GPT-5.5 Codexで性能低下の可能性
原題: GPT-5.5 Codex reasoning-token clustering may be leading to degraded performance
なぜ重要か
GPT-5.5を活用した開発自動化の信頼性に直接影響する可能性があり、Codex利用企業にとって実害リスクとなる技術的問題として注目される。
2026年6月27日、GitHubのOpenAI公式Codexリポジトリに「GPT-5.5のreasoningトークン数が516・1034・1552という固定値に集中するクラスタリング現象が確認され、複雑なタスクでの性能低下につながっている可能性がある」とするIssue（#30364）が報告された。報告者はCodexのトークンメタデータを集計分析し、異常なパターンを発見したとしている。
GitHubユーザーのvguptaa45氏が2026年6月27日、OpenAIの公式Codexリポジトリに問題報告（Issue #30364）を投稿した。
報告によると、GPT-5.5のCodex応答において、`reasoning_output_tokens`の値がちょうど516トークンに集中する傾向が確認され、さらに1034（516×2）および1552（516×3）という倍数境界にも顕著なスパイクが見られるという。これらはいずれも516の整数倍であり、モデル内部における何らかのバッファ境界またはクラスタリング処理に起因している可能性を示唆している。
このパターンはGPT-5.5に特有のものとされており、他モデルでは同様の傾向は見られないと報告者は述べている。また、reasoning_output_tokensが固定境界に張り付くことで、実質的なreasoningトークンの総量が低下し、複雑なコーディングタスクや高精度が求められる作業でのパフォーマンス劣化につながっている可能性があるとしている。
Issueには「bug」「model-behavior」「rate-limits」の3つ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関連の問題とも関連するとOpenAI側は分類している。本稿執筆時点でOpenAIからの公式コメントや修正対応は公開されていない。