Ultra에 대해 큰 오해가 있는 듯해서 Codex 소스 기준으로 설명하면, Claude Code의 ultracode와 비슷함
백엔드에 ultra 노력 수준이 따로 구현된 게 아니라, Codex에서 max effort 설정의 별칭이고 프롬프트에 “subagent를 적극적으로 쓰라”는 한 줄을 추가한 정도임
Pro 모델은 아마 다르게 동작할 것 같고, 백엔드 구현에서 여러 추론을 병렬로 돌린 뒤 판단 모델이 최선의 버전을 고르는 식일 거라는 추측이 많지만, OpenAI의 비밀 소스라 확실하진 않음
현재로서는 Codex에서 Pro 모델을 쓰는 방법도 없고, 관련 흔적도 보이지 않음

“프롬프트에 subagent를 적극적으로 쓰라는 한 줄 추가”라는 설명은 중요한 세부사항을 놓침
Claude Code의 ultracode는 에이전트가 JavaScript 코드를 만들어 subagent들을 결정적으로 오케스트레이션하라고 제안함
이건 메인 에이전트가 subagent를 띄우고 비결정적으로 관리하는 것과 다름
그래서 결과 워크플로가 “dynamic”이라 불리는 이유는, CC가 이 오케스트레이션 스크립트를 즉석에서 동적으로 만들기 때문임 https://claude.com/blog/introducing-dynamic-workflows-in-cla...
동적 워크플로의 또 다른 장점은 Claude에게 나중에 호출할 수 있는 skill이나 slash command로 내구성 있게 만들어 달라고 할 수 있다는 것임
Google 내부에도 비슷한 개념으로 “deterministic workflows”가 있는 것으로 알고 있음
ultracode는 매우 유용하지만, 5시간 세션과 주간 세션 사용량 비율이 어떻게 소모되는지 봐야 함
그래서 Claude에게 컨텍스트 창, 5시간 세션, 7일 세션용 진행 막대 3개가 있는 상태 표시줄을 만들게 했음 https://pchalasani.github.io/claude-code-tools/tools/statusl...

미국 대기업에서 일하는데, 회사 계정에 이미 5.6-Sol Ultra 접근 권한이 있음
아직 제대로 써보진 않았음
두 달 전에는 경영진이 토큰을 가장 많이 쓴 리더들을 칭찬하며 점수판을 보여줬는데, 최근 몇 주 동안은 가능하면 더 싼 모델을 쓰고 토큰 사용량 페이지를 보라는 주간 이메일이 오고 있음

제일 황당했던 건 “일상 프로세스에서 AI를 쓰고 있으니 이제 자동화가 필요하다”는 식이었음
물론 어떤 비기술적인 사람들에게는 그게 리뷰 없이 바이브 코딩한 쓰레기를 프로덕션에 머지해 달라고 요구하고 싸우는 의미였음

곧 사람들에게 그냥 코드를 직접 쓰라고 할지도 모르겠네

나도 비슷함. 크고 보수적인 기술 회사들이 “우리 엔지니어들이 원하는 만큼 쓰게 하고, 비용이 얼마가 되든 나중에 청구서를 내겠다”는 계약에 서명했다는 게 말이 안 됨
다른 영역이었다면 우리 회사는 사전 승인, 약한 사용 한도, 강한 사용 한도, 실제 달러 기준 실시간 추적을 요구했을 것임
불투명한 토큰이나 크레딧, 사후 대시보드 조회만으로 끝내진 않았을 텐데, AI 회사 영업팀은 세계 역사상 최고의 천재들인 듯함

GPT 5.5의 토큰 비용 2배가 나한테는 임계점이었음
이런 것들이 빠르게 비싸지고 있고, 보조금이 들어간 가격은 영원히 지속될 수 없음

https://archive.ph/NEwVz
“하지만 경쟁사 Anthropic이 ‘compute multipliers’라고 부르는 이런 추론 최적화는 모든 연구소의 큰 관심사다. Anthropic CEO Dario Amodei는 2023년 중반부터 이 개념을 공개적으로 말해 왔고, 팟캐스트에서 회사가 ‘특정 compute multiplier를 아는 사람 수’를 제한한다고 말했다. 다른 AI 연구소가 이를 복제하면 우위를 줄 수 있기 때문이다. compute multiplier는 모델 학습 단계의 효율 최적화를 뜻하기도 한다.”
자원이 유한한 세계에서 이 산업이 사실상 모든 자원을 빨아들이고 있는데, 일반적인 효율 최적화를 쌓아두고 영업비밀로 취급하는 게 현실이라니
이기는 것만 중요하고, 보통 사람들과 다른 생물종과 지구는 알 바 아니라는 태도임
요즘 Dario에 대해 들을수록 점점 덜 좋아짐
“양심 있는 기술 리더”에서 “기술 악당”으로 가는 길을 정말 빠르게 주파한 듯하고, 특이점에 가까워질수록 모든 주기가 압축되는 모양임

AI 연구소들이 문제를 공개적으로 띄운 뒤 몇 주나 몇 달 뒤 해결하면서 서사와 투자심리를 적극적으로 조작하는 건 아닌지 궁금함
현재 버전에 일부러 넣지 않은 해결책을 이미 많이 갖고 있고, 버전마다 수년치의 눈에 보이는 개선을 꾸준히 보여주려는 제품 주기를 만드는 것일 수도 있음
업계에서 흔한 방식이기도 함
예를 들어 추론이 그렇게 비싸지 않은데 비용 절감 방법을 찾으면 가격은 내려감
그러면 더 작은 데이터센터가 비슷한 모델을 제공할 수 있는데 왜 OpenAI에 돈을 내겠냐는 문제가 생김
하지만 추론이 너무 비싸다는 문제를 크게 만들고, 스스로 만든 위기를 조성한 뒤, 이미 갖고 있을지도 모르는 해결책을 배포하면 다시 정상에 설 수 있음

반쯤 관련해서, 며칠 전부터 Codex에서 GPT 5.5 사용량이 절반으로 줄어든 걸 느낀 사람 있음?
어제는 같은 작업량으로도 세션 사용량이 훨씬 오래 갔음

어떤 기법인지 궁금함. 그리고 thinking machines에서 사 온 건가?

맥락상 OpenAI는 이렇게 설명함
“또한 단일 에이전트의 능력을 넘어, subagent를 활용해 복잡한 작업을 가속하는 새로운 ultra mode를 도입합니다.” https://openai.com/index/previewing-gpt-5-6-sol/
이게 Pro와 어떻게 다른지 누가 설명해 줄 수 있나? Pro도 이미 비슷한 것이라고 생각했음

Pro 모드에서는 에이전트들이 독립적으로 작업하고, 모두 끝난 뒤 새 에이전트가 전체를 보고 하나의 응답으로 병합했음
새 방식은 특정 작업을 협력적으로 수행하도록 훈련된 subagent들이 중간에 서로 통신할 수 있게 하는 것으로 보임

Anthropic의 동적 워크플로처럼, 즉석에서 작은 AI 하네스를 만들기 위해 JS 파일을 생성하는 방식일 것 같음

이게 이미 있는 것과 뭐가 다른지 모르겠음
우리는 오래전부터, AI 세계 기준으로는 수십 년 같은 6개월 넘게 이 기능을 갖고 있었고, 오늘도 CC나 Codex에 subagent를 써서 작업을 수행하라고 프롬프트하면 잘 해냄
내 전체 워크플로는 최상위 오케스트레이터 채팅 하나가 티켓을 만들고, 구현용 subagent와 검증용 subagent에 배정하는 구조임
왜 이걸 새로운 것처럼 파는지 모르겠고, HN 사용자들이 CC나 Codex에 subagent를 쓰라고 시켜본 적이 없는 건가 싶음

Pro도 유용할 때 알아서 subagent를 쓰는 대신, 사용자가 subagent 사용을 요청해야 함
5.6은 요청 없이도 자동으로 subagent를 띄우면 좋겠음