1M은 만능이 아니다
큰 컨텍스트에는 대가가 있습니다.
지연과 비용이 함께 커집니다.
기본값을 작게 튜닝한 이유가 여기 있습니다.
1M 지원은 GPT-5.4 이후 실험적 기능입니다.
안정성은 프로젝트별로 검증이 필요합니다.
짧은 작업에는 기본 설정이 효율적입니다.
긴 코드베이스 분석에만 1M이 유리합니다.
필요할 때만 켜는 설정입니다.
