Codex 및 OpenCode를 사용하는 Hermes Agent: 네 가지 자격 증명 영역, 세 가지 미터

Hermes Agent는 Codex나 OpenCode를 대체하지 않고 구동합니다. Hermes에는 codex와 opencode라는 두 개의 번들 스킬이 포함되어 있으며, 각 CLI를 하위 프로세스로 실행합니다. 각 하위 프로세스는 Hermes의 모델 공급자가 아니라 자체 자격 증명으로 비용을 지불합니다. 계획할 때 중요한 사실은 하나의 워크플로, 네 개의 자격 증명 표면, 세 개의 별도 측정기, 그리고 Responses API를 제공하는 엔드포인트와만 통신하는 두 개의 표면이 있다는 점입니다.

이 페이지는 Nous Research가 제공하는 MIT 라이선스 에이전트 소프트웨어인 Hermes Agent에 관한 것입니다. 같은 회사의 오픈 웨이트 모델 제품군인 Hermes 3 또는 Hermes 4, 같은 이름의 JavaScript 엔진, 명품 브랜드를 다루는 페이지가 아닙니다. 2026년 9월 19일 저장소를 실시간 확인한 결과 archived: false, MIT 라이선스 및 당일의 push가 반환되었고, 가장 최근 공개 릴리스는 Hermes Agent v0.21.3이며 2026년 9월 14일에 v2026.9.14로 태그되었습니다. 에이전트 자체의 실행 비용은 Hermes Agent 가격을 참조하세요.

Hermes 내부에서 "codex"라고 불리는 세 가지 항목

충돌부터 정리해야 합니다. 세 항목 모두 설정에 나타나며, 대부분의 사용자가 hermes codex라고 할 때 의미하는 것은 그중 하나뿐이기 때문입니다.

출처: 번들 codex 스킬, 공급자 문서 및 Codex app-server 런타임 페이지를 2026년 9월 19일에 모두 확인했습니다.

코딩 작업을 Codex에 위임하기

codex 스킬은 버전 1.0.1이며 MIT 라이선스이고, 명시된 역할은 "OpenAI Codex CLI에 코딩을 위임합니다(기능, PR)."입니다. 필수 조건은 다음과 같습니다. npm install -g @openai/codex로 Codex를 설치해야 하고, OPENAI_API_KEY 또는 Codex OAuth 세션 중 하나로 OpenAI 인증을 구성해야 하며, git 저장소 내부에서 작업을 실행해야 합니다. Codex는 저장소 외부에서 실행을 거부하기 때문입니다. 또한 Codex는 대화형 터미널 애플리케이션이므로 터미널 호출에 pty=true가 필요합니다.

실행은 백그라운드 터미널 호출인 codex exec --sandbox workspace-write 'Refactor the auth module'이며 workdir와 함께 실행되고 세션 id를 반환합니다. 이후 Hermes는 세션을 폴링하고 로그를 읽으며 submit 동작으로 승인 프롬프트에 응답하고, 문제가 발생하면 프로세스를 종료합니다. 결과는 프로세스 출력과 Codex가 작업 트리에 남긴 내용으로 메인 에이전트에 전달됩니다. 두 프로세스 사이에 메모리가 공유되지는 않습니다.

스킬이 숨기지 않고 문서화한 두 가지 경계가 있습니다. --full-auto는 여전히 작동하지만 현재 CLI는 대신 --sandbox workspace-write를 사용하라고 경고합니다. 또한 Hermes 게이트웨이 또는 서비스 컨텍스트(예: 채팅으로 구동되는 에이전트 세션)에서 Codex를 호출할 때는 대화형 셸에서 동일한 명령이 작동하더라도 workspace-write 샌드박싱이 실패할 수 있으며, setting up uid map: Permission denied와 같은 bubblewrap 또는 사용자 네임스페이스 오류가 발생할 수 있습니다. 스킬 자체가 제시하는 해결책은 --sandbox danger-full-access이며, 이를 사용하면 Codex 샌드박스가 완전히 제거됩니다. 이 경우 Hermes를 실행하는 프로세스 경계만 남은 격리 수단이 됩니다.

코딩 작업을 OpenCode에 위임하기

opencode 스킬은 버전 1.2.0이며 MIT 라이선스이고, "OpenCode CLI에 코딩을 위임합니다(기능, PR 검토)."라고 설명되어 있습니다. npm i -g opencode-ai@latest 또는 brew install anomalyco/tap/opencode로 설치한 다음 opencode auth login를 실행하고 opencode auth list로 확인하세요. OpenCode 자체 문서에서는 터미널 UI 내부에서 /connect 명령을 사용하는 방법도 제공하며, 이 명령은 자격 증명을 ~/.local/share/opencode/auth.json에 기록합니다. 두 경로 모두 현재 유효하므로 한 경로를 따른다고 해서 다른 경로가 오래된 것은 아닙니다.

제한된 작업에는 스킬이 한 번에 실행하는 방식을 권장합니다. opencode run 'Add retry logic to API calls and update tests'를 사용하고, --model provider/model로 모델을 고정할 수 있습니다. 대화형 세션은 pty를 사용해 백그라운드에서 실행하며 poll, log 및 submit으로 제어합니다. 스킬에서 굵게 강조한 한 가지 함정은 다음과 같습니다. /exit를 보내지 마세요. 유효한 OpenCode 명령이 아니며 대신 에이전트 선택기 대화 상자를 엽니다. Ctrl+C 또는 kill 동작으로 종료하세요.

이름에도 고유한 실시간 함정이 있습니다. npm 패키지 opencode-ai는 현재 제품이고, GitHub 조직 opencode-ai에는 2025년 9월 18일에 마지막으로 push된 보관된 이전 프로젝트가 있습니다. 현재 저장소는 anomalyco/opencode이며 sst/opencode가 아닙니다. GitHub API는 이전 경로를 새 경로로 확인하고, sst 조직에는 이제 "We've moved to https://github.com/anomalyco"가 표시됩니다. 최신 릴리스는 v1.18.31이며 2026년 9월 14일에 공개되었습니다(GitHub REST API, 2026년 9월 19일).

실제로 청구 금액을 결정하는 구조

각 공급자는 자신의 절반만 담당하므로 어느 공급자의 문서에도 이 부분이 설명되어 있지 않습니다. 이 워크플로에는 네 개의 자격 증명 표면이 있고, 각각 다른 파일에서 구성됩니다. 네 표면 모두 타사 엔드포인트를 가리킬 수 있지만 조건은 동일하지 않으며, 두 Codex 표면은 Responses API만 허용합니다.

Hermes는 분리를 명확히 설명합니다. 자체 Codex OAuth는 ~/.hermes/auth.json에 있고 독립 실행형 CLI 세션은 ~/.codex/auth.json에 있으며, 런타임 페이지는 그 이유를 덧붙입니다. 두 토큰이 갱신될 때 서로를 덮어쓰지 않도록 Hermes는 Codex CLI와 OAuth 상태를 의도적으로 공유하지 않습니다. 따라서 위임된 코딩 작업은 Hermes의 공급자 설정을 상속하지 않고 ~/.codex/config.toml 또는 opencode.json를 읽으며, 동일한 키를 의도적으로 가리킬 때만 동일한 잔액을 사용합니다. 모든 작업에 하나의 잔액이 적용된다고 생각했다면 놀랄 수 있지만, 영향 범위를 격리하려는 경우에는 장점입니다.

app-server 런타임이 변경하는 사항

Codex app-server 런타임을 켜면 전환하기 전에 알아야 할 세 가지 방식으로 계산이 달라집니다. openai/*, openai-codex/* 및 이름이 지정된 custom-provider 턴을 라우팅합니다. 기능 표에서 다른 비OpenAI 공급자는 "n/a — not routed through codex"로 표시되며, base URL만 있는 익명 provider: custom는 Codex에 전달할 안정적인 이름이 없으므로 명시적으로 대상에서 제외됩니다. 네 개의 Hermes 도구(delegate_task, memory, session_search 및 todo)는 실행 중인 에이전트 루프가 필요하고 상태 비저장 콜백으로는 구동할 수 없으므로 사용할 수 없게 됩니다. 그리고 대부분이 놓치는 비용 항목이 있습니다. openai-codex 공급자를 사용하면 보조 작업도 기본적으로 ChatGPT 구독을 통해 처리됩니다. 별도의 작업별 재정의가 없을 때 Hermes의 보조 클라이언트가 주 공급자를 사용하기 때문이며, 여기에는 제목 생성, 컨텍스트 압축, 비전 자동 감지 및 백그라운드 자기 개선 검토 분기가 포함됩니다.

타사 엔드포인트도 이 런타임에서 배제되지는 않지만 두 번째 설정 파일이 필요합니다. 런타임 페이지에 문서화된 경로는 ~/.hermes/config.yaml의 providers.<name> 항목에 openai_runtime: codex_app_server를 설정하고, ~/.codex/config.toml의 동일한 이름을 가진 [model_providers.<name>] 테이블에 base_url, env_key 및 wire_api = "responses"를 넣는 것입니다. Hermes는 스레드가 시작될 때 모델과 공급자 이름만 보내고 키는 전달하지 않으므로 해당 환경 변수가 Hermes를 실행하는 프로세스에 존재해야 합니다. 보조 호출은 해당 공급자에 대한 Hermes 자체 항목을 계속 사용합니다. 같은 페이지에 따르면 두 이름은 정확히 일치해야 하며, 그렇지 않으면 Codex가 Hermes 엔드포인트로 대체하지 않고 알 수 없는 공급자를 보고합니다. 기본 런타임(openai_runtime: auto)에서 custom: 공급자를 유지하는 것이 더 간단한 경로이며, 엔드포인트가 Responses를 지원할 필요가 없는 유일한 경로입니다. 또한 활성 Hermes 프로필과 관계없이 Hermes가 Codex 하위 프로세스를 ~/.codex/로 지정하므로 hermes -p work와 hermes -p personal는 하나의 Codex 인증을 공유합니다. 별도로 CODEX_HOME를 설정하고 다시 로그인하면 분리할 수 있습니다.

세 개의 공개 표면을 하나의 엔드포인트로 지정하기

아래의 모든 블록은 런타임 테스트가 아니라 공급업체의 소스 문서에서 확인한 내용입니다. Kunavo는 Hermes 세션, codex exec 또는 opencode run를 엔드포인트에 연결해 실행하지 않았으며, 공개된 설정 가이드는 호환성 테스트가 아니라 설정 참고 자료입니다. 이 방법을 시도하는 동안 작동하는 경로를 유지하세요.

# Surface 1: Hermes' own turns.
providers:
  kunavo:
    api: https://api.kunavo.com/v1     # aliases: base_url, url
    key_env: KUNAVO_API_KEY
    transport: chat_completions        # set it explicitly; auto-detection is only a fallback

model:
  default: claude-sonnet-4-6
  provider: custom:kunavo

Hermes 자체 턴에 대한 전체 내용은 transport입니다. Kunavo는 /v1/chat/completions, /v1/messages 및 /v1/responses를 제공하므로 Hermes의 세 가지 전송 값 각각에 대응하는 엔드포인트가 있습니다. 이는 테스트된 호환성이 아니라 문서 수준의 일치입니다. Hermes 공급자 문서에 따르면 URL 기반 자동 감지는 필드가 비어 있을 때만 대체 방식으로 수행되므로 값을 설정하세요. /model custom:kunavo:<model-id>로 세션 중간에 전환할 수 있습니다.

# Surface 2: the delegated Codex CLI. Keep this OUTSIDE Hermes' managed block.
model = "claude-sonnet-4-6"
model_provider = "kunavo"

[model_providers.kunavo]
name = "Kunavo"
base_url = "https://api.kunavo.com/v1"
env_key = "KUNAVO_API_KEY"   # the NAME of the variable, not the key itself
# wire_api defaults to "responses", and "responses" is the only value that parses.
# Leave requires_openai_auth unset: true sends Codex to auth.json instead of env_key.

Codex 쪽은 엄격한 관문이며, 그대로 신뢰하기보다 소스 수준에서 확인할 가치가 있습니다. 2026년 9월 19일에 확인한 codex-rs/model-provider-info/src/lib.rs에서 wire-protocol enum에는 Responses라는 변형이 정확히 하나만 있습니다. wire_api = "chat"를 설정하면 이제 responses로 설정하라는 메시지가 표시되는 하드 설정 오류가 발생합니다. Chat Completions만 제공하는 게이트웨이는 Codex 공급자가 될 수 없습니다. 현재 키 참고 자료는 learn.chatgpt.com에 있으며, 여전히 developers.openai.com/codex/…를 인용하는 자료는 308 리디렉션입니다. 이는 같은 날 확인했습니다.

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "kunavo": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "Kunavo",
      "options": {
        "baseURL": "https://api.kunavo.com/v1",
        "apiKey": "{env:KUNAVO_API_KEY}"
      },
      "models": { "claude-sonnet-4-6": { "name": "Claude Sonnet 4.6" } }
    }
  }
}

OpenCode에서는 npm 패키지가 와이어 형식을 결정합니다. @ai-sdk/openai-compatible은 /chat/completions을 호출하고, @ai-sdk/openai는 /responses을 호출합니다. 엔드포인트가 실제로 제공하는 경로와 일치하는 항목의 이름을 지정하세요. 다른 항목의 이름을 지정했을 때의 실패 방식은 문서에 설명되어 있지 않으며, 저희도 테스트하지 않았습니다. 이렇게 구성한 사용자 지정 provider를 번들된 스킬이 준수하는지는 하위 CLI 문서에서 도출한 추론입니다. 스킬은 일반적인 subprocess 셸 호출이므로 준수할 것으로 보이지만, 이를 명시한 Hermes 문서는 없으며 저희도 실행하지 않았습니다.

세 미터를 아우르는 계산 예시

이는 측정된 작업 비용이나 청구 상한이 아닌, 예시를 위한 토큰 산술입니다. 사용량이 많은 하루를 가정해 보겠습니다. 오케스트레이터와 보조 슬롯은 캐시되지 않은 입력 토큰 1,500,000개와 출력 토큰 80,000개를 사용하고, 위임된 각 코딩 워커는 입력 토큰 2,000,000개와 출력 토큰 120,000개를 사용한다고 가정합니다. 이 비율은 설명을 위한 가정입니다. 요금은 백만 토큰당 적용되는 최신 Kunavo 카탈로그 가격입니다.

이러한 가정하에 세 역할을 모두 Claude Sonnet 4.6 모델에서 실행하면 하루 비용은 $14.91이고, 오케스트레이터와 보조 트래픽을 Claude Haiku 4.5에 배치하고 두 코딩 워커는 모두 Claude Sonnet 4.6 모델에 두면 $12.25입니다. 이 차이가 역할별 모델 선택을 고려해야 하는 이유이며, 위의 자격 증명 맵이 중요한 이유이기도 합니다. 코딩 워커가 별도 계정에 있다면 이 계산을 한 번이 아니라 세 개의 미터에 대해 세 번 수행해야 하기 때문입니다.

Kunavo 카탈로그 금액은 상한이 아니라 청구 하한입니다. 업스트림이 요금을 보고하면 청구 금액은 카탈로그 비용과 업스트림 비용에 적용 가능한 마크업을 곱한 금액 중 더 큰 값이 됩니다. 캐시 요금과 외부 도구 비용은 이 예시에 포함되지 않습니다. 최소 충전 금액은 선불 크레딧 $10이며, 이는 작업 요금이나 구독료가 아닌 자금 충전 최소 금액입니다. 청구 세부 정보를 참조하세요.

어떤 경우에 어떤 자금 조달 경로가 더 적합한가

일반적인 설명에 대한 두 가지 정정입니다. "Codex는 월 20달러다"와 "Codex는 토큰당 과금된다"는 같은 이유로 모두 틀렸습니다. learn.chatgpt.com(2026년 9월 19일 확인)은 두 가지 경로를 설명합니다. Free, Go, Plus, Pro, Business 및 Enterprise & Edu라는 이름의 ChatGPT 플랜에 포함된 사용 허용량으로 Codex를 사용하거나, 또는 구독 없이 표준 API 요금으로 청구되는 API 키를 사용할 수 있습니다. 제3자 엔드포인트로 대체하여 사용할 수 있는 것은 두 번째 경로뿐입니다. 플랜별 메시지 허용량은 의도적으로 표시하지 않습니다. 해당 페이지에는 수치가 모델과 작업 규모에 따라 달라진다고 나와 있으며, 저희가 이를 확인한 내용은 렌더링된 HTML이 아니라 요약기를 통해 전달되었기 때문입니다. 사용 중인 계정에서 직접 확인하세요. 한편 OpenCode Zen은 "전적으로 선택 사항이며 OpenCode를 사용하기 위해 이를 사용할 필요는 없다"고 밝히고, 크레딧 잔액에서 요청별로 요금을 청구하며, 기본적으로 잔액이 5달러 아래로 떨어지면 20달러를 다시 충전합니다. 이는 직접 충전하는 선불 잔액과 실제로 다른 비용 관리 방식입니다.

설정한 후 세 미터를 모두 확인하세요

실제로 필요한 표면부터 시작하세요. Kunavo는 두 코딩 워커 모두에 대한 설정 참고 자료를 제공합니다. Codex CLI는 Responses 전용 provider 블록을 다루고, OpenCode는 와이어 형식을 결정하는 npm 패키지 선택을 다룹니다. 범위를 제한한 위임을 한 번 실행한 다음 각 계정에 기록된 청구 금액을 확인하세요. Hermes의 /usage, opencode stats --days 7, 그리고 Codex 워커 자체 계정의 금액을 확인하기 전에는 세 숫자 중 하나가 나머지를 포함한다고 가정하지 마세요. 키에 자금을 충전할 준비가 되면 Kunavo 계정을 생성하세요.

두 코딩 워커를 연결하지 않고 비교하려는 경우라면 OpenCode vs Codex에서 해당 질문을 직접 다루며, OpenAI-compatible API에서는 두 와이어 형식이 실제로 무엇을 의미하는지 설명합니다.

자주 묻는 질문

2026년 9월 19일 확인: Hermes Agent의 codex 및 opencode 스킬 파일, 해당 저장소의 Codex app-server 런타임 및 공급자 문서, openai/codex의 codex-rs/model-provider-info/src/lib.rs, developers.openai.com에서의 308 리디렉션을 포함한 learn.chatgpt.com의 가격 및 구성 참고 자료, opencode.ai의 공급자 및 Zen 페이지, GitHub REST API를 통한 네 프로젝트의 저장소 상태를 확인했습니다. 확인하지 않은 것: 이 중 어느 것도 실제로 실행하지 않았습니다. Hermes 세션, codex exec, opencode run을 실행하지 않았고, 이 도구들 중 어느 것도 Kunavo 엔드포인트에 요청을 보내지 않았습니다. 플랜별 메시지 허용량과 Zen 모델 요금은 해당 두 페이지를 요약기를 통해 읽었기 때문에 의도적으로 생략했습니다. Kunavo 토큰 요금은 실시간 카탈로그에서 가져왔으며, 여기의 모든 달러 금액은 예시를 위한 토큰 산술입니다.