編按：本文綜合整理自 openai/codex Issue #30364、r/codex 討論串、letsdatascience 技術分析，並加入 Siami 編輯部觀點與分析。
開發者社群近期注意到一個微妙但嚴重的現象：使用 GPT-5.5 Codex 模型時，許多複雜任務的正確率「無緣無故」下降。這不是幻覺，也不是模型退化，而是出現了推理 token 的固定邊界聚集（fixed-boundary clustering）——回應的 reasoning_output_tokens 異常集中出現在 516、1034、1552 這三個神祕數字。Issue #30364 用 39 萬筆回應紀錄提供了迄今最完整的統計證據。
事件脈絡：從個人觀察到 39 萬筆資料佐證
2026 年 6 月 27 日，開發者 vguptaa45 在 OpenAI 官方的 openai/codex GitHub repo 開了 Issue #30364，標題是「GPT-5.5 Codex reasoning-token clustering at 516/1034/1552 may be leading to degraded performance on complex tasks」。這份報告引用了 390,195 筆回應紀錄、橫跨 865 個 session、時間範圍從 2 月到 6 月，結論相當直接：GPT-5.5 的回應有不正常的固定 token 邊界聚集現象。
這份 issue 並非獨立事件。它的前身是 #29353（一個任務級的案例重現：某個 GPT-5.5 推理停在剛好 516 token 時答錯），而 #30364 是用更大規模的聚合資料補上證據。值得注意的是，作者相當自律——他明確說「我沒有要證明存在隱藏的 chain-of-thought 截斷，我只想說 Codex 的 telemetry 顯示了 GPT-5.5 特有的固定 token 聚集異常」。
從 Reddit 的 r/codex 板回響來看，開發者早就察覺 GPT-5.5 在 high/xhigh 模式下的品質下降。從 4 月底開始就有「我用了幾週覺得 GPT-5.5 變差了」這類貼文，6 月 27 日 issue 一出，討論瞬間白熱化——其中一位用戶直接在文中說「我已經取消訂閱了，謝謝 OpenAI 給的當頭棒喝」。
數據全貌：516/1034/1552 不是巧合
模型級別差異（核心證據）
| 模型 | 回應紀錄數 | 恰好 516 / ≥516 比率 |
|---|---|---|
gpt-5.5 | 75,401 | 44.0% |
gpt-5.4 | 25,214 | 19.8% |
gpt-5.2 | 247,575 | 0.34% |
gpt-5.3-codex | 13,333 | 0.0% |
gpt-5.3-codex-spark | 26,179 | 0.0% |
幾個關鍵數字：
- GPT-5.5 只佔全部回應的 19.3%，卻佔了所有「恰好 516 token」事件的 82.0%
- GPT-5.5 的 44.0% 比率，比非 GPT-5.5 基線的 1.3% 高出 33.6 倍
- 其他模型幾乎沒有這個現象（GPT-5.2 只有 0.34%、Codex 變體 0%）
月份趨勢（急速惡化）
| 月份 | 恰好 516 / ≥516 比率 | 平均推理 token | P90 推理 token |
|---|---|---|---|
| 2 月 | 0.11% | 268.1 | 772 |
| 3 月 | 2.45% | 256.8 | 723 |
| 4 月 | 4.25% | 228.7 | 669 |
| 5 月 | 53.30% | 106.9 | 344 |
| 6 月 | 35.84% | 168.5 | 515 |
這個表格是整份報告最震撼的部分：5 月份剛好 516 的比率從 4 月的 4.25% 直接跳到 53.30%，同時間平均推理 token 從 228.7 掉到 106.9（腰斬），P90 也從 669 掉到 344。
這意味著：模型在 5 月份某個時間點，被加上一個未公開的推理預算上限，大多數回應被硬切到 516 token 附近。
為什麼這件事重要
這份 issue 的意義遠超過「某個模型變難用」的層次，它觸及三個結構性問題。
第一，定價與實際行為脫鉤。 OpenAI 對 GPT-5.5 的官方定位是「用更少 token 完成更多任務，所以實際上比 GPT-5.4 更經濟」。但這個論述建立在「模型自主決定何時停止推理」的假設上。如果模型是被一個看不見的 token 邊界硬切，那用戶付的「推理 token 費用」其實有一部分是被截斷的思考成本——以為買到的是高效模型，實際拿到的是被截肢的模型。
第二，複雜任務的隱形失準。 多位 r/codex 用戶回報「xhigh 模式下高風險任務答錯率明顯上升」。當推理 token 被卡在 516 附近，模型的內部 chain-of-thought 還沒走到收斂就被迫中斷，輸出答案的正確率自然下降。對於依賴 Codex 處理複雜 refactor、debug、security review 的團隊，這等於是在不知情的情況下承擔了品質風險。
第三，OpenAI 至今沒有公開回應。 從 6 月 27 日 issue 開出到現在（7 月 5 日），GitHub issue 上沒有任何 OpenAI 維護者的官方回覆。對照 r/codex 開發者已經累積數十篇品質抱怨貼文，這種沉默在社群信任層面是個警訊。
數據解讀與質疑：516/1034/1552 是什麼？
幾位 Hacker News 留言者提出了相當有說服力的解讀：
516 = 512 + 4、1034 = 1024 + 10、1552 = 1536 + 16——這組數字不是隨機分布，而是帶著顯著的 2 的冪次結構（512、1024、1536 都是 512 的倍數）。這暗示某個底層排程器或路由層在每個「512 token 區段」結束時檢查一次狀態，並可能在某個檢查點決定截斷。
另一個解讀是「降級路由」：當系統偵測到某個 session 接近成本閾值，就自動把 GPT-5.5 切到某個輕量變體或更短的推理預算。這可以解釋為什麼 P90 在 5 月掉到 344——多數 session 在達到完整推理預算前就被降級。
但這份資料也有它的侷限：
- 樣本來自 Codex 用戶自己的
token_countmetadata，不是 OpenAI 內部日誌，所以無法區分「模型自願停止」和「系統強制截斷」 - 沒有附上 prompt 內容與任務類型分佈，所以無法判斷是「任務本身就簡單到 516 就夠了」還是「被截斷」
- 「恰好 516」這個 bin 的寬度是 ±0，如果寬一點（514-518）數字會完全不同——但 44.0% 跟 0.34% 的差距大到很難用「寬度」解釋掉
最後，作者本人也承認他沒有要證明「存在隱藏的 CoT 截斷」。他只是說「這個聚集現象看起來像是某種門檻化推理預算行為」。這個保留態度反而讓整份報告更可信。
開發者目前能做什麼？
issue 的「Ask」區段給出了具體的內部驗證步驟，但對外部用戶來說，目前的 workaround 很有限：
- 遇到 516 token 答錯就重試——r/codex 用戶實測發現，同一個 prompt 第二次送往往能拿到完整推理（這本身也支持「路由層而非模型層」假設）
- 暫時改用 GPT-5.4 或
gpt-5.3-codex——從模型級別資料看，這兩個沒有 516 聚集現象 - 避免在 high/xhigh 模式下跑高風險任務——直到 OpenAI 給出官方說明
- 在自己的 telemetry 裡加
reasoning_output_tokens監控——如果大量回應卡在 516，視為品質下降的早期訊號
待觀察：OpenAI 是否會回應？
截至 2026 年 7 月 5 日，Issue #30364 在 GitHub 上仍然沒有任何 OpenAI 維護者的官方回覆。對照去年（2025）類似事件（被揭露的隱藏推理預算）OpenAI 是等到被 The Verge 報導後才承認，這次是否會走同一條路徑值得關注。
一旦 OpenAI 給出官方聲明，這份 issue 會是改寫 Codex 定價敘事的關鍵節點——它會決定「GPT-5.5 更經濟」這個行銷話語，到底是模型設計的自然結果，還是系統端的硬切機制。
網友熱門留言 (5)