Windows에서 Codex CLI를 설치·구성하여 LMU AI API에 연결하고, config.toml에서 1M 토큰 롱 컨텍스트를 활성화하는 방법을 안내합니다.

Codex CLI를 설치한 후, 두 개의 설정 파일(config.toml + auth.json)을 직접 만들어 LMU AI API에 연결하세요 — 서드파티 설정 도구는 필요 없습니다.

1단계 — Windows Terminal 설치

Windows에서는 Codex CLI용으로 CMD 대신 Windows Terminal 사용을 권장합니다 — 여러 창을 지원하며 더 편리합니다.

중국 클라우드 드라이브 다운로드(권장, 빠름): https://www.ilanzou.com/s/MzWnpE05
GitHub 다운로드: https://github.com/microsoft/terminal/releases/tag/v1.23.20211.0

Microsoft.WindowsTerminal_1.23.20211.0_x64.zip을 다운로드하여 압축을 풀고, WindowsTerminal.exe를 더블클릭하여 실행하세요 — 바탕화면에 바로가기를 만들어 두는 것이 좋습니다.

2단계 — Node.js 설치

이미 설치되어 있다면 이 단계를 건너뛸 수 있습니다. 다음 명령으로 확인하세요: node -v

Node.js 20+ 가 필요합니다 — 다운로드: https://nodejs.org/en/download

설치 중에는 반드시 "필요한 도구를 자동으로 설치" 항목을 체크하세요.

설치 후 터미널에서 확인하세요:

node -v
# A version number (e.g. v24.4.1) means it installed correctly

특수한 경우

node.js가 설치되어 있지 않거나, 이전에 설치했지만 환경이 잘못 구성된 경우, 한 번 다시 다운로드하여 재설치한 뒤 터미널을 다시 여세요.

스크립트 실행 차단 오류가 발생하면 다음 명령을 실행하세요:

Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

3단계 — Codex CLI 설치

npm i -g @openai/codex

네트워크 문제가 발생하면 먼저 중국 미러로 전환한 후 설치하세요:

npm config set registry https://registry.npmmirror.com
npm i -g @openai/codex

설치 확인:

codex --version
# A version number means it installed correctly

4단계 — 설정 파일 생성

설정 디렉터리는 C:\users\your-username\.codex\ 입니다(없으면 생성하고, 오래된 파일은 덮어쓰세요). 이 안에 다음 두 파일을 생성/덮어쓰기 하세요:

config.toml

model = "gpt-5.4"
model_reasoning_effort = "xhigh"
disable_response_storage = true
sandbox_mode = "danger-full-access"
windows_wsl_setup_acknowledged = true
approval_policy = "never"
file_opener = "vscode"
model_provider = "codex"
web_search = "cached"
suppress_unstable_features_warning = true

[history]
persistence = "save-all"

[tui]
notifications = true

[shell_environment_policy]
inherit = "all"
ignore_default_excludes = false

[sandbox_workspace_write]
network_access = true

[features]
plan_tool = true
apply_patch_freeform = true
view_image_tool = true
unified_exec = false
streamable_shell = false
rmcp_client = true
elevated_windows_sandbox = true

[profiles.auto-max]
approval_policy = "never"
sandbox_mode = "workspace-write"

[profiles.review]
approval_policy = "on-request"
sandbox_mode = "workspace-write"

[notice]
hide_gpt5_1_migration_prompt = true

[model_providers.codex]
name = "codex"
base_url = "https://api.lmuai.com"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true

auth.json

{
  "OPENAI_API_KEY": "your sk- key generated in the console"
}

5단계 — Codex CLI 실행

설정 파일을 저장한 후, 터미널을 다시 열고 다음을 실행하여 자동으로 실행 및 로그인하세요:

codex --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox

또는 축약형:

codex --yolo

이 실행 명령은 보안 승인을 건너뛰므로, 자동 실행되는 각 단계를 승인하지 않아도 됩니다.

성공적으로 실행되면, 인터페이스에 현재 모델이 gpt-5.4 xhigh(config.toml의 model 필드에 설정된 모델)로 표시됩니다.

Codex에서 1M 컨텍스트 활성화(선택 사항)

gpt-5.4는 1M 토큰 롱 컨텍스트 윈도우를 지원하며(기본값은 272K에 불과), 매우 큰 저장소 검토, 긴 로그 분석, 여러 파일에 걸친 리팩터링 등의 작업에 유용합니다. Codex는 기본적으로 1M 윈도우를 활성화하지 않으므로, config.toml에서 명시적으로 선언해야 합니다.

설정 방법: config.toml에 두 줄 추가

C:\users\your-username\.codex\config.toml을 편집하여 최상위 레벨(모든 [section] 앞, 예를 들어 model = "gpt-5.4" 바로 뒤)에 다음을 추가하세요:

model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

저장하고 터미널을 다시 연 뒤 Codex에 다시 진입하면 적용됩니다.

필드 참조

필드	용도
`model_context_window`	모델이 사용할 수 있는 컨텍스트 윈도우를 토큰 단위로 선언합니다. `1000000`은 1M입니다. 설정하지 않으면 모델 기본값(272K)을 사용합니다
`model_auto_compact_token_limit`	히스토리 자동 압축(auto-compact)을 트리거하는 토큰 임계값입니다. 윈도우의 약 90%로 설정하세요(1M의 경우 `900000`). 윈도우의 90%를 초과하는 값은 Codex가 클램프하므로, 더 큰 값을 넣어도 의미가 없습니다

적용 여부 확인

Codex에 다시 진입한 후 /status를 입력하여 context window가 약 1M으로 표시되는지 확인하세요(일부 버전은 약 950K로 표시됩니다 — Codex가 예약한 5% 안전 여유분입니다). 또한 /statusline을 사용하면 컨텍스트 사용량을 상태 바에 추가하여 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.

CC Switch를 사용하는 경우

CC Switch로 Codex 설정을 관리하는 경우, 그 Codex 설정 편집기에 동일한 두 줄을 추가하고 적용하세요 — 효과는 동일합니다:

CC Switch의 Codex 설정에서 model_context_window = 1000000 및 model_auto_compact_token_limit = 900000을 설정하여 1M 토큰 롱 컨텍스트 활성화

사용 시 주의사항

반드시 최상위 레벨에 두기: 이 두 필드는 [profiles.xxx] 섹션 안에서는 적용되지 않습니다(알려진 Codex 제한). 또한 프로젝트 레벨의 .codex\config.toml은 무시될 수 있으므로, 사용자 레벨의 C:\users\your-username\.codex\config.toml에 넣으세요
모델 지원: gpt-5.4와 gpt-5.5는 API 채널에서 1M을 지원합니다. gpt-5.3-codex 같은 모델은 272K로 제한되며, 어떤 설정 값도 모델 자체의 한계를 초과할 수 없습니다
비용 증가: 컨텍스트가 길수록 각 요청이 더 많은 토큰을 사용합니다. 272K를 초과하는 부분은 더 높은 롱 컨텍스트 요금제로 청구되므로, 매우 긴 작업이 아니라면 켜두지 마세요
버전 차이: 일부 최신 Codex 버전은 모델 카탈로그에서 먼저 윈도우 크기를 읽어옵니다. /status가 여전히 이전 값을 표시하면, 최신 버전으로 업그레이드(npm i -g @openai/codex@latest)한 후 다시 시도하세요

마지막 업데이트: 2026-09-10

Codex CLI (Windows)