Codex CLI: 검토 모델 및 추론 강도 설정
Codex CLI에서 review_model, model_reasoning_effort, /review, /model 및 이 settings가 cost와 quality에 미치는 영향을 알아보세요.
짧은 답변
review_model은 /review에 사용할 모델을 지정합니다. 설정하지 않으면 Codex는 현재 세션 모델을 사용합니다. model_reasoning_effort는 Responses API에서 이 설정을 지원하는 모델의 추론 강도를 조정합니다.
강도를 높이면 어려운 작업에 도움이 될 수 있지만, 정답이나 더 낮은 총비용을 보장하지는 않습니다. 온도나 답변 길이 설정도 아닙니다.
Field 관계
| Field | 역할 |
|---|---|
model | 일반 작업용 default model |
review_model | /review 등의 review workflows에 사용하는 model |
model_reasoning_effort | main model의 reasoning strength |
/model | model 또는 reasoning changes의 in-session entry point |
/review | Codex에게 current changes를 review하도록 요청하는 entry point |
작업에 맞는 추론 강도 선택
다음 설정을 시작점으로 삼고 작업의 완료 기준에 따라 결과를 평가하세요.
| 작업 | 시작 설정 | 확인할 내용 |
|---|---|---|
| 범위가 명확한 작은 수정이나 짧은 설명 | 지원하는 경우 low | 정확성과 응답 시간. |
| 일반적인 기능 개발이나 재현 방법이 명확한 버그 | 지원하는 경우 medium | 테스트, 누락, 불필요한 변경. |
| 어려운 원인 분석, 여러 모듈 변경, 상세 검토 | 먼저 high, 필요하면 지원하는 상위 단계 | 놓친 제약, 잘못된 지적, 사용 가능한 결과까지의 총시간. |
선택 가능한 단계는 모델, Codex 버전, 제공업체에 따라 달라집니다. xhigh나 max를 쓰기 전에 /model의 선택지와 해당 모델의 공식 문서를 확인하세요. 한 모델의 지원 여부가 다른 모델에도 적용되지는 않습니다. 강도를 높이면 추론 토큰과 지연 시간이 늘 수 있으며, 재시도, 컨텍스트 크기, 도구 호출, 요금 방식도 총비용에 영향을 줍니다.
설정 예시
지속적으로 사용할 기본값은 CODEX_HOME의 config.toml에 설정하세요. 변수가 없으면 ~/.codex/config.toml을 사용합니다. 이 키는 모든 TOML 테이블 앞의 최상위에 두고 제공업체와 인증 설정은 유지하세요.
model = "gpt-6-astra"review_model = "gpt-6-astra"model_reasoning_effort = "high"설정 매개변수
| 매개변수 | 역할과 위치 | 기본값과 예시 |
|---|---|---|
model | 최상위; 모델 광장의 전체 Model ID. | 예시 gpt-6-astra; 필요에 따라 변경합니다. |
review_model | 최상위; /review에서 사용할 모델. | 선택 사항; 기본값은 현재 세션 모델입니다. |
model_reasoning_effort | 최상위; 모델의 추론 강도. | 예시 high; 지원 단계와 기본값은 모델에 따라 다릅니다. |
모델과 추론 설정을 [projects."<path>"]에 넣지 마세요. 프로젝트별 모델은 신뢰한 프로젝트의 .codex/config.toml 최상위에 둘 수 있지만 provider와 인증은 사용자 설정에 둡니다. 현재 profile은 CODEX_HOME의 NAME.config.toml을 codex --profile NAME으로 선택합니다. 이전 [profiles.NAME] 테이블이나 최상위 profile 선택자는 사용하지 않습니다.
파일 기본값과 세션 설정
시작할 때 CLI 인수와 -c 설정이 신뢰한 프로젝트 설정, 선택한 프로필, 사용자 기본값보다 우선합니다. 현재 Codex의 --profile NAME은 CODEX_HOME에서 NAME.config.toml을 읽습니다. 이전 버전은 다른 프로필 형식을 사용했습니다.
이번 실행에서만 추론 강도를 바꾸려면 다음을 실행하세요.
codex -c 'model_reasoning_effort="medium"'세션 중에는 /model로 현재 모델과 지원되는 추론 단계를 선택하세요. 파일을 수정해도 실행 중인 세션이 즉시 바뀐다고 보장할 수 없습니다. 저장된 기본값은 새 세션에서 확인하세요. Plan 모드는 plan_mode_reasoning_effort나 자체 기본 설정을 쓸 수 있으므로 별도로 확인해야 합니다.
실제 적용된 설정 확인
codex --version을 실행한 뒤 대상 프로젝트 디렉터리에서 새 세션을 시작하세요./model로 선택한 강도를,/status로 현재 모델과 세션 설정을 확인하세요. 파일과 다르면 시작 인수, 선택한 프로필, 프로젝트 설정, 그리고 지원되는 경우/debug-config를 확인하세요.- 별도 세션에서 동일한 대표 작업을 지원되는 두 단계로 비교하세요. diff, 테스트, 완료 시간, BetterToken 사용량 기록을 확인하고 품질 목표를 충족하는 설정을 선택하세요. 강도를 낮춰도 총비용이 줄어든다는 보장은 없습니다.
일반적인 실수
review_model이 모든 tasks에서 main model을 대체한다고 생각함- reasoning effort를 temperature setting으로 취급함
- current provider가 지원하지 않는 model ID 사용
- 모든 task에 highest reasoning effort 사용
- actual usage와 result quality를 확인하지 않고 model names만 봄
BetterToken 정보
모델 광장에서 정확한 Model ID를 복사하세요.
관련 문서
- Codex CLI config.toml 구성
- model_provider, base_url 및 wire_api란?
- Codex BetterToken 설정 가이드
- Codex CLI sandbox 및 approval modes란?

