대충 한줄 요약 하자면

예측시장은 커지긴 하는데, 쉬운 갭들을 먹는건 사라질 거고 리테일들은 룰/결제 디테일에서 생기는 미스프라이스 들을 노리는게 맞을 거 같다는 소리

① 사전 준비
   └─ KNOWLEDGE_REUSE_CHECK (과거 교훈 검색)
   └─ 리서치 (3모델 범위 분할 병렬)
   └─ DEPENDENCY_CONTROL (LOCAL_FIRST 기본)
        ↓
② 계획: PLAN_V1
        ↓
③ 【비판】 HARD_CRITIC_R1 (최소 3개 실패 시나리오)
        ↓
④ 개선: PLAN_V2 (R1 실패 시나리오 1:1 대응)
        ↓
⑤ 【비판】 HARD_CRITIC_R2 (대응책 재비판 + 새 약점)
        ↓
⑥ 최종: PLAN_V3 (잔여 리스크 + 롤백 + 중단 조건)
        ↓
⑦ 【토론】 3모델 패널 (찬성-반대-심판, 강공 비판 고정)
   └─ "이 접근 자체가 맞는가?" 전략 검증
   └─ 대안 없는 반박 불합격
   └─ 최대 3라운드 (고위험은 4)
        ↓
⑧ GO/NO-GO (3모델 독립 판정, ALL GO 필요)
   ├─ ALL GO → ⑨
   └─ NO-GO → 계획 수정 → ②로 루프
        ↓
⑨ 실행 (PLAN_V3 대로 단계별)
        ↓
⑩ 【검증】 사전 정의 게이트 순서대로 실행
   └─ 전체 pass → 완료
   └─ 1개라도 fail → 즉시 롤백 + INC 문서
        ↓
⑪ 학습: LEARNING_CAPTURE + INC/PAT/RB + git commit

⓪ 자문 수신 (원본 저장, 수정 금지)
        ↓
① 독립 리서치
   └─ 자문에서 언급된 기능/설정이 실제 존재하는지 검증
   └─ 외부 사례 조사 + 대안 탐색
   └─ 3모델 범위 분할 병렬
        ↓
② 비판적 검증 (자문 vs 우리 환경 대조)
   └─ ✅ 그대로 적용 / 🔧 변형 적용 / ❌ 버림 — 항목별 분류
   └─ KNOWLEDGE_REUSE_CHECK
        ↓
③ 계획: PLAN_V1 (검증 통과 항목 기반)
        ↓
④ 【비판】 HARD_CRITIC_R1
        ↓
⑤ 개선: PLAN_V2
        ↓
⑥ 【비판】 HARD_CRITIC_R2
        ↓
⑦ 최종: PLAN_V3
        ↓
⑧ 【토론】 3모델 패널 (전략 방향 검증)
        ↓
⑨ 내부 GO/NO-GO (3모델 판정, ALL GO 필요)
   │
   ├─ ALL GO → 전문가 검증 요청 문서 생성 (최대 10개 md)
   │            └─ 백휘가 전문가에게 전달
   │            ├─ 전문가 GO → ⑩
   │            └─ 전문가 NO-GO → 피드백 반영 → ①로 루프
   │
   └─ NO-GO → 전문가 재자문 문서 생성 (최대 10개 md)
              └─ 백휘가 전문가에게 전달
              └─ 보완 자문 수신 → ①로 루프
        ↓
⑩ 실행 (내부 ALL GO + 전문가 GO 이중 게이트 통과)
        ↓
⑪ 【검증】 검증 게이트 실행
   └─ pass → 완료 / fail → 롤백
        ↓
⑫ 학습: LEARNING_CAPTURE + INC/PAT/RB + git commit

이번 버전에서 가장 큰 변화임다

GPT-5.4는 컴퓨터를 직접 사용하도록 설계되었슴다

예를 들면 AI가 대신
프로그램 실행, 파일 열기, 마우스 클릭, 키보드 입력
같은 작업을 할 수 있슴다

GPT도 단순히 대화하는 AI에서 실제 일을 대신하는 AI로 발전한 것임다!

밑에 영상도 참고해보십셔 🥺

GPT-5.4는 1M 토큰 컨텍스트를 지원한다고 함다

클로드도 기본 200K, 기업 환경에서는 1M 컨텍스트를 지원했는데
이번에 GPT도 그 수준까지 따라가는 느낌임다

덕분에
책 여러 권, 대형 코드베이스, 수백 페이지 문서
같은 것도 한 번에 읽고 분석 가능해졌슴다

OpenAI 발표에 따르면
환각이 약 33% 감소했다고 함다

또 이전 버전보다
추론 능력, 코딩, 문서 작업
같은 지식 노동 작업에서 성능이 더 좋아졌다고 함다

첫째, OpenAI API에서 gpt-5.4와 gpt-5.4-pro는 1,050,000 토큰 컨텍스트 윈도우를 갖고 있고, gpt-4.1도 1,047,576 토큰을 지원합니다. 둘째, Codex에서는 GPT‑5.4에 대해 실험적 1M 지원이 문서화돼 있습니다. 셋째, Playground는 이 1M급 모델들을 시험해보는 진입점입니다. 넷째, 일반 ChatGPT 대화창은 현재 공개 기준 1M이 아닙니다. GPT‑5.4 출시 글과 ChatGPT 도움말 모두, ChatGPT의 GPT‑5.4 Thinking 컨텍스트는 기존과 동일하며 수동 선택 기준으로 유료 플랜 256K, Pro 400K라고 안내합니다.

가장 중요한 오해 하나만 먼저 잡으면, “1M 컨텍스트”는 1M 입력만 넣는다는 뜻이 아닙니다. OpenAI 문서 기준으로 컨텍스트 윈도우에는 입력 토큰 + 출력 토큰 + reasoning 토큰이 함께 들어갑니다. GPT‑5.4의 최대 출력은 128,000 토큰이라서, 실제로는 입력을 꽉 채울수록 출력과 reasoning에 쓸 여유가 줄어듭니다.

1) ChatGPT 안에서 1M을 켤 수 있나

공개 문서 기준으로는 아직 안 됩니다. ChatGPT에서는 Auto가 필요할 때 GPT‑5.4 Thinking으로 전환될 수 있고, 유료 플랜은 수동 선택도 가능하지만, 컨텍스트 자체는 유료 256K / Pro 400K로 안내됩니다. GPT‑5.4 출시 글도 “ChatGPT에서의 GPT‑5.4 Thinking 컨텍스트 윈도우는 GPT‑5.2 Thinking과 동일”하다고 못 박고 있습니다. 그래서 지금 ChatGPT 대화창에서 “1M 모드”를 따로 켜는 방법은 공개되어 있지 않습니다.

즉, “ChatGPT에서 버튼 하나 눌러 1M 쓰기”는 현재 공개 기준 불가이고, 1M을 진짜 쓰려면 아래의 API / Playground / Codex로 가는 게 맞습니다.

2) 가장 확실한 방법: OpenAI API에서 쓰기

지금 가장 정석적인 경로는 **Responses API + gpt-5.4** 입니다. OpenAI는 GPT‑5.4가 여러 엔드포인트에서 동작한다고 문서화해 두었지만, 별도 가이드에서는 reasoning 모델은 Chat Completions보다 Responses API에서 더 잘 동작하고, 특히 GPT‑5.4는 Responses API가 이전 추론 상태 전달, 캐시 효율, 지연 시간 측면에서 더 유리하다고 설명합니다.

8) Playground에서는 어떻게 쓰나

Playground는 코드 없이 1M급 모델을 가장 쉽게 시험하는 경로입니다. GPT‑5.4와 GPT‑4.1 모델 페이지 모두 “Try in Playground” 진입점을 제공합니다. 다만 제가 확인한 공개 문서 기준으로는 “1M 토글” 같은 별도 스위치가 문서화돼 있지는 않았습니다. 그래서 Playground에서의 실제 사용법은 “1M-capable 모델을 선택하고, 총 컨텍스트가 그 한도를 넘지 않게 요청을 구성”하는 방식으로 이해하는 게 안전합니다.

즉 Playground는 진입은 쉽지만, 대규모 운영·자동화·세밀한 토큰 제어는 API가 낫다고 보시면 됩니다.

9) Codex에서 1M 쓰는 방법

OpenAI는 GPT‑5.4 출시 글에서 **“Codex의 GPT‑5.4는 실험적 1M 컨텍스트 지원을 포함하며, model_context_window와 model_auto_compact_token_limit를 설정해서 시도할 수 있다”**고 명시했습니다. 별도의 Codex 설정 문서도 이 두 키의 의미를 설명합니다. 또한 예시에서 codex --model gpt-5.4 형태를 보여 줍니다.

10) 비용은 어떻게 되나

여기서 진짜 중요합니다. GPT‑5.4와 GPT‑5.4 Pro는 입력이 272K를 넘는 세션부터 가격 체계가 올라갑니다. OpenAI 가격표 기준으로 gpt-5.4는 272K 이하일 때 입력이 $2.50 / 1M tokens, 출력이 $15 / 1M tokens이고, 272K 초과 세션은 입력이 $5.00, 출력이 $22.50로 올라갑니다. gpt-5.4-pro는 훨씬 비싸고, gpt-4.1은 gpt-5.4보다 대체로 더 저렴합니다. OpenAI는 1.05M 컨텍스트 모델에 대해 272K 초과 가격이 “입력 2배, 출력 1.5배”를 세션 전체에 적용하는 방식이라고 설명합니다. reasoning 토큰은 출력 토큰으로 과금됩니다.

그래서 비용 관점에서는 보통 이렇게 정리됩니다.

정말 고급 추론이 필요: gpt-5.4

최고 난도지만 매우 비쌈: gpt-5.4-pro

12) 상황별로 가장 현실적인 선택

“ChatGPT 창에서 그냥 쓰고 싶다”
현재 공개 기준으로는 1M 불가입니다. ChatGPT의 GPT‑5.4 Thinking은 256K/400K입니다.

“코딩 조금 가능하고, 가장 확실하게 1M 쓰고 싶다”
**Responses API + gpt-5.4** 가 제일 정석입니다. 토큰 수는 /responses/input_tokens로 먼저 재고, 큰 파일은 file_id로 넣고, 긴 작업은 background mode, 긴 멀티턴은 compaction을 붙이면 됩니다.

“대형 코드베이스를 오래 붙들고 코딩 에이전트처럼 쓰고 싶다”
Codex + GPT‑5.4 experimental 1M이 제일 직접적입니다. model_context_window와 model_auto_compact_token_limit를 설정하는 경로가 공식 문서에 나옵니다.

🦞 OpenClaw 2026.3.8
🧠 Model: openai-codex/gpt-5.4 · 🔑 oauth (openai-codex:default)
🧮 Tokens: 5.8k in / 1.7k out
🗄 Cache: 97% hit · 162k cached, 0 new
📚 Context: 163k/1.1m (16%) · 🧹 Compactions: 0
📊 Usage: 5h 97% left ⏱️1h 57m · Week 99% left ⏱️6d 20h
🧵 Session: • updated just now
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