Show GN: opencodex — Codex에서 아무 LLM이나 쓸 수 있는 로컬 프록시

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Codex는 OpenAI 모델만 된다. Claude 쓰고 싶으면? GLM-5.2로 코딩하고 싶으면? OpenAI가 추가해줄 때까지 기다려야 한다.

opencodex는 이 문제를 푸는 로컬 프록시다. Codex와 LLM 프로바이더 사이에 끼어서 프로토콜을 실시간으로 번역한다. 스트리밍, 도구 호출, 추론 토큰, 이미지 — 전부 양방향으로 작동한다.

코덱스 앱, cli, sdk
의 모델 피커에 정상적으로 등록되고
한 세션안에서 GPT 와 등록된 모델을 전부 사용할수 있다

npm install -g @bitkyc08/opencodex ocx init # 프로바이더 선택 ocx start # 프록시 시작 codex -m "anthropic/claude-opus-4-8" "이 버그 고쳐줘"

어떻게 작동하는지

Codex는 Responses API(/v1/responses)라는 자체 프로토콜만 쓴다. 대부분의 LLM은 이걸 구현하지 않는다. opencodex가 5개 프로토콜 어댑터(Anthropic Messages, Google Gemini, Azure, OpenAI passthrough, OpenAI-compatible Chat Completions)로 번역해준다. 40개 이상의 프로바이더가 기본 내장돼 있다.

라우팅된 모델은 Codex 모델 선택기에 네이티브 모델처럼 나타난다. provider/model 형식으로 지정하면 된다.

만들면서 어려웠던 것

프록시 설계는 많은 오픈소스가 있어 구현이 쉬웠지만
코덱스의 native한 경험을 위해서 codex-rs의 분해가 필수적이었다

reasoning effort 매핑. 프로바이더마다 effort 이름이 다르다. GLM은 "max"를 쓰고 Codex는 "xhigh"라고 부른다. Kimi는 아예 이 파라미터를 거부한다. 모델별로 변환 테이블을 따로 만들어야 했다.

세션 히스토리. Codex가 각 쓰레드의 model_provider를 DB에 저장한다. opencodex로 전환하면 기존 세션이 전부 안 보인다. SQLite를 직접 열어서 inject/restore 시 model_provider 태그를 바꾸는 마이그레이터를 만들었다. 파일 mtime은 보존해서 재개 순서가 흐트러지지 않게 했다.

사이드카. OpenAI가 아닌 모델은 웹 검색이나 이미지 이해를 못 한다. ChatGPT 로그인을 통해 gpt-5.4-mini 사이드카로 이 기능을 라우팅해서, Claude나 GLM에서도 실제 웹 검색이 되게 했다.