GPT-5.5 Codex : clustering de tokens suspects
Original : GPT-5.5 Codex reasoning-token clustering may be leading to degraded performance
Pourquoi c'est important
Un bug de troncature de raisonnement dans GPT-5.5 Codex impacte directement la fiabilité des agents de code.
Un utilisateur a signalé sur GitHub un comportement anormal de GPT-5.5 dans Codex : les reasoning_output_tokens se concentrent à 516, 1034 et 1552 tokens, des valeurs fixes qui coïncident avec une baisse de performance sur les tâches complexes.
Le 27 juin 2026, l'utilisateur vguptaa45 a ouvert l'issue #30364 sur le dépôt officiel openai/codex (95,6k étoiles). Il y signale un pattern statistique inhabituel dans les métadonnées token_count de GPT-5.5 : les réponses du modèle atterrissent de façon disproportionnée à exactement 516 reasoning_output_tokens, avec des pics secondaires à 1034 et 1552 — soit des multiples exacts de 516. Ce phénomène, qualifié de « clustering », serait spécifique au modèle GPT-5.5 et s'accompagnerait d'une intensité globale réduite en tokens de raisonnement. Selon le rapport, cela pourrait expliquer des baisses de performance observées sur des tâches Codex complexes ou à fort enjeu. L'issue est étiquetée « bug », « model-behavior » et « rate-limits » par les mainteneurs d'OpenAI. Aucune réponse officielle d'OpenAI n'était disponible au moment de la publication.