ChatGPT 데스크톱 앱은 ChatGPT와 Codex 경험을 함께 담는 제품이다. Chat은 ChatGPT나 Codex와 메시지·공통 맥락·결과·행동을 주고받는 저장 공간이다. Work와 Codex는 각각 완성형 지식 작업과 소프트웨어 개발을 맡는 에이전트이며, Spark는 특정 모델 이름이다. 이 층위를 한 줄에 놓으면 “무엇을 맡길지”와 “어디서 실행할지”, “어떤 모델을 쓸지”가 뒤섞인다.
먼저 결과물의 종류를 정하고, 그다음 Chat 안에서 에이전트와 실행 환경을 고른 뒤, 마지막에 모델을 선택해야 한다. 이 순서만 지켜도 긴 기획 대화가 코드 변경의 근거로 잘못 복사되거나 모델 이름이 업무 큐처럼 쓰이는 일을 줄일 수 있다.
1. 세 이름의 층위를 바로 잡는다
OpenAI 용어집은 Work를 연구·분석과 문서·프레젠테이션·스프레드시트 같은 완성형 결과물을 만드는 에이전트로, Codex를 소프트웨어 개발용 코딩 에이전트로 정의한다. Codex는 앱·CLI·IDE 확장·웹·클라우드·SDK에서 사용할 수 있다. 구분은 OpenAI 공식 용어집에서 확인할 수 있다.
GPT-5.3-Codex-Spark는 별도 앱이나 짧은 작업 전용 공간이 아니다. 공식 문서는 이를 ChatGPT Pro용 연구 프리뷰 모델로 설명하며 출시 당시 API에는 제공하지 않았다고 밝힌다. 특화된 저지연 하드웨어에서 실행되며 별도 사용 한도가 적용되는 것도 모델 특성이다. 최신 제공 여부는 공식 요금·사용량 안내에서 다시 확인해야 한다.
2. 결과물에서 시작해 실행 위치를 고른다
요구 사항 정리, 비교표, 보고서처럼 저장소 수정이 아닌 결과는 ChatGPT와의 일반 대화나 Work 에이전트에서 다룬다. 실제 파일을 읽고 코드를 바꾸며 테스트해야 한다면 Codex에 맡긴다. 이어 코드가 실행될 위치를 정한다. Local은 현재 프로젝트를 직접 사용하고, Worktree는 별도 Git 작업 공간에 변경을 격리하며, Cloud는 구성된 원격 환경에서 실행한다. 세 환경의 차이는 Codex 환경 공식 안내에 정리돼 있다.
모델 선택은 그 다음이다. 빠른 응답이 필요한지, 복잡한 추론이 필요한지, 사용 한도가 어떤지를 보고 현재 모델 목록에서 고른다. 모델을 바꿔도 저장소, 권한, 테스트와 완료 기준은 자동으로 정해지지 않는다.
3. 대화 전체가 아니라 실행 계약을 넘긴다
기획 대화를 Codex에 통째로 붙이면 결정된 요구와 폐기된 아이디어가 함께 넘어간다. 다음 여섯 항목만 핸드오프 문서로 만든다.
- 목표와 사용자가 확인할 완료 조건
- 승인된 화면·문구·정책과 원본 링크
- 저장소, 기준 커밋과 대상 경로
- 수정 금지 영역과 허용할 권한
- 실행할 테스트와 기대 결과
- 미결정 사항, 최종 승인자와 보고 형식
요구가 바뀌면 대화 기록을 해석하게 하지 말고 계약의 해당 항목과 버전을 갱신한다. Codex 결과에는 변경 파일, 테스트 결과, 미실행 검사와 남은 위험을 다시 붙인다.
4. 회원 가입 화면으로 순서를 연습한다
먼저 ChatGPT와의 일반 대화나 Work 에이전트에서 대상 사용자, 오류 메시지, 성공 뒤 이동 화면과 개인정보 조건을 확정한다. 승인본을 한 문단 계약으로 저장한 다음 Codex Worktree에 기준 SHA와 함께 전달한다. Codex가 구현과 테스트를 끝내면 diff와 실패 항목을 사람이 검토한다.
버튼 문구 한 줄이 남았더라도 ‘Spark 공간’으로 보낼 일은 없다. 저장소 변경이면 같은 계약 아래 Codex에서 수정하고 다시 검사한다. 더 빠른 모델이 필요하다면 현재 작업의 모델만 바꾸되, 변경 범위와 검증 관문은 유지한다.
정리하면 네 줄이면 된다. 결과물은 무엇인가 → 어떤 에이전트가 필요한가 → 어디서 실행할 것인가 → 어떤 모델이 맞는가. ChatGPT·Codex·Spark를 이 순서로 분리하면 도구 이름이 아니라 책임과 증거를 따라 작업을 넘길 수 있다.