OpenAI Codex

개요

Codex와 ChatGPT 앱은 통합되었습니다: 2026년 7월 초 OpenAI는 Codex 데스크톱 앱을 ChatGPT 앱에 통합했으며, 이제 둘은 하나의 제품입니다. 따라서 이 가이드는 Codex 앱과 ChatGPT 앱 모두에 적용됩니다: ChatGPT 앱 안에서 Codex를 사용하는 경우에도 설정은 정확히 동일합니다.

OpenAI Codex는 OpenAI의 공식 AI 코딩 어시스턴트로, 세 가지 방식으로 제공됩니다: 데스크톱 앱, IDE 확장(VSCode / Cursor 등), 그리고 명령줄 CLI입니다. 세 가지 모두 ~/.codex/ 아래의 동일한 설정을 공유합니다(config.toml 및 auth.json). APIYI와의 연동은 한 문장으로 요약됩니다:

OpenAI의 엔드포인트를 APIYI로 바꾸십시오

APIYI는 **OpenAI 호환 인터페이스(투명 프록시)**입니다 — 한 번만 설정하면 데스크톱 앱, 확장, 터미널이 모두 작동합니다.

🔁 하나의 설정, 세 가지 인터페이스

데스크톱 / 확장 / CLI는 모두 ~/.codex/를 공유합니다 — 한 번만 설정하면 됩니다

⚡ 최신 모델

gpt-5.6-sol / gpt-5.5 / grok-4.5 등을 지원하며, 다른 모델도 지원합니다

💰 사용량 기반 과금

OpenAI의 과금과 맞춰져 있으며, 더 나은 요금입니다

🪟 크로스 플랫폼

Windows / Mac / Linux — 모두 지원됩니다

먼저 알아두십시오: Codex를 APIYI와 같은 타사 API에 연결하는 핵심은 ~/.codex/config.toml에서 “모델 공급자”를 APIYI로 설정하고 ~/.codex/auth.json에 키를 넣는 것입니다. 데스크톱 앱과 IDE 확장은 모두 이 파일들에 의존합니다 — 그래서 이 가이드는 환경 변수보다 설정 파일을 먼저 다룹니다.

1. 준비 사항: APIYI 키 받기

APIYI에 회원가입 / 로그인하기

api.apiyi.com으로 이동하여 등록하거나 로그인하십시오.

API 키 만들기

“토큰 관리” 페이지(api.apiyi.com/token)를 열고 “새 토큰 생성”을 클릭하십시오.

키 복사하기

생성된 API 키(형식: sk-***)를 복사하고 안전하게 보관하십시오 — 설정 파일에 붙여넣게 됩니다.

사용할 인터페이스 선택

세 가지 인터페이스는 모두 완전히 동일한 설정을 사용합니다 — 작업 흐름에 맞는 것을 선택하십시오:

🖥️ 데스크톱 앱

독립형 앱으로, 바로 사용할 수 있으며, 초보자에게 가장 적합합니다

🧩 IDE 확장

VSCode / Cursor 확장으로, 코드와 함께 사용할 수 있습니다

⌨️ CLI

터미널 워크플로로, 스크립트와 자동화에 매우 적합합니다

2. 핵심 설정(권장: 설정 파일, 환경 변수 아님)

아래에 세 가지 방법이 있습니다. 하나만 선택하십시오. 권장 순서: 설정 파일 직접 작성(가장 안정적) → 시각적 방식 → 환경 변수입니다.

옵션 1 · 직접 작성 `auth.json` + `config.toml` (권장, 가장 안정적)

Codex의 설정 디렉터리를 엽니다(없으면 생성합니다). 그리고 그 안에 두 파일을 추가/편집합니다:

🪟 Windows
Mac / Linux

설정 디렉터리: %USERPROFILE%\.codex\(즉, C:\Users\YourName\.codex\)입니다.파일 탐색기에서 엽니다.

설정 디렉터리: ~/.codex/입니다.터미널에서 mkdir -p ~/.codex을 실행해 그 안으로 들어갑니다.

config.toml가 이미 존재하면 전체를 덮어쓰지 마십시오! 이전 모델 기본 설정, 승인 정책, MCP 서버 등을 이미 포함하고 있을 수 있습니다. 올바른 방법은 먼저 백업한 다음 병합하는 것입니다(아래의 “기존 config.toml을 안전하게 편집하는 방법” 참조) — APIYI에 필요한 몇 줄만 추가하십시오. auth.json도 마찬가지입니다. 이미 있으면 OPENAI_API_KEY 값만 업데이트하십시오.

1) auth.json — 키를 여기에 넣으십시오:

{
  "OPENAI_API_KEY": "sk-your-APIYI-key"
}

2) config.toml — 모델 제공자를 APIYI로 지정하십시오: 새 파일인 경우 아래 내용을 붙여 넣으십시오. 기존 파일인 경우 “전역 키”를 맨 위에 추가하고, [model_providers.apiyi] 블록을 맨 아래에 덧붙이십시오(이유는 아래 팁 참조).

# === Global (put at the very top of the file) ===
model = "gpt-5.4"                 # default model, change to gpt-5.5 etc. as needed
model_provider = "apiyi"          # use the apiyi provider defined below
preferred_auth_method = "apikey"  # authenticate with API Key (not chatgpt login)

# === APIYI provider definition (put at the very bottom) ===
[model_providers.apiyi]
name = "apiyi"
base_url = "https://api.apiyi.com/v1"
experimental_bearer_token = "sk-your-APIYI-key"
wire_api = "responses"

저장하기 전에 sk-your-APIYI-key을 실제 키로 바꾸십시오(api.apiyi.com/token에서 복사한 sk- 문자열입니다). 키는 두 파일에서 일치해야 합니다.

기존 config.toml을 안전하게 편집하는 방법(백업 + 병합 모범 사례)

1단계: 먼저 백업하십시오. 설정을 변경하기 전에 원본을 복사해 두면 언제든 복원할 수 있습니다:

# Mac / Linux
cp ~/.codex/config.toml ~/.codex/config.toml.bak

# Windows PowerShell
Copy-Item $env:USERPROFILE\.codex\config.toml $env:USERPROFILE\.codex\config.toml.bak

2단계: 덮어쓰지 말고 병합하십시오. APIYI에 필요한 내용만 기존 파일에 추가하십시오. model / model_provider / preferred_auth_method 줄은 맨 위에 두고, [model_providers.apiyi] 블록은 맨 아래에 덧붙이십시오. 나머지는 그대로 두십시오.

TOML 순서 주의사항: TOML에서는 모든 “bare key-value 쌍”(예: model = "...")이 어떤 [xxx] 테이블 헤더보다 앞에 와야 하며, 그렇지 않으면 앞선 테이블에 흡수됩니다. 따라서 전역 키를 맨 위에, [model_providers.apiyi]를 맨 아래에 두는 구성이 가장 오류가 적습니다.

3단계: 메인 설정을 건드리지 않고 테스트만 해보시겠습니까? 프로필을 사용하십시오. 위 내용을 담은 ~/.codex/apiyi.config.toml을 만들고 codex --profile apiyi를 실행하면 됩니다 — 완전히 분리됩니다(고급 참조).

필드 참고 사항:

base_url: 항상 https://api.apiyi.com/v1 — 반드시 /v1를 포함해야 하며, 그렇지 않으면 404가 발생합니다.
experimental_bearer_token: 키를 제공자 블록에 직접 넣고 Bearer token으로 전송합니다. 이 형식만 데스크톱 앱, IDE 확장, CLI 전반에서 안정적으로 동작합니다 — 환경 변수를 사용하지 않습니다.
제공자의 인증 필드는 상호 배타적입니다. 정확히 하나만 선택하십시오: experimental_bearer_token(설정 파일에 키를 넣는 방식, 권장) / env_key(실행 프로세스의 환경 변수에서 키를 읽습니다. auth.json로는 대체되지 않으며, 데스크톱 앱은 터미널에서 내보낸 변수를 볼 수 없습니다) / requires_openai_auth(auth.json의 공식 로그인 상태를 재사용합니다). 이 가이드의 이전 버전에서 env_key + requires_openai_auth를 함께 사용했다면, 현재 형식으로 바꾸십시오.
wire_api = "responses": Codex의 기본이자 권장 프로토콜이며, APIYI에서 지원합니다. 특정 모델이 404 / 알 수 없는 엔드포인트를 반환하면, 대체 수단으로 "chat"로 전환하십시오(고급 참조).
이 파일에 C:\Users\xxx\.codex\... 같은 절대 경로를 하드코딩하지 마십시오. 여러 머신에서 작동하지 않습니다.

옵션 2 · cc-switch 시각적 설정(GUI, 수동 편집 없음)

파일을 직접 편집하고 싶지 않다면 CC Switch를 사용하십시오. 몇 번의 클릭만으로 APIYI의 URL, 키, 모델을 Codex 설정에 써 넣는 GUI입니다. 또한 Claude Code, Codex, Gemini CLI 등을 한곳에서 관리하고, 원클릭 전환을 지원하며, 위의 백업/병합도 대신 처리해 줍니다. 초보자에게 좋은 첫 선택입니다. CC Switch 시각적 설정을 참조하십시오. 설정하면 Codex의 데스크톱 앱 / 확장 / CLI가 모두 설정을 자동으로 적용합니다.

옵션 3 · 환경 변수(선택 사항, 번거로움, 권장하지 않음)

터미널에서 빠르게 테스트해 보고 싶으십니까? 환경 변수 방식은 펼쳐서 확인하십시오(장기 사용용 아님)

Codex CLI는 OPENAI_BASE_URL / OPENAI_API_KEY 환경 변수도 읽을 수 있습니다:

export OPENAI_BASE_URL="https://api.apiyi.com/v1"
export OPENAI_API_KEY="sk-your-APIYI-key"

주된 방법으로는 권장하지 않습니다: 환경 변수는 최근 Codex 빌드에서 적용되지 않는 경우가 많고, 데스크톱 앱 / IDE 확장은 이를 읽지 않습니다 — 오직 config.toml + auth.json만 인식합니다. 환경 변수는 빠른 CLI 테스트용으로만 괜찮으며, 장기 사용에는 옵션 1 또는 옵션 2를 권장합니다.

3. 각 인터페이스 사용 (데스크톱 우선)

~/.codex/ 설정이 완료되면 아래의 아무 인터페이스나 선택합니다. config를 변경한 뒤 프로그램을 다시 시작하십시오 (Codex는 시작할 때만 config를 읽습니다).

1. Codex 데스크톱 앱 (가장 권장됨)

Codex 데스크톱 앱을 설치하고 엽니다.
첫 실행 시 인증 방식을 선택합니다: apikey를 선택합니다 (chatgpt 로그인 아님).
모델 / 제공자 선택기에서 apiyi 제공자와 대상 모델(예: gpt-5.4)을 선택합니다.
적용하려면 앱을 다시 시작합니다.
검증을 위해 최소 작업을 실행합니다(4절 참조).

2. IDE 확장 (VSCode / Cursor)

확장 마켓플레이스를 엽니다(VSCode에서는 Ctrl+Shift+X / Cmd+Shift+X를 누릅니다). Codex — OpenAI's coding agent를 검색한 다음 Install를 클릭합니다.
설치 후 사이드바에 Codex 아이콘이 나타납니다 — 클릭하여 패널을 엽니다.
처음 열 때 세 가지 프롬프트에 응답합니다: ① 인증 방식 — apikey를 선택합니다; ② 키 소스 — “설정 파일 / 환경 변수”를 선택합니다; ③ AGENTS.md를 활성화합니다(권장).
적용하려면 편집기를 다시 시작합니다.
Codex 패널에서 최소 작업을 실행하여 검증합니다.

3. CLI

공식 CLI를 전역으로 설치합니다(Node.js 18+ 필요):

npm install -g @openai/codex
codex --version

프로젝트로 이동해 실행하거나, 일회성 작업을 실행합니다:

cd /your/project
codex                                  # interactive mode
codex "write a Python HTTP server"     # pass a task directly
codex -q "fix the build errors"        # non-interactive / silent mode

전역 설치 권한 오류가 발생하는 Mac 사용자는 nvm / fnm을 사용해 Node를 관리하고 sudo를 피해야 합니다.

4. 최소 검증

설정 및 재시작 후, 아무 인터페이스에서나 최소 작업을 입력합니다:

Create a hello endpoint in this project and include a usage example.

CLI 사용자는 다음도 실행할 수 있습니다:

codex -q "hello"

실행 가능한 코드를 반환하면 APIYI 연동이 정상 동작하는 것입니다.

5. 모델(APIYI 권장 사항)

config.toml의 model 필드에 설정하거나 런타임에 전환합니다:

모델	특징	적합한 용도
`gpt-5.6-sol`	5.6 플래그십(2026년 7월 9일 출시)	가장 어려운 문제: 복잡한 코딩, 심층 엔지니어링 분석, 에이전트 워크플로
`gpt-5.6-terra`	5.6 균형형 티어	대량 비즈니스 작업, 성능과 비용의 균형
`gpt-5.6-luna`	5.6 빠르고 저비용인 티어	요약, 초안 작성, 일상적인 자동화 — 빠르고 저렴함
`gpt-5.5`	이전 세대 플래그십	복잡한 코딩, 엔지니어링 분석, 에이전트 워크플로
`gpt-5.4`	안정적인 주력 모델	대부분의 코딩, 디버깅, 리팩터링(기본 선택)
`gpt-5.4-mini`	저렴한 5.4 변형	중간 규모 작업, 배치 처리, 비용 절감
`grok-4.5`	xAI 플래그십, 네이티브 responses 프로토콜 지원	코딩 에이전트, 복잡한 작업 — OpenAI 계열을 제외하면 최우선 선택
`grok-build-0.1`	Grok의 코드 중심 모델, 시리즈에서 가장 저렴한 가격	고빈도 코드 완성, 가벼운 코딩 작업

선택 방법: 일상용 → gpt-5.4 또는 gpt-5.6-terra; 고부하 작업 / 에이전트 → gpt-5.6-sol(또는 gpt-5.5); 비용 절감 → gpt-5.6-luna / gpt-5.4-mini; OpenAI 외에서 색다른 선택 → grok-4.5.

Grok이 특별히 언급되는 이유: xAI의 공식 API는 OpenAI 호환 이중 엔드포인트 API(Chat Completions + Responses API) 자체이며, 이는 Grok를 네이티브 /v1/responses 프로토콜 지원을 갖춘 드문 비OpenAI 모델로 만듭니다 — Codex에서는 wire_api = "responses"를 그대로 유지하고 model만 grok-4.5로 전환하면 됩니다. Codex의 에이전트 기능(도구 호출, 추론 항목 등)은 모두 네이티브 프로토콜 위에서 동작합니다. responses 엔드포인트는 APIYI에서 grok-4.5로 검증되었으며, 다른 Grok 모델도 동일한 아키텍처를 공유하므로 동일하게 동작할 것으로 예상됩니다 — 하나가 404를 반환하면 섹션 6의 대체 방법을 사용하십시오. Grok API 가이드를 참조하십시오.Claude / Gemini와 비교: APIYI에서 이 둘은 OpenAI 호환 채팅 모드에서만 실행되며 responses 엔드포인트는 없습니다 — 따라서 Codex에서는 wire_api = "chat"로 폴백해야 합니다. Codex의 에이전트 시나리오는 responses 프로토콜을 중심으로 설계되므로, 채팅 모드에서는 도구 호출에서 비호환성이 나타나고 경험이 저하될 수 있습니다. Claude / Gemini로 코딩할 때는 대신 해당 기본 도구를 사용하십시오(Claude Code / Gemini CLI).

다른 OpenAI 호환 모델도 동작합니다: APIYI는 많은 모델을 통합하며, OpenAI 호환 호출을 지원하는 모든 모델은 Codex에서 동작합니다 — 예를 들어 Zhipu의 glm-5.2가 그렇습니다. 대상 모델 ID에 맞게 config.toml의 model 필드(또는 런타임의 -m)만 변경하면 됩니다.

모델을 전환하는 4가지 방법

① 시작 시 지정 (CLI):

codex -m gpt-5.5
codex --model gpt-5.4 "review this project's structure"

② 비대화형 모드에서 지정 (CLI):

codex -q -m gpt-5.4 "fix the build errors in this project"

③ 세션 안에서 전환: 대화형 패널에서 /model을 입력하고 안내를 따르십시오. ④ 기본 모델 구성(영구): ~/.codex/config.toml를 편집하고, model를 변경한 뒤 저장하고 다시 시작하십시오:

model = "gpt-5.5"

6. 고급 설정

사용자 지정 시스템 프롬프트 (instructions.md)

코딩 스타일, 출력 언어, 프로젝트 규칙을 정의하려면 ~/.codex/instructions.md를 편집합니다. 예:

- Write code comments in English
- Follow the project's ESLint config
- Provide detailed explanations

프로젝트 수준 AGENTS.md

프로젝트에서 codex /init를 실행하여 구조와 규칙을 기록하는 AGENTS.md을 생성합니다. Codex가 기본적으로 특정 언어로 응답하도록 하려면 다음을 추가합니다:

Always respond to the user in English for this project.

프로토콜 폴백: wire_api를 chat으로 전환

wire_api = "responses"은 Codex의 기본이자 선호 프로토콜이며, 대부분의 모델은 바로 동작합니다. 모델이 404 / 알 수 없는 엔드포인트를 반환하면 해당 제공업체의 wire_api을 "chat"로 변경한 뒤 다시 시도합니다(/chat/completions 사용).

여러 설정(프로필)

~/.codex/ 아래에 <name>.config.toml를 생성합니다(예: 공식 설정의 경우 openai.config.toml). 그런 다음 런타임에서 codex --profile <name>으로 전환합니다. APIYI와 다른 제공업체 사이를 오갈 때 유용합니다.

공통 플래그

codex -h          # full help
codex -m <model>  # specify model
codex -q          # non-interactive / silent mode
codex --full-auto # auto-execute (use cautiously)

7. 문제 해결

1. 환경 변수 누락: OPENAI_API_KEY (데스크톱 앱 / 확장 프로그램에서 가장 흔함)

auth.json + config.toml를 올바르게 입력하고 앱을 다시 시작했는데도 여전히 Missing environment variable: OPENAI_API_KEY가 표시된다면, 원인은 provider 블록 안의 env_key = "OPENAI_API_KEY"입니다(이 가이드의 이전 버전에서 사용하던 형식입니다).env_key는 Codex를 실행한 프로세스의 환경 변수에서 Key를 읽어온다는 뜻이며, auth.json로는 대체되지 않습니다(auth.json는 OpenAI의 공식 로그인 상태만 제공합니다). 또한 데스크톱 앱 / IDE를 Dock 또는 런처에서 실행하면 터미널에서 내보낸 변수를 상속하지 않습니다(export in .zshrc는 GUI 앱에 영향이 없습니다). 따라서 아무리 재시작해도 변수가 나타나지 않습니다.수정 방법(권장): ~/.codex/config.toml을 편집하고 provider 블록에서 env_key를 제거한 뒤(있다면 requires_openai_auth도 제거), Key를 config에 직접 넣으십시오.

[model_providers.apiyi]
name = "apiyi"
base_url = "https://api.apiyi.com/v1"
experimental_bearer_token = "sk-your-APIYI-key"
wire_api = "responses"

그런 다음 앱을 재시작하십시오.대안(env_key을 꼭 사용해야 한다면): 변수를 시스템 전체에 설정하십시오. macOS에서는 launchctl setenv OPENAI_API_KEY "sk-your-key"를 실행한 뒤 앱을 다시 시작하십시오(재부팅 후에는 다시 실행해야 합니다). Windows에서는 setx OPENAI_API_KEY "sk-your-key"를 실행한 뒤 앱을 다시 시작하십시오. CLI 전용 사용이라면 셸 프로필에 export를 넣는 것만으로 충분합니다.

2. auth.json / config.toml 경로와 내용을 확인하십시오

auth.json는 유효한 JSON이어야 하며, OPENAI_API_KEY가 실제 sk- Key로 설정되어 있어야 합니다.
config.toml는 유효한 TOML로 파싱되어야 합니다(따옴표와 들여쓰기에 주의하십시오).
경로: Windows %USERPROFILE%\.codex\, Mac/Linux ~/.codex/.

3. Key가 유효하고 사용 가능한 크레딧이 있는지 확인하십시오

APIYI 콘솔에서 Key가 만료되지 않았고 계정에 잔액 / 쿼터가 있는지 확인하십시오.

4. base_url에 /v1이 포함되어 있는지 확인하십시오

가장 흔한 연결 오류 / 타임아웃 / 404는 /v1가 빠져 있어서 발생합니다. 올바른 예: https://api.apiyi.com/v1. 그런 다음 로컬 프록시와 DNS를 확인하십시오.

5. config를 변경할 때마다 다시 시작하십시오

Codex(CLI / 확장 프로그램 / 데스크톱 앱)는 시작할 때만 config를 읽습니다. auth.json / config.toml를 편집한 후에는 항상 프로그램을 재시작하십시오.

6. 여전히 불안정하면: wire_api를 chat으로 전환하십시오

특정 모델이 responses 프로토콜과 호환되지 않으면 해당 공급자의 wire_api를 "chat"로 변경한 뒤 다시 시도하십시오.

8. 자주 묻는 질문

Codex는 왜 APIYI와 작동합니까?

APIYI는 OpenAI API 프로토콜과 완전히 호환되기 때문입니다. https://api.apiyi.com/v1와 https://api.openai.com/v1는 요청/응답 형식에서 서로 호환됩니다. Base URL만 바꾸면 충분합니다.

간단한 hello가 왜 수만 개의 입력 token을 소모합니까?

이는 대개 예상된 동작입니다. 시작 시 Codex가 현재 프로젝트의 일부 파일을 읽어 초기화하며(디렉터리 구조, AGENTS.md, 관련 소스), 이를 prompt와 함께 컨텍스트로 전송합니다. 따라서 한 단어짜리 hello도 수천 개의 입력 token을 소모할 수 있습니다.어떻게 줄입니까?

최소 작업은 빈 디렉터리나 아주 작은 프로젝트에서 테스트하여 컨텍스트가 작게 유지되도록 합니다.
구체적인 작은 작업을 주고 정확한 파일을 지정합니다(예: “app.py만 보고 hello 엔드포인트를 추가해 주세요”)하여 Codex가 스캔하는 범위를 제한합니다.
이런 일회성 확인에는 더 저렴한 모델(예: gpt-5.4-mini)을 사용합니다.

`command not found: codex`

설치 확인:

npm install -g @openai/codex
codex --version

여전히 실패하면 npm bin -g이 PATH에 있는지 확인합니다.

잘못된 API Key (401 / 잘못된 Key)

OpenAI key가 아니라 APIYI Key(sk-로 시작)를 사용하고 있는지 확인합니다.
auth.json의 Key가 공백 없이 올바른지 확인합니다.
설정을 변경한 후 다시 시작합니다.

연결 오류 / 시간 초과 / 404

가장 흔한 원인: Base URL에 /v1이 없습니다. 올바른 값: https://api.apiyi.com/v1입니다. 그런 다음 로컬 프록시와 DNS를 확인합니다.

어떤 모델이 지원됩니까?

OpenAI 시리즈: ✅ 완전 지원(권장 gpt-5.6-sol / gpt-5.6-terra / gpt-5.6-luna / gpt-5.5 / gpt-5.4).
Grok 시리즈: ✅ 네이티브 responses 프로토콜 지원 — grok-4.5는 wire_api를 건드리지 않고 작동합니다; Grok API Guide를 참조하십시오.
기타 OpenAI 호환 모델: APIYI에서 지원합니다. 예: glm-5.2 — model 필드만 바꾸면 됩니다.
참고: APIYI의 Claude / Gemini는 OpenAI 호환 채팅 모드만 제공하며 responses 엔드포인트는 없습니다 — 따라서 Codex에서는 wire_api를 "chat"로 전환해야 하며, tool calling 같은 에이전트 동작은 호환성 문제를 겪을 수 있습니다. Claude / Gemini 기반 코딩에는 각자의 네이티브 도구(예: Claude Code / Gemini CLI)를 사용하십시오.

데스크톱 앱 / 확장 프로그램이 작동하지 않습니까?

데스크톱 앱과 IDE 확장 프로그램은 ~/.codex/config.toml + auth.json만 읽고 환경 변수는 읽지 않습니다. 이 두 파일이 올바른지, 인증 방식이 apikey로 설정되어 있는지 확인한 다음 다시 시작합니다.

프로덕션에 적합합니까?

CLI / 앱: 개발 시 생산성 향상에 가장 적합합니다.
프로덕션: 직접 API 호출을 선호합니다(더 많은 제어, 모니터링, 점진적 롤아웃).

APIYI 설정을 어떻게 제거하거나 비활성화합니까?

CLI를 제거합니다:

npm uninstall -g @openai/codex

APIYI 설정 비활성화: ~/.codex/config.toml과 auth.json를 삭제하거나 복원합니다(데스크톱 앱 / extension은 각자 UI에서 관리합니다).

9. 요약

전체 통합은 한 문장입니다:

OpenAI의 엔드포인트를 APIYI로 바꾸십시오

핵심은 ~/.codex/을 한 번만 설정하는 것입니다: Key를 auth.json에 넣고, config.toml에서 base_url를 https://api.apiyi.com/v1로 지정합니다. 그러면 데스크톱 앱, IDE 확장, CLI가 모두 작동합니다. 그 밖의 모든 것 — 모델 선택, prompt, instructions.md, AGENTS.md — 은 단지 다듬기입니다.

APIYI 콘솔

API 키를 관리하고 사용량을 확인합니다

CC 스위치 비주얼 구성

Codex / Claude Code용 GUI 원클릭 설정

Claude Code 통합

CLI 코딩에 Claude 모델을 사용합니다

모델 비교

사용 가능한 모든 모델과 가격

개요

대화형 AI

프로그래밍

커뮤니티 기여

AI 에이전트

엔지니어링

번역

개요

🔁 하나의 설정, 세 가지 인터페이스

⚡ 최신 모델

💰 사용량 기반 과금

🪟 크로스 플랫폼

1. 준비 사항: APIYI 키 받기

사용할 인터페이스 선택

🖥️ 데스크톱 앱

🧩 IDE 확장

⌨️ CLI

2. 핵심 설정(권장: 설정 파일, 환경 변수 아님)

옵션 1 · 직접 작성 `auth.json` + `config.toml` (권장, 가장 안정적)

옵션 2 · cc-switch 시각적 설정(GUI, 수동 편집 없음)

옵션 3 · 환경 변수(선택 사항, 번거로움, 권장하지 않음)

3. 각 인터페이스 사용 (데스크톱 우선)

1. Codex 데스크톱 앱 (가장 권장됨)

2. IDE 확장 (VSCode / Cursor)

3. CLI

4. 최소 검증

5. 모델(APIYI 권장 사항)

모델을 전환하는 4가지 방법

6. 고급 설정

7. 문제 해결

8. 자주 묻는 질문

9. 요약

관련 리소스

APIYI 콘솔

CC 스위치 비주얼 구성

Claude Code 통합

모델 비교

​개요

🔁 하나의 설정, 세 가지 인터페이스

⚡ 최신 모델

💰 사용량 기반 과금

🪟 크로스 플랫폼

​1. 준비 사항: APIYI 키 받기

​사용할 인터페이스 선택

🖥️ 데스크톱 앱

🧩 IDE 확장

⌨️ CLI

​2. 핵심 설정(권장: 설정 파일, 환경 변수 아님)

​옵션 1 · 직접 작성 auth.json + config.toml (권장, 가장 안정적)

​옵션 2 · cc-switch 시각적 설정(GUI, 수동 편집 없음)

​옵션 3 · 환경 변수(선택 사항, 번거로움, 권장하지 않음)

​3. 각 인터페이스 사용 (데스크톱 우선)

​1. Codex 데스크톱 앱 (가장 권장됨)

​2. IDE 확장 (VSCode / Cursor)

​3. CLI

​4. 최소 검증

​5. 모델(APIYI 권장 사항)

​모델을 전환하는 4가지 방법

​6. 고급 설정

​7. 문제 해결

​8. 자주 묻는 질문

​9. 요약

​관련 리소스

APIYI 콘솔

CC 스위치 비주얼 구성

Claude Code 통합

모델 비교

개요

1. 준비 사항: APIYI 키 받기

사용할 인터페이스 선택

2. 핵심 설정(권장: 설정 파일, 환경 변수 아님)

옵션 1 · 직접 작성 `auth.json` + `config.toml` (권장, 가장 안정적)

옵션 2 · cc-switch 시각적 설정(GUI, 수동 편집 없음)

옵션 3 · 환경 변수(선택 사항, 번거로움, 권장하지 않음)

3. 각 인터페이스 사용 (데스크톱 우선)

1. Codex 데스크톱 앱 (가장 권장됨)

2. IDE 확장 (VSCode / Cursor)

3. CLI

4. 최소 검증

5. 모델(APIYI 권장 사항)

모델을 전환하는 4가지 방법

6. 고급 설정

7. 문제 해결

8. 자주 묻는 질문

9. 요약

관련 리소스