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GPT-5.5 Codex: Reasoning-Token Clustering bei 516/1034/1552

gpt-5.5 openai codex reasoning performance llm-telemetry

Ein GitHub-Issue mit detaillierter Telemetrie-Analyse wirft Fragen zur GPT-5.5 Performance in OpenAI Codex auf. Die Daten zeigen ein systematisches Clustering bei festen Reasoning-Token-Grenzen – was auf versteckte Reasoning-Budgets hindeuten könnte.

Die Beobachtung

Benutzer @vguptaa45 analysierte 390.195 Codex-Response-Records von Februar bis Juni 2026. Das Ergebnis:

MetricValue
Analysierte Responses390.195
Sessions865
Exact reasoning_output_tokens = 516 Events3.363
GPT-5.5 Anteil an allen Responses19,3%
GPT-5.5 Anteil an exact-516 Events82,0%
GPT-5.5 exact-516 / >=516 Ratio44,0%
Non-GPT-5.5 exact-516 / >=516 Ratio1,3%

Das Signal ist GPT-5.5-spezifisch. Andere Modelle (GPT-5.4, etc.) zeigen dieses Clustering nicht.

Weitere Grenzen

Neben 516 tauchen weitere feste Grenzen bei 1034 und 1552 auf – jeweils ~518 Token Abstand. Das deutet auf interne Reasoning-Budget-Schwellwerte hin (518 ≈ 512 + Overhead).

Verbindung zu Task-Failures

Verknüpftes Issue #29353 berichtet: Läufe, die exakt bei 516 Reasoning-Tokens enden, liefern häufig falsche Antworten. Das passt zum Bild eines Modells, das intern “short-circuits” wenn ein Reasoning-Budget aufgebraucht ist.

Was bedeutet das?

Der Autor ist vorsichtig: “I am not claiming this proves hidden chain-of-thought truncation.” Die schmalere Behauptung: Codex-Telemetrie zeigt eine GPT-5.5-spezifische Fixed-Token-Clustering-Anomalie, die konsistent mit thresholded Reasoning-Budget-Verhalten aussieht.

Für Nutzer: Bei komplexen Codex-Tasks könnte GPT-5.5 “aufgeben” wenn es ein internes Reasoning-Limit trifft – ohne dass das nach außen sichtbar wird.

OpenAI hat sich noch nicht geäußert.

GitHub Issue #30364