코덱스 팀 사용량 대시보드 만들기: 10분 세팅, 클로드 코드까지 통합

클로드 코드로 시작한 팀에 코덱스가 두 번째 툴로 들어오는 경우가 부쩍 늘었습니다. 모델 궁합이 다르고 작업마다 잘 맞는 쪽이 다르니 자연스러운 흐름인데요. 문제는 툴이 둘이 되는 순간 사용량이 두 군데로 쪼개진다는 겁니다. 코덱스는 코덱스대로, 클로드 코드는 클로드 코드대로 따로 보다 보면 팀 전체 그림을 쥔 사람은 아무도 없습니다.

팀 단위로 AI 코딩 툴을 운영하려는 조직은 사용량을 함께 보는 데서 출발합니다. 누가 어떤 툴로 어떤 모델을 쓰는지 보여야 잘 쓰는 패턴이 퍼지고 예산도 잡히니까요. 여기서는 코덱스 팀 사용량 대시보드를 따로 만들지 않고 config.toml 설정 하나로 클로드 코드까지 한 화면에 묶는 방법을 다룹니다.

코덱스 사용량, 지금은 어떻게 보고 있나요

개인 차원에서는 볼 방법이 있습니다. 코덱스 CLI 안에서 /status를 치면 현재 한도가 얼마나 남았는지 나옵니다. 5시간 단위로 돌아가는 슬라이딩 윈도우와 플랜별 주간 한도를 확인하는 용도죠. ChatGPT 사용량 페이지에서도 같은 정보를 봅니다. 한도 70%·90%에서 알려주는 서드파티 메뉴바 앱을 쓰는 분들도 있고요.

전부 내 한도가 얼마나 남았는지에 답하는 도구입니다. 팀장이 알고 싶은 건 다른 질문입니다.

• 팀원 열 명 중 코덱스를 실제로 쓰는 사람은 몇 명인지

• 주간 한도에 먼저 걸리는 사람과 거의 안 쓰는 사람이 누구인지

• 코덱스와 클로드 코드를 합치면 이번 달 AI 코딩 비용이 얼마인지

• 워크스페이스 크레딧이 어느 팀에서 빠르게 소진되는지

공식 옵션도 있습니다. Business 플랜은 워크스페이스 단위로 크레딧을 사서 한도를 늘리고 Enterprise에는 사용량 모니터링과 감사 로그가 붙습니다. OpenAI 플랫폼 콘솔은 API 키로 과금한 분량을 보여주고요. 다만 이 화면들은 코덱스만 보여줍니다. 옆자리 팀원이 쓰는 클로드 코드는 다른 회사 대시보드에 있습니다.

직접 합치려면 이런 작업이 필요합니다

코덱스 CLI는 config.toml의 [otel] 섹션으로 OpenTelemetry 내보내기를 지원합니다. 이 경로로 팀 대시보드를 직접 세운다면 할 일이 이렇습니다.

• Collector 운영: 텔레메트리를 받을 OpenTelemetry Collector를 띄우고 계속 돌립니다

• 저장소 연결: 메트릭용 시계열 DB와 로그 저장소를 각각 붙입니다

• 시각화 세팅: Grafana Cloud 통합이나 SigNoz 템플릿을 가져와 차트를 손봅니다

• 팀원 전원 설정: [otel] 엔드포인트와 인증 정보를 모든 팀원의 config.toml에 넣고 버전을 맞춥니다

• 클로드 코드 쪽 별도 파이프라인: 클로드 코드는 환경변수 방식이라 수집 설정을 한 벌 더 만듭니다

두 툴의 텔레메트리 스키마가 다르니 합쳐 보려면 대시보드에서 정규화까지 해야 합니다. 오픈소스 프록시(LiteLLM 등)를 자체 호스팅해 가운데서 받는 방법도 있습니다. 대신 프록시 서버와 지출 DB 운영이 새 업무로 추가됩니다. 보고 싶은 건 숫자 몇 개인데 인프라 프로젝트가 하나 생깁니다.

코덱스 팀 대시보드, config.toml 한 번이면 됩니다

렛서 AI Gateway에는 팀 대시보드가 기본으로 들어 있습니다. 코덱스 CLI가 게이트웨이를 거쳐 요청을 보내도록 provider만 바꿔주면 그 요청 기록이 그대로 팀 대시보드가 됩니다. Collector도 DB도 Grafana도 직접 세우지 않습니다. 가입, 키 발급, config.toml 수정. 세 단계면 끝이고 10분이면 넉넉합니다.

코덱스 연동은 provider 등록 한 블록입니다

~/.codex/config.toml에 렛서 게이트웨이를 provider로 등록합니다.

model = "<MODEL_CODE>"
model_provider = "letsur"

[model_providers.letsur]
name = "Letsur Gateway"
base_url = "https://gw.letsur.ai/v1"
env_key = "LETSUR_API_KEY"
wire_api = "responses"

키는 파일에 적지 않고 LETSUR_API_KEY 환경변수로 넣습니다. wire_api는 responses로 둡니다. 코덱스가 Responses API만 쓰거든요. 모델 코드는 게이트웨이 에셋 카탈로그의 풀네임을 그대로 씁니다. 연결 확인은 codex exec "ping" 한 번이면 됩니다. 적용되는 쪽이 프로젝트 폴더의 .codex/config.toml이 아니라 홈 디렉터리의 사용자 설정이라는 점만 기억해두세요.

클로드 코드도 같은 대시보드에 붙입니다

팀에 클로드 코드 사용자가 있다면 환경변수 두 줄로 같은 게이트웨이에 연결합니다.

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://gw.letsur.ai"
export ANTHROPIC_API_KEY="<게이트웨이에서 발급받은 키>"

코덱스와 다르게 주소 끝에 /v1을 붙이지 않습니다. Anthropic 네이티브 경로라 클로드 코드가 알아서 조합합니다. 매번 입력하기 번거로우면 ~/.claude/settings.json의 env에 ANTHROPIC_BASE_URL을 넣어두고, 키는 환경변수로만 관리합니다. claude -p "ping"으로 연결을 확인하고 나면 코덱스와 클로드 코드 사용량이 한 대시보드에 같은 단위로 쌓입니다.

다른 도구와 SDK도 같은 곳으로 들어옵니다

공식 연동 가이드가 있는 도구는 코덱스와 클로드 코드를 포함해 다섯 가지입니다. 바꾸는 위치만 다르고 원리는 같습니다.

OpenAI 호환 경로를 쓰는 도구는 /v1을 붙이고, Anthropic 네이티브 경로는 붙이지 않는다는 규칙만 기억하면 됩니다. 이 다섯 가지 밖에서도 베이스 URL과 인증 헤더를 바꿀 수 있는 OpenAI 호환 도구라면 같은 방식으로 붙습니다. 다만 "OpenAI 호환" 표기만으로 모든 기능이 동작한다고 보긴 어려우니 도구별 지원 범위는 따로 확인해봐야 합니다.

도구가 아니라 코드에서 직접 호출하는 경우도 마찬가지입니다. OpenAI SDK는 base_url을 https://gw.letsur.ai/v1로, Anthropic SDK는 https://gw.letsur.ai로 바꾸면 기존 코드 그대로 게이트웨이를 거칩니다. 서비스에 넣은 AI 기능의 호출량도 같은 대시보드에서 코덱스 옆에 나란히 집계되는 셈입니다.

대시보드에서 확인하는 것들

사용 현황 화면은 누적 비용, 활성 사용자, 세션·요청·토큰을 한 번에 보여줍니다. 도구 필터에서 코덱스만 골라 보거나 전체로 놓고 클로드 코드와 나란히 비교합니다. 비용은 모델별·도구별로 쪼개지고 기간은 최근 24시간·7일·30일로 자르고요. 시간 추이 그래프에서는 특정 모델 사용이 튄 날이 바로 보입니다.

사용자 랭킹 화면은 팀원별 비용·세션·요청·토큰 순위입니다. 주간 한도에 자주 걸리는 사람이 누군지, 거의 안 쓰는 사람이 누군지가 여기서 드러납니다. 목적은 감시가 아니라 촉진입니다. 코덱스를 잘 쓰는 팀원이 보이면 그 사람의 워크플로가 공유되고 팀 전체 활용도가 올라갑니다.

새 팀원은 config.toml 한 번 바꾸면 그 시점부터 집계에 포함됩니다. 온보딩 절차랄 게 따로 없죠.

대시보드 말고도 게이트웨이가 해주는 일이 더 있는데, 그 전반은 AI 게이트웨이 소개 글에 따로 정리돼 있습니다.

선택지 비교

정리

ai-gateway.kr에서 가입해 키를 발급받으면 바로 시작할 수 있습니다. 팀 규모에 맞는 예산 설계나 정산이 궁금하시면 렛서에 문의 주세요. 클로드 코드 중심으로 보고 싶다면 클로드 코드 팀 사용량 대시보드 만들기 글도 함께 읽어보세요.

코덱스 팀 대시보드는 세우는 게 아니라 연결하는 겁니다. 개인 한도만 보던 /status에서 벗어나는 데 필요한 건 config.toml의 provider 블록 하나입니다. 팀원별·모델별 사용량이 한 화면에 모입니다. 클로드 코드까지 같은 곳에 붙이면 두 툴을 오가며 계산할 일도 없어집니다. 팀이 AI 코딩 툴을 제대로 굴리는 첫 단계는 사용량이 보이는 상태를 만드는 일입니다. 10분이면 됩니다.