Codex GPT-5.4 은퇴: 로그인된 워크플로를 Terra 또는 Luna로 마이그레이션하세요

빠른 답변

OpenAI는 ChatGPT로 로그인한 사용자를 대상으로 2026년 8월 31일에 Codex에서 GPT-5.4 및 GPT-5.4 mini가 은퇴할 것이라고 밝혔습니다. 공식적인 Codex 마이그레이션 방법은 의도적으로 구체적입니다:

• gpt-5.4를 gpt-5.6-terra로 교체합니다.
• gpt-5.4-mini를 gpt-5.6-luna로 교체합니다.

중단 시점 이전에 활성 워크스페이스 기본값(active workspace defaults), 저장된 모델 설정(saved model settings), 관리되는 구성(managed configurations), 커스텀 에이전트(custom agents) 및 예약된 작업(scheduled tasks)을 업데이트하십시오. OpenAI API 통합이나 API 키로 인증된 Codex 세션을 기계적으로 변경하지 마십시오. OpenAI는 이 두 가지 경계는 이번 은퇴의 영향을 받지 않는다고 명시적으로 밝혔습니다.

가장 안전한 배포 방식은 인벤토리 우선 마이그레이션(inventory-first migration)입니다. 한 번에 하나의 모델 클래스만 변경하고, 추론 노력(reasoning effort)과 보안 설정을 유지한 다음, 대표적인 대화형, 커스텀 에이전트 및 예약된 작업을 다시 실행하십시오. 이 가이드의 원래 단계는 5가지 측면의 인벤토리, 경계 인식 의사 결정 트리(boundary-aware decision tree), 그리고 8가지 수락 카나리(acceptance canaries)로 구성됩니다.

대상 사용자

이 체크리스트는 ChatGPT 데스크톱 앱, CLI 또는 IDE 확장 프로그램에서 ChatGPT 로그인을 사용하여 Codex를 사용하며 GPT-5.4 제품군 모델 ID를 고정(pinned)해 둔 개발자 및 워크스페이스 관리자를 위한 것입니다.

API 워크로드에 대해 전체 GPT-5.6 제품군 중에서 선택해야 하는 경우, 별도의 Sol vs Terra vs Luna 결정 가이드를 사용하십시오. 이 문서는 영향을 받지 않는 API 경로를 실수로 재작성하지 않으면서, ChatGPT 인증 Codex에서 두 모델을 제거하는 더 좁은 범위의 제품 이벤트를 다룹니다.

변경되는 사항 — 그리고 변경되지 않는 사항

모델 가용성은 제품 인터페이스(product surface)와 인증 경계(authentication boundary)를 따릅니다. 이를 구현 세부 사항이 아닌 구성의 일부로 취급하십시오.

이러한 구분은 가장 치명적인 실수, 즉 Codex 권한(entitlement) 변경을 계획되지 않은 API 마이그레이션(migration)으로 변질시키는 것을 방지합니다. 또한 공식적인 Codex 매핑(mapping)을 온전하게 유지합니다. 일반적인 제품군 비교는 품질 우선 API 워크로드(workload)를 Sol로 유도할 수 있지만, 은퇴 공지는 로그인된 Codex GPT-5.4를 Terra로, GPT-5.4 mini를 Luna로 직접 매핑합니다.

5개 표면 인벤토리(inventory) 구축

감사(audit)하려는 리포지토리(repository)와 명시적인 Codex 구성 디렉토리만 검색하십시오. 홈 디렉토리 전체를 재귀적으로 스캔하거나 비밀 정보(secrets)가 포함될 수 있는 환경 변수 파일을 출력하지 마십시오.

codex_config_root="/absolute/path/to/your/codex-config"

rg -n --hidden \
...

편집하기 전에 모든 일치 항목을 분류하십시오:

과거 기사, 스크린샷, 마이그레이션 노트 및 평가 고정 요소(eval fixtures)는 활성 구성이 아닙니다. 이들이 라이브 템플릿(live template)으로 복사되지 않는 한 기록(history)으로 남겨두십시오.

제한된 마이그레이션 워크플로 (A bounded migration workflow)

1. 베이스라인(baseline) 동결

각 활성 참조에 대해 표면(surface), 인증 방법(authentication method), 이전 모델, 추론 노력(reasoning effort), 작업 유형, 지연 시간(latency), 그리고 작업의 도구(tools) 사용 여부를 기록하십시오. 성공적인 대표 결과물 하나를 저장하십시오. 이는 프롬프트(prompts)나 권한(permissions)을 수정하지 않고도 비교 지점을 생성합니다.

2. 공식 일대일 매핑 적용

일반적인 프로젝트 또는 에이전트(agent) 구성의 경우, 변경 사항은 다음과 같이 최소화되어야 합니다:

model = "gpt-5.6-terra"
model_reasoning_effort = "high"

이전에 GPT-5.4 mini로 고정되었던 반복 가능한 워커(worker)의 경우:

model = "gpt-5.6-luna"
model_reasoning_effort = "medium"

대상(target)이 지원하는 경우, 첫 번째 비교 시 기존의 효과적인 노력(effort) 수준을 유지하십시오. 단일 커밋(commit) 내에서 모델, 프롬프트(prompt), 도구 정책(tool policy), 샌드박스(sandbox), 승인 모드(approval mode)를 동시에 변경하지 마십시오. 그렇게 하면 실패의 원인을 특정하는 것이 불가능해집니다.

3. 관리형 및 예약된 서피스(surfaces)를 별도로 마이그레이션하십시오

워크스페이스 정책(Workspace policy)과 예약된 작업(scheduled tasks)은 리포지토리(repository) 검색으로는 보이지 않는 사용자나 실행(runs)에 영향을 미칠 수 있습니다. 문서화된 관리자 또는 자동화 서피스를 통해 이를 업데이트하십시오. 내부 데이터베이스나 불투명한 상태 파일(state file)을 직접 편집하지 마십시오. 다음 무인 트리거(unattended trigger)를 신뢰하기 전에 수동 예약 작업 카나리(scheduled-task canary)를 실행하십시오.

4. 대표적인 작업 재현(Replay)

기준점(baseline)과 동일한 프롬프트(prompt), 파일, 도구, 추론 노력(reasoning effort), 성공 기준을 사용하십시오. 작업 완료 여부, 필요한 수정 사항, 실제 소요 시간(wall time), 권한 요청 등을 비교하십시오. 만약 Terra 또는 Luna가 중요한 수락 기준(acceptance criterion)을 놓친다면, 실패한 트레이스(trace)를 기록하고 해당 작업을 별도로 평가하십시오. 모든 워크플로(workflow)를 소리 없이 Sol로 전환하지 마십시오.

5. 활성화된 이전 참조가 남아 있지 않음을 증명하십시오

제한된 검색(bounded search)을 반복하고, 제품 모델 피커(product model picker)를 검사하며, 예약된 작업을 검토하십시오. 리포지토리 검색 결과가 '0'인 것은 필요조건이지만 충분조건은 아닙니다. 저장된 설정 및 관리된 설정은 체크아웃(checkout) 외부에서 존재할 수 있기 때문입니다.

결정 트리 (Decision tree)

1. 워크플로가 ChatGPT 로그인을 통한 Codex를 사용 중입니까? 아니라면, 이 은퇴 공지는 변경을 승인하지 않습니다.
2. gpt-5.4 또는 gpt-5.4-mini가 활성 상태로 고정(pinned)되어 있습니까? 아니라면, 자동 선택 여부를 확인하고 중단하십시오.
3. gpt-5.4의 경우 Terra로 시작하십시오. gpt-5.4-mini의 경우 Luna로 시작하십시오.
4. 기준점 재현(baseline replay)이 동일한 노력(effort)과 권한으로 통과됩니까? 그렇다면, 매핑(mapping)을 유지하십시오.
5. 실패한다면, 작업을 격리하고 모델, 노력(effort) 또는 프롬프트(prompt) 변경 사항을 하나씩 평가하십시오. 해당 광범위한 튜닝(tuning)은 은퇴 전용 패치(retirement-only patch)와 분리하여 진행하십시오.

8가지 수락 카나리 (Eight acceptance canaries)

복사 가능한 마이그레이션 기록 (Copyable migration record)

codex_gpt_5_4_retirement:
  deadline: "2026-08-31"
  authentication: "ChatGPT sign-in"
...

일반적인 실수 (Common mistakes)

이름이 일치한다는 이유로 API 모델 문자열을 변경하는 경우. 이번 은퇴(retirement)는 ChatGPT로 인증된 Codex에 적용됩니다. API 액세스는 별개의 경계(boundary)입니다.

기존 모델 두 개를 모두 Sol로 교체하는 경우. 공식적인 Codex 매핑(mapping)은 GPT-5.4의 경우 Terra, GPT-5.4 mini의 경우 Luna입니다. 다른 대상 모델을 선택하려면 별도의 평가(eval)에 기반한 결정이 필요합니다.

하나의 설정 파일만 확인하는 경우. 프로젝트 기본값이 정리된 후에도 저장된 설정(saved settings), 관리 정책(managed policy), 커스텀 에이전트(custom agents), 예약된 작업(scheduled tasks)에는 오래된 고정값(stale pins)이 남아 있을 수 있습니다.

여러 변수를 한꺼번에 변경하는 경우. 첫 번째 재실행(replay) 시 프롬프트(prompt), 추론(reasoning), 권한(permissions), 도구(tools)를 그대로 유지하여, 회귀(regression) 발생 시 원인을 단일화할 수 있도록 하세요.

자주 묻는 질문 (FAQ)

8월 31일에 OpenAI API에서 GPT-5.4 작동이 중단되나요?

이 Codex 공지 때문은 아닙니다. OpenAI에 따르면 API 및 API 키로 인증된 Codex 세션은 영향을 받지 않습니다. API 지원 종료(deprecation) 공지는 별도로 확인하시기 바랍니다.

Terra 또는 Luna 대신 GPT-5.6 Sol을 선택할 수 있나요?

특정 워크로드(workload)에 대해 다른 모델을 평가할 수는 있지만, 이는 광범위한 모델 선택의 문제이지 일대일 은퇴 마이그레이션(retirement migration)은 아닙니다. 공식 매핑을 기준으로 시작한 다음, 워크로드의 비용, 지연 시간(latency) 또는 품질 계층(quality tier)을 변경하기 전에 대표적인 평가(evals)를 수행하십시오.

출처 (Sources)

• ChatGPT 및 Codex 변경 로그 (changelog)
• Codex 모델 및 지원 종료된 Codex 모델 (deprecated Codex models)
• 워크스페이스 모델 가용성 (Workspace model availability)
• Codex 설정 기초 (Codex configuration basics)
• 예약된 작업 (Scheduled tasks)

IndieSeek에서 최초 게시되었습니다.