Codex CLI v0.142.0의 플러그인·에이전트 위임·사용량 제어
Codex CLI v0.142.0의 플러그인 분류, 멀티에이전트 위임, 토큰 버짓, 웹 검색 구조와 팀 운영 방식을 분석한다.
2026-08-14 · 최초 발행 2026-08-02
Codex CLI v0.142.0은 명령 몇 개를 추가한 패치라기보다 팀 단위 운영 구조를 다듬은 릴리스에 가깝다. OpenAI가 2026년 6월 22일 출시한 이 버전에서는 플러그인 목록이 공유 범위에 따라 재편됐고, 멀티에이전트 위임과 인덱싱 웹 검색, 크레딧 기반 사용량 관리가 함께 강화됐다.
개인용 CLI에서 팀 실행 환경으로
stable로 배포된 v0.142.0의 변화는 탐색, 위임, 검색, 비용 통제에 걸쳐 있다.
| 기능 영역 | 이전 버전 | v0.142.0 |
|---|---|---|
| 플러그인 목록 | 단일 플랫 리스트 | Curated / Workspace / Shared 3분류 |
| 크레딧 관리 | 잔액 조회만 가능 | /usage 환급(redemption) + 재시도 지원 |
| 에이전트 위임 | 수동 서브에이전트 호출 | disabled / explicit / proactive 3단계 모드 |
| 웹 검색 | 실시간 페이지 접근 | 인덱싱 캐시 + 서버 승인 URL 제한 |
| 토큰 버짓 | 없음 | 에이전트 스레드별 롤아웃 버짓 설정 |
| 시간 인식 | 없음 | UTC 스케줄 리마인더 + 현재 시간 조회 |
기본 모델은 GPT-5.x Codex 계열을 사용한다. 현재 Codex 플랫폼의 모델 라인업인 GPT-5.3-Codex, GPT-5.4, GPT-5.5와 연동되며, API 키를 쓰는 워크플로우에서는 codex.toml의 model 필드에 사용할 모델을 명시하는 방식이 권장된다.
플러그인을 배포 범위로 나눈 /plugins
기존 /plugins 화면은 모든 항목을 하나의 목록으로 보여줬다. v0.142.0에서는 플러그인의 출처와 공유 범위를 기준으로 목록을 나눈다.
OpenAI Curated에는 OpenAI가 선별하고 검증한 공식 파트너 플러그인이 표시된다. 신뢰할 수 있는 플러그인을 먼저 찾으려는 사용자의 탐색 지점이다.
Workspace는 조직이나 팀이 함께 쓰는 플러그인 영역이다. 관리자가 배포한 도구와 팀원이 워크스페이스에 공유한 도구를 모아 조직 내부의 표준 구성을 관리한다.
Shared with me는 특정 팀원이 개인에게 공유한 플러그인을 담는다. 워크스페이스 전체에 배포하기 전 실험하거나, 일부 역할에만 필요한 도구를 전달하는 통로로 쓸 수 있다.
플러그인 추천과 설치도 이 구조에 연결된다. 현재 스레드의 작업 유형, 사용 중인 도구 세트, 워크스페이스 설정을 바탕으로 관련 플러그인을 매칭하고, 사용자가 승인하면 설치한다.
이 생태계는 GitHub 저장소 기반 커뮤니티 마켓플레이스인 awesome-codex-plugins, awesome-codex-cli와도 연결된다. 등록된 서드파티 플러그인은 150개 이상이다.
크레딧과 토큰을 따로 통제하는 구조
v0.142.0의 사용량 관리는 /usage에서 다루는 크레딧과 에이전트 스레드에 적용하는 롤아웃 토큰 버짓으로 나뉜다.
/usage에서 크레딧을 확인하고 환급한다
/usage는 잔액만 보여주는 명령에서 크레딧 관리 인터페이스로 확장됐다. 획득한 usage-limit reset 크레딧을 표시하고 사용자 확인을 거쳐 환급한다. 처리에 실패하면 retry 상태를 지원하며, 환급이 끝난 뒤에는 갱신된 가용 크레딧을 반영한다.
2026년 기준 Codex 크레딧 과금은 API 토큰 사용량을 바탕으로 한다. 입력 토큰(input tokens), 캐시 입력 토큰(cached input tokens), 출력 토큰(output tokens)에 서로 다른 단가가 적용되며, 현재 소비 현황은 /usage에서 실시간으로 확인할 수 있다.
스레드 전체에는 롤아웃 버짓을 건다
롤아웃 토큰 버짓은 에이전트 스레드가 시작된 뒤 소비한 토큰을 계속 누적한다. 남은 버짓이 임계값 아래로 내려가면 리마인더를 보내고, 버짓을 모두 사용하면 실행 중인 턴을 즉시 중단한다.
원본에서 제시한 작업 규모별 권장 범위는 다음과 같다.
| 작업 규모 | 파일 수 | 권장 토큰 버짓 |
|---|---|---|
| 소규모 (단일 모듈 리팩토링) | ~20개 | 50,000–150,000 |
| 중규모 (크로스 모듈 마이그레이션) | ~50개 | 150,000–500,000 |
| 대규모 (코드베이스 전체 변경) | 100개 이상 | 500,000–2,000,000+ |
자동화 파이프라인에서는 codex exec 실행 시 토큰 버짓 제약을 직접 지정해 비용이 계획한 범위를 벗어나지 않도록 제한할 수 있다.
위임 정책과 서브에이전트 실행 엔진
멀티에이전트 위임은 v0.142.0에서 공식적인 실행 정책으로 자리 잡았다. 앱 서버 클라이언트는 스레드와 턴 수준에서 위임 허용 범위를 선택한다.
disabled는 서브에이전트 생성을 막고 하나의 에이전트 컨텍스트로만 작업한다. explicit-request-only에서는 사용자가 명시적으로 위임을 요청해야 서브에이전트를 만들 수 있다. proactive를 선택하면 LLM이 작업 분해가 필요하다고 판단했을 때 직접 서브에이전트를 생성한다.
Codex CLI는 이러한 위임 기능을 LLM이 호출할 수 있는 도구로 제공한다.
spawn_agent: 작업 컨텍스트를 전달해 새 서브에이전트를 만든다.send_input: 실행 중인 서브에이전트에 후속 입력을 보낸다.resume_agent: 일시 중단된 서브에이전트를 다시 실행한다.wait: 서브에이전트가 작업을 마칠 때까지 기다린다.close_agent: 서브에이전트의 컨텍스트를 정리하고 종료한다.
CSV 형식으로 작성한 작업 목록은 spawn_agents_on_csv로 읽어 여러 서브에이전트에 병렬 배정할 수 있다. 역할별 에이전트 정의는 .codex/agents/ 아래의 TOML 파일에 저장하며, 파일 하나가 에이전트 하나를 나타낸다.
위임이 다시 위임을 낳는 재귀 구조는 agent_max_depth로 제한한다. 설정한 최대 깊이에 도달하면 해당 에이전트에서 협업 도구가 자동으로 비활성화돼 무한 재귀를 막는다. ChatGPT Pro 구독자는 웹 대시보드에서 최대 8개의 병렬 에이전트를 동시에 실행할 수 있다.
검색 결과를 인덱스와 라이브 접근으로 분리한다
인덱싱 웹 검색은 모든 페이지를 그때그때 직접 여는 방식과 다르다. v0.142.0은 사전 색인된 결과를 사용하는 캐시드 모드와 승인된 URL에 직접 접근하는 라이브 모드를 구분한다.
캐시드 모드는 OpenAI가 관리하는 웹 결과 인덱스에서 미리 색인한 결과를 돌려준다. 실시간으로 페이지를 열지 않기 때문에 응답이 빠르고 토큰 비용이 낮으며, 이 모드가 기본값이다.
라이브 모드는 서버가 승인한 URL에 한해 페이지를 실시간으로 연다. 최신 데이터가 필요한 작업에 사용하지만, 보안 정책에 따라 직접 접근할 수 있는 대상은 승인된 도메인으로 제한된다.
이 구분은 신뢰할 수 없는 외부 URL에 대한 무분별한 접근을 서버 수준에서 차단한다. 평소에는 캐시된 결과로 검색 비용과 지연을 줄이면서, 최신 라이브러리 문서나 API 레퍼런스, 패키지 릴리스 노트가 필요할 때는 라이브 접근으로 코딩 컨텍스트를 보강한다.
IDE Extension도 Codex CLI와 같은 웹 검색 엔진을 사용하므로 터미널과 IDE에서 일관된 검색 경험을 제공한다.
다른 코딩 CLI와 비교할 때 보이는 차이
2026년 현재 Codex CLI, Claude Code, Antigravity CLI는 멀티에이전트를 다루는 방식과 비용 모델이 서로 다르다.
Codex CLI v0.142.0은 매니저-워커 모델을 사용한다. TOML로 에이전트를 정의하고 spawn_agent와 spawn_agents_on_csv를 통해 LLM이 위임을 제어한다. 병렬 에이전트는 최대 8개이며 ChatGPT Pro 웹 대시보드에서 통합 관리할 수 있다. 위임 허용 수준은 disabled, explicit, proactive로 나뉜다.
Claude Code는 Agent Teams 아키텍처를 사용한다. 조율된 서브에이전트가 공유 작업 목록과 직접 메시지를 이용해 협업하며, MCP 서버 통합과 훅 시스템이 강점이다. Opus 4.6 기준 SWE-bench Verified 80.8%를 달성해 코드 품질 최상위권으로 제시된다.
Google DeepMind 계열의 Antigravity CLI는 Gemini CLI의 계보를 잇는 Go 기반 오픈소스 CLI다. 멀티에이전트 기능은 다른 두 도구보다 초기 단계지만 구글 클라우드 인프라와 네이티브로 통합되는 특징이 있다.
| 기능 | Codex CLI v0.142.0 | Claude Code | Antigravity CLI |
|---|---|---|---|
| 멀티에이전트 병렬화 | 최대 8개 / 웹 대시보드 | 다중 터미널 세션 | 초기 지원 |
| 플러그인 생태계 | Curated/Workspace/Shared 3분류 | MCP 서버 기반 | 초기 마켓플레이스 |
| 크레딧 미터링 | /usage 환급 + 토큰 버짓 | 없음 (구독제) | 없음 |
| 웹 검색 | 인덱싱 캐시 + 라이브 모드 | 없음 (MCP 연동) | Gemini Search 연동 |
| 오픈소스 | Apache-2.0 (91,000+ stars) | 비공개 (132,000+ stars) | Apache-2.0 |
| 벤치마크 강점 | Terminal-Bench 2.0 77.3% | SWE-bench 80.8% | 미공개 |
| 비용 효율 | 토큰 기반 과금 | 구독제 | 무료(Gemini 할당량 내) |
실무에서는 Claude Code가 아키텍처 설계와 복잡한 추론을 맡고, Codex CLI가 범위가 명확한 후속 작업을 병렬 처리하는 이중 에이전트 패턴이 가장 생산적인 것으로 보고된다.
팀에 적용할 때 먼저 정할 운영 규칙
비용을 추적하려면 CI/CD 파이프라인 실행 전후에 /usage를 넣을 수 있다. 작업 유형마다 토큰 버짓을 따로 정하고, 자동화 워크플로우에서는 codex exec --token-budget <N>으로 비용 상한을 강제한다. 월간 사용량 리셋 전에는 /usage에서 환급 가능한 크레딧을 확인하는 루틴도 둘 수 있다.
멀티에이전트는 처음부터 proactive로 열기보다 explicit-request-only로 시작해 서브에이전트의 작업 분해와 결과 통합 방식을 확인하는 점진적 도입이 안전하다. 동작에 대한 신뢰가 쌓인 뒤 proactive로 전환할 수 있다.
코드 리뷰어, 테스트 작성자, 문서화 에이전트처럼 역할을 나눈 TOML 정의를 .codex/agents/에 준비하면 spawn_agents_on_csv를 이용한 대규모 병렬 작업에 재사용할 수 있다. 재귀 비용을 통제하기 위한 agent_max_depth는 팀 합의에 따라 2–3으로 설정하는 것이 일반적이다.
웹 검색은 외부 라이브러리를 적용하거나 최신 API 레퍼런스를 조회하고 보안 취약점 패치를 확인할 때 컨텍스트를 보충한다. 평소에는 캐시드 모드를 사용하고 최신 패키지 버전이나 오늘의 보안 고지처럼 실시간 정보가 반드시 필요한 경우에 라이브 모드로 전환하면 비용과 속도를 함께 관리할 수 있다.
플러그인 운영에서는 Workspace를 팀 표준 배포 채널로 삼는다. 개인 실험용 플러그인은 Shared with me에서 소규모로 검증한 뒤 Workspace로 승격하고, OpenAI Curated는 신규 팀원이 검증된 도구를 찾는 온보딩 시작점으로 활용할 수 있다.
이 릴리스에서 자율성과 통제는 서로 분리된 기능이 아니다. disabled, explicit, proactive 정책으로 위임 범위를 정하고, 스레드별 토큰 버짓으로 소비 한계를 건다. 여기에 플러그인 공유 체계와 인덱싱 검색을 결합하면 Codex CLI를 개인 명령행 도구가 아닌 팀 단위 실행 환경으로 운영할 수 있다.
Sources
- https://developers.openai.com/codex/changelog
- https://releasebot.io/updates/openai/codex
- https://x.com/Codex_Changelog/status/2069187996683780129
- https://developers.openai.com/codex/plugins
- https://developers.openai.com/codex/subagents
- https://developers.openai.com/codex/cli/features
- https://codex.danielvaughan.com/2026/06/12/codex-cli-rate-limit-reset-banking-usage-optimisation-cost-control-profiles-token-budgets/
- https://codex.danielvaughan.com/2026/05/08/codex-cli-plugin-marketplace-remote-install-workspace-sharing-bundled-hooks/
- https://codex.danielvaughan.com/2026/04/27/codex-cli-custom-agent-definitions-toml-specialised-subagents/
- https://medium.com/@aristojeff/what-are-multi-agent-systems-and-subagents-a-comparison-of-codex-claude-code-and-gemini-cli-304376584f51
- https://www.morphllm.com/comparisons/codex-vs-claude-code
- https://github.com/openai/codex/releases
- https://uibakery.io/blog/openai-codex-pricing
- https://help.openai.com/en/articles/20001106-codex-rate-card