GPT-6 Sol Codex 자동 압축: 소스 코드의 기본값과 상향 조정 비용
업데이트 September 27, 2026 · 최초 게시 September 27, 2026
Codex는 GPT-6 Sol 세션을 244,800 토큰에서 자동 압축합니다. 이는 모델에 할당된 272,000 토큰 창의 90%입니다. model_auto_compact_token_limit을 그 수치 이상으로 올려도 model_context_window도 함께 올리지 않으면 아무 효과가 없습니다. 창을 272K 너머로 늘리면, 그 선을 넘는 모든 턴은 장문맥 요금으로 청구됩니다. 수치는 Codex 0.157.1 소스 코드와 Codex가 내려받는 모델 카탈로그에서 확인했습니다.
Codex는 GPT-6 Sol에 어떤 컨텍스트 창을 주나요?
API는 922,000까지 받지만 Codex는 272,000 토큰을 줍니다. Codex는 모델 카탈로그를 내려받아 ~/.codex/models_cache.json에 캐시합니다. gpt-6-sol 항목에는 context_window가 272,000, max_context_window가 872,000으로 적혀 있습니다. 또한 effective_context_window_percent는 95로 설정되어 있고 auto_compact_token_limit은 비어 있습니다. GPT-6 Astra와 GPT-6 Luna도 같은 값입니다.
272K는 임의의 숫자가 아닙니다. 바로 GPT-6 장문맥 요금이 시작되는 지점입니다.
| 값 | 토큰 | 출처 |
|---|---|---|
| 컨텍스트 창 | 272,000 | 모델 카탈로그의 context_window |
| 사용 가능한 창 | 258,400 | 창의 95% (effective_context_window_percent) |
| 자동 압축 임계값 | 244,800 | 창의 90%, 코드에서 계산 |
| 허용되는 최대 창 | 872,000 | 모델 카탈로그의 max_context_window |
| API 입력 한도 | 922,000 | OpenAI 모델 사양 (출력 포함 총 1.05M) |
Codex는 언제 압축할지 어떻게 결정하나요?
설정한 한도와 컨텍스트 창의 90% 중 더 작은 값을 취합니다. codex-rs/protocol/src/openai_models.rs의 auto_compact_token_limit()은 context_window * 9 / 10을 계산합니다. 이 값과 설정한 한도 중 낮은 쪽을 반환합니다. 카탈로그에 GPT-6 Sol용 한도가 없으므로 기본값으로는 272,000 × 0.9 = 244,800이 됩니다.
따라서 이 설정은 압축 시점을 앞당기는 방향으로만 작동합니다. 기본 창 상태에서 config.toml에 model_auto_compact_token_limit = 300000을 넣어도 Codex는 경고 없이 244,800에서 압축합니다. 압축을 늦추려면 model_context_window도 올려야 하며, 이때 상한도 함께 움직입니다. 최대값 872,000에서는 기본 임계값이 784,800이 됩니다.
두 번째 설정인 model_auto_compact_token_limit_scope의 기본값은 total로, 활성 컨텍스트 전체를 셉니다. 대안인 body_after_prefix는 이전에서 가져온 컨텍스트 이후에 대화가 추가한 부분만 셉니다.
Codex 창을 272K 너머로 올리면 비용은 얼마나 드나요?
턴당 비용은 추가된 토큰 자체보다 훨씬 큽니다. GPT-6 Sol 요청의 입력 토큰이 272K를 넘으면 요청 전체가 장문맥 요금으로 청구됩니다. 입력과 캐시된 입력은 두 배, 출력은 1.5배의 비용이 듭니다. 긴 에이전트 세션에서는 거의 매 턴마다 전체 기록이 다시 전송되므로, 그 입력의 대부분은 캐시된 접두사입니다.
| 턴당 컨텍스트 | 캐시 입력 단가 | 턴당 캐시 컨텍스트 비용 | 턴당 비캐시 비용 |
|---|---|---|---|
| 240K (기본값에서 압축) | $0.20 / 1M | $0.048 | $0.48 |
| 270K | $0.20 / 1M | $0.054 | $0.54 |
| 300K (창 확장) | $0.40 / 1M | $0.12 | $1.20 |
| 400K (창 확장) | $0.40 / 1M | $0.16 | $1.60 |
270K에서 300K로 늘리면 토큰은 11% 늘지만 턴당 비용은 2.2배가 됩니다. ChatGPT 요금제에서는 청구서가 보이지 않지만, 같은 토큰이 Codex의 5시간 및 주간 한도에 계산되므로 창이 클수록 한도가 더 빨리 소진됩니다. context-window-paid-twice 글은 이렇게 반복되는 과금이 긴 세션을 왜 지배하는지 설명합니다.
244K 토큰 근처에서도 GPT-6 Sol은 여전히 정확한가요?
아직 아무도 측정하지 않았습니다. GPT-6 Sol에 대한 유일한 독립 장문맥 점수는 Artificial Analysis의 AA-LCR 84%이며, GPT-5.6 Sol과 같습니다. 이 테스트의 문서는 평균 약 100K 토큰입니다. 256K–512K 구간의 “Sol”에 대해 인용되는 MRCR 수치는 GPT-5.6 Sol의 것입니다. 2026년 9월 27일 기준으로 발표된 것과 아직 없는 것은 GPT-6 Sol 장문맥 벤치마크 정리에 나와 있습니다.
무엇을 설정해야 하나요?
대부분의 팀은 아무것도 설정할 필요가 없습니다. 기본값이 이미 비용 면에서 안전한 선택입니다. 244,800에서 압축하면 모든 요청이 272K 가격선 아래에 머물고 출력 여유도 남습니다. 다음 세 가지 상황에서는 변경이 필요합니다:
- 더 일찍 압축하고 싶은 경우, 예를 들어 긴 스레드에서 앞선 지시가 떨어지기 시작할 때입니다.
model_auto_compact_token_limit을 낮추세요. 예컨대 200000으로 설정합니다. 244,800보다 낮은 값은 실제로 적용됩니다. - 현재 기본값을 명시적으로 기록해 두고 싶은 경우, 그래야 향후 카탈로그 업데이트가 조용히 값을 바꾸지 못합니다.
model_context_window = 272000과 244,800 이하의 한도를 설정하세요. - 한 세션에서 258K가 넘는 실시간 컨텍스트가 필요한 경우.
model_context_window를 올리고 272K를 넘는 모든 턴에 장문맥 요금을 감수하세요. Codex 인터페이스에는 가격 변동을 알려 주는 표시가 없으므로 경고를 설정하세요.
# ~/.codex/config.toml
model = "gpt-6-sol"
model_context_window = 272000 # pin the default window, below the 272K price line
model_auto_compact_token_limit = 240000 # anything above 244,800 is ignored at this window출처
- Codex 0.157.1 소스:
auto_compact_token_limit()및usable_context_window() - Codex 0.157.1 소스: 모델 정보에 적용되는 설정 재정의
- Codex 0.157.1 소스: 압축 범위와 하드 컨텍스트 상한
- OpenAI API 가격
- Artificial Analysis: GPT-6 Sol 대 GPT-5.6 Sol
관련 글
- GPT-6 Sol 장문맥 벤치마크: 실제로 측정된 내용
- GPT-6 가격과 272K 장문맥 가격 급등
- 컨텍스트 창 비용을 두 번 내는 셈입니다
- ChatGPT Pro에는 Codex가 얼마나 포함되나요?
이 내용을 현재 스택에 적용하고 싶으신가요? 공급업체 청구서, 게이트웨이 로그, 주요 워크플로를 가져오시면 비용 요인과 절감 경로를 정리해드립니다. 무료 감사 예약 →