오픈AI, 코덱스로 80만 줄 코드 정리…CI 시간 10분→4.5분

오픈AI가 코덱스(Codex) 코딩 에이전트와 GPT-6 계열 모델을 활용해 내부 소프트웨어 유지보수를 자동화한 사례를 18일(현지 기준) 블로그를 통해 공개했다. 회사 측이 직접 밝힌 내용으로, 엔지니어 5명이 다른 업무와 병행하면서 2주 동안 1,400건이 넘는 풀 리퀘스트를 병합했고 80만 줄 이상의 코드를 제거했다.

작업 방식은 GPT-6 아스트라(GPT-6 Astra)에 짧고 모호한 지시를 내리는 형태였다. 아스트라는 과거 풀 리퀘스트, 슬랙(Slack) 대화, 내부 프로젝트 기록, 프로덕션 성능 데이터를 참고해 사용되지 않는 코드를 찾아 정리했다. 특정 서비스의 컨테이너 이미지 크기는 3.31GB에서 1.72GB로 48% 줄었다.

아스트라는 오래된 실험을 정리하는 데도 투입됐다. CPU 사용량이 많은 낭비 요소를 찾아냈고, 팀은 이를 바탕으로 수백 개의 실험과 피처 플래그를 제거했다. ‘영구(permanent)’ 설정으로 지정된 플래그 하나를 CPU 부하가 큰 항목으로 표시한 사례에서는 사람이 검토한 뒤 삭제했고, 주요 서비스의 CPU 사용량이 약 0.42% 감소했다.

비용 비교 테스트도 진행됐다. 더 저렴한 GPT-6.1 솔(GPT-6.1 Sol)을 6,000개 파일, 100만 줄 규모 코드에 적용한 결과 최고 추론 설정에서 아스트라가 찾은 142건 중 131건(약 92%)을 찾아냈다. API 비용은 15.12달러로, 아스트라의 109.06달러 대비 약 14% 수준이었다.

코덱스 제안을 반영한 풀 리퀘스트 약 30건을 적용한 뒤 중간값 기준 CI 완료 시간은 약 10분에서 4.5분으로 줄었다. 63개 테스트 묶음은 592.6초에서 29.8초로 95% 단축됐다. 오픈AI는 작은 유지보수 작업부터 시작해 결과를 검토한 뒤 범위를 넓히라고 권고했다.