Codex CLI 관측과 공통 대시보드 — 두 CLI를 한 화면에서 보기

Claude Code로 작업하면서 1차 코드리뷰와 교차검증은 codex-relay 에이전트로 Codex에 넘깁니다. ~/.claude/CLAUDE.md에는 haiku < sonnet < opus < fable 순의 티어 규칙을 두었습니다. Anthropic 쿼터를 줄이려는 이 운영 방식이 실제 사용량에 어떻게 나타나는지 보려면 두 CLI의 토큰과 호출을 함께 비교해야 했습니다.

지난 편에서 Claude Code를 연결한 날 오후에 Codex도 같은 hub 파이프라인에 붙였습니다. 수집 경로는 공유하지만 토큰의 정의와 메트릭 집계 방식, 비용 신호 유무가 달라 공통 대시보드에서 그 차이를 맞췄습니다.

Codex의 exporter와 리소스 속성

Codex의 로그·메트릭·트레이스 exporter는 ~/.codex/config.toml의 [otel] 테이블에서 각각 설정합니다. 사용 중인 codex-cli 0.154.0에서는 다음 블록으로 hub에 보냅니다.

# --- OpenTelemetry export (2026-09-08) — Claude Code 와 같은 hub 파이프라인
#   logs    -> hdx-otel-collector:4328 -> ClickHouse
#   metrics -> hdx-otel-collector:4328 -> VictoriaMetrics 테넌트 0 (OTLP, delta)
#   traces  -> hdx-otel-collector:4328 -> ClickHouse
#   기본값 metrics_exporter = "statsig"(OpenAI 자체 수집) 이므로 반드시 명시한다.
[otel]
environment = "hub"
log_user_prompt = false

[otel.exporter.otlp-http]
endpoint = "http://hdx-otel-collector.hdx.svc.cluster.local:4328/v1/logs"
protocol = "binary"

[otel.metrics_exporter.otlp-http]
endpoint = "http://hdx-otel-collector.hdx.svc.cluster.local:4328/v1/metrics"
protocol = "binary"

[otel.trace_exporter.otlp-http]
endpoint = "http://hdx-otel-collector.hdx.svc.cluster.local:4328/v1/traces"
protocol = "binary"

Claude Code는 OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT에 베이스 주소를 주면 SDK가 /v1/metrics 같은 경로를 붙입니다. Codex는 신호마다 endpoint 전체 경로를 적어야 합니다. metrics_exporter를 비워 두면 기본값인 statsig가 OpenAI 자체 수집 쪽으로 내보내므로, hub에 보내려면 otlp-http를 명시해야 합니다.

리소스 속성에는 설정 키가 없어 ~/.bashrc에 환경변수를 넣었습니다. Rust OTel SDK의 환경변수 리소스 디텍터가 이 값을 읽습니다. Claude Code와 같은 workspace.user 라벨로 대시보드의 사용자 변수를 맞추려는 설정입니다.

export OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES="workspace.user=mont,deployment.environment=hub"

프롬프트 본문은 log_user_prompt = false로 내보내지 않습니다. 원래 설정은 config.toml.bak-pre-otel로 보관했습니다. 리소스 속성 환경변수를 설정했어도 현재 ClickHouse의 Codex 이벤트에는 workspace.user가 없습니다. 메트릭의 사용자 필터와 이벤트의 사용자 필터가 같은 결과를 낸다고 가정하면 안 됩니다.

컬렉터의 입구와 파이프라인은 01편에 적었습니다.

delta 메트릭과 이전 cumulative 시리즈 집계

현재 HyperDX 컬렉터는 메트릭을 remote write를 거치지 않고 OTLP로 VictoriaMetrics에 보냅니다. deltatocumulative가 없는 컬렉터 이미지에서 Codex의 delta 메트릭은 그대로 저장됩니다. 새 시리즈의 샘플은 이미 증가분이므로 sum_over_time()으로 합산합니다.

이전 gateway가 cumulative로 바꿔 저장한 시리즈도 아직 남아 있습니다. 옛 시리즈에만 job 라벨이 있으므로 이 라벨로 집계 방식을 나눕니다. Codex 대시보드는 increase_pure(M{sel}[r]) 대신 (increase_pure(M{sel,job!=""}[r]) or sum_over_time(M{sel,job=""}[r]))를 사용합니다. M은 메트릭, sel은 나머지 라벨 조건, r은 조회 범위입니다. 옛 시리즈가 90일 보관으로 사라지는 2026-12-27 이후에는 왼쪽 절을 제거합니다.

이전 gateway에서 delta를 변환했던 이유

다음 YAML과 장애 기록은 지금은 제거한 otel-gateway를 사용하던 때의 구성입니다.

당시 첫 테스트에서는 이벤트와 트레이스가 도착했지만 메트릭만 VictoriaMetrics에 없었습니다. Claude Code와 마찬가지로 prometheusremotewrite exporter가 delta 데이터포인트를 에러 없이 버린 것이 원인이었습니다.

Claude Code는 OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_TEMPORALITY_PREFERENCE=cumulative로 내보내기 설정을 바꿀 수 있었습니다. 그러나 Codex는 OTLP 메트릭을 delta로 고정합니다. 게이트웨이 매니페스트 주석에 적은 근거는 codex-rs/otel/src/metrics/client.rs의 하드코딩된 동작이며 설정으로 바꿀 수 없었습니다. 그래서 당시에는 gateway에서 cumulative로 변환했습니다.

processors:
  # delta temporality 메트릭을 cumulative 로 변환. prometheusremotewrite 는 delta 를 조용히 버린다.
  # Codex CLI 는 OTLP 메트릭을 Delta 로 고정 내보내며(codex-rs/otel/src/metrics/client.rs) 설정으로 바꿀 수 없다.
  # cumulative 입력(Claude Code 등)은 그대로 통과한다. max_stale 뒤 사라진 스트림은 다음 등장 때 0 부터 다시 센다 → increase_pure() 로 집계.
  deltatocumulative:
    max_stale: 10m

service:
  pipelines:
    metrics:
      receivers: [otlp]
      processors: [memory_limiter, k8sattributes, deltatocumulative, batch]
      exporters: [prometheusremotewrite/vm]

프로세서는 metrics 파이프라인에만 추가하고 spanmetrics 커넥터의 metrics/spanmetrics 파이프라인에는 넣지 않았습니다. cumulative로 들어오는 Claude Code 메트릭은 그대로 통과했습니다. montstrap에서도 305a43a Add deltatocumulative processor to otel-gateway metrics pipeline 이후 f7341a3 Add Codex CLI OTel Grafana dashboards 순서로 반영했습니다.

max_stale: 10m를 쓰면 10분 동안 데이터가 없는 스트림의 상태를 gateway가 잊고, 다음 입력부터 0으로 다시 셉니다. 한 시리즈 안에서도 카운터가 리셋되므로 당시 대시보드 쿼리에는 increase_pure()를 적용했습니다. 01편에서 설명한 세션별 새 시리즈와 같은 집계 방식입니다. 현재 delta 시리즈의 합산에는 이 규칙을 적용하지 않습니다.

문제를 해결한 뒤에는 실제 codex-relay 경로와 같은 codex exec를 돌려, 토큰 메트릭이 VictoriaMetrics에 들어오는 것까지 확인했습니다.

이름 규칙이 Claude와 다르다

Codex의 토큰·지연·호출 수는 이름만 보고 집계하면 다른 동작을 셀 수 있습니다.

codex_turn_token_usage는 턴마다 한 번 관측되는 히스토그램입니다. 토큰 합계를 읽을 대상은 codex_turn_token_usage_sum이며, 앞 절처럼 이전 cumulative 시리즈에는 increase_pure(), 현재 delta 시리즈에는 sum_over_time()을 적용합니다. token_type 라벨은 total, input, cached_input, cache_write_input, output, reasoning_output을 구분합니다.

단위가 ms인 히스토그램은 이름에 단위 접미가 한 번 더 붙습니다. 그래서 첫 토큰 지연이 codex_turn_ttft_duration_ms_milliseconds_bucket처럼 이중 접미로 들어옵니다. 원본 이름만 보고 쿼리를 쓰면 아무것도 잡히지 않습니다. 이 이름은 remote write 경로에서 처음 봤지만 접미는 OTLP 경로에서도 그대로입니다. OTLP로 VictoriaMetrics의 별도 테넌트에 먼저 직접 넣어 본 카나리에서도 codex_sqlite_logs_write_duration_ms_milliseconds_*가 같은 이중 접미로 들어왔습니다.

모델 호출 수는 WebSocket 통신을 세는 codex_websocket_request_total에서 봅니다. codex_api_request_total이나 codex.api_request 이벤트를 모델 호출 수로 읽으면 대부분의 /models 폴링까지 포함하게 됩니다. Codex 이벤트 640건이 전부 /models 폴링이고 실제 턴은 0건인 날도 있었습니다. astra의 마지막 턴 기록이 09-11인 것을 확인하니 수집 누락이 아니라 그 뒤 이 pod에서 Codex를 사용하지 않은 경우였습니다.

service.name에는 originator가 들어갑니다. TUI로 쓰면 codex_cli_rs, codex exec로 돌리면 codex_exec입니다. codex-relay 위임은 exec 경로로 돌기 때문에, 이 라벨을 보면 직접 쓴 것과 위임한 것을 대략 구분할 수 있습니다. 한때 codex exec가 메트릭을 내보내지 않는 버그(#12913)가 있었고 2026-02에 닫혔습니다. 붙인 뒤에 exec 경로로 한 번 더 확인한 것도 그 때문입니다.

비용 신호가 없다

Codex는 API 키로 과금할 때만 codex.turn_cost 이벤트와 codex_turn_cost_microusd_total 메트릭을 냅니다. 이 환경은 ChatGPT 계정으로 로그인하므로 둘 다 없습니다. Codex 개별 대시보드는 토큰과 턴 수를 보여 주고 비용 패널은 두지 않았습니다. 공통 대시보드에는 Claude의 평균단가를 적용한 환산 패널을 따로 두되 추정값으로 표시합니다.

Codex 대시보드 셋

처음에는 VictoriaLogs용 쿼리가 있는 grafana.com의 24641 OpenAI Codex (VictoriaStack)를 가져왔습니다. 원저자 조직의 department·team 구조는 생성 스크립트 build-codex-dashboards.py에서 치환했습니다. 현재는 이 대시보드도 ClickHouse SQL로 옮겼고 수정 원본은 git의 YAML입니다.

템플릿 변수에서는 datasource·department·team을 빼고, 나머지 변수는 전체 선택이 되도록 includeAll과 multi를 켰습니다. 변수 값은 default.otel_logs에서 SELECT DISTINCT로 가져오고, 전체 선택은 $__conditionalAll() 매크로가 조건을 빼는 것으로 처리합니다. Traces 테이블은 default.otel_traces에서 루트 스팬(ParentSpanId = '')을 읽는 SQL 패널입니다. 처음에는 Tempo TraceQL 검색 패널({resource.service.name=~"codex.*"})이었습니다. hideSeriesFrom 오버라이드에 원저자 이메일이 들어 있어서 그것도 지웠습니다.

별도로 만든 Codex · Usage는 20패널을 한 섹션에 모은 개요입니다. Codex · Optimization은 11행 92패널로, 다음 순서로 구성했습니다.

1. 세션 시작 고정비 · 캐시
2. 세션 프리픽스 구성 (스킬 카탈로그 · MCP 도구 · 플러그인)
3. 모델 · reasoning effort · originator 별 사용량
4. 위임 · 멀티에이전트
5. 마라톤 세션 · 컨텍스트 성장
6. 압축 · rollout
7. 훅 오버헤드
8. 오류 · 재시도 · 연결
9. 도구 프로파일
10. 모델 회귀 추적
11. 지연 프로파일 (Codex 고유)

ClickHouse에서 응답 완료는 LogAttributes['event.name'] = 'codex.sse_event' AND LogAttributes['event.kind'] = 'response.completed'로 찾습니다. 이 이벤트의 input_token_count, cached_token_count, model_reasoning_effort를 사용하면 요청 단위 캐시 미스를 셀 수 있습니다. 쿼리 결과 열과 Grafana 매크로 규칙은 01편과 같습니다.

아래는 Optimization의 ‘캐시 미스 요청’ 패널입니다. 입력 토큰 중 캐시 읽기가 절반 미만인 응답을 셉니다. 다만 이 개별 패널에는 사용자 필터가 남아 있습니다. 현재 Codex 이벤트에는 workspace.user가 없으므로 특정 사용자를 선택하면 해당 이벤트가 빠집니다. 공통 대시보드는 뒤에서 설명하는 대로 이벤트에 사용자 필터를 적용하지 않습니다.

SELECT countIf(toFloat64OrZero(LogAttributes['input_token_count']) > 0
           AND toFloat64OrZero(LogAttributes['cached_token_count']) / toFloat64OrZero(LogAttributes['input_token_count']) < 0.5) AS misses
FROM default.otel_logs
WHERE match(ServiceName, 'codex.*')
  AND match(ResourceAttributes['workspace.user'], '${user:regex}')
  AND match(LogAttributes['model'], '${model:regex}')
  AND match(LogAttributes['originator'], '${originator:regex}')
  AND LogAttributes['event.name'] = 'codex.sse_event'
  AND LogAttributes['event.kind'] = 'response.completed'
  AND $__timeFilter(Timestamp)

공통 대시보드 ai-cli-common

AI CLI · Common (Claude Code ↔ Codex)에서는 토큰 정의와 모델 티어를 맞춰 두 CLI를 비교합니다. 초기 구성은 8섹션 24패널이었고, 비교 항목을 늘린 뒤에는 12행 80패널이 됐습니다. build-common-dashboard.py가 원본 JSON 없이 코드로 생성했지만 이 생성기 역시 VictoriaLogs 기준입니다. 현재는 git의 YAML을 수정합니다.

토큰 유형을 맞춰 비교하기

Claude의 input, output, cacheRead, cacheCreation은 서로 겹치지 않습니다. Codex는 total = input + output이고 cached_input은 input의 일부, reasoning_output은 output의 일부입니다. 모두 더하면 같은 토큰을 중복 집계하므로 공통 대시보드에서는 다음처럼 분류합니다.

총 토큰의 정의도 서로 다릅니다. Claude는 네 유형을 전부 더하지만 Codex는 total에 cache_write_input만 더합니다. 캐시 히트율 역시 Claude는 cacheRead / (input + cacheRead), Codex는 cached_input / input로 식이 다르지만 “입력 중 캐시에서 읽은 비율"이라는 뜻은 같습니다.

모델 이름에 티어 라벨 붙이기

CLAUDE.md의 라우팅 규칙을 사용량과 비교하려고 모델 이름에 티어 라벨을 붙였습니다. 두 CLI의 모델을 하나의 표로 관리합니다.

TIERS = [
    ("0 기타", ".*", ".*"),
    ("1 경량", ".*haiku.*", ".*luna.*"),
    ("2 표준", ".*sonnet.*", ".*sol.*"),
    ("3 심층", ".*opus.*", ".*astra.*"),
    ("4 최상", ".*fable.*", NOMATCH),
]

fable은 Anthropic 쪽에만 있는 예약 티어여서 Codex에는 대응하는 항목이 없습니다. 이 표를 PromQL로 옮기면 label_replace() 연쇄가 됩니다.

def tier_tagged(raw_expr, side):
    e = raw_expr
    for name, c_re, x_re in TIERS:
        regex = c_re if side == "claude" else x_re
        e = f'label_replace({e}, "tier", "{name}", "model", "{regex}")'
    return e

label_replace는 정규식이 맞을 때만 라벨을 덮어쓰므로 표 뒤쪽 항목이 앞쪽보다 우선합니다. 첫 줄 .*가 모든 모델에 “0 기타"를 붙여 두면, 뒤에서 맞는 티어가 그 라벨을 덮어씁니다. 실제 쿼리는 이렇게 펼쳐집니다.

sum by (tier) (increase_pure(label_replace(label_replace(label_replace(label_replace(label_replace(
  claude_code_token_usage_tokens_total{workspace_user=~"$user"},
  "tier", "0 기타", "model", ".*"), "tier", "1 경량", "model", ".*haiku.*"), ...

모델 라우팅 정책을 바꾸면 이 표도 함께 바꿔야 합니다. 처음에는 sol=표준, terra=심층, astra=최상으로 매핑했지만 CLAUDE.md는 standard=sol·high, deep=astra·medium으로 변경된 상태였습니다. 대시보드가 심층 위임을 “최상"으로 분류하는 오류를 확인하고 TIERS의 심층을 terra에서 astra로 고쳤습니다(542af3f).

빈 벡터 가드

비율 패널은 분모가 0이거나 양쪽 다 매치가 없으면 Grafana에 “No data"가 뜹니다. Codex를 쓰지 않은 날에는 Codex 쪽 패널이 전부 그렇게 되기 때문에 나눗셈마다 가드를 넣었습니다.

def safe_div(num, den):
    return f"(({num} or vector(0)) / ({den} > 0)) or vector(0)"

캐시 재사용 배수처럼 시계열로 그리는 비율에는 01편의 default 0을 붙이지 않고 분모가 0인 구간만 safe_div가 0으로 채웁니다.

Codex 토큰을 Claude 단가로 환산하기

쿼터 전가 효과 행은 Claude의 claude_code_cost_usage_USD_total로 집계한 USD를 사용합니다. Codex에는 비용 신호가 없으므로 같은 기간 Claude의 평균단가(비용 ÷ 토큰)를 Codex 정규화 토큰에 곱합니다. 패널 이름은 “Codex 토큰 → Claude 단가 환산 (추정 USD)“입니다. 실제 지출이 아니라 같은 토큰을 Claude로 처리했을 때의 기회비용 참고치이며, codex-relay가 Anthropic 쿼터를 얼마나 덜어 줬는지 가늠하는 용도입니다.

아래 코드는 gateway가 cumulative로 변환하던 때의 Codex 정규화 총 토큰 식입니다. 현재 패널에는 앞에서 설명한 or sum_over_time() 절이 각 Codex increase_pure()에 추가돼 있습니다.

(sum(increase_pure(codex_turn_token_usage_sum{workspace_user=~"$user",token_type="total"}[$__range])) or vector(0))
  + (sum(increase_pure(codex_turn_token_usage_sum{workspace_user=~"$user",token_type="cache_write_input"}[$__range])) or vector(0))

이 총 토큰에 Claude 비용 합 ÷ Claude 토큰 합을 safe_div로 곱합니다.

이벤트 쿼리는 ServiceName으로만

구버전 Codex 로그에는 workspace.user가 없었고, 현재 ClickHouse로 들어오는 Codex 이벤트에도 이 속성이 없습니다. 따라서 공통 대시보드의 $user는 메트릭 쿼리에만 적용합니다. 이벤트는 ServiceName = 'claude-code'와 match(ServiceName, 'codex.*')로 선택해야 사용자 속성이 없는 레코드도 포함할 수 있습니다. ‘통합 이벤트 스트림’ 패널은 아래 조건으로 두 CLI의 이벤트를 읽습니다.

SELECT Timestamp AS timestamp,
       concat(ServiceName, ' ', LogAttributes['event.name'], ' model=', LogAttributes['model'], ' tool=', LogAttributes['tool_name'], ' ms=', LogAttributes['duration_ms']) AS body,
       SeverityText AS level,
       LogAttributes AS labels
FROM default.otel_logs
WHERE ((ScopeName = 'com.anthropic.claude_code.events' AND ServiceName = 'claude-code')
       OR match(ServiceName, 'codex.*'))
  AND $__timeFilter(Timestamp)
ORDER BY Timestamp DESC
LIMIT 1000

12개 행

앞 네 행은 운영 판단용이고 뒤 여덟 행은 두 CLI를 같은 축에 놓고 비교하는 용도입니다.

1. 라우팅 실측 — 티어 사다리 · 위임
2. 캐시 경제 · 세션 위생
3. 단위 경제 — 한 번 돌리는 데 드는 값
4. 쿼터 전가 효과
5. 사용량 개요(대시보드의 「한눈에」 행)
6. 활동 타임라인
7. 토큰 구성 · 캐시
8. 모델 믹스
9. 지연 비교
10. 도구
11. 오류 · 신뢰성
12. 이벤트 · 트레이스

메트릭 표현식은 vmselect에 직접 보내 결과를 확인했습니다. 이후 ClickHouse로 옮긴 이벤트 SQL은 실행까지 확인했으며, 그룹 시계열 범례 등 Grafana 화면 검증은 아직 남아 있습니다.

비교하면서 추가한 지연·도구 패널

이 절의 이벤트 수치는 VictoriaLogs에서 읽던 당시 값입니다.

각 CLI에만 있던 분석 항목을 비교해 공통 대시보드 커밋(49f05f3)에서 개별 대시보드도 보강했습니다.

Claude의 api_request에는 요청마다 첫 토큰 지연인 ttft_ms가 있었지만 대시보드에서 사용하지 않았습니다. Codex의 지연 프로파일 행을 참고해 Claude Optimization에도 같은 행을 추가했습니다. subagent_completed에 들어 있던 agent_type, model, final_model, model_swapped, total_tokens, total_tool_uses도 분석에 사용하기 시작했습니다.

MCP 연결 이벤트를 상태별로 나눠 보니 connected는 평균 2.3초, disconnected는 7.5~11초였습니다. 끊기는 쪽에서 붙는 쪽보다 세 배 넘는 시간이 걸립니다.

Codex Optimization의 exec 호출 (command_category 별)에 대응해 Claude의 Bash 명령 집계를 추가했습니다. 01편에서 남겨 두었던 작업입니다. 당시 LogsQL unpack_json으로 tool_parameters에서 bash_command를 꺼내 세니 cd 136, sed 31, grep 28 순이었습니다. 현재는 같은 값을 ClickHouse의 JSONExtractString(LogAttributes['tool_parameters'], 'bash_command')로 읽습니다.

14일 실측

아래 집계는 otel-gateway·VictoriaLogs·Tempo를 쓰던 시기의 실측입니다. 이벤트 수치를 뽑은 VictoriaLogs가 지금은 없으므로 같은 쿼리를 그대로 재실행할 수는 없습니다.

메트릭 집계 기간은 2026-09-08부터 09-22까지 14일입니다. VictoriaMetrics에서 increase_pure()로 읽었으며 Claude는 OTel 데이터만(source!="backfill") 포함했습니다. 당시 VictoriaLogs 보존 기간은 7일이어서 뒤의 이벤트 수치는 최근 7일치입니다.

Claude 캐시 히트율은 캐시 쓰기까지 분모에 넣어 계산하면 95.0%입니다. 어느 쪽 정의로 보든 입력 대부분이 캐시에서 나옵니다. Codex는 캐시 쓰기 토큰이 14일 내내 0이었습니다. 토큰 총량으로 보면 Claude가 Codex의 약 6.8배입니다. Codex 턴 106건 중 56건이 exec 경로인데, codex-relay가 이 경로로 돌기 때문에 이 숫자로 위임 비중을 가늠합니다.

Claude의 $519.1을 모델별로 나누면 fable-5-1과 opus-5[1m]의 비중이 컸습니다.

출처별로는 main $291.6, subagent $180.1, auxiliary $47.5였습니다. 구독 요금제로 사용했으므로 청구액이 아니라 API 단가 환산액입니다. 예약 티어로 둔 fable이 모델별 환산 비용에서 가장 컸습니다.

Codex의 첫 토큰 지연은 p50이 4.7초, p95가 35.8초였습니다. 14일 동안 codex_websocket_request_total은 1,105건이었습니다. 훅은 PostToolUse가 1,267회로 압도적으로 많았고 그 뒤로 Stop 69, UserPromptSubmit 64, SessionStart 41 순입니다.

최근 7일 이벤트를 event.name:codex.*로 세면 대부분 폴링인 api_request가 2,776건으로 가장 많았습니다. 그 뒤로 tool_result 998, tool_decision 523, websocket_request 503, sse_event 484였습니다. 도구 호출은 exec_command와 exec가 많았습니다.

998건 가운데 실패한 호출은 4건이고 도구 실행 시간은 p50 133ms, p95 5,000ms였습니다. 실패 수는 당시 LogsQL count() if (success:false)로 셌습니다. 지금 대시보드는 countIf(LogAttributes['success'] = 'false')로 셉니다.

GitOps와 사라진 커밋

대시보드 YAML은 montstrap의 hub/opentelemetry/manifests/에서 argocd로 배포합니다. victoria-metrics 네임스페이스의 ConfigMap에 vm_grafana_dashboard: "1" 라벨을 붙이면 Grafana 사이드카가 읽습니다. 이 라벨로 조회되는 대시보드는 ai-cli-common-dashboard, Codex 셋, Claude 셋이며 metrics.makgol.com에서 봅니다. 초기에는 생성 스크립트가 매니페스트를 만들었고, 현재는 앞서 설명한 git의 YAML을 수정합니다.

초기 배포 때 Claude 대시보드 커밋(8d2ce4f)이 푸시 직후 origin/main에서 사라졌습니다. 다른 세션이 deltatocumulative와 Codex 대시보드 커밋을 올리면서 이 변경을 빠뜨렸고, argocd selfHeal이 ConfigMap까지 이전 버전으로 되돌렸습니다. origin/main 위로 rebase한 뒤 a63310f로 다시 올려 복구했습니다.

이후에는 git fetch, git rebase origin/main으로 최신 원격 커밋 위에 변경을 올립니다. 푸시 뒤 git ls-remote origin main으로 HEAD를 확인하고 argocd가 반영한 revision도 대조합니다. 클러스터의 현재 화면만으로는 원격 저장소에 원하는 변경이 남아 있는지 판단할 수 없기 때문입니다.

남은 것

• ChatGPT 로그인이라 Codex 비용은 여전히 추정뿐입니다. 환산 패널은 기회비용 참고치로만 봅니다.
• 맥이나 다른 머신에서 돌린 Codex는 hub로 들어오지 않습니다. 설정이 이 pod의 ~/.codex/config.toml과 ~/.bashrc에만 있기 때문입니다.
• 같은 code-server의 alice·bob pod에는 아직 Claude와 Codex 모두 적용하지 않았습니다. 설정 파일이 각자 홈에 있어서 따로 넣어야 합니다.
• ClickHouse의 Codex 이벤트에는 workspace.user가 없습니다. 사용자 필터가 남은 개별 대시보드는 사용자를 선택하면 이벤트가 빠지고, 사용자 수 패널은 0으로 나옵니다. 공통 대시보드의 이벤트는 이 필터를 적용하지 않습니다.
• Codex 대시보드 쿼리의 or 절은 옛 시리즈가 90일 보관으로 사라지는 2026-12-27 이후에 왼쪽 절을 걷어냅니다.
• 이관한 이벤트 패널은 SQL이 실행되는 것까지만 확인했습니다. 그룹 시계열 범례 같은 화면 렌더링은 Grafana에서 따로 확인해야 합니다.