옆동네는 1M 되는데 codex는 256K 밖에 지원안해서 서운하셨다면..? Tibo가 말아주는 1M 설정 방법
(현재 OpenAI 공식 기준은 272K이며, Codex 버전과 계정에 따라 설정값이 제한되거나 더 낮게 적용될 수 있습니다. 설정 후에는 반드시 /status로 실제 적용값을 확인해 주세요.)
상세 설정 방법
1. config.toml 열기
Windows
C:\Users\사용자명\.codex\config.toml
macOS·Linux
~/.codex/config.toml
설정은 [projects], [features] 같은 섹션 안이 아니라 파일 맨 위에 넣습니다.
model = "gpt-5.6-sol"
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000
model은 기본 모델을 GPT-5.6 Sol로 지정합니다.
model_context_window는 Codex에 100만 토큰의 컨텍스트 예산을 요청합니다.
model_auto_compact_token_limit는 약 90만 토큰에서 자동 압축을 시작해 남은 공간을 확보합니다.
2. 저장 후 새 세션 시작하기
설정 파일을 저장하고 Codex를 완전히 종료한 다음 새 세션을 시작합니다. 이미 열려 있던 세션에는 새 설정이 제대로 반영되지 않을 수 있습니다.
3. 적용 여부 확인하기
새 세션에서 다음 명령을 입력합니다.
/status
표시되는 컨텍스트 용량이 기대한 값보다 작다면 현재 Codex 환경에서 상한을 제한한 것입니다.
4. 한 번만 시험하기
Windows PowerShell
codex -m gpt-5.6-sol `
-c model_context_window=1000000 `
-c model_auto_compact_token_limit=900000
macOS·Linux·Git Bash
codex -m gpt-5.6-sol \
-c model_context_window=1000000 \
-c model_auto_compact_token_limit=900000
이 명령은 config.toml을 바꾸지 않고 현재 실행하는 세션에만 적용됩니다.
5. 사용 시 주의사항
컨텍스트가 커지면 긴 코드와 대화를 더 오래 유지할 수 있지만, 요청마다 처리할 내용도 많아집니다. 응답이 느려지거나 사용 한도가 더 빨리 줄어들 수 있으니 대형 코드 분석이나 장시간 작업이 필요한 세션에서만 사용하는 편이 좋습니다.
설정이 적용되지 않거나 오류가 발생하면 model_context_window와 model_auto_compact_token_limit 두 줄을 지우면 기본값으로 돌아갑니다.
⚠️ 이 설정은 모델 자체의 성능이나 물리적인 컨텍스트 한도를 늘리는 기능이 아닙니다. Codex 클라이언트에 사용할 예산을 지정하는 실험적인 사용자 설정입니다.
🔗 OpenAI Codex 설정 문서
https://learn.chatgpt.com/docs/config-file/config-reference
🔗 OpenAI Codex 변경 내역
https://learn.chatgpt.com/docs/changelog
