빌더는 이미 Codex 설정으로 성능과 쿼터를 동시에 지킨다
기본 system prompt 잘림과 서브에이전트 폭발. 측정한 원인과 config.toml 수정.
GPT-5.6에 기대가 큽니다. 빌더는 이미 압니다. Codex가 느리게 느껴지고 쿼터가 빨리 닳는 이유는 “모델이 멍청해서”만이 아닙니다. 구조 문제 두 가지를 테스트하고 고쳤습니다.
성능이 떨어지는 이유
원인은 기본 system prompt 쪽에 가깝습니다. 기본 프롬프트는 약 30초마다 진행을 보고하라고 합니다. 길이가 쌓이면 모델이 reasoning token을 스스로 줄입니다. usage 로그에서 reasoning이 518*n−2 형태로 끝나는 경우가 많습니다. 우연이 아닙니다. GPT-5.6은 더 버티지만 잘림 패턴은 남습니다. 패치 없이 제 테스트는 4/5였습니다.
system prompt 교체로 성능 회복
다시 짠 base instructions(gist)를 gpt-base-instructions.md로 두고 config.toml에 연결합니다.
disable_response_storage = true
model_instructions_file = 'path/gpt-base-instructions.md'
30초 보고 명령을 제거하고 턴 완결을 우선합니다. repo 패턴 존중·수정 범위 최소화·불필요 추상화 금지, rg 우선과 tool 병렬은 유지합니다. 교체 후 같은 테스트에서 reasoning은 줄고 5/5가 나왔습니다.
쿼터가 빨리 닳는 이유
spawn_agent는 자식에 싼 모델·낮은 effort를 못 박지 못합니다. 부모가 Sol Ultra면 자식도 Sol Ultra입니다. 메인 8 → 각 4 → 각 5면 “간단한” 리서치에도 에이전트 200개를 넘을 수 있습니다. MultiAgentV2 기본 동시 스레드도 fan-out을 키웁니다.
비용 제어 두 가지 (하나 고르세요)
A. V1 + depth 제한
[features]
multi_agent = true
multi_agent_v2 = false
[agents]
max_depth = 1
max_threads = 6
자식이 자식을 못 만듭니다. 200개 트리를 구조적으로 막습니다.
B. V2 유지 + 동시 스레드 축소
[features.multi_agent_v2]
enabled = true
max_concurrent_threads_per_session = 2
V2는 유지하고 동시 스레드만 4→2로 줄여 급증을 완화합니다.
GPT-5.6을 탓하기 전에 config.toml을 여세요. 하네스 기본값이 사람들이 모델 품질이라고 부르는 것의 절반을 만듭니다.
뉴스레터 구독하기
최신 AI에 대한 인사이트를 받아보세요.