약간의 Background 설명을 드리자면,

OpenAI 라고 GPT 가문 되는 곳에서, 자식을 잘 낳고 키워서 이번에 후계자 양성을 했는데

Reasoning (생각...) 에 특화된 모델인 o3, o4-mini 자식 사회 진출을 하게 되었습니다.

(=o3, o4-mini 라고 하는 모델을 새로 출시했습니다.)

일단은 o3, o4-mini 도 거의 코딩 들어가는 곳에서는 우리자식이 다른 자식들 보다는

최고(=SOTA) 라고 이야기하고 있고요. 특히 Codeforces 같은 알고리즘 대회에서 사람을

능가한다고 하니 안 써볼 수 없겠죠.

(SOTA, State of the Art, 우리구역 내에서 짱 먹었다 이쯤 됩니다.)

거기에 오픈소스로 Codex 라고, CLI 기반의 코딩 에이전트도 풀었습니다.

https://github.com/openai/codex

이게 OpenAI 가 최초는 아니고, Anthropic 에서 Claude Code 라고 하는

비스무리한 코딩 에이전트를 공개한 바 있습니다.

https://docs.anthropic.com/ko/docs/agents-and-tools/claude-code/overview

어쨌거나, 처음으로 OpenAI API 50$ 결제하고, 개인 신원 인증해서 API 키 발급받고

로컬 환경에 Codex 깔아서 프로젝트 디렉토리로 들어가서 실행해 봤습니다.

화면은 Codex 프로젝트 레포의 사진 그대로 갖고와 봤는데, 이렇게 뜹니다.

프로그램은 영어로 되어 있지만, 한국어도 제대로 인식해서 실행하고 결과도 한국어로 알려줍니다.

저기에 프롬프트로 하고 싶은걸 입력하면 됩니다.

시험 삼아, 일단 기본적인 디렉토리 구조 파악부터 시키고, 설정코드 추가하라고 요청해 봤습니다.

윈도우 환경이라 제대로 못하는거 아닌가 했더니만, 먼저 bash 한번 실행해 보고 바로바로

윈도우 명령어로 바꿔서 명령어 처리하는게 좋았습니다.

Claude Code 는 아예 윈도우에서 설치하려고 하면 "WSL 쓰세요" 라고만 하고 아예 설치가

안된것과는 달리 에러 인식도 하고 딱 스위칭 해서 처리하는게 인상깊었네요.

두가지 테스크 처리하는데 소요된 토큰은 139,427 개, $0.16 나왔고요.

여기서 이해하셔야 하는 부분은, 인간이 쓰는 글을 언어모델은 Tokenizer 에서 글자를

고유한 숫자로 맵핑하여 인식하는 방식이라 실제 쓴 글의 양과 토큰의 개수는 차이가

날 수 있습니다.

결과물은 만족할 만한 결과가 나왔습니다. 어제 시험삼아서 Claude 한테 틀리지 말라고 공식 문서 찾아서

예시 설정 코드 복사해서 넣어주고 환경의 상황 설명해주고, 나와야 하는 것들을 찝어서 설명해 줬는데

다 틀리더군요.

사실 사람들이 Reasoning 이 좋다고들 하는데 저는 그게 뭔지... 바빠 죽겠는데 이것도 써봐야 해? 하는 시절이

있었습니다. 그러던 중에 DeepSeek 이라는게 나왔다고 Reddit 에서 접한 후에 첫차 탑승한 사람 중 한명인데요

그 이후에 R1 계속 쓰다가, 터져나가서 Qwen 으로 옮겨서 Reasoning 잠깐 써본 후에 이제는 돈좀 써도 되겠다

생각으로 바뀌었습니다.

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(업데이트)

아, 이걸 설명을 안했네요.

프롬프트 같은 경우에는 OpenAI API Dashboard 에 가셔서 Logs 보시면 에이전트에서 전달한 시스템 프롬프트

확인하실 수 있습니다. 필요하신 분은 오픈소스라 수정해서 사용하셔도 될 것 같습니다.

프롬프트 코드 링크 첨부합니다:

https://github.com/openai/codex/blob/main/codex-cli/src/utils/agent/agent-loop.ts#L1027