Codex에서 GPT-6 쓰기: 설정 방법, 테스트한 구성, 자주 나는 오류
SeedRouter 키로 OpenAI Codex CLI에서 GPT-6 Astra, Sol, Luna를 실행하는 방법: config.toml 설정, 컨텍스트 윈도우 설정, 테스트 결과와 흔한 오류를 정리했습니다.
Markdown으로 읽기GPT-6 Astra, GPT-6 Sol, GPT-6 Luna는 모두 SeedRouter 키로 OpenAI의 Codex CLI에서 모델로 쓸 수 있습니다. ~/.codex/config.toml에 SeedRouter를 추가하고, 키를 export한 다음 gpt-6-astra, gpt-6-sol, gpt-6-luna 중 하나로 Codex를 시작하면 됩니다. 비용은 SeedRouter 잔액에서 토큰당 결제되며, ChatGPT 요금제는 필요 없습니다. 2026년 9월 29일 Codex CLI 0.157.0으로 진행한 테스트에서 세 모델 모두 파일을 만들고, 실행하고, 수정하고, 다시 실행한 뒤 두 출력을 정확하게 보고했습니다.
Codex에서 GPT-6를 쓰려면 어떻게 하나요?
사용자 수준의 ~/.codex/config.toml에 SeedRouter를 추가합니다.
model = "gpt-6-astra"
model_provider = "seedrouter"
[model_providers.seedrouter]
name = "SeedRouter"
base_url = "https://api.seedrouter.ai/v1"
env_key = "SEEDROUTER_API_KEY"
wire_api = "responses"그런 다음 키를 export하고 Codex를 시작합니다.
export SEEDROUTER_API_KEY=sk-your-seedrouter-key
codex한 세션에서만 모델을 바꾸려면 명령줄에서 지정하세요. 예를 들어 codex -m gpt-6-sol입니다. Codex의 설정 레퍼런스에 따르면 wire_api에서 지원되는 값은 responses뿐이며, 생략했을 때의 기본값도 이것입니다. GPT-6는 도구 호출에 Responses API를 쓰며, Codex는 이를 통해 파일을 읽고, 수정하고, 실행합니다.
이 설정은 프로젝트의 .codex/config.toml이 아니라 ~/.codex/config.toml에 넣으세요. OpenAI의 고급 설정 가이드에 따르면 Codex는 프로젝트 로컬 설정에 있는 model_provider와 model_providers를 무시하며 "이를 발견하면 시작 시 경고를 출력합니다".
Codex에서는 어떤 GPT-6 모델을 골라야 하나요?
| 모델 ID | 적합한 용도 | 테스트에서 Codex가 기본으로 보낸 추론 강도 |
|---|---|---|
gpt-6-astra | 가장 어려운 코딩과 추론 작업 | low |
gpt-6-sol | 일상적인 코딩 작업 | medium |
gpt-6-luna | 빠르고 저렴한 단계 | medium |
Codex 0.157.0은 세 모델 ID를 모두 이미 알고 있으므로 경고 없이 시작하고 모델마다 자체 기본값을 적용합니다. model_reasoning_effort를 설정하지 않아도 요청마다 추론 강도를 보내는데, 저희 테스트에서는 GPT-6 Astra에 low, Sol과 Luna에 medium이었습니다. 차이점은 Astra, Sol, Luna 비교에서 더 자세히 다루며, 실시간 요금은 각 모델 페이지에서 볼 수 있습니다: Astra, Sol, Luna.
Codex에서 GPT-6의 추론 강도는 어떻게 설정하나요?
config.toml에서 model_reasoning_effort를 설정합니다.
model_reasoning_effort = "medium"Codex의 설정 레퍼런스는 이를 "선택한 모델이 제공하는 추론 강도로, low, medium, high, xhigh, max, ultra 등이 있습니다. 사용 가능한 단계는 모델과 클라이언트에 따라 다릅니다."라고 설명합니다. GPT-6 Astra의 경우 Codex는 ultra도 표시하며, 이를 "자동 작업 위임을 포함한 최대 추론"이라고 부릅니다. 이는 API 추론 강도가 아니라 Codex의 설정입니다. ultra로 진행한 테스트에서 Codex가 보낸 요청에는 xhigh가 담겨 있었습니다.
추론 강도가 높을수록 추론 토큰이 늘어나고, 추론은 출력으로 과금됩니다. 여러 단계를 실행하는 코딩 에이전트라면 기본값에서 시작해 필요한 작업에서만 올리세요.
Codex에서 GPT-6의 model_context_window는 무슨 역할을 하나요?
Codex의 설정 레퍼런스는 이를 "활성 모델이 쓸 수 있는 컨텍스트 윈도우 토큰"으로 설명합니다. GPT-6 Astra, Sol, Luna는 최대 922K 입력 토큰을 포함한 1.05M 토큰의 컨텍스트 윈도우를 가지지만(GPT-6 Astra 문서 참고), 이 값을 바꾸지 않으면 Codex는 자체적인 더 작은 값을 씁니다.
Codex 0.157.0에서 측정한 결과:
| 설정 | Codex가 보고한 사용 가능 윈도우 |
|---|---|
| 설정 안 함 | 258,400 토큰 |
model_context_window = 1050000 | 828,400 토큰 |
설정하지 않으면 Codex는 272,000 토큰 윈도우로 작동합니다. 값을 높이면 윈도우가 커졌지만 설정한 값까지는 아니었습니다. Codex에 내장된 GPT-6 프로필이 872,000 토큰으로 상한을 두기 때문입니다. 따라서 실질적인 최대값은 다음과 같습니다.
model_context_window = 872000값을 올리기 전에 비용을 고려하세요. 입력 토큰이 272K를 넘는 GPT-6 요청은 요청 전체가 롱 컨텍스트 요금으로 과금되며, Codex의 기본 윈도우는 세션을 그 기준 아래로 유지합니다. 두 한도의 차이는 컨텍스트 윈도우와 최대 출력 토큰에서 설명합니다. Codex에는 출력 한도 설정이 없습니다.
무엇을 테스트했나요?
codex exec에서 각 모델에 같은 4단계 작업을 주었습니다. 피보나치 수 처음 10개를 출력하는 fib.py를 만들고, python3로 실행하고, 15개를 출력하도록 수정한 뒤, 다시 실행해 두 출력을 보고하는 작업입니다.
| 모델 | 요청 수 | 결과 |
|---|---|---|
gpt-6-luna | 2 | 두 출력 모두 정확하게 보고. 두 버전을 shell 명령 하나로 작성하고 실행 |
gpt-6-astra | 4 | 두 출력 모두 정확하게 보고. Codex의 patch 도구로 파일을 수정하고 shell 도구로 실행 |
gpt-6-sol | 5 | 두 출력 모두 정확하게 보고. patch 두 번, 실행 두 번 |
모든 모델이 같은 두 줄을 보고했습니다.
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377Codex가 보고한 토큰 수는 저희 SeedRouter 계정의 사용 기록과 요청 하나하나까지 일치했으며, 모든 호출이 SeedRouter 키를 거쳤음을 확인했습니다.
Codex 세션의 첫 요청이 가장 큽니다. 모델이 작업을 시작하기 전에 Codex가 지침과 도구 정의를 보내는데, 저희 테스트에서는 입력 토큰 약 15,000~20,000개였습니다. 이후 턴에서도 같은 접두부를 다시 보내며, GPT-6 Astra 테스트에서는 이후 각 턴 입력의 98% 이상을 캐시에서 읽었습니다. 그래서 세션에서 가장 비싼 턴은 첫 턴입니다. 접두부가 캐시에 쓰이고, GPT-6 요금 가이드에서 설명하듯 캐시 쓰기는 입력 요금의 1.25배로 과금되기 때문입니다.
Codex에서 GPT-6를 사용할 수 없다고 나오는 이유는 무엇인가요?
메시지는 로그인 방식에 따라 다릅니다.
SeedRouter 키를 쓰는 경우, 존재하지 않는 모델 ID는 실패합니다. 세 모델 ID 중 하나가 아닌 -m gpt-6로 Codex를 시작했을 때 Codex는 다음을 출력했습니다.
warning: Model metadata for `gpt-6` not found. Defaulting to fallback metadata; this can degrade performance and cause issues.
ERROR: Reconnecting... 1/5
...
ERROR: Reconnecting... 5/5
ERROR: unexpected status 503 Service Unavailable: The requested model is not available.마지막 줄에서 요청 URL과 ID는 잘라 냈습니다. Codex는 포기하기 전에 다섯 번 재시도합니다. 정확한 모델 ID인 gpt-6-astra, gpt-6-sol, gpt-6-luna를 쓰세요. Model metadata ... not found 줄은 Codex가 이름을 인식하지 못한다는 경고일 뿐이며, 요청이 실패한 이유는 마지막 줄에 나오듯 모델 ID가 존재하지 않기 때문입니다.
ChatGPT로 로그인한 경우, 사용 가능 여부는 요금제와 Codex 버전에 따라 다릅니다. OpenAI 도움말 문서 GPT-5.6 and GPT-6 Pro in ChatGPT에는 "Plus 요금제에는 ChatGPT Work와 Codex의 GPT‑6 Astra가 포함됩니다."와 "Codex CLI에서 Astra를 쓰려면 0.153.0 이상 버전이 필요합니다."라고 적혀 있습니다. codex --version으로 버전을 확인하고, 더 오래된 버전이면 업데이트하세요. SeedRouter 키는 ChatGPT 요금제와 관계가 없습니다.
Codex에서 GPT-6를 쓰려면 ChatGPT 구독이 필요한가요?
아니요. OpenAI의 Codex 인증 문서는 두 가지 로그인 방법을 안내합니다: "구독으로 이용하려면 ChatGPT로 로그인"과 "사용량 기반으로 이용하려면 API 키로 로그인"입니다. SeedRouter 키는 두 번째 방식으로 작동합니다. Codex가 각 요청을 SeedRouter로 보내고, 여러분은 잔액에서 토큰당 결제합니다. 같은 페이지에는 "Codex cloud는 ChatGPT 로그인이 필요합니다"라고도 나와 있으므로, API 키로는 cloud 작업 기능을 쓸 수 없습니다. 저희 테스트에서 사용한 로컬 Codex CLI 세션은 작동합니다.
자주 묻는 질문
GPT-6에는 어떤 Codex 버전이 필요한가요?
저희 테스트는 Codex CLI 0.157.0을 사용했습니다. ChatGPT로 로그인하는 경우 OpenAI는 GPT-6 Astra에 0.153.0 이상 버전을 요구합니다. 최신 버전을 쓰면 GPT-6 모델용 Codex 내장 설정도 함께 적용됩니다.
Codex에서 Chat Completions API로 GPT-6를 쓸 수 있나요?
아니요. Codex는 Responses API만 지원하고, GPT-6 Astra는 Chat Completions에서 함수 호출을 지원하지 않으므로 도구를 쓰려면 어차피 Responses API가 필요합니다. wire_api = "responses"를 유지하세요.
Codex에서 GPT-6 Astra에 temperature를 쓸 수 있나요?
아니요. GPT-6 Astra는 항상 추론하며 temperature나 top_p를 받지 않습니다. 대신 model_reasoning_effort를 조정하세요.
SeedRouter 키는 어떻게 받나요?
가입한 뒤 대시보드에서 키를 만들고 잔액을 충전하세요. 모든 신규 계정에 소액의 무료 잔액이 제공되며, GPT-6 Luna로 짧은 Codex 세션을 써 보기에 충분합니다. GPT-6 Astra 세션은 첫 턴만으로도 약 20,000 토큰을 캐시에 쓰기 때문에 비용이 더 듭니다. 직접 작성한 코드에서 모델을 호출하는 방법은 GPT-6 API 가이드에서 다룹니다.
