# Codex CLI (Mac/Linux)

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

URL: https://docs.lmuai.com/ko/docs/tools/codex-cli-mac





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

***

## 1단계 — Node.js 설치 [#1단계--nodejs-설치]

**Node.js 20+** 가 필요합니다 — 다운로드: [https://nodejs.org/en/download](https://nodejs.org/en/download)

설치 프로그램을 진행한 후, 터미널에서 확인하세요:

```bash
node --version
# A version number (e.g. v23.7.0) means it installed correctly
```

## 2단계 — Codex CLI 설치 [#2단계--codex-cli-설치]

```bash
npm i -g @openai/codex
```

네트워크 문제가 발생하면 먼저 중국 미러로 전환하세요:

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

설치를 확인하세요:

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

## 3단계 — 설정 파일 만들기 [#3단계--설정-파일-만들기]

설정 디렉터리는 **`~/.codex/`** 입니다(없으면 생성하고, 오래된 파일이 있으면 덮어쓰기). 그 안에 다음 두 파일을 생성/덮어쓰기하세요:

### config.toml [#configtoml]

```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 [#authjson]

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

## 4단계 — Codex CLI 실행 [#4단계--codex-cli-실행]

설정 파일을 저장한 후, 터미널을 다시 열고 다음을 실행하면 자동으로 실행 및 로그인됩니다:

```bash
codex --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox
```

또는 짧은 형식:

```bash
codex --yolo
```

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

성공적으로 실행되면 인터페이스에 현재 모델이 `gpt-5.4 xhigh`로 표시됩니다(`config.toml`의 `model` 필드로 설정한 모델).

<Callout type="info" title="모델 전환에 관하여">
  세션 중 실수로 다른 모델로 전환한 경우, `~/.codex/config.toml`의 `model` 필드를 `gpt-5.4`로 되돌리고 터미널을 재시작하면 복원됩니다.
</Callout>

***

## Codex에서 1M 컨텍스트 활성화하기 (선택 사항) [#codex에서-1m-컨텍스트-활성화하기-선택-사항]

`gpt-5.4`는 **1M 토큰 롱 컨텍스트 윈도우**(기본값 272K)를 지원하며, 대규모 리포지토리 리뷰, 긴 로그 분석, 파일 간 리팩터링에 유용합니다. Codex는 기본적으로 1M 윈도우를 활성화하지 **않으므로**, `config.toml`에서 명시적으로 선언해야 합니다.

### 설정 방법: config.toml에 두 줄 추가 [#설정-방법-configtoml에-두-줄-추가]

`~/.codex/config.toml`을 편집하여 **최상위 레벨**(어떤 `[section]`보다 앞, 예: `model = "gpt-5.4"` 바로 뒤)에 다음을 추가하세요:

```toml
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000
```

저장하고, 터미널을 다시 연 뒤 Codex에 다시 들어가면 적용됩니다.

**필드 참조**

| 필드                               | 용도                                                                                                              |
| -------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `model_context_window`           | 모델이 사용할 수 있는 컨텍스트 윈도우를 토큰 단위로 선언; `1000000`은 1M입니다. 설정하지 않으면 모델 기본값(272K)을 사용합니다                                |
| `model_auto_compact_token_limit` | 히스토리의 자동 압축을 트리거하는 토큰 임계값; 윈도우의 약 90%로 설정합니다(1M의 경우 `900000`). 윈도우의 90%를 초과하는 값은 Codex가 제한하므로, 더 큰 숫자는 의미가 없습니다 |

### 적용 여부 확인 [#적용-여부-확인]

Codex에 다시 들어간 후 `/status`를 입력하여 `context window`가 약 1M으로 표시되는지 확인하세요(일부 버전은 약 950K로 표시됩니다 — Codex가 예약한 5% 안전 여유). 또한 `/statusline`을 사용해 상태 표시줄에 컨텍스트 사용량을 추가하여 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.

### CC Switch를 사용하는 경우 [#cc-switch를-사용하는-경우]

[CC Switch](/ko/docs/tools/cc-switch)로 Codex 설정을 관리하는 경우, 해당 Codex 설정 편집기에 동일한 두 줄을 추가하고 적용하세요 — 효과는 동일합니다:

<img alt="CC Switch에서 Codex 설정에 model_context_window = 1000000 과 model_auto_compact_token_limit = 900000 을 설정하여 1M 토큰 롱 컨텍스트 활성화" src="__img0" />

<Callout type="warn" title="사용 참고 사항">
  * **최상위 레벨에 있어야 함**: 이 두 필드는 `[profiles.xxx]` 섹션 내부에서는 적용되지 않습니다(알려진 Codex 제한). 또한 프로젝트 레벨 `.codex/config.toml`은 무시될 수 있으므로 사용자 레벨 `~/.codex/config.toml`에 넣으세요
  * **모델 지원**: `gpt-5.4`와 `gpt-5.5`는 API 채널에서 1M을 지원합니다; `gpt-5.3-codex` 같은 모델은 272K로 제한되며, 어떤 설정 값도 모델 자체의 한계를 초과할 수 없습니다
  * **더 높은 비용**: 더 긴 컨텍스트는 요청당 더 많은 토큰을 사용하며, 272K를 초과하는 부분은 더 높은 롱 컨텍스트 요율로 청구되므로, 매우 긴 작업이 아니라면 켜두지 마세요
  * **버전 차이**: 일부 최신 Codex 버전은 윈도우 크기를 모델 카탈로그에서 먼저 읽어옵니다; `/status`가 여전히 이전 값을 표시하면 최신 버전으로 업그레이드(`npm i -g @openai/codex@latest`)하고 다시 시도하세요
</Callout>