API 비용 없이 Codex·Cursor 구독으로 LLM 돌려쓰기

Kai 2026년 07월 14일 17:41 1141 3 0

GPT Plus나 Cursor를 여러 개 구독하고 있다면, 각 구독에 포함된 사용량을 CLI에서 활용할 수 있습니다.

핵심은 두 가지입니다.

GPT Plus 계정별로 Codex CLI의 홈 디렉터리를 분리해 인증 정보를 따로 저장
계정별 명령어를 등록해 필요할 때 바로 전환

이렇게 구성하면 매번 로그아웃하고 다시 로그인할 필요 없이 아래처럼 사용할 수 있습니다.

codex-a
codex-b
cursor-auto
cursor-composer

전체 운영 흐름은 다음과 같습니다.

GPT Plus 계정 A의 Codex 사용
→ 리밋 도달

GPT Plus 계정 B의 Codex로 전환
→ 리밋 도달

Cursor Agent로 전환
→ Auto 또는 Composer 사용

모든 구독 사용량 소진
→ OpenAI, GLM, DeepSeek API 검토

💡 여기서 말하는 무료 호출이란?
완전히 공짜라는 의미가 아니라, 이미 결제한 GPT Plus나 Cursor 구독에 포함된 사용량을 활용해 추가 API 종량제 비용 없이 CLI를 사용하는 방식입니다.

먼저 알아둘 점

Codex CLI와 Cursor Agent의 설치 명령어는 환경에 따라 달라질 수 있습니다.

운영체제, 리눅스 배포판, 셸, Node.js 설치 여부, 권한 설정에 따라 설치 방법이 달라지기 때문에 설치가 안 된 분은 명령어를 그대로 복사하기보다 AI에게 본인 환경을 설명하고 설치 명령어를 확인하는 것이 좋습니다.

예를 들어 아래처럼 질문하면 됩니다.

Ubuntu 24.04 서버에서 Codex CLI를 설치하려고 합니다.
현재 셸은 bash이고 Node.js는 설치되어 있지 않습니다.
sudo 없이 사용자 계정에 설치하는 명령어를 알려주세요.

Rocky Linux 9 서버에서 Cursor Agent CLI를 설치하려고 합니다.
현재 셸은 zsh입니다.
설치와 PATH 등록까지 한 번에 알려주세요.

AI에게 전달하면 좋은 정보는 다음과 같습니다.

운영체제와 버전
사용 중인 셸
Node.js와 npm 설치 여부
sudo 권한 사용 가능 여부
로컬 PC인지 원격 서버인지
CPU 아키텍처가 x86인지 ARM인지

설치가 끝난 뒤에는 버전을 확인합니다.

codex --version
agent --version

이 글에서는 CLI 설치가 완료되었다는 전제에서 OAuth 인증, 계정 분리, 명령어 등록, 모델 선택 방법을 설명합니다.

1. Codex CLI OAuth 인증

일반 환경에서는 다음 명령으로 로그인합니다.

codex login

브라우저가 없는 리눅스 서버라면 장치 인증 방식을 사용하는 것이 편합니다.

codex login --device-auth

터미널에 표시되는 주소를 로컬 PC의 브라우저에서 열고 인증 코드를 입력하면 됩니다.

인증이 끝나면 Codex CLI에서 해당 GPT Plus 계정의 사용 가능 범위 안에서 작업할 수 있습니다.

2. GPT Plus 계정별 홈 디렉터리 분리

GPT Plus 계정이 여러 개라면 같은 홈 디렉터리에서 로그인하지 않는 것이 좋습니다.

같은 홈 디렉터리를 사용하면 기존 인증 정보가 덮어써질 수 있기 때문입니다.

먼저 계정별 디렉터리를 만듭니다.

mkdir -p ~/.cli-homes/codex-a
mkdir -p ~/.cli-homes/codex-b

첫 번째 GPT Plus 계정으로 로그인합니다.

HOME="$HOME/.cli-homes/codex-a" \
codex login --device-auth

두 번째 GPT Plus 계정으로 로그인합니다.

HOME="$HOME/.cli-homes/codex-b" \
codex login --device-auth

이제 계정별 인증 정보가 서로 다른 홈 디렉터리에 저장됩니다.

3. 계정별 Codex 명령어 등록

매번 긴 명령어를 입력하기 번거롭기 때문에 계정별 실행 명령어를 등록하면 편합니다.

~/.bashrc 또는 ~/.zshrc에 아래 내용을 추가합니다.

codex-a() {
  HOME="$HOME/.cli-homes/codex-a" \
  PATH="$PATH" \
  command codex "$@"
}

codex-b() {
  HOME="$HOME/.cli-homes/codex-b" \
  PATH="$PATH" \
  command codex "$@"
}

설정을 적용합니다.

source ~/.bashrc

zsh를 사용한다면 다음과 같이 적용합니다.

source ~/.zshrc

이제 계정별로 바로 실행할 수 있습니다.

codex-a
codex-b

프롬프트를 함께 전달할 수도 있습니다.

codex-a "현재 프로젝트 구조를 분석해줘"

codex-b "테스트가 부족한 모듈을 찾아서 테스트를 추가해줘"

⚠️ 주의
export HOME=... 형태로 셸 전체의 홈 디렉터리를 바꾸지 않는 것이 좋습니다. SSH 설정, npm 설정, 캐시 경로 등 다른 프로그램의 설정까지 영향을 받을 수 있습니다.

4. Codex 모델 지정

Codex CLI는 실행할 때 모델을 직접 지정할 수 있습니다.

codex --model 모델이름

계정별 명령어와 함께 사용할 수도 있습니다.

codex-a --model 모델이름

codex-b --model 모델이름

비대화형 실행은 다음과 같은 형태로 사용할 수 있습니다.

codex-a exec \
  --model 모델이름 \
  "현재 변경된 코드를 리뷰하고 문제점을 알려줘"

모델 이름과 옵션은 CLI 버전에 따라 달라질 수 있으므로 먼저 확인하는 것이 좋습니다.

codex --help
codex exec --help

5. Cursor Agent 사용

Cursor Agent는 터미널에서 Cursor의 에이전트 기능을 사용할 수 있는 CLI입니다.

설치가 끝났다면 아래처럼 실행할 수 있습니다.

agent

프롬프트와 함께 실행:

agent "현재 오류 원인을 찾고 수정해줘"

읽기나 분석 위주로 사용:

agent --mode=ask \
  "이 프로젝트의 인증 흐름을 설명해줘"

계획부터 작성:

agent --mode=plan \
  "데이터베이스 마이그레이션 계획을 작성해줘"

6. Cursor 모델 선택

Cursor Agent는 --model 옵션으로 모델을 선택할 수 있습니다.

Auto 사용

agent --model auto

프롬프트와 함께 실행:

agent --model auto \
  "현재 테스트 실패 원인을 찾아줘"

Composer 사용

agent --model composer-2.5

agent --model composer-2.5 \
  "인증 모듈을 리팩터링하고 테스트를 추가해줘"

Composer Fast가 별도 모델로 제공되는 경우에는 현재 버전의 모델 목록에서 정확한 이름을 확인해야 합니다.

agent --help

7. 자주 쓰는 Cursor 명령어 등록

Cursor도 자주 쓰는 모델별로 명령어를 등록하면 편합니다.

~/.bashrc 또는 ~/.zshrc에 추가합니다.

cursor-auto() {
  command agent --model auto "$@"
}

cursor-composer() {
  command agent --model composer-2.5 "$@"
}

적용 후 다음처럼 사용할 수 있습니다.

cursor-auto "로그를 분석하고 오류 원인을 알려줘"

cursor-composer "여러 파일에 걸친 리팩터링을 진행해줘"

8. 어떤 모델을 사용하면 좋을까?

작업 유형	추천
간단한 코드 수정	Cursor Auto
빠른 반복 작업	Composer Fast
여러 파일 리팩터링	Composer
복잡한 코드 분석	Codex
테스트 코드 작성	Codex 또는 Composer
코드 설명과 문서화	남은 사용량이 많은 모델

항상 가장 비싼 모델을 사용할 필요는 없습니다.

간단한 수정, 주석 생성, 로그 요약 같은 작업은 빠른 모델로 처리하고 복잡한 설계나 리팩터링만 고성능 모델로 넘기는 것이 효율적입니다.

9. 리밋이 걸렸을 때 전환 순서

사용량 제한이 발생하면 아래 순서로 전환하면 됩니다.

1단계: 현재 계정 상태 확인

Codex나 Cursor에서 현재 사용량과 제한 상태를 확인합니다.

2단계: 다른 모델 선택

복잡하지 않은 작업이라면 Auto나 Fast 모델로 전환합니다.

3단계: 다른 정상 구독 계정 사용

여러 GPT Plus 계정을 정상적으로 구독 중이라면 등록해 둔 명령어로 계정을 전환합니다.

codex-a
codex-b

4단계: 다른 CLI 사용

Codex 사용량이 끝났다면 Cursor Agent로, Cursor 사용량이 끝났다면 Codex로 전환합니다.

5단계: 모든 구독 리밋 도달

모든 구독 사용량이 끝난 경우에만 API 방식을 검토합니다.

⚠️ 중요
서비스 제한을 우회하기 위한 자동 계정 순환보다는, 본인이 정상적으로 구독하고 사용할 권한이 있는 계정을 직접 선택하는 방식이 안전합니다.

10. 모든 구독 리밋이 끝났다면

모든 GPT Plus와 Cursor 구독 사용량이 끝났다면 그때 API를 검토할 수 있습니다.

선택지는 크게 세 가지입니다.

OpenAI API

성능과 호환성을 우선한다면 OpenAI API를 사용할 수 있습니다.

다만 ChatGPT Plus 구독과 API 과금은 별도이기 때문에 사용량 한도와 비용 알림을 설정하는 것이 좋습니다.

GLM API

단순 코드 작성, 코드 설명, 문서화, 반복 작업에서는 비용 절감에 도움이 될 수 있습니다.

DeepSeek API

코드 생성, 분석, 간단한 리팩터링처럼 반복적인 작업에서 비용을 줄이는 용도로 검토할 수 있습니다.

단순 작업
→ GLM 또는 DeepSeek

중요한 리팩터링
→ OpenAI

구독 사용량이 남아 있음
→ Codex 또는 Cursor 우선

즉, API는 처음부터 사용하는 것이 아니라 기존 구독 사용량을 모두 활용한 뒤 마지막 수단으로 두는 방식이 좋습니다.

최종 추천 구성

간단한 수정
→ Cursor Auto

빠른 반복 작업
→ Composer Fast

복잡한 분석과 리팩터링
→ Codex 또는 Composer

Codex 계정 A 리밋
→ Codex 계정 B

모든 Codex 계정 리밋
→ Cursor Agent

모든 구독 리밋
→ OpenAI API

API 비용 절감
→ GLM 또는 DeepSeek

정리하면 핵심은 하나입니다.

GPT Plus 계정별로 Codex CLI 홈 디렉터리를 분리하고, 계정별 명령어를 따로 등록해 두는 것입니다.

여기에 Cursor Agent의 Auto와 Composer를 함께 사용하면 특정 서비스의 리밋이 걸리더라도 다른 구독으로 자연스럽게 작업을 이어갈 수 있습니다.

처음에는 아래 네 개의 명령어만 만들어도 충분합니다.

codex-a
codex-b
cursor-auto
cursor-composer

이 구조만 잡아두면 API 비용을 바로 발생시키지 않고도, 이미 구독 중인 여러 LLM 서비스를 훨씬 효율적으로 활용할 수 있습니다.