오픈AI, 코덱스 시큐리티 CLI 오픈소스화

오픈AI가 보안 분석용 커맨드라인 도구인 코덱스 시큐리티 CLI(Codex Security CLI)를 오픈소스로 출시했다.

오픈AI는 코드 보안 리뷰를 자동화하는 AI 에이전트로 코덱스 시큐리티(Codex Security)를 지난 3월 발표한 바 있다. 이 코덱스 시큐리티를 CLI로 사용할 수 있도록 만든 코덱스 시큐리티 CLI가 오픈소스로 출시된 것. 코덱스 시큐리티 CLI는 깃허브에 공개되어 있으며 누구나 다운로드할 수 있다.

오픈AI는 자사는 조용히 오픈소스 코덱스 시큐리티 CLI를 출시했는데 해커 뉴스가 자사 공 전 먼저 발견해 버렸다며 이제 리포지토리를 스캔하거나 실행별 발견 사항을 추적하거나 수정 사항을 확인하거나 CI/CD에 보안 점검을 추가할 수 있게 된다고 게시했다.

커뮤니티에선 정말 훌륭하다거나 오픈소스로 공개해 줘서 감사하다는 댓글도 있지만 시험해 본 결과 스캔은 시작됐으나 계정 레이트 리밋에 도달해 중단됐다는 댓글도 있었다.

이에 대해 코덱스 시큐리티 CLI 개발 참여자는 분당 레이트 리밋으로 인해 스캔이 1분 만에 중단되어서는 안 되며 부분적인 출력이 보존됐다는 표시는 중단된 지점부터 재개할 수 있다는 인상을 주지만 유감스럽게도 현재로서는 스캔을 재개할 수 없다고 답변했다.

또 코덱스 플러그인보다 이쪽을 사용해야 하는 경우는 언제냐는 질문에 대해 코덱스 CLI를 통해 실행하는 경우를 포함해 이 플러그인은 현재 작업 중인 리포지토리를 스캔하는 데 최적이라며 스탠드얼론 시큐리티 CLI/SDK도 동일한 스캐너를 사용하지만 조직 전체 스캔·이력 결과·중복 제거·오탐 추적·예산 관리·CI 통합 등 여러 리포지토리에 걸쳐 장기적으로 보안을 운용할 수 있도록 설계되어 있다고 설명했다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

한편 오픈AI는 지난 7월 9일 GPT-5.6 시리즈를 출시한 바 있다. 오픈AI가 이 GPT-5.6 시리즈에 대해 GPT-5.6 자체를 활용헤 계산 비용 절감과 GPU 사용 효율 개선을 실시했다고 밝혔다.

GPT-5.6 시리즈는 고성능 GPT-5.6 솔(GPT-5.6 Sol), 균형형 GPT-5.6 테라(GPT-5.6 Terra), 저비용 GPT-5.6 루나(GPT-5.6 Luna) 등 3종류로 나뉘어 출시됐다. 이 중 GPT-5.6 솔은 클로드 페이블 5를 웃도는 성능을 절반의 비용으로 달성할 수 있는 모델로 어필되고 있다.

오픈AI에 따르면 GPT-5.6 솔의 높은 비용 효율성은 GPT-5.6 솔 자체를 활용한 자기 개선을 통해 달성됐다고 한다.

추론 부문에서는 추론 엔진 커널 자체를 GPT-5.6 솔로 개선했다. GPT-5.6 솔은 오픈AI 커널에 사용되는 프로그래밍 언어 트리톤(Triton)과 글루온(Gluon) 효율화에 기여하는 기술 방식을 학습하고 있으며 커널 최적화를 통해 엔드투엔드 서비스 비용을 20%나 절감하는 데 성공했다고 한다.

After deployment, we applied GPT-5.6 Sol to advance the frontier of efficiency by making itself more efficient to run.

The results:
– 20% lower serving costs from production GPU kernel improvements.
– 15%+ better token-generation efficiency from improved speculative decoding.

— OpenAI (@OpenAI) July 29, 2026

투기적 디코딩(Speculative Decoding) 개선도 자율적으로 이뤄졌다. 투기적 디코딩은 소형 드래프트 모델을 사용해 다음 토큰을 예측하는 추론 고속화 기술로 GPT-5.6 솔을 활용해 드래프트 모델을 개선해 토큰 생성 효율이 15% 향상됐다. 또 KV 캐시 처리 방식이나 GPU에 대한 연산 처리 배분 시스템도 자율적으로 개선했다.

나아가 오픈AI는 에이전트 시스템 하네스도 효율화했다. 구체적으로는 MCP 서버나 스킬을 필요할 때만 호출한다, 도구에 의한 출력의 최대 토큰 수를 기본 1만 토큰으로 제한하고 그 이상 토큰 수는 모델이 요구한 경우에만 허용한다, 도구 호출 순서를 고정한다 같은 개선을 적용해 캐시 활용률을 향상시키는 데 성공했다고 한다.

오픈AI는 GPT-5.6가 추론 및 하네스 개선에 크게 기여할 수 있었던 만큼 앞으로는 최적화 속도가 가속화될 것으로 확신한다고 밝혔다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.