OpenAI와 Codex의 '28일간 업데이트'에 대해 매일 공식적인 1차 정보를 확인하여 자세히 전하고 있습니다. Day 13 이후의 신기능이나 리셋을 놓치고 싶지 않다면, 꼭 팔로우해 주세요.
2026년 10월 16일(미국 시간), OpenAI가 '28일간 매일 개선 또는 완전 리셋' 기획으로 Day 12를 발표했습니다.
이번의 핵심은 Codex와 ChatGPT Work가 동일한 이용 범위에서 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 컨텍스트 재활용과 캐시 효율성을 개선하는 것입니다.
OpenAI Codex 책임자인 Tibo Sottiaux는 구체적으로 다음 3가지 변경 사항을 발표했습니다.
- 서브 에이전트(subagent) 간의 컨텍스트 재활용
- 컨텍스트 캐시 유지 기간 연장
- 요청 분배 개선 및 캐시 히트율 향상
또한 같은 날, OpenAI 공식 계정은 GPT-6 Astra Pro의 속도 개선, 플러그인/툴 활용 개선, 다중 에이전트를 통한 병렬 작업을 발표했습니다.
다만, 이들은 모두 같은 '사용량 증가'라는 하나의 사양은 아닙니다. 전자는 Codex / Work의 이용 효율성 문제이고, 후자는 ChatGPT의 Chat 탭에서 Pro용 모델 및 에이전트 경험에 관한 것입니다.
또한 iOS의 Dots용 위젯과 단축어(Shortcuts)도 같은 주에 안내되었습니다. 이는 관련 출시로 뒤쪽에서 구분하여 다룰 예정입니다.
본 기사에서는 캐시 메커니즘, 서브 에이전트의 중복 처리, 실질 사용량과 플랜 상한선의 차이, GPT-6 Astra Pro의 병렬 에이전트, 실제 적용 방안, 주의점, 리셋 여부를 자세히 설명합니다.
조사 기준: 2026년 10월 17일(한국 시간). 공표된 메커니즘과 일반적인 AI 기반 기술 해설을 구분했습니다. 감소율/개선율/모델별 캐시 실측값은 이번 Day 12 공지에서 발표되지 않았습니다.
Day 12 발표 정리
| 항목 | 내용 | 대상 |
|---|
| Day 12의 핵심 | 컨텍스트 재활용으로 실질적으로 사용할 수 있는 작업량 증가 | |
| Codex / ChatGPT Work | 개선 ① 서브 에이전트 간 컨텍스트 재활용 | 다중 에이전트를 사용하는 작업 |
| 개선 ② 캐시 유지 기간 연장 | 대화나 관련 작업을 통해 동일한 정보를 재사용할 때 |
| 개선 ③ 캐시를 사용할 수 있는 처리처로 요청을 분배하기 쉽게 함 | 모델 기반 시스템 |
| 당일 별도 발표 | GPT-6 Astra Pro의 응답/툴 활용/병렬 에이전트 개선 | Chat 탭의 Pro 기능 |
| 관련 iOS 업데이트 | Dots용 위젯과 Shortcuts 지원 | Dot를 이용 가능한 iPhone 사용자 |
| Day 12 완전 리셋 | 추가 발표는 확인되지 않음 | — |
특히 중요한 것은, '실질적으로 사용할 수 있는 작업량이 증가한다' = '주간 상한선을 2배로 설정했다'가 아니라는 점입니다.
1. Day 12에서 '실질 이용량'이 늘어나는 이유
플랜의 범위를 직접 늘리는 것과는 다릅니다
Codex와 Work는 ChatGPT 플랜에 포함된 에이전트 이용 범위를 공유합니다. 플랜이나 모델에 따라 소비량이 다르며, 일정 기간 동안 사용 상한선이 적용됩니다.
여기서, 동일한 작업을 수행하는 데 필요한 계산 처리량이 줄어든다면, 이용 범위의 상한 자체가 바뀌지 않아도 더 많은 작업을 마칠 수 있는 가능성이 있습니다.
예를 들어, 단순 설명용 가정을 하자면, 어떤 작업에 이전에는 100의 상대적 처리량이 필요했다고 가정합니다.
개선 전
사용 가능한 처리량 1,000
1작업당 100
...
80이라는 값이나 '약 20% 감소'는 임의 계산 예시이며, OpenAI가 Day 12 실측값으로 발표한 수치가 아닙니다.
OpenAI는 'effective usage you get(실질적인 이용량)'을 늘렸다고 언급했을 뿐, 실제로 몇 배가 되었는지는 명시하지 않았습니다.
이 차이는 Day 6·8·10의 글로벌 리셋과도 중요합니다.
- 리셋: 대상 이용 범위의 잔량을 회복시키는 것
- Day 12: 동일한 작업에서의 낭비를 줄여서 이용 범위를 오래 지속시키는 것
물론, 실제 이용량 소비는 모델, 처리 내용, 서브 에이전트 수, 컨텍스트 변화 등에 따라 다릅니다.
2. 서브 에이전트 간의 컨텍스트 재활용
서브 에이전트란 무엇인가요?
**서브 에이전트(subagent)**는 부모가 되는 에이전트로부터 일부 작업을 위임받은 또 다른 작업 담당 AI입니다.
예를 들어, 다음과 같은 대규모 개발 요청이 있습니다.
Java 백엔드를 검토하고 인증, DB 접근, 테스트 문제를 조사해 주세요.
각각을 독립적인 담당으로 분리할 수 있습니다.
부 에이전트 (Parent Agent)
│
├─ 인증 검증을 담당하는 하위 에이전트
...
각 에이전트는 리포지토리의 전체 규칙, 프로젝트의 기본 구성, 전제 사양 등 공통적으로 필요한 정보가 있습니다.
기존의 비효율성: 같은 정보를 반복 처리하기
공통 프로젝트 정보
├→ 하위 A가 처리
├→ 하위 B가 처리
...
많은 하위 에이전트에게 동일한 긴 컨텍스트를 전달할 경우, 동일한 입력을 모델에서 반복적으로 처리하는 것이 비효율적일 수 있습니다.
Day 12 공식 발표는 이 부분에 대해 하위 에이전트 간 컨텍스트 재사용을 개선 사항으로 명시하고 있습니다.
공유 가능한 컨텍스트
↓
재사용 가능한 처리 상태
...
중요한 유보 사항: 이 다이어그램은 개념 설명입니다. OpenAI는 하위 에이전트 간 내부 상태를 구체적으로 어떻게 저장, 분리, 공유하는지에 대해서는 공개하지 않았습니다.
또한, 서로 다른 사용자의 기밀 정보나 하위 에이전트 고유의 컨텍스트까지 무조건 공유한다는 발표도 아닙니다.
어떤 작업에서 이점이 클까?
특히, 긴 공통 전제를 사용하고 독립적인 조사를 병렬화하는 처리에서 혜택을 기대할 수 있습니다.
예시:
- 리포지토리를 가로지르는 버그 리뷰
- API/DB/인증을 개별적으로 조사하는 작업
- 여러 테스트 케이스의 병렬 검증
- 긴 사양서를 공유하는 다수 에이전트
- 여러 자료를 공통 평가 기준으로 비교하는 작업
반대로, 하위 에이전트 간의 공통 부분이 적고 매번 완전히 다른 컨텍스트를 다루는 작업에서는 효과가 작을 수 있습니다.
3. Prompt Caching (프롬프트 캐시) 기술적 원리
Day 12를 이해하는 데 중요한 것이 **캐시(Cache)**입니다.
캐시는 이전에 계산한 결과의 일부를 보존하여, 동일한 처리를 처음부터 다시 할 필요가 없게 만드는 기술입니다.
같은 문장이라도 모델은 계산이 필요하다
대규모 언어 모델은 입력된 토큰을 처리할 때 내부 중간 상태를 계산합니다.
OpenAI 공식의 Prompt caching에서는 이를 KV (Key-Value) 상태라고 설명합니다.
비슷한 입력이 다시 들어올 때, 변경되지 않은 **앞부분(prefix)**의 상태가 남아 있다면 동일한 계산을 재사용할 수 있는 경우가 있습니다.
1차 요청
[ 공통 지시/도구 정의/대화 기록 ][ 이번 질문 A ]
↓
...
매번 전체를 완전히 다시 계산하는 것은 아닙니다. 공통적인 부분을 재사용할 수 있다는 이야기입니다.
캐시 히트란? (Cache Hit)
**캐시 히트(cache hit)**는 처리 시 활용 가능한 캐시가 발견되어 이전의 계산 결과를 재사용할 수 있는 상태를 말합니다.
반면, 캐시를 사용할 수 없는 경우를 **캐시 미스(cache miss)**라고 부릅니다.
| 상태 | 설명 |
|---|
| Cache hit | 유효한 저장된 prefix가 이용 가능함 |
| ... | |
| 이 메커니즘은 모델이 과거의 대화를 영구적으로 기억하는 기능이 아닙니다. 컨텍스트 내 처리 과정을 효율화하는 기반 기술입니다. | |
4. Day 12 개선 ①: 캐시 유지 기간 연장
Tibo 씨는 이번 변경 사항으로 컨텍스트를 이전보다 더 오래 캐싱하는 것을 언급했습니다.
동일한 공통 컨텍스트를 가진 두 처리라 할지라도, 중간 간격이 길어져서 캐시가 만료되었다면 재사용할 수 없습니다.
이전 개념 예시
태스크 A → 캐시 저장
↓ 시간 경과
...
이는 분 단위 또는 시간 단위로 일정 간격이 벌어지는 에이전트 처리에 도움이 될 수 있습니다.
다만, Day 12 게시물에서는 이전이 몇 분이었고 이번에 몇 분으로 변경되었는지 공표하지 않았습니다.
API 캐시 사양과 혼동하지 않기
OpenAI의 API용 공식 문서에는 캐시 유지 정책이나 모델별 요금이 공개되어 있습니다.
하지만, 이번 Day 12 발표는 Codex / Work의 이용 효율성에 관한 것입니다. 모든 API 모델의 TTL(Time To Live: 저장 기간)이 일괄적으로 변경되었다는 발표가 아닙니다.
API의 유지 기간이나 옵션을 알고 싶다면, 별도로 공식 Prompt caching 가이드에서 대상 모델을 확인해 주십시오.
5. Day 12 개선 ②: 요청 라우팅 최적화
캐시에 내용이 남아 있더라도, 요청이 해당 캐시를 보유하지 않은 처리 장소로 전송되면 재사용할 수 없는 경우가 있습니다.
OpenAI의 공식 자료에 따르면, 캐시된 KV 상태는 개별 처리 머신(processing machine) 상에 존재하며, 적절한 머신에 도달했을 때 활용될 수 있다고 설명합니다.
예를 들어,
모델 처리 서버 A
└─ 공통 컨텍스트 캐시 보유
모델 처리 서버 B
...
이것이 **라우팅(routing: 처리 장소 선택)**과 캐시 히트율의 관계입니다.
Day 12에서는 더 많은 요청이 캐시를 재사용할 수 있도록 분배 방식을 개선했다고 발표되었습니다.
실제 내부 분배 알고리즘이나, 히트율이 몇 %에서 몇 %로 변했는지는 미공개입니다.
prompt_cache_key
을 설정해야 할까요?
이번 Day 12 발표에 따라 모든 개발자가 수동으로 API 설정을 변경할 필요는 없습니다.
OpenAI의 Prompt caching 가이드에서는 GPT-5.6 이후부터는 캐시 라우팅이 자동으로 처리되므로, prompt_cache_key
은 히트율 최적화에 필수적이지 않다고 설명하고 있습니다.
그 이전 모델과는 사용법이 다릅니다.
특히 prompt_cache_key
의 역할을 “같은 값이라면 반드시 같은 GPU에 고정할 수 있는 메커니즘”이라고 오해하는 것이 중요합니다.
6. 캐시 효율과 이용량의 관계: 왜 '무료화'가 아닌가?
Day 12에서 실질적인 이용량이 증가한다고 발표되었지만, 이용량 소비가 제로가 되는 것은 아닙니다.
예를 들어, 에이전트가 다음과 같은 작업을 반복한다고 가정해 봅시다.
긴 공통 사양을 읽음
↓
기능 A 수정
...
같은 사양이나 대화 기록을 더 효율적으로 재사용할 수 있다면, 불필요한 재계산이나 처리 비용이 줄어들 가능성은 있습니다.
하지만 다음 사항에는 주의해야 합니다:
Work / Codex의 플랜 상한선이 몇 배가 되었는지는 발표되지 않았습니다.
서브 에이전트를 아무리 많이 늘려도 이용량이 변하지 않는 것은 아닙니다.
모든 작업에서 반드시 같은 비율로 사용 한도가 절약되는 것은 아닙니다.
API의 토큰 요금이 이번에 무료가 된 것도 아닙니다.
API에서의 캐시 비용은 별개의 문제입니다
참고로, OpenAI API의 Prompt caching 사양에서는 GPT-5.6 이후의 많은 모델에서 일반적인 비캐시 입력 대비 다음과 같은 요금 설정이 있습니다.
| 구분 | 일반적인 배율 |
|---|
| 일반적인 비캐시 입력 | 1.00배 |
| ... | |
| 모델/처리 모드/유지 조건에 따라 요금이 다릅니다. 이는 API용 메커니즘을 이해하기 위한 예시일 뿐이며, ChatGPT 구독 이용량이 이 배율로 소비된다는 의미가 아닙니다. | |
실제로 효과를 측정하려면?
'얼마나 이득이 되었는지'를 확인하고 싶다면, 비슷한 크기의 작업을 비교해야 합니다.
비교한다면,
- 사용한 모델과 추론 설정
- 작업 대상 리포지토리와 컨텍스트 양
- 서브 에이전트의 수/역할
- 성공한 작업 내용과 테스트 품질
- 실제 이용량/크레딧/처리 시간
을 맞추는 것이 중요합니다.
단순히 '남은 비율(%)'만으로는 모델 전환, 작업 난이도, 캐시의 차이를 구분할 수 없습니다.
7. 같은 날 발표된 다른 소식: GPT-6 Astra Pro 강화
2026년 10월 16일, OpenAI 공식 X를 통해 ChatGPT의 GPT-6 Astra Pro 업그레이드가 발표되었습니다.
내용은 다음과 같습니다:
| 개선 | 무엇이 바뀌나요? |
|---|
| 응답 속도 | 이전보다 빠른 응답 |
| 플러그인/툴 이용 | 툴이나 플러그인을 다루는 능력을 개선 |
| 다중 에이전트 | 하나의 요청을 분할하여, 각 부분을 병렬로 처리 |
| 진행 상황 표시 | 각 에이전트의 진행 정도를 확인할 수 있음 |
| 결과물 검토 | 완료된 작업을 열어 작업 내용을 확인할 수 있음 |
| 제공 대상 | 개인 ChatGPT Pro 사용자 Chat 탭 |
OpenAI의 게시물은 초기에 'GPT-6 Pro'로 표현되었으나, 이후 'GPT-6 Astra Pro'로 명칭이 수정되었습니다. 여기서는 수정된 공식적인 표현을 채택했습니다.
병렬 에이전트는 어떻게 작동하나요?
예를 들어, 다음과 같은 여러 조사가 필요한 요청이 있습니다.
경쟁 서비스 조사를 통해 기술 구성과 가격을 비교하고, 보고서로 정리하세요.
사용자 요청
↓
GPT-6 Astra Pro
...
독립된 부분은 동시에 진행할 수 있다는 것이 특징입니다.
다만, 병렬화한다고 해서 어떤 작업이든 반드시 고속화되는 것은 아닙니다.
- A의 결과가 있어야 B로 진행할 수 있는 처리는 완전히 병렬화할 수 없습니다.
- 별 에이전트 간의 결과에 모순이 있다면 확인이 필요합니다.
- 같은 파일을 여러 에이전트가 편집하는 경우에는 충돌 방지 대책(競合対策)이 필요합니다.
- 외부 API나 중요한 작업에 대한 승인 및 접근 권한은 계속 적용됩니다.
또한, 동시에 구동할 수 있는 에이전트의 정확한 최대 개수, 별도 비용, 모델 성능 향상률은 이번 게시물에서 설명되지 않았습니다.
Codex의 서브 에이전트 기능과 다른가요?
예. 관련 개념이지만, 제공 화면과 발표 내용은 다릅니다.
- Codex / Work Day 12 개선: 여러 서브 에이전트 등이 사용하는 컨텍스트의 효율을 높입니다.
- ChatGPT의 GPT-6 Astra Pro 강화: Chat 탭에서 작업을 여러 에이전트로 나누어 진행 상황과 결과를 확인할 수 있게 합니다.
'Chat 탭에 병렬 에이전트가 추가되었다'는 것을 '모든 Codex 플랜에 동일한 UI가 추가되었다'고 해석하지 않도록 주의해야 합니다.
8. 관련 업데이트: Dots가 iPhone 위젯 및 단축어(Shortcuts)를 지원하다
같은 2026년 10월 12일~16일의 OpenAI 공식 업데이트 정보에는 Dot을 iPhone에서 즉시 호출할 수 있는 새로운 기능도 게재되어 있습니다.
이는 Day 12의 Codex 캐시 개선과는 별개의 관련 업데이트입니다.
ChatGPT for iOS 1.2026.279에서 단계적으로 배포되는 기능입니다.
iPhone 홈 화면을 길게 누르기
→ 편집
→ 위젯 추가
...
필요에 따라 메시지 버튼이나 통화 버튼도 표시할 수 있습니다.
Apple 단축어(Shortcuts)
'Open your dot' 액션에는 다음 3가지 모드가 있습니다.
| 모드 | 동작 |
|---|
| Messaging | Dot과의 메시지 화면을 열기 |
| Dictation | 음성을 텍스트로 입력하기 |
| Call | Dot과의 음성 통화를 시작/재개 |
호환되는 iPhone에서는 생성한 단축어를 **액션 버튼(Action Button)**에 할당하는 것도 가능합니다.
다만, 이미 Dot을 이용할 수 있는 계정이 전제입니다. 위젯을 추가한다고 해서 Dot 사용 권한이 새롭게 부여되는 것은 아닙니다.
9. 보안 및 품질: 캐시와 병렬화에는 주의할 점도 있다
공유 컨텍스트는 공유해도 되는 정보만
Day 12의 '서브 에이전트 간 재사용'은 사용자 간 또는 조직 간 기밀 정보가 무조건적으로 공유된다는 의미가 아닙니다.
OpenAI API 캐시 가이드에도, 캐시는 조직을 넘어 공유되지 않으며, 처리 리전을 넘어서 재사용할 수 없다는 제약이 있습니다.
다만, 이를 Codex / Work 내부의 모든 구현 상세와 동일시해서는 안 됩니다. 기밀 데이터와 도구 접근 권한은 계속 적절하게 관리해야 합니다.
작업 분할 시에는 충돌 방지 대책이 필요하다
병렬 에이전트로 GitHub 리포지토리를 수정하는 경우, 작업 단위를 나누고 차분 확인과 테스트를 진행하는 것이 안전합니다.
에이전트 A → 인증 관련 조사
에이전트 B → DB 관련 조사
에이전트 C → 테스트 개선
...
처리가 빨라진 것과 수정 내용이 올바른 것은 별개입니다.
Day 11에서 개선된 용량 부족 오류로부터의 자동 재개 포함, 중요한 PR 작성, 병합(merge), 배포 등은 기존 상태를 확인하여 중복 작업을 피해야 합니다.
10. Day 12에 전체 초기화가 왔을까?
조사 시점까지 Day 12의 추가 글로벌 리셋은 공식적으로 확인되지 않았습니다.
- Day 10: 전체 초기화 실시 및 완료 보고 -
- Day 11: 용량 부족 오류 감소 및 자동 지속 기능 -
- Day 12: 캐시 효율 개선으로 실질 사용 가능량 증가
Day 12의 개선은 저장 가능한 리셋 티켓(Banked Reset) 배포와는 다릅니다.
남은 이용량은 ChatGPT의 Settings → Usage, 또는 Codex CLI 세션 내에서 /status를 통해 확인하세요.
를 사용하여 확인할 수 있습니다.
다만, 실질적인 효율 개선이 화면에 표시되는 잔량이 갑자기 100%로 돌아오는 것은 아니므로, 리셋으로 오해하지 않도록 주의해야 합니다.
Day 1~12: 업데이트 목록
| 일자 | 주요 업데이트 |
|---|
| Day 1 | GPT-6 Astra / GPT-6.1 Sol의 기본 속도 개선 |
| ... | Day 12 |
| 컨텍스트 재사용, 캐시 유지, 라우팅 개선. 같은 날 GPT-6 Astra Pro의 병렬 에이전트 기능 강화 | |
Day 7 및 Day 11과의 차이점
- Day 7: 모델이 한 번에 처리할 수 있는 컨텍스트 용량을 늘림 -
- Day 11: 용량 부족으로 처리가 중단되는 서비스 안정성을 개선함 -
- Day 12: 동일한 정보를 반복적으로 처리하는 효율을 개선함
'컨텍스트'나 '용량'이라는 단어 자체가 같더라도, 각각 다른 문제에 대응하고 있습니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. 주간 이용 한도가 2배가 되었나요?
2배라는 공식 발표는 없습니다. 캐시 등을 개선하여 '실질적인 사용량'을 늘렸다는 설명입니다.
Q. 캐시 히트율은 얼마나 증가했나요?
Day 12의 실측값은 미공개입니다. 태스크와 처리 조건에 따라 효과가 다를 수 있습니다.
Q. Pro 외 사용자도 이득이 있나요?
캐시 효율 개선은 Codex / Work용 발표입니다. Pro의 Chat 탭 전용 기능과는 별개이며, 특정 플랜으로만 제한된다는 설명은 없습니다. 다만, 각 플랜별 모델 이용 권한이나 사용 상한선은 유지됩니다.
Q. GPT-6 Astra Pro의 병렬 에이전트는 Plus에서도 사용할 수 있나요?
OpenAI가 이번에 명시적으로 밝힌 것은 Chat 탭의 개인 Pro 사용자입니다. Plus로 일반 제공되는지는 확인되지 않았습니다.
Q. 기존 Codex 서브 에이전트와 Chat의 병렬 에이전트는 같은 것인가요?
둘 다 여러 에이전트가 업무를 분담하지만, 제품 화면, 제공 조건, 구현 상세는 별개입니다.
Q. API에서 이번 효율화를 사용하려면 설정할 것이 있나요?
Day 12에서는 API용으로 특별한 새 파라미터를 설정한다고 발표되지 않았습니다. API의 캐시 사양은 공식 가이드를 참조해 주십시오.
Q. Dots의 iOS 위젯/Shortcuts를 사용하면 Codex 이용량도 무료인가요?
아닙니다. 위젯이나 쇼트컷은 Dot으로 들어가는 입구일 뿐, 백그라운드 태스크 사용량을 무조건적으로 무료화하는 것은 아닙니다.
요약 (Summary)
Day 12는 단순히 새로운 모델을 추가하기보다는, 기존의 Codex / Work를 효율적으로 사용하는 개선에 초점이 맞춰져 있었습니다.
꼭 알아두어야 할 핵심 포인트는 다음과 같습니다.
- 서브 에이전트 간 컨텍스트 재사용
- 캐시 유지 기간 연장
- 요청 라우팅을 개선하여 캐시 히트율 증가
- 동일한 이용 한도로 처리할 수 있는 작업량 증대 목표
- 구체적인 절약률 또는 이용 한도 배수 증가는 미공개
- 별도의 공식 발표로 GPT-6 Astra Pro의 고속화, 툴 사용, 병렬 에이전트 강화
- Astra Pro의 병렬 에이전트는 Chat 탭의 Pro 사용자 대상
- Dots의 iOS 위젯/Apple 쇼트컷은 관련 별도 업데이트
- Day 12 추가 전체 리셋(Full Reset) 여부는 확인된 바 없음
긴 레포지토리 조사나 많은 서브 에이전트를 사용하는 사람일수록, 불필요한 공통 정보의 재처리가 줄어드는 이점이 기대됩니다.
앞으로는 실제 사용량 감소율, 캐시 히트율, 모델 및 플랜별 차이를 OpenAI가 추가 공개할지에 주목해야 합니다.
참고 자료/1차 정보
- Tibo Sottiaux: Day 12의 Codex / Work 실질 이용량 개선
- OpenAI: GPT-6 Astra Pro의 응답/툴/병렬 에이전트 강화
- OpenAI Developer Community: 28일간 업데이트의 Day 12 추적
- OpenAI API: Prompt caching의 메커니즘과 모델별 사양
- OpenAI 공식: What's new (2026년 10월 12~16일)
- OpenAI 공식: Dots의 iOS 위젯/Shortcuts 설정 방법
앞으로도 OpenAI와 Codex의 28일간 업데이트를 매일 조사하여 전해드리겠습니다. Day 13 이후의 신기능이나 전체 리셋 정보도 알고 싶으신 분은 꼭 팔로우해주세요.
