로컬 Ollama 모델과 함께 OpenAI Codex IDE를 VSCodium에서 사용하기

VSCodium용 OpenAI Codex IDE 플러그인은 CLI와 같은 프로필이나 플래그를 공식적으로 지원하지 않음에도 불구하고 로컬 Ollama 모델과 함께 작동하도록 구성할 수 있습니다. config.toml 파일을 편집함으로써 개발자들은 클라우드 기반 AI 솔루션을 피하고 이 설정을 사용할 수 있습니다.

주요 세부사항

OpenAI Codex IDE를 로컬 Ollama 모델과 함께 작동하도록 구성하려면 VSCodium에서 플러그인의 설정에 접근해야 합니다:

• Codex 탭으로 이동하여 상단의 설정 톱니바퀴를 클릭하세요.
• "Codex Settings"를 선택한 다음 "Open config.toml"을 선택하세요.

config.toml 파일 내에서 다음 구성을 사용하세요:

model = "qwen3-coder-next:Q4_K_M"
model_provider = "ollama"
model_reasoning_effort = "medium"
[model_providers.ollama]
name = "Ollama"
base_url = "http://localhost:11434/v1"
[analytics]
enabled = false

VSCodium을 재시작하지 않고 모델을 전환하거나 구성을 다시 로드하는 내장된 방법은 없습니다. 플러그인 구현의 이러한 사소한 단점에도 불구하고, 이 설정은 합리적으로 좋은 도구 사용과 함께 완전히 로컬 AI 코딩을 가능하게 합니다. 그러나 약 50GB 크기의 모델을 사용할 때 성능은 유료 옵션보다 느리지만 여전히 기능적이며 많은 개발자에게 만족스러운 수준입니다.

이 설정은 클라우드 AI 서비스에 대한 프라이버시 우려가 있고 오프라인 작업을 선호하는 개발자들에게 이점이 있습니다. 비록 일부 성능 절충이 따르지만 말입니다. Kilocode 및 Roo와 같은 다른 플러그인과 비교했을 때, Codex 플러그인은 동일한 모델로 더 우수한 성능을 보였습니다.