코덱스 한도가 마른 사흘, 티보가 전면 리셋을 눌렀다

오후 두 시 열세 분, 에르메스단의 한 참여자가 물었다. "혹시 코덱스 PRO 20x 쓰는 분들 어제 리셋 이후에 사용량 더 빨리 써진다고 느껴지시는 분들 있나요?" 비슷한 시각 에이전트코리아에서는 다른 참여자가 요금제 하향을 고민하고 있었다. "혹시 코덱스20x에서 5x로 가면 역체감 많이 될까요?" 8월 20일부터 23일까지 사흘 반 동안, 코덱스 사용량은 세 방 모두에서 동시에 화두였다.

"홀라당 사라진" 사용량

한도가 줄어드는 속도에 대한 불만은 시간이 갈수록 구체적인 숫자로 쌓였다. 에르메스단의 한 참여자는 새벽에 겪은 일을 이렇게 전했다.

"코덱스 뭐지 ㅠㅠㅠㅠㅠ뭐지….5시간 전만해도 70% 남아있던 사용량이 갑자기 …홀라당 사라졌네"

이 급감의 원인을 두고는 여러 추측이 오갔지만, 사용자들이 그 여파를 먼저 겪었다는 점에는 이견이 없었다. 같은 시간 에이전트코리아에서는 리셋 쿠폰 소식이 반복해서 돌았다. "8.13 이후 거의 일주일 지나서 새 리셋권이네요"라는 소식에 이어, 참여자들은 남은 한도 비율을 서로 공유하며 소진 속도를 가늠했다.

"15%남은건 시간내 충분해보이고, 78%는 열심히 태우셔야될 것 같습니다 ㅎㅎ"

티보의 전면 리셋 예고

사흘 넘게 이어진 불만은 8월 23일 오후 하나의 발표로 일단락됐다. 개발사 대표가 X에 올린 글이 에르메스단에 공유됐다.

"⚠️ >80% chance of a Codex reset by end of sunday Update on rate limits in Codex. … As part of some of the fixes tomorrow, we will also do a full reset of the usage for all paid subscriptions. See you then. - Tibo"

24일 오전 6시(한국시간) 전, 유료 구독자 전원을 대상으로 사용량을 전면 리셋하겠다는 공식 예고였다. 그 직전까지도 체념 섞인 목소리는 계속됐다. "근데..코덱스 리셋은...이젠 기대하면 안되는건가요? ㅠㅠ 사용량 말도 안되게 빨리 닳아버렸는데... 2천만명 넘었다고 자랑하던...티보 형은....리셋 초기화권 하나 준걸로 퉁친다는건가요?"라는 하소연이 발표 직전까지 나왔을 정도다.

실사용에서 갈린 세 서비스의 체감

더배러에서는 조금 다른 각도의 대화가 이어졌다. 코덱스 하나만이 아니라 클로드·챗GPT까지 묶어 사용량 정책을 실사용 경험으로 비교하는 자리였다. 한 참여자는 "클로드 5시간한도 없는거나 마찬가지에요 예전에비하면"이라며 클로드의 한도 정책이 예전보다 후해졌다고 평가했고, 다른 참여자는 챗GPT의 정책 변화를 짚었다. "대화는 무한으로 최근에 정책이 변경됐습니다." 반면 코덱스에 대한 평가는 실용적인 쪽으로 기울었다.

"왠만하면 gpt sol은 codex로만 쓰는게 낫다는걸 알았습니다..."

이 비교 끝에 나온 결론은 명확했다. "codex 미친듯이 써야겠네요" 한도가 널널하다고 알려진 서비스를 최대한 활용하겠다는 다짐이었다. 다만 Kimi처럼 인기가 몰려 구독 자체가 막힌 서비스도 있다는 언급도 함께였다("Kimi는 구독 막아둬서 대기 걸 정도인가요.. ㄷㄷ").

왜 세 방이 동시에 이 문제를 붙들었나

세 방의 온도는 조금씩 달랐다. 에이전트코리아와 에르메스단은 코덱스 자체의 한도 소진 속도와 리셋 시점에 집중했고, 더배러는 코덱스를 다른 서비스와 나란히 놓고 비교하는 데 더 관심이 많았다. 하지만 세 방 모두가 결국 같은 질문으로 수렴했다. 지금 쓰는 AI 서비스의 사용량 정책을 얼마나 믿을 수 있는가, 라는 질문이다.

코딩·집필·리서치처럼 AI를 업무에 깊이 들인 사용자일수록 한도 정책의 변화 하나가 하루 작업 계획 전체를 흔든다. 원인이 무엇이든, 사용자들이 사용량 급감의 여파를 먼저 체감했다는 사실 자체가 사용량 정책의 투명성이 부족하다는 방증으로 읽힌다. 그리고 사흘 내내 쌓인 불만이 결국 개발사의 공식 리셋 예고 하나로 가라앉았다는 전개는, 서비스 제공자의 일방적 공지 하나에 커뮤니티 전체의 체감이 좌우되는 지금의 구조를 그대로 보여준다. 세 방이 같은 사흘 동안 같은 문제를 각자의 방식으로 붙든 이유는, 그만큼 이 문제가 AI 도구를 업무 인프라로 쓰는 모두에게 공통의 리스크이기 때문일 것이다.