ChatGPT 코덱스 ( 데스크탑 ) 사용량 빨리 닳을때 팁

안녕하세요.

요즘 대부분의 작업을 코덱스 ( 현, ChatGPT 데스크탑 ) 으로 진행중에 있습니다.

최근 Sol 6.1 이 등장하면서 사용량 관리가 전보다는 좀 좋아지긴 했는데, 그래도 여전히 언제나 사용량이 아쉽고 뭔가 이상할때도 있어서 이를 관리하기 위해서 항상 고민이 많은데요.

오늘은 제가 직접 겪은 내용들 위주로 몇가지만 간단한 내용을 정리 하려고합니다.

1. 가속 모드 버그를 조심하라.

사용하다보면 갑자기 사용량이 미친듯이 닳을때가 있습니다. 저의 경우도 실제로 겪은 내용도 있었는데요.

어느날 급한 작업이 있어서 속도 부스트를 키고 잠깐 작업을 하다가 다시 꺼고 작업을 했습니다.

그런데 그사이에 코덱스 업데이트가 있어서 업데이트를 하고와서 반나절 작업을 했는데, 80% 정도 남아있던 사용량이 1% 밑으로 떨어져있더군요.. 허허허..

그래서 아껴뒀던 재설정권을 한번쓰고 다시 작업을 하고 있었는데, 2시간도 안되서 사용량이 40% 이상 닳았습니다.

그래서 이상하게 느껴 확인해보니, 제가 작업하던 모든 쓰레드 ( 동시에 5~10개정도 쓰레드를 돌립니다. ) 가 다 가속 모드로 켜져있더군요. 허.. 당황했습니다. 아시다싶이 가속모드는 속도는 1.5배가 되지만 크레딧 소모는 2.5배가 되죠. 

그래서 코덱스에게  시켜서 작업로그를 확인해보니 실제로 제가 가속모드를 잠시 켰다가 끈 것은 확인이 되었고, 그 이후로 모든 쓰레드가 다 1초 사이에 동시에 다 켜져서 작업된 이상한 흔적이 확인된다는 내용을 확인 받았습니다.

그래서, 이 내용을 바탕으로 OpenAI 에 문의를 하니, OpenAI 서버쪽에도 이상한 동시에 가속모드가 켜진 기록이 확인된다고 확인을 받았긴 하지만.. 이로인한 보상은 줄수 없다는 답변을 받았습니다.

ㅠㅠ

즉, 쓰시다가 갑자기 너무 사용량이 빨리 닳는 것 같으면 꼭 가속 모드 사용 여부 체크 해보시길 바라겠습니다.

2. Astra 와 Sol 6.1 을 잘 바꿔가면서 작업

이건 너무나 당연하고 아마 다들 비슷하게 쓰고 계실텐데요. 최근에 나온 Sol 6.1 이 분명 가성비도 좋고 작업 능력도 훌륭한데, 말로 표현할 수없는 애매한~~ 능력들 때문에 하다보면 또 Astra 로 넘어가게 됩니다.

사실 이건 어떻게 써라~ 이걸 말할수도 없고 유튜브 기타 팁에서도 공유되는 것을 그대로 활용하기 힘든게, 작업 하는 영역, 분야, 진행하고 있는 프로젝트들마다 다 달라서 자신의 패턴에 맞는 방법을 찾는 수밖에 없는 것 같습니다.

가끔 기간내에 사용량이 넘쳐 흐르면, 그냥 고민도 안하고 다 Astra Extra High 이상으로 해놓고 작업을 하게 되는데요. 그러면 뭔가 체감상 확실히 일이 더 잘되는 느낌이 들긴 합니다.

하지만 그랬다간 반나절도 안되서 사용량이 10%대로 떨어지는 일을 자주 겪게 되기 대문에 재설정만 바라보게 되는데요..

자신의 업무 스타일을 잘 파악해서 Sol 6.1 을 병행해서 쓰는게 가장 좋은 것 같습니다.

3. 타 에이전트 서비스도 같이 써보자.

저는 업무 특성상 학생들도 가르킬겸 + 개인적인 호기심으로 좀 다양한 에이전트를 써보고있습니다.

Codex, Claude Code, Kiro , Copilot , Zcode, 로컬 llm 환경 ( M5 Max 128 램 , 기타 장비들 ) , 자체 SAM 라우터 시스템

그러다보니 주력으로 쓰는 코덱스는 항상 사용량이 부족하지만 같이 병행해서 쓰는 클코나 키로는 사용량 제어가 좀 편한편입니다. 또한 백업으로 쓰는 코파일럿이나 Zcode 도 적절히 잘 쓰면 좋죠.

요즘은 MCP, ACP 나아가서 그냥 코덱스에서 시키면 알아서 cli 기반으로 다 제어를 해주기 때문에 저는 그냥 에이전트화해서 작업을 그때 그때 나눠서 코덱스를 일종의 컨트롤 타워로 만들어서 일을 나눠서 시키고 있습니다.

특히나 기능적 개발, 일부 디자인적 요소들은 코덱스보다 클코가 작업을 잘하기 때문에 그때 그때 코덱스에서 내가 하는 작업이 잘 진행이 안되는 것 처럼 느껴질때는 클코의 opus 5.5 로 작업을 시킵니다.

물론 이것이 제대로 돌아가기 위해서는 내부 작업 환경의 폴더 규칙, agent.md 문서 규칙, llm wiki , git 워크트리 설정등, 타 에이전트들이 원할하게 서로 정보를 교류할 수있는 파이프라인을 잘 규칙을 세워두시는 것은 필수인 것 같습니다.

관련해서는 코덱스한테 시켜도 잘하고 알려진 좋은 방법들이 많으니 참조하셔서 자신만의 환경을 구축하시는 것이 좋을 것 같습니다.

4. 티보의 X SNS를 잘 살펴보자.

타사 서비스와 다르게 OpenAI 는 마치 대인배처럼 재설정을 월 몇회 이상씩 뿌려주고있습니다. 그러다보니 OpenAI 의 관련 직원인 티보가 운영하는 X 에서 계속 언제쯤 재설정을 해줄지 힌트를 주기도 하는데요. 

그러다보니 재설정 그래프를 볼 수있는 사이트도 등장해있습니다.

https://codex-resets.com/ko

현시점에서는 약 6.3일에 한번씩 리셋을 해준다고 하는데, 최근빈도를 보면 티보가 최근에 한 이야기 때문인지 3일에 한번꼴로 리셋을 해주고 있습니다. 잘하면 오늘도 리셋이 한번 있겠네요.

보통 티보가 리셋을 언급하면 짧게는 2시간, 글게는 1일내에 리셋을 해주는 것으로 보입니다.

최근에는 재설정권을 주기보다는 리셋을 직접 시켜주고있어서 좀 아쉽긴 합니다.

5. OpenAI 를 너무 믿지는 말자

위에서 이야기 한것처럼 티보가 재설정을 해주는 것이 얼핏 보면 상당히 대인배처럼 보이기도 하는데.. 반대로 생각하면 OpenAI 의  사용량 제어에 대한 부분이 그리 투명하지 않은게 아닌가? 싶기도 합니다.

많은 분들이 공감하시겠지만.. 쓰다보면 갑자기 엄청나게 멍청해지기도 하고 동시에 작업이 잘 안되기도 하고 이로인해서 쓸데없이 사용량이 엄청나게 닳기도 합니다.

아마도 OpenAI 도 기존의 퍼주는 정책에서 벗어나 수익성을 해결하기 위해서 모델별 급차이, 사용량을 크레딧 기반으로 정착 시킬수 있게 하기위한 수많은 테스트 등을 아마 계속 하고 있는게 아닌가 뇌피셜을 돌려보기도 하는데요.

아직까진 투명하게 사용량 조회 / 보상 / 요금체계 등이 만들어져있다고 보긴 어렵기 때문에 피해를 보지 않기 위해서는 결국 사용자인 내가 나의 작업을 잘 파악하고 너무 AI 툴을 믿기보다는 자신이 하였으면 들었을 시간, 비용, 작업량을 기준을 잡고 비교 테스트하면서 기준을 잡아가는 노력이 필요한 것 같습니다.

관련된 글은 제 개인 개발 블로그에도 좀 더 오피셜한 내용들 위주로 정리해놨습니다.

https://soonsoon.io/codex-usage-limits-fast-mode-reset-guide/

긴글 읽어주셔서 감사하며

더 좋은 팁들이 있다면 댓글로 남겨주시면 도움이 많이 될 것 같습니다.