algocean-codex-oauth 0.1.0

Drop-in ChatOpenAI replacement for LangChain/LangGraph using Codex ChatGPT OAuth subscription.

AlgoceanCodexOAuth

LangChain / LangGraph에서 ChatOpenAI 자리에 그대로 꽂는 Codex ChatGPT OAuth LLM 래퍼입니다.

API key 과금 경로는 코드에서 차단하고, 로컬 codex login으로 저장된 ChatGPT OAuth 구독 한도만 사용합니다.

LangGraph / LangChain
  → AlgoceanCodexOAuth
  → codex exec
  → 로컬 ChatGPT OAuth 세션
  → Codex 구독 한도 / 크레딧

설치

1. Codex CLI + ChatGPT OAuth (1회)

npm install -g @openai/codex

unset OPENAI_API_KEY
unset CODEX_API_KEY
codex logout
codex login
codex login status

공식 인증 문서: Codex Authentication

2. Python 패키지

pip install algocean-codex-oauth

LangGraph 프로젝트:

pip install algocean-codex-oauth langgraph langchain-core

Quick Start

ChatOpenAI → AlgoceanCodexOAuth (1:1 교체)

Before (API key)

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
response = llm.invoke([HumanMessage(content="FastAPI Depends를 짧게 설명해줘.")])
print(response.content)

After (Codex OAuth)

from algocean_codex_oauth import AlgoceanCodexOAuth
from langchain_core.messages import HumanMessage

llm = AlgoceanCodexOAuth(model="gpt-5.5")
response = llm.invoke([HumanMessage(content="FastAPI Depends를 짧게 설명해줘.")])
print(response.content)

LangGraph

단일 노드

from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
from langgraph.graph import StateGraph, END
from typing_extensions import TypedDict

from algocean_codex_oauth import AlgoceanCodexOAuth

class State(TypedDict):
    user_input: str
    answer: str

llm = AlgoceanCodexOAuth(model="gpt-5.5")

async def assistant_node(state: State) -> State:
    messages = [
        SystemMessage(content="간결한 개인 비서."),
        HumanMessage(content=state["user_input"]),
    ]
    ai = await llm.ainvoke(messages)
    return {"answer": ai.content}

graph = StateGraph(State)
graph.add_node("assistant", assistant_node)
graph.set_entry_point("assistant")
graph.add_edge("assistant", END)
app = graph.compile()

ReAct Agent

from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_core.messages import HumanMessage
from algocean_codex_oauth import AlgoceanCodexOAuth

llm = AlgoceanCodexOAuth(model="gpt-5.5")
agent = create_react_agent(llm, tools=[])
result = agent.invoke({"messages": [HumanMessage(content="hello")]})

Structured Output (LangGraph state merge)

from pydantic import BaseModel, Field
from langchain_core.messages import HumanMessage
from algocean_codex_oauth import AlgoceanCodexOAuth

class Analysis(BaseModel):
    summary: str = Field(description="요약")
    risk_level: str = Field(description="low | medium | high")

llm = AlgoceanCodexOAuth(model="gpt-5.5")
structured = llm.with_structured_output(Analysis)
result = structured.invoke([HumanMessage(content="위험도를 평가해줘.")])
print(result.summary, result.risk_level)

내부적으로 Codex CLI --output-schema를 사용합니다.
문서: Codex non-interactive mode

ChatOpenAI 기능 대응

ChatOpenAI (API key)	AlgoceanCodexOAuth
llm.invoke(messages)	동일
await llm.ainvoke(messages)	동일
llm.astream(messages)	동일
llm.with_structured_output(schema)	동일
LangGraph state["messages"] 멀티턴	thread_mode="messages" (기본)
대화 세션 유지	thread_mode="codex_resume" + ephemeral=False
새 대화 시작	llm.reset_thread()
response.response_metadata["usage"]	동일

생성자

AlgoceanCodexOAuth(
    model: str = "gpt-5.5",
    *,
    timeout: int = 180,
    sandbox: str = "read-only",
    workdir: str | None = None,
    ephemeral: bool = True,
    thread_mode: str = "messages",     # messages | codex_resume
    codex_bin: str = "codex",
    require_chatgpt_login: bool = True,
)

Preset

llm = AlgoceanCodexOAuth.chat(model="gpt-5.5")                  # messages 멀티턴
llm = AlgoceanCodexOAuth.repo_read(workdir="/path/to/repo")
llm = AlgoceanCodexOAuth.repo_write(workdir="/path/to/repo")    # codex_resume

Preset	thread_mode	멀티턴 방식
chat()	messages	ChatOpenAI처럼 messages 히스토리 전달
repo_read(path)	messages	messages 히스토리
repo_write(path)	codex_resume	Codex exec resume (에이전트)

멀티턴 — ChatOpenAI와 동일하게

방식 1: messages (기본, LangGraph 표준)

messages = [HumanMessage(content="코드네임은 ALPHA7")]
ai1 = await llm.ainvoke(messages)
messages += [ai1, HumanMessage(content="코드네임이 뭐야?")]
ai2 = await llm.ainvoke(messages)

LangGraph state["messages"] 패턴과 1:1 동일합니다.

방식 2: codex_resume (Codex thread 유지)

llm = AlgoceanCodexOAuth(
    model="gpt-5.5",
    workdir="/path/to/repo",
    sandbox="read-only",
    ephemeral=False,
    thread_mode="codex_resume",
)

await llm.ainvoke([HumanMessage(content="첫 질문")])
await llm.ainvoke([HumanMessage(content="이어서")])  # exec resume
llm.reset_thread()  # 새 대화

Streaming

async for chunk in llm.astream([HumanMessage(content="hello")]):
    print(chunk.content, end="", flush=True)

Provider 스위치 (미니 Codex)

def get_llm(use_codex_oauth: bool):
    if use_codex_oauth:
        from algocean_codex_oauth import AlgoceanCodexOAuth
        return AlgoceanCodexOAuth(model="gpt-5.5")
    from langchain_openai import ChatOpenAI
    return ChatOpenAI(model="gpt-4o")

그래프 코드는 동일하고 import / 클래스만 바꾸면 됩니다.

OAuth 정책

라이브러리는 호출마다 아래를 강제합니다.

• OPENAI_API_KEY, CODEX_API_KEY 환경 변수 제거
• require_chatgpt_login=True 시 codex login status로 ChatGPT OAuth 확인
• API key 인증 감지 시 AlgoceanCodexOAuthError 발생

아키텍처

algocean_codex_oauth/
├── chat_model.py    # AlgoceanCodexOAuth (BaseChatModel) — public API
├── client.py        # codex exec / exec resume
├── auth.py          # OAuth 검증, API key 차단
├── config.py        # AlgoceanCodexConfig
├── messages.py      # LangChain messages → prompt
├── session.py       # 멀티턴 thread resume (고급)
└── errors.py

멀티턴 (Session 래퍼)

AlgoceanCodexSession은 thread_mode="codex_resume" 편의 래퍼입니다.
직접 AlgoceanCodexOAuth(..., thread_mode="codex_resume") 를 써도 동일합니다.

제한

• 개인 로컬 / 개인 구독 용도입니다. SaaS 서버에서 외부 사용자에게 AI를 제공하는 용도에는 맞지 않습니다.
• Codex CLI(codex)가 PATH에 있어야 합니다.
• danger-full-access sandbox는 격리 환경에서만 사용하세요.

개발

git clone https://github.com/algocean1204/AlgoceanCodexOAuth.git
cd AlgoceanCodexOAuth
pip install -e ".[dev]"
pytest

PyPI

pip install algocean-codex-oauth

License

MIT

Links

• GitHub: https://github.com/algocean1204/AlgoceanCodexOAuth
• Codex CLI: https://developers.openai.com/codex/cli/reference
• Codex Auth: https://developers.openai.com/codex/auth