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OpenAI는 Codex를 Prism에 통합했다는 스레드를 리포스트하며, 작성·계산·분석·반복 개선을 하나의 환경에서 수행하는 흐름을 제시했다. 연구형 업무에서 도구 분절을 줄이려는 신호로 해석된다.

OpenAIDevs는 Codex에 /fast 모드를 도입해 GPT-5.4가 1.5배 빠르게 동작한다고 밝혔다. 회사는 지능과 추론 품질을 유지한 채 코딩·반복 수정·디버깅 속도를 높일 수 있다고 설명했다.

OpenAI는 GPT-5.4 Thinking과 GPT-5.4 Pro를 ChatGPT에 순차 배포하고, GPT-5.4를 API와 Codex에서 제공한다고 밝혔다. 이번 발표는 추론·코딩·에이전트 워크플로우를 하나의 프런티어 모델로 통합하려는 방향을 보여준다.

OpenAI Developers는 Codex 앱이 Windows에서 정식 사용 가능해졌다고 밝혔다. 게시물은 네이티브 에이전트 샌드박스와 PowerShell 기반 개발 환경 지원을 핵심 변화로 제시했다.

Microsoft Azure는 X를 통해 Microsoft Foundry에서 GPT-Realtime-1.5, GPT-Audio-1.5, GPT-5.3-Codex를 사용할 수 있다고 발표했다. 저지연 음성 인터랙션과 장시간 엔지니어링 워크플로를 핵심 사용 시나리오로 제시했다.

OpenAI와 Figma가 Figma Make와 OpenAI Codex 워크플로를 연결하는 협력을 발표했다. 양사는 프롬프트-프로토타입-프로덕션 코드 전환 시간을 줄이는 것을 핵심 가치로 제시했다.

OpenAI와 Paradigm이 스마트컨트랙트 취약점 탐지·패치·익스플로잇 능력을 평가하는 EVMbench를 발표했다. GPT-5.3-Codex는 exploit 모드에서 72.2%를 기록해 GPT-5의 31.9% 대비 큰 격차를 보였다.

OpenAI와 Figma가 Codex와 Figma를 직접 연결하는 통합을 발표했다. MCP 기반 연동으로 코드에서 디자인, 디자인에서 구현 코드로 돌아오는 roundtrip 작업을 빠르게 수행할 수 있다는 점이 핵심이다.

OpenAI와 Pacific Northwest National Laboratory가 NEPA 문서 작성 업무를 평가하는 DraftNEPABench를 공개했다. 19명의 전문가 평가는 AI coding agent가 섹션당 1~5시간, 최대 약 15%의 작성 시간 단축 가능성을 보여줬다.

OpenAI는 2026년 2월 12일 GPT-5.3 Codex Spark를 발표하며 코드 생성·수정 워크로드에서 성능과 비용의 균형을 강조했습니다. 회사 발표 기준으로 지연 시간과 토큰 비용을 낮추면서 SWE-bench Verified 등 주요 지표를 제시했습니다.

Hacker News에서 화제가 된 GPT-5.3-Codex-Spark를 정리했다. OpenAI 발표 기준으로 1000 tokens/sec+ 추론, 지연 최적화 파이프라인, 패치 중심 코딩 UX가 핵심이다.

Omnara의 Launch HN 글이 2026년 2월 12일 기준 143점, 153개 댓글을 기록했다. 로컬 환경에서 돌아가는 Claude Code/Codex 세션을 웹·모바일로 이어받는 구조와, 가격·보안·기존 대안 대비 가치에 대한 토론이 핵심이었다.