Codex config.toml 위치와 핵심 설정 — 메모리 켜는 법 포함

Codex 설정을 바꾸려면 어디에 무엇을 적어야 할까요? 답은 대부분 ~/.codex/config.toml이에요. 저는 공식 레퍼런스 전체를 외울 필요는 없고, 위치·덮어쓰기 순서·자주 쓰는 키 세 가지만 알면 실무에서 충분하다고 봐요. 이 글에서는 그 세 가지를 2026년 9월 공식 문서 기준으로 정리해요.

Codex config.toml은 어디에 있나요?

사용자(개인) 설정 파일은 아래 경로예요.

CODEX_HOME 환경 변수를 바꾸면 홈이 ~/.codex 대신 그 경로가 돼요. 같은 폴더에는 auth.json(파일 저장 인증을 쓸 때), history.jsonl(대화 기록), 로그·캐시도 함께 쌓여요.

프로젝트마다 다른 값이 필요하면 리포 안에 .codex/config.toml을 두면 돼요. 다만 Codex는 프로젝트를 신뢰(trusted)했을 때만 이 파일을 읽어요. 신뢰하지 않은 프로젝트에서는 프로젝트 쪽 .codex/ 설정·훅·규칙을 건너뛰고, 개인·시스템 설정만 남겨 둬요.

IDE 확장에서 열려면 우측 상단 톱니바퀴 → Codex Settings → Open config.toml이에요. CLI와 IDE 확장은 같은 설정 계층을 공유해요.

편집 편의용으로 VS Code / Cursor의 Even Better TOML 확장을 쓰면, 파일 맨 위에 아래 한 줄을 넣어 자동완성을 켤 수 있어요.

#:schema https://developers.openai.com/codex/config-schema.json

설정은 어떤 순서로 적용되나요?

같은 키가 여러 파일에 있으면, 위쪽일수록 이깁니다 (2026년 9월 Config basics 기준).

1. CLI 플래그와 -c / --config 한 번만 덮어쓰기
2. 신뢰된 프로젝트의 .codex/config.toml (루트에서 현재 폴더로 내려가며 읽고, 가까운 파일이 이김)
3. --profile 이름으로 고른 ~/.codex/이름.config.toml
4. 개인 ~/.codex/config.toml
5. 로그인한 워크스페이스의 클라우드 관리 기본값 (있으면)
6. 시스템 /etc/codex/config.toml (Unix, 있으면)
7. 내장 기본값

실무 팁은 단순해요. 모든 프로젝트에 공통인 값은 개인 config.toml에 두고, 한 리포만 다른 값은 프로젝트 .codex/config.toml에 두고, 오늘만 바꿀 값은 CLI -c로 넘기면 돼요.

프로필은 Codex 0.134.0부터 방식이 바뀌었어요. 예전처럼 config.toml 안의 [profiles.이름] 테이블이 아니라, 옆 파일 ~/.codex/이름.config.toml에 차이만 적고 codex --profile 이름으로 고릅니다.

프로젝트 파일에는 넣어도 무시되는 키가 있어요. 대표적으로 model_provider, model_providers, openai_base_url, chatgpt_base_url, notify, profile, profiles, otel이에요. 인증·프로바이더·알림·텔레메트리는 개인 ~/.codex/config.toml에 두세요.

회사 PC라면 관리자가 requirements.toml로 더 강한 제한을 걸 수 있어요. 사용자가 approval_policy = "never"처럼 풀어도 막히는 경우가 그거예요. 관리 강제 쪽은 Codex Business·Enterprise 가이드에 더 자세히 적어 두었어요.

실무에서 자주 바꾸는 설정은 뭔가요?

공식 문서가 꼽는 “자주 바꾸는 옵션”과, 검색으로 많이 찾는 메모리·이미지 관련 키를 한곳에 모았어요.

기본 모델과 추론 세기

model = "gpt-6-sol"
model_reasoning_effort = "medium"

model_reasoning_effort에 쓸 수 있는 값은 모델·클라이언트마다 달라요. 문서 예시는 low, medium, high, xhigh, max, ultra 등을 언급해요.

승인·샌드박스

approval_policy = "on-request"
sandbox_mode = "workspace-write"

approval_policy = "untrusted"는 이제 지원하지 않아요. on-failure도 폐기 예정이니 on-request(대화형) 또는 never(비대화형)를 쓰세요. 프로젝트 단위로 더 엄격하게 가려면 개인 설정의 projects."<경로>".trust_level = "untrusted"를 쓰면 돼요.

로컬 메모리 켜기

로컬 Memories는 기본값이 꺼짐이에요.

[features]
memories = true

켜 둔 뒤에도 주입·생성만 따로 끌 수 있어요.

[memories]
use_memories = true
generate_memories = true
disable_on_external_context = false

GUI로는 ChatGPT 데스크톱 → Settings → Personalization → Enable memories 경로도 있어요. 메모리 계층과 이미지 입력·생성 흐름은 Codex 메모리·이미지 가이드에 따로 정리해 두었어요.

웹 검색 모드

web_search = "cached"  # 기본값. OpenAI가 유지하는 검색 인덱스
# web_search = "live"  # 실시간 웹 (--search와 같음)
# web_search = "disabled"

--yolo처럼 전체 접근 샌드박스를 쓰면 기본이 live로 바뀌어요.

이미지 생성 스킬 끄기

팀에서 이미지 생성을 막고 싶다면 스킬 단위로 끌 수 있어요.

[[skills.config]]
path = "imagegen"
enabled = false

생성 턴은 일반 텍스트 턴보다 포함 한도를 평균 3~5배 빠르게 소모한다고 공식 이미지 생성 문서에 적혀 있어요 (2026년 9월 기준).

한 번에 쓰는 최소 예시

개인 파일에 아래 정도만 있어도 시작하기 좋아요.

#:schema https://developers.openai.com/codex/config-schema.json
 
model = "gpt-6-sol"
model_reasoning_effort = "medium"
approval_policy = "on-request"
sandbox_mode = "workspace-write"
web_search = "cached"
 
[features]
memories = true
 
[history]
persistence = "save-all"

대화 기록을 남기지 않으려면 persistence = "none"으로 바꾸면 돼요. 디스크를 많이 먹는 사례는 에이전트 실행 영수증 글에서도 다룬 적이 있어요.

키 이름이 맞는지 헷갈리면 CLI에서 /debug-config로 어떤 계층이 어떤 값을 넣었는지 볼 수 있어요 (커뮤니티·서드파티 가이드에서 자주 안내하는 확인법이에요). 최종 권위는 항상 Configuration Reference예요.

자주 묻는 질문

Codex config.toml 위치가 Windows에서도 같나요?

홈만 달라요. Windows는 %USERPROFILE%\.codex\config.toml이에요. 네이티브 Windows 샌드박스는 [windows] sandbox = "elevated"가 권장값이에요.

프로젝트 .codex/config.toml이 안 먹혀요

프로젝트가 신뢰(trusted) 상태인지 먼저 보세요. 신뢰하지 않으면 프로젝트 설정을 읽지 않아요. 또 model_provider 같은 무시 키를 프로젝트 파일에 넣었는지도 확인하세요.

메모리는 config.toml로만 켜나요?

아니요. 데스크톱 Settings → Personalization → Enable memories로도 켤 수 있어요. 파일로는 [features] memories = true예요.

예전에 쓰던 [profiles.이름]은 어떻게 되나요?

Codex 0.134.0부터는 ~/.codex/이름.config.toml 파일로 옮기고 --profile 이름으로 고르세요. 옛 테이블과 최상위 profile = "..." 선택자는 더 이상 읽지 않아요.

참고 문서: Config basics, Advanced Config, Configuration Reference, Image generation, config schema