GPT-5-Codex의 핵심 기능과 개선사항

솔직히 말하자면, 기존 Codex를 써본 개발자들은 아쉬운 점이 많았을 거예요. 느린 응답 속도, 제한적인 컨텍스트 이해, 그리고 무엇보다 “정말로 실무에서 쓸 만한가?”라는 의문이 계속 들었죠. 하지만 이번 GPT-5 기반의 업그레이드는 완전히 다른 경험을 제공합니다.

가장 눈에 띄는 변화는 실시간 사고 능력의 진화입니다. 기존 모델들은 정해진 시간 내에 답변을 내놓아야 했지만, GPT-5-Codex는 문제의 복잡도를 스스로 판단해서 필요한 만큼 시간을 투자합니다. 간단한 함수 하나 작성하는 건 몇 초면 끝내지만, 대규모 리팩터링이나 복잡한 아키텍처 설계는 몇 시간씩 고민하면서 최적의 솔루션을 찾아냅니다.

그니까요, 마치 경험 많은 시니어 개발자가 옆에서 같이 고민해주는 느낌이에요. 급하게 답변하고 나중에 수정하는 게 아니라, 처음부터 제대로 된 코드를 만들어주죠.

특히 인상적인 건 코드 품질의 비약적 향상입니다. OpenAI가 공개한 내부 평가에서 GPT-5-Codex는 기존 o3 모델보다 훨씬 깔끔하고 실무에 바로 적용 가능한 코드를 생성한다고 해요. 더 이상 AI가 만든 코드를 대폭 수정해야 하는 번거로움이 없어진 거죠.

그러고 보니, 실제로 SWE-bench Verified 테스트에서 500개 전체 과제를 모두 통과했다는 점도 주목할 만해요. 이전에는 인프라 문제로 477개만 테스트했는데, 이번에는 모든 과제를 해결할 수 있는 수준까지 발전했습니다.

있잖아요, 개발자로서 가장 시간이 많이 걸리는 작업 중 하나가 바로 레거시 코드 리팩터링이잖아요? GPT-5-Codex는 이런 작업도 척척 해냅니다. Python, Go, 심지어 OCaml 같은 함수형 언어까지 다양한 환경에서 대규모 리팩터링을 수행할 수 있어요.

동적 사고 능력: 작업 복잡도에 따른 시간 조절

이번 업그레이드에서 가장 혁신적인 기능은 단연 동적 사고 능력입니다. 기존 AI 모델들의 가장 큰 한계였던 ‘정해진 시간 내 답변’이라는 제약을 완전히 벗어던진 거예요.

OpenAI의 Codex 제품 리드인 Alexander Embiricos는 “GPT-5-Codex가 작업의 복잡도를 실시간으로 판단해서 필요한 만큼 시간을 투자한다”고 설명했습니다. 마치 숙련된 개발자가 문제를 보고 “이건 5분이면 되겠네” 또는 “이거는 하루 종일 걸리겠어”라고 판단하는 것과 똑같아요.

실제로 어떻게 작동하는지 볼까요?

정말 신기한 건, 이 모든 과정이 투명하게 공개된다는 점이에요. Codex가 작업하는 동안 실시간으로 진행 상황을 볼 수 있고, 터미널 로그와 테스트 출력까지 모두 확인할 수 있어요. 마치 페어 프로그래밍을 하는 것처럼 모든 과정을 함께 지켜볼 수 있죠.

솔직히 말하자면, 처음에는 “7시간씩 걸린다고? 그럼 너무 느린 거 아니야?”라고 생각했어요. 하지만 곰곰 생각해보니, 복잡한 문제를 해결할 때 인간 개발자도 며칠씩 고민하잖아요? 오히려 AI가 7시간 만에 완벽한 솔루션을 제시한다면, 그게 훨씬 효율적일 수 있어요.

특히 대규모 프로젝트에서는 이런 장시간 사고가 정말 유용할 것 같아요. 예를 들어, 마이크로서비스 아키텍처 전환 같은 복잡한 작업을 맡겨두고, 개발자는 다른 업무를 하면서 기다릴 수 있으니까요. 그러고 보니 이게 바로 진정한 의미의 ‘개발 파트너’인 것 같아요.

게다가 ChatGPT의 라우터 시스템과 비슷하지만, GPT-5-Codex는 내부적으로 라우터가 없이 스스로 작업 시간을 조절한다는 점도 흥미로워요. 더 자연스럽고 유연한 방식으로 문제를 해결할 수 있는 거죠.

있잖아요, 이런 동적 사고 능력 덕분에 개발자들의 업무 패턴도 바뀔 것 같아요. 아침에 복잡한 작업들을 Codex에게 맡겨두고, 간단한 작업들을 직접 처리하다가, 오후쯤 Codex의 결과물을 검토하고 다음 작업을 지시하는 식으로 말이에요. 정말 협업하는 느낌이 들어요.