GPT-5.5 Codexでトークンクラスタリングによる性能低下の疑い
मूल शीर्षक: GPT-5.5 Codex reasoning-token clustering may be leading to degraded performance
यह क्यों महत्वपूर्ण है
推論トークンの固定クラスタリングは、モデルの思考深度に人為的な制限を示唆し、AIコーディング品質に直結する問題として業界の注目を集めている。
GitHub上のopenai/codexリポジトリにて、GPT-5.5のreasoning_output_tokensが516、1034、1552の固定値に集中するクラスタリング現象が報告され、複雑なタスクでの性能低下との関連が指摘されている。
2026年6月27日、ユーザー vguptaa45 がGitHubのopenai/codexリポジトリにIssue #30364を登録した。報告によると、GPT-5.5モデルのCodex応答において、token_countメタデータのreasoning_output_tokensが516トークンに集中するパターンが確認され、さらに1034および1552という固定的な境界値でもスパイクが観測されている。これらの値は516の整数倍（516×1、516×2、516×3）に対応しており、単純な偶然とは考えにくい規則的な分布を示している。
報告者は、このクラスタリング現象がGPT-5.5に固有のモデル挙動であり、推論トークン強度の全体的な低下と一致すると述べている。その結果として、複雑または高精度が求められるCodexタスクにおいてパフォーマンスの劣化が生じている可能性があると指摘している。
このIssueには「bug」「model-behavior」「rate-limits」のラベルが付与されており、トークン使用量の報告やクォータ制限との関連も調査対象となっている。現時点でOpenAIからの公式な回答や修正は確認されていない。