GPT-5.5 을 위한 반공식 Codex 백도어 API 를 통한 펠리컨

2026 년 4 월 23 일

오늘의 릴리스에서 눈에 띄는 누락 사항은 API 입니다:

API 배포에는 다른 보호 장치가 필요하며, 우리는 이를 대규모로 서비스하기 위한 안전 및 보안 요구 사항을 파트너와 고객과 긴밀히 협력하고 있습니다. GPT-5.5 과 GPT-5.5 Pro 를 API 에 매우 곧바로 제공하겠습니다.

내가 펠리컨 벤치마크를 실행할 때 항상 ChatGPT 나 다른 에이전트 해시 (harness) 에서 숨겨진 시스템 프롬프트가 결과에 영향을 미치지 않도록 API 를 사용하는 것을 선호합니다.

The OpenClaw backdoor

지난 몇 개월 동안 AI 세계의 지속적인 긴장점은 OpenClaw 와 Pi 같은 에이전트 해시 (harness) 가 대형 제공업체가 제공하는 API 와 어떻게 상호작용하는지에 관한 것이었습니다.

OpenAI 과 Anthropic 은 모델에 대한 원본 API 에 비해 상당한 할인율을 제공하여 인기 있는 월간 구독을 제공합니다.

OpenClaw 는 이 메커니즘과 직접 통합되었으나, Anthropic 의 막아진 후 이것이 시작되었습니다. OpenAI—who recently hired OpenClaw creator Peter Steinberger—는 그들의 (오픈 소스) Codex CLI 도구를 사용하는 것과 동일한 메커니즘을 통해 OpenAI 의 구독과 통합할 것을 환영한다고 발표하여 쉬운 카르마 승리를 보았습니다.

이것은 누구나 OpenAI 의 Codex 특정 API 와 통합하여 기존 구독에 접근할 수 있는 코드를 작성할 수 있음을 의미하는가?

어느 날 Jeremy Howard 는:

누구든지 Pi 와 Opencode (IIUC) 가 사용하는

/backend-api/codex/responses

엔드포인트를 OpenAI 가 공식적으로 지원하는지 알고 계신가요?

그 결과 3 월 30 일 OpenAI 의 Romain Huet 은 트위터를 통해:

우리는 Codex 를 어디서든 사용하게 하고 싶습니다! 그건 앱, 터미널에서뿐만 아니라 JetBrains, Xcode, OpenCode, Pi, 그리고 이제 Claude Code 에서도 가능하다는 뜻입니다.

그것이 Codex CLI 와 Codex 앱 서버가 오픈 소스인 이유입니다! 🙂

Peter Steinberger 는 Jeremy 에게:

OpenAI 구독은 공식적으로 지원됩니다.

llm-openai-via-codex

그래서... 나는 Claude Code 를 사용하여 openai/codex 저장소를 역공학하고, 인증 토큰이 어떻게 저장되는지 파악하여 GPT-5.5 의 기존 Codex 구독을 가져와 프롬프트를 실행하는 새로운 플러그인 llm-openai-via-codex 를 만들었습니다.

(후견으로 생각하면 GPT-5.4 나 GPT-5.5 프리뷰를 사용했어야 했는데, 더 재미있었을 것입니다. 나는 코드를 재작성하여 이 농담을 위해 Codex 와 GPT-5.5 를 사용하도록 고려했지만, 더 이상 시간을 보내지 않기로 결정했습니다.)

사용 방법은 다음과 같습니다:

• Codex CLI 설치, OpenAI 플랜 구매, Codex 로 로그인

• LLM 설치:
  uv tool install llm

• 새 플러그인 설치:
  llm install llm-openai-via-codex

• 프롬프트 시작:
  llm -m openai-codex/gpt-5.5 'Your prompt goes here'

모든 기존 LLM 기능도 작동해야 합니다—이미지 첨부를 위해 -a filepath.jpg/URL 사용, llm chat -m openai-codex/gpt-5.5 를 사용하여 지속적인 채팅 시작, llm logs 를 사용하여 기록된 대화 보기 및 llm --tool ... 를 사용하여 도구 지원으로 테스트.

And some pelicans

펠리컨을 생성해 보겠습니다!

llm install llm-openai-via-codex
llm -m openai-codex/gpt-5.5 'Generate an SVG of a pelican riding a bicycle'

나는 다음과 같은 것을 받았습니다:

GPT-5.4 에서 더 나은 결과를 보았으므로 -o reasoning_effort xhigh 를 추가하고 다시 시도했습니다:

그것은 거의 4 분 걸려 생성되었지만, 나는 그것이 훨씬 더 나은 노력이라고 생각합니다.

SVG 코드 (기본값, xhigh) 를 비교하면 xhigh

는 매우 다른 접근 방식을 사용하며—as demonstrated by those gradients—그것은 훨씬 더 CSS 가 많았습니다. xhigh 는 9,322 reasoning tokens 을 사용했고 기본값은 39 만 사용했습니다.

A few more notes on GPT-5.5

GPT-5.5 의 가장 눈에 띄는 사항은 가격입니다. API 에 라이브되면 $5 per 1M input tokens 과 $30 per 1M output tokens 으로 가격이 설정되며, 여기서 5.4 는 $2.5 와 $15 입니다.

GPT-5.5 Pro 는 더욱: $30 per 1M input tokens 과 $180 per 1M output tokens 입니다.

GPT-5.4 는 계속 이용