GPT-5.5 Codexで推論トークンの異常集中が発覚
원제: GPT-5.5 Codex reasoning-token clustering may be leading to degraded performance
왜 중요한가
最新モデルGPT-5.5の推論品質に構造的な制限がある可能性が示され、Codexを活用する開発ワークフロー全体に影響しうる。
2026年6月27日、GitHubのopenai/codexリポジトリにて、GPT-5.5のCodexがreasoning_output_tokensを516、1034、1552という固定値に異常集中させるバグが報告された。ユーザーvguptaa45が複数レスポンスのトークンメタデータを集計分析し、複雑なタスクで性能低下が起きていると指摘した。
GitHubのopenai/codexリポジトリにIssue #30364として報告されたこの問題は、GPT-5.5がCodexタスクを処理する際にreasoning_output_tokensの値が516、1034（516×2）、1552（516×3）という特定の境界値に不自然に集中するというものだ。報告者のvguptaa45は、複数レスポンスのトークンカウントメタデータを集計することでこのパターンを発見した。この現象はGPT-5.5に固有のものとされており、他のモデルでは確認されていない。推論トークンが固定境界で打ち切られる可能性があり、その結果として推論の深度が全体的に低下し、複雑なタスクや高精度が求められるタスクでのパフォーマンス劣化につながっているとされている。IssueにはバグラベルのほかにModel Behavior、Rate Limitsのラベルが付与されており、OpenAIの公式リポジトリ上で現在もオープン状態となっている。同リポジトリはStar数95,600以上、Fork数14,200以上の主要OSSプロジェクトであり、多くの開発者が影響を受ける可能性がある。