Codex 토큰을 다 썼다. 그래서 웹을 써봤습니다.

23 Aug 2026

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요즘 Codex를 정말 많이 사용하고 있습니다.

코드 작성도 시키고,

수정도 시키고,

테스트도 시키고,

문제 생기면 다시 고쳐달라고 하고…

그렇게 계속 사용하다 보니 결국 토큰을 다 써버렸습니다.

안그래도 요즘 AI로 이것저것 만들어보고 있는데,

토큰까지 떨어지니 손가락만 빨고 있어야 하나…

하고 있었습니다.

그러던 중 유튜브에서 우연히 영상을 하나 보게 되었습니다.

영상을 보면서 생각했습니다.

어?

이거 새로운 기회인데?

Codex 토큰도 없겠다.

웹 ChatGPT를 제대로 한번 써보자.

그렇게 시작했습니다.

일단 찾아봤습니다.

영상을 보고 관련 내용을 조금 찾아봤습니다.

ChatGPT에서 개발환경을 직접 다룰 수 있는 방법도 있고 MCP라는 것도 있고 여러 가지가 있더군요.

그러다 cokacremote라는 프로젝트를 보게 되었습니다.

cokacremote

제가 생각하던 방향과 비슷했습니다.

프로젝트를 조금 살펴봤는데,

제가 원하는 Docker Desktop으로 쉽게 띄워서 사용하는 부분은 없었습니다.

그럼…

만들면 되겠네요.

Docker를 붙여봤습니다.

여기부터는 ChatGPT에게 일을 시켰습니다.

프로젝트 전체 구조부터 확인하고,

Docker로 구성하려면 어떻게 하는 게 좋을지 물어보고,

필요한 부분을 하나씩 수정했습니다.

처음부터 제가 직접 코드를 작성한 것은 아닙니다.

그냥 계속 시켰습니다.

이 프로젝트 구조 확인해줘.

Docker Desktop에서 사용할 수 있게 만들어줘.

필요한 부분 수정해줘.

실제로 실행해서 확인해줘.

문제가 있으면 고쳐줘.

이런 식입니다.

생각보다 빠르게 진행됐습니다.

Dockerfile 만들고,

Compose 구성하고,

실행해보고,

문제가 생기면 다시 수정하고…

딸칵질의 연속입니다.

그리고 Pull Request까지 올렸습니다.

그렇게 작업하다 보니 Docker 관련 부분이 어느 정도 정리가 됐습니다.

그래서 그냥 제 컴퓨터에서만 쓰고 끝내기보다는 원래 프로젝트에도 반영되면 좋겠다는 생각이 들었습니다.

그래서 Pull Request도 올렸습니다.

cokacremote - docker-desktop-setup

기존 프로젝트를 참고해서 제가 필요한 부분을 빠르게 추가해본 것이고,

지금은 실제로 제 환경에서 사용하고 있습니다.

제 환경은 이렇게 되어 있습니다.

현재 제가 사용하는 구조는 생각보다 단순합니다.

flowchart TD; A[ChatGPT] --> B[nginx proxy]; B --> C[Mac]; C --> D[Docker]; D --> E[cokacremote MCP]; E --> F[workspace];

ChatGPT에서 바로 제 Mac으로 들어오는 것은 아니고,

중간에 nginx proxy를 두고 있습니다.

도메인과 SSH도 여기에서 처리하고,

그 뒤에 있는 Mac에서 Docker를 실행합니다.

Docker 안에는 cokacremote가 있고,

실제 작업할 프로젝트는 /workspace에 연결해두었습니다.

처음에는 그냥 테스트 정도로 생각했는데,

지금은 실제로 잘 사용하고 있습니다.

실제로 해보니

이게 생각보다 재미있습니다.

예를 들어 ChatGPT에게 프로젝트를 확인해달라고 하면,

실제 /workspace에 있는 프로젝트를 확인할 수 있습니다.

Git 상태도 확인하고,

파일도 확인하고,

코드도 읽고,

필요한 부분을 수정하고,

테스트도 실행합니다.

결과가 이상하면 다시 확인하고 수정합니다.

예전에는 제가 직접 터미널을 열어서 하던 일입니다.

지금은 그냥 이야기합니다.

이 프로젝트 확인해줘.

이 부분 수정해줘.

테스트 돌려줘.

에러가 있으면 확인해줘.

이렇게요.

코드 생성도 잘 됩니다.

처음에는 사실 이것도 반신반의했습니다.

AI가 코드를 만들어주는 건 이미 익숙하지만,

실제 제 개발환경에 들어와서 코드를 만들고 테스트까지 하는 건 조금 다른 문제니까요.

그런데 실제로 연결해보니 잘 됩니다.

코드 생성하고,

파일에 반영하고,

테스트 실행하고,

결과를 확인하는 것까지 이어집니다.

물론 모든 걸 믿고 맡기는 것은 아닙니다.

중간중간 제가 확인합니다.

잘못된 부분이 있으면 다시 이야기하고요.

그래도 예전처럼

flowchart TD; A[AI] --> B[코드 복사]; B --> C[IDE]; C --> D[실행]; D --> E[에러 복사]; E --> A;

이렇게 왔다 갔다 하는 일이 많이 줄었습니다.

그래서 요즘은 웹 ChatGPT를 이렇게 쓰고 있습니다.

Codex를 쓸 때와 조금 다릅니다.

Codex에서는 실제 개발 작업을 많이 시켰다면,

웹 ChatGPT에서는 검색도 하고,

GitHub도 보고,

자료도 찾아보고,

프로젝트도 분석하고,

필요하면 실제 개발환경에 작업도 시킵니다.

이번 작업도 거의 그런 식으로 진행했습니다.

유튜브를 보고,

AI를 쓰는 방법이 조금 바뀐 것 같습니다.

예전에는 AI에게 주로 물어봤습니다.

이거 어떻게 만들어요?

그러면 답을 받고 제가 직접 했습니다.

요즘은 조금 달라졌습니다.

이거 확인해봐.

직접 해봐.

실행해봐.

테스트해봐.

안되면 고쳐봐.

이렇게 이야기합니다.

물론 제가 해야 할 일이 없어지는 것은 아닙니다.

오히려 뭘 시킬지 정하는 일이 더 중요해진 것 같습니다.

결과도 확인해야 하고,

잘못된 방향으로 가면 다시 잡아줘야 합니다.

그래도 반복적인 작업을 맡길 수 있다는 것은 꽤 편합니다.

재미있는 건 토큰을 다 써서 시작했다는 것

사실 이번 작업의 시작은 별거 없었습니다.

Codex 토큰을 다 썼습니다.

그래서 손가락만 빨고 있다가 유튜브 영상을 하나 봤고,

그걸 보면서

“어? 웹 ChatGPT도 있잖아.”

하고 시작했습니다.

그러다 프로젝트를 하나 찾아보고,

Docker가 없길래 붙여보고,

실제로 사용해보고,

Pull Request까지 올렸습니다.

그리고 지금은 제 개발환경에서 실제로 사용하고 있습니다.

처음부터 이런 결과를 생각하고 시작한 것은 아닙니다.

그냥 토큰이 없어서 다른 방법을 찾아본 것뿐입니다.

해보고 나니

요즘 AI 개발이라는 게 참 빠르게 변하는 것 같습니다.

얼마 전까지만 해도 AI에게 코드를 만들어달라고 하는 것만으로도 신기했는데,

이제는 실제 개발환경에 연결해서 일을 시킬 수 있습니다.

저도 아직 이것저것 해보는 단계라서 뭐가 정답인지는 모르겠습니다.

다만 확실한 건,

그냥 구경하는 것보다 직접 연결해서 써보는 게 훨씬 재미있습니다.

이번에는 Codex 토큰이 떨어져서 시작했지만,

결과적으로는 새로운 방법 하나를 알게 된 것 같습니다.

일단 지금 제 환경에서는

ChatGPT → nginx proxy → Mac → Docker → cokacremote MCP

구조로 잘 돌아가고 있습니다.

코드 생성도 되고,

테스트도 잘 됩니다.

이제 조금 더 사용해보면서 어디까지 맡길 수 있는지 확인해봐야겠습니다.

참고