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Opencodex를 활용하여 Codex 앱에서 Claude·Gemini·Ollama 사용하기
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- 테크버킷
AI 코딩 모델마다 잘하는 작업은 조금씩 다릅니다. 평소에는 Codex를 사용하다가 복잡한 코드 리뷰에는 Claude를, 긴 문서를 다룰 때는 Gemini를, 외부로 보내기 어려운 코드에는 로컬 모델을 사용하고 싶을 때가 있습니다.
하지만 모델을 바꿀 때마다 별도의 앱이나 CLI로 이동하면 작업 흐름도 함께 끊깁니다. 모델마다 설정과 사용법이 다르고, 익숙한 도구를 포기해야 하는 것도 불편합니다.
최근 공개된 opencodex는 이런 불편을 해결하는 오픈소스 프로젝트입니다. Codex 데스크톱 앱과 CLI는 그대로 사용하면서 Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, OpenRouter, Ollama 등의 모델을 연결할 수 있게 해줍니다. Codex의 익숙한 사용 경험은 유지하면서 모델 선택지만 넓힐 수 있다는 점이 흥미로워 소개해봅니다.
opencodex는 무엇인가?
opencodex는 Codex와 여러 LLM 프로바이더 사이에서 동작하는 로컬 프록시입니다. Codex가 보내는 요청을 각 프로바이더가 이해할 수 있는 형식으로 변환하고, 모델의 응답은 다시 Codex가 처리할 수 있는 형식으로 돌려줍니다.
Codex 데스크톱 앱·CLI·SDK
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opencodex
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Claude · Gemini · OpenRouter · Ollama · 그 외 모델
단순히 API 주소만 바꾸는 방식과 달리 스트리밍, 도구 호출, 추론 정보와 이미지 입력도 양방향으로 변환합니다. 공식 문서에서는 Anthropic, Google, Azure, OpenAI 호환 API 등을 포함해 40개 이상의 프로바이더를 지원한다고 설명합니다. 자세한 지원 범위는 opencodex 공식 문서에서 확인할 수 있습니다.
가장 눈에 띄는 점은 외부 모델을 Codex의 모델 카탈로그에 추가한다는 것입니다. 프로바이더를 등록한 뒤 모델 목록을 동기화하면, 해당 모델이 Codex 데스크톱 앱의 모델 선택기에 네이티브 모델과 함께 표시됩니다. 새로운 코딩 앱을 익히지 않고 기존 Codex 화면에서 모델을 선택할 수 있습니다.
설치하고 모델 연결하기
opencodex를 사용하려면 Node.js 18 이상이 필요합니다. npm으로 패키지를 설치한 뒤 초기 설정과 프록시 실행을 진행합니다.
npm install -g @bitkyc08/opencodex
ocx init
ocx start
ocx init은 프로바이더 설정과 Codex 연결을 안내하는 초기화 명령입니다. 웹 화면에서 설정하고 싶다면 다음 명령으로 대시보드를 열 수 있습니다.
ocx gui
대시보드에서 프로바이더를 추가하고 API 키를 입력하거나 지원되는 OAuth 로그인을 진행하면 모델 목록을 가져옵니다. 등록한 모델이 보이지 않을 때는 다음 명령으로 카탈로그를 다시 동기화할 수 있습니다.
ocx sync
동기화된 모델은 Codex 앱의 모델 선택기에서 고를 수 있습니다. CLI에서는 provider/model 형식으로 직접 지정합니다.
codex -m "anthropic/claude-opus-4-8" \
"이 변경 사항을 검토하고 잠재적인 버그를 찾아줘"
Ollama를 연결했다면 같은 방식으로 로컬 모델을 선택할 수 있습니다.
codex -m "ollama/llama3" \
"이 컴포넌트를 더 읽기 쉽게 리팩터링해줘"
프로바이더별 모델 이름과 인증 방법은 달라질 수 있으므로 실제로 표시된 모델 ID를 사용하는 것이 가장 정확합니다. 모델 등록과 라우팅 방식은 모델 라우팅 문서에 자세히 정리되어 있습니다.
Codex의 사용 경험은 유지하고 모델만 바꾼다
opencodex의 장점은 새로운 AI 코딩 도구를 하나 더 제공하는 데 있지 않습니다. 이미 사용하던 Codex 환경에서 작업에 맞는 모델을 선택할 수 있게 해준다는 점이 핵심입니다.
예를 들어 일반적인 구현은 기존 GPT 모델로 진행하고, 다른 관점의 코드 리뷰가 필요할 때 Claude로 전환할 수 있습니다. 긴 컨텍스트가 필요한 작업에는 Gemini를 선택하고, 비교적 단순한 작업은 OpenRouter의 저렴한 모델에 맡기는 식으로 활용할 수도 있습니다.
Ollama나 vLLM처럼 OpenAI 호환 API를 제공하는 로컬 서버도 연결할 수 있습니다. 회사 코드나 개인 문서를 외부 AI 서비스로 보내기 어려운 경우에는 Codex 앱의 인터페이스를 유지하면서 로컬 모델을 사용하는 선택지가 생깁니다.
다만 opencodex가 로컬에서 실행된다고 해서 모든 데이터가 자동으로 로컬에 머무는 것은 아닙니다. Claude나 Gemini 같은 클라우드 모델을 연결하면 코드와 프롬프트는 해당 프로바이더로 전달됩니다. 추론까지 로컬에서 처리하려면 Ollama 같은 로컬 모델 서버를 연결해야 합니다.
실제 사용자들의 반응은?
공개 후 사용자들은 Codex 앱을 그대로 사용하면서 외부 모델을 선택할 수 있다는 점을 반겼습니다. 특히 여러 프로바이더를 함께 등록하고 모델 선택기에서 바꿀 수 있다는 점, 사용을 중단하면 원래 Codex 환경으로 돌아갈 수 있다는 점에 긍정적인 반응이 있었습니다. GeekNews의 소개 글과 댓글에서도 “다른 대안을 찾고 있었는데 반갑다”, “멀티 프로바이더의 효용이 크다”는 반응을 확인할 수 있습니다.
초기 버전에서는 프록시를 실행한 뒤 기존 대화 일부가 보이지 않거나 앱을 다시 열었을 때 세션 목록이 이전 상태로 돌아가는 문제도 보고됐습니다. 현재 opencodex는 Codex의 세션 메타데이터를 백업하고, 중지할 때 원래 상태로 복원하는 기능을 제공합니다. 관련 내용은 Codex 통합 문서와 세션 문제 이슈에서 확인할 수 있습니다.
프로바이더별 차이도 있습니다. OpenRouter 모델의 응답이 실시간으로 표시되지 않고 마지막에 한꺼번에 나타나는 문제가 보고됐다가 수정됐으며, 여러 세션을 동시에 사용할 때 연결 오류가 반복된다는 보고도 있습니다. 다양한 프로토콜을 중간에서 변환하는 도구인 만큼 운영체제와 프로바이더, 모델 조합에 따라 완성도 차이가 생길 수 있습니다.
사용 전 알아둘 점
opencodex를 시험해보고 원래 Codex 환경으로 돌아가고 싶다면 다음 명령을 사용합니다.
ocx stop
이 명령은 프록시를 중지하고 opencodex가 추가한 Codex 설정과 모델 카탈로그를 복원합니다. 완전히 삭제할 때는 npm 패키지를 제거하기 전에 ocx uninstall을 먼저 실행하는 것이 좋습니다.
ocx uninstall
npm uninstall -g @bitkyc08/opencodex
OAuth나 구독 계정을 연결할 때는 더 주의해야 합니다. 기술적으로 연결할 수 있더라도 해당 프로바이더가 서드파티 프록시를 통한 사용을 허용한다는 의미는 아닙니다. 프로젝트 문서도 일부 프로바이더가 계정을 제한하거나 정지할 수 있다고 경고합니다. 안정적으로 사용하려면 공식 API 키를 이용하고 연결하려는 서비스의 이용 약관을 먼저 확인하는 편이 안전합니다.
새로운 프로젝트라는 점도 고려해야 합니다. 업데이트와 이슈 대응은 매우 활발하지만 그만큼 기능과 설정 방식이 빠르게 달라질 수 있습니다. 중요한 프로젝트에 바로 적용하기보다는 별도의 작업이나 테스트 환경에서 사용하는 모델과 기능을 먼저 확인하는 것을 권합니다.
마무리
opencodex의 가장 큰 매력은 Codex의 익숙한 작업 환경을 포기하지 않고 모델 선택권을 넓혀준다는 점입니다. 작업에 따라 Claude나 Gemini를 선택하고, 비용이 중요한 작업에는 다른 프로바이더를 이용하며, 필요할 때는 Ollama의 로컬 모델로 전환할 수 있습니다. 여러 AI 코딩 앱을 오가던 불편을 줄여주는 실용적인 접근입니다.
아직은 세션 관리나 프로바이더별 호환성을 조금 더 지켜볼 필요가 있고, OAuth와 구독 계정 연결에는 약관상 주의도 필요합니다. 그럼에도 Codex 데스크톱 앱의 경험을 특정 모델에 묶이지 않게 만든다는 방향은 충분히 매력적입니다. 활발한 업데이트가 안정성으로 이어진다면, 하나의 코딩 환경에서 여러 모델을 선택해 사용하는 좋은 기반이 될 수 있을 것 같습니다.