Opus 5.5 추론_추출 거부: 방아쇠는 종종 당신의 프롬프트나 도구 스키마에 있는 단어입니다
Opus 5.5(그리고 Opus 5, Fable 5.1)를 사용하는 에이전트가 가끔 stop_reason: "refusal"과 reasoning_extraction 카테고리와 함께 멈춘다면, 그 원인은 대개 사용자 메시지가 아니라 여러분의 설정에 있습니다. Anthropic의 프롬프팅 가이드와 거부(refusals) 페이지는 이 카테고리를 모델이 "응답 텍스트에서 내부 추론을 재현하도록 유도하는" 요청을 포괄한다고 설명합니다. 문서에서 제시하는 해결책은 "추론을 작성하라"는 식의 지시를 제거하고, 대신 display: "summarized"로 요약된 사고 과정을 읽는 것입니다.
문서와 과금이 알려주는 것
- 서버 측 폴백은 이 카테고리를 재시도하지 않습니다 — 거부 응답이 그대로 여러분에게 돌아옵니다.
- 출력이 나오기 전에 도착한 거부는 이 카테고리로 과금됩니다(
bio와frontier_llm도 동일).
가장 유용한 증거: FaultMaven #1751
이들은 도구 스키마를 이분 탐색했습니다. internal_reasoning이라는 단일 문자열 속성 하나만으로도 opus-5-5, fable-5-1, opus-5에서 거부가 발생했습니다. 반면 opus-4-8과 sonnet-5는 동일한 요청을 그대로 받아들였습니다. 속성 이름을 evidence_trail로 바꾸고 설명에서 "reasoning"이라는 단어를 제거하자 해결되었습니다. 모델이 실제로 무엇을 작성할지가 아니라, 필드 이름과 여러분이 요청하는 내용의 표현이 문제입니다.
그 밖에 보고된 트리거
- sublang의 플레이북에 있는 LLM 심사(judge) 프롬프트가 모든 판정 호출에서 거부되었습니다.
- Claude Code에서의 평범한
git commit(#97001). - r/ClaudeCode에 보고된 CHANGELOG 업데이트.
- 글쓴이 본인의 OpenClaw 설정: Opus 5에서 두 번의 거부(9월 19일과 20일)가 있었고, 둘 다 에이전트 자신의 사전 답변 텍스트가 채팅에 나타나는 것에 관한 대화 중이었습니다 — 명시적인 "reasoning" 지시는 없었고 그저 그것에 대해 논의했을 뿐입니다.
폴백 체인이 중요한 이유
글쓴이의 경우, 첫 번째 거부는 OpenClaw의 모델 폴백에 의해 포착되어 Sonnet 5가 답변했습니다. 이것이 실질적인 교훈입니다. Anthropic의 서버 측 폴백이 재시도하지 않는 곳에서 게이트웨이의 폴백은 재시도합니다. 폴백 체인이 Opus 5.x / Fable뿐인 에이전트는 그냥 실패합니다.
워크스페이스에서 grep할 위치
AGENTS.md와SOUL.md- 스킬(Skills)
- Cron 및 하트비트 프롬프트
- 압축(compaction) 또는 요약 프롬프트
"reasoning"또는"thought_process"같은 필드가 있는 모든 JSON 출력 형식
텍스트에서 명백한 후보: "explain your reasoning", "show your thinking step by step", "include your chain of thought".
스레드에서 남은 열린 질문: 이런 표현이 전혀 없는 프롬프트에서 이것이 발생하는 걸 본 사람이 있나요? 그렇다면 분류기가 실제로 얼마나 넓은지를 더 잘 말해줄 것입니다.
📖 전체 원문 읽기: r/openclaw
👀 See Also

Gemma 4 대 Qwen 3.5 블라인드 평가 결과 (Claude Opus 심사위원)
30개 질문에 대한 블라인드 평가에서 Claude Opus 4.6을 심사위원으로 사용해 Gemma 4 31B, Gemma 4 26B-A4B, Qwen 3.5 27B를 비교했습니다. Qwen 3.5 27B는 46.7%의 대결에서 승리했지만, 세 번의 0점 응답으로 인해 평균 점수는 더 낮았습니다.
무손실 클로(Claw), OpenClaw 2.0과 충돌; 비활성화 시 장기 작업 안정성 회복
한 사용자가 OpenClaw 2.0으로 업그레이드한 후 8시간 워크플로가 중단되었다고 보고했습니다. Lossless Claw를 비활성화하자 안정성이 회복되었지만, 긴 작업에서 그 중요성이 부각되었습니다.

Qwen 3.6-35B-A3B KV 캐시 벤치마크: M5 Max에서 f16 vs q8_0 vs Turbo3 vs Turbo4, 최대 1M 컨텍스트
M5 Max에서 TheTom의 TurboQuant Metal 포크 벤치마크 결과, f16과 q8_0은 256K를 넘어가면 OOM이 발생하는 반면, turbo3는 1M 컨텍스트에서 6.5 tok/s의 디코드 속도를 기록했습니다. 프리필과 디코드 분할에서는 긴 컨텍스트에서 프리필은 turbo3, 디코드는 turbo4가 우세했습니다.
Amazon 직원들, 사용 목표 달성을 위해 MeshClaw AI 에이전트로 '토큰맥싱'
아마존 개발자들이 내부 MeshClaw 도구를 이용해 불필요한 작업을 자동화하여 AI 토큰 소비량을 부풀리고 있다. 이는 회사가 80%의 개발자에게 주간 사용 목표를 설정하고 내부 리더보드를 도입한 데 따른 현상이다.