Agent Redactor와 함께 Codex 사용하기

Agent Redactor 구성(먼저 이 작업을 수행)

Codex를 설정하기 전에 로컬 편집 프록시를 실행하여 Codex가 이를 통해 연결할 수 있도록 하세요. Profiles 사이드바에서 프로필을 선택하거나 만듭니다. Local URL을 http://localhost:8080/(또는 원하는 포트)로, Forward To를 실제 공급자 엔드포인트(예: https://openrouter.ai/api/v1)로 설정하고 실제 API Key를 붙여넣으세요. 키는 로컬에서 암호화되며 기기를 절대 떠나지 않습니다. Save All Settings를 클릭하고 포트가 사용 가능으로 표시되는지 확인하세요.

편집 규칙 선택

기기에서 무언가 나가기 전에 무엇을 편집할지 결정하세요. AI Powered Detection Model을 활성화하고 검출할 PII 범주를 선택하거나, 결정적 일치를 위해 Regex Patterns와 Keywords를 추가하거나, 셋 중 임의의 조합을 사용할 수 있습니다. 선택은 사용자에게 달려 있습니다. Regex와 Keywords는 AI 모델이 놓칠 수 있는 프로젝트별 비밀에도 이상적입니다.

Codex를 Agent Redactor에 연결

Codex는 공급자를 TOML 구성 파일에서 읽습니다. Windows에서는 C:\Users\<you>\.codex\config.toml(다른 OS에서는 ~/.codex/config.toml)을 열고 없으면 만듭니다. 기존 설정을 유지한 채 다음을 추가하세요:

model_provider = "agentredactor"
model_reasoning_effort = "high"
model = "nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free"

[model_providers.agentredactor]
name = "agentredactor"
base_url = "http://localhost:8080/"

[model_providers.agentredactor.auth]
command = "sh"
args = ["-c", "echo $AGENTREDACTOR_API_KEY"]

• base_url: Agent Redactor의 Local URL과 정확히 일치해야 합니다.
• model: nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free를 공급자의 정확한 모델 이름으로 바꾸세요.
• model_reasoning_effort: 선택 사항. 원하는 대로 설정하거나 해당 줄을 완전히 제거하세요.
• [model_providers.agentredactor.auth]: AGENTREDACTOR_API_KEY 환경 변수를 출력하는 셸 명령을 실행하여 API 토큰을 가져오도록 Codex에 지시합니다. Agent Redactor가 이미 실제 API 키를 안전하게 보유하고 업스트림에 주입하므로 플레이스홀더 값으로도 충분합니다.

플레이스홀더 API 키 설정

프록시가 실제 키를 필요로 하지 않아도 Codex는 토큰이 존재하기를 기대합니다. 환경 변수를 설정하세요:

PowerShell (Windows):

bash (Linux):

둘 다 변수를 영구적으로 저장하지만 새 터미널에서만 적용됩니다(setx는 SUCCESS: Specified value was saved.를 출력합니다). 계속하기 전에 터미널을 닫았다가 다시 여세요.

Codex 시작 및 안전하게 작업

새 터미널에서 Codex를 시작하세요:

헤더에 선택한 모델과 추론 노력이 표시되어야 합니다. 이제 모든 나가는 요청은 인터넷에 닿기 전에 Agent Redactor를 통해 로컬로 필터링됩니다. 아래 예시에서 모델은 이름이 있던 자리에 편집된 플레이스홀더만 받았습니다.