OpenAI 실시간 액세스 시스템, Codex·Sora 확장을 ‘레이트 리밋 밖’으로
OpenAI가 Codex와 Sora 같은 고부하 모델을 “레이트 리밋에 막히지 않게” 쓰기 위한 새로운 실시간 액세스 시스템을 공개했습니다1. 쉽게 말해, AI를 더 빠르게 부르고(지연 감소), 더 오래 붙잡고(세션 유지), 더 많이 돌려도(확장) 사용자 경험이 무너지지 않게 만드는 길을 열었다는 뜻입니다. 이번 글에서는 이 변화가 왜 중요한지, 개발·크리에이터 관점에서 무엇이 달라지는지 핵심만 정리해봅니다.
실시간 AI의 본질: ‘똑똑함’보다 ‘왕복 시간’이 먼저다
코딩 AI나 영상 생성 AI는 이제 모델 성능만으로 승부가 나지 않습니다. 내가 한 줄 수정할 때마다 응답이 2~3초 늦으면, 똑똑해도 “함께 일한다”는 느낌이 깨지죠.
OpenAI가 내놓은 Codex-Spark는 그 문제를 정면으로 찌릅니다. 초저지연 하드웨어에서 초당 1000+ 토큰을 목표로 “즉시 반응하는 코딩”에 초점을 맞춘 모델이기 때문입니다2. 게다가 모델만 빠르게 만든 게 아니라, 응답이 오가기까지의 통신·세션·스트리밍 경로까지 손봐서 체감 속도를 끌어올렸습니다. 예를 들어 지속적인 WebSocket 연결을 기본 경로로 두고, 왕복 오버헤드와 토큰 처리 비용, 첫 토큰이 보이기까지 시간을 크게 줄였다는 점이 포인트입니다2.
결론은 간단합니다. 앞으로 실시간 AI는 “모델 교체”보다 “접속 방식(액세스 시스템)과 파이프라인”이 체감 성능을 좌우합니다.
Codex 확장 전략: 장기 작업과 즉시 협업을 ‘투트랙’으로
흥미로운 건 Codex의 방향성입니다. 한쪽에는 몇 시간~며칠 동안 자율적으로 굴리는 장기 작업형 에이전트가 있고, 다른 한쪽에는 지금 타이핑하고 지금 고치는 실시간 협업형 모델이 있습니다2. Codex-Spark는 후자를 상징합니다.
실무적으로는 이런 그림이 나옵니다. 코드베이스 전체 리팩터링이나 테스트/의존성 업데이트는 백그라운드로 던져두고, 내가 보고 있는 파일의 함수 하나만 “딱” 고치는 건 실시간 모델이 맡습니다. 특히 Codex 앱이 여러 에이전트를 동시에 굴리는 쪽으로 진화하는 상황에서, 사용자는 “한 모델의 레이트 리밋”이 아니라 “작업 흐름 전체의 병목”을 체감하게 됩니다. 그래서 이번 실시간 액세스 시스템은 사실상 ‘에이전트 운영체제’의 기반에 가깝습니다.
여기에 수요 폭증도 변수입니다. Codex 앱이 출시 초반 100만 다운로드를 넘겼다는 보도가 나왔고, 무료/저가 요금제에는 제한이 생길 수 있다는 경고도 함께 나왔습니다3. 즉, 기술적으로는 확장하고 싶고, 사업적으로는 공정하게 나눠야 하는 시점이라 “새로운 접근 경로와 분리된 한도”가 더 중요해졌습니다.
Sora가 겪던 ‘429 지옥’, 이제 구조적으로 풀릴까?
영상 생성은 특히 레이트 리밋의 직격탄을 맞습니다. Sora 2는 티어에 따라 RPM이 크게 갈리고(예: Tier 1부터 Tier 5까지 단계적 상승), 구독형(Plus/Pro)과 API형 한도가 다르게 적용돼 설계가 까다롭습니다4. 더 골치 아픈 건 429(Too Many Requests)인데, 실패한 요청도 한도에 포함될 수 있어 무작정 재시도하면 오히려 상황이 악화됩니다4.
그래서 “레이트 리밋을 넘어서”라는 이번 뉴스가 Sora 쪽에서 특히 의미가 큽니다. 단순히 한도를 올려준다는 느낌이 아니라, 실시간 세션·큐잉·지연 최적화 같은 ‘접속 시스템’ 차원의 개선이 들어오면 영상 생성 파이프라인도 예측 가능성이 좋아질 수 있거든요. 크리에이터 입장에서는 “오늘은 왜 이렇게 막히지?”가 줄어들고, 서비스 개발자 입장에서는 “429 대응 로직”이 비즈니스 핵심이 되는 기형적인 구조가 완화될 여지가 생깁니다.
시사점: 앞으로는 ‘모델 선택’보다 ‘접속 설계’가 실력이다
첫째, 실시간 작업(코딩 인터랙션, 라이브 편집, 대화형 UI)이라면 모델 성능표보다 지연과 세션 방식(WebSocket 등)을 먼저 보세요. 체감 생산성은 여기서 갈립니다.
둘째, Codex는 장기 작업/실시간 협업을 분리해 최적화하는 흐름으로 가고 있습니다. 팀에서 쓴다면 “어떤 작업을 어느 모드로 보낼지” 규칙을 정하는 것만으로도 비용과 속도가 동시에 좋아질 수 있습니다.
셋째, Sora 같은 생성형 미디어는 한도(RPM) 자체보다 운영 안정성이 핵심입니다. 429를 만나면 공격적 재시도 대신 백오프(대기 후 재시도)를 기본값으로 두고, 큐잉을 전제로 UX를 설계하는 것이 안전합니다.
마지막으로, 사용자 수요가 폭발하는 순간 무료/저가 플랜은 제한이 강화될 가능성이 큽니다. 중요한 건 “내가 원하는 경험이 어떤 액세스 경로(실시간/표준/API/구독)에 묶여 있는지”를 이해하고, 거기에 맞춰 워크플로를 재배치하는 겁니다. AI 시대의 병목은 이제 모델이 아니라 ‘접속’에서 생깁니다.
참고
1OpenAI unveils new real-time access system for scaling Codex and Sora beyond rate limits
2OpenAI Release Notes - February 2026 Latest Updates - Releasebot
4Sora 2 Rate Limits Explained: RPM by Tier, Error 429 Fixes & Workarounds (2026)