CCS Thinking Wrapper

CCS(Claude Code Switch) 위에 얹는 프록시 래퍼. Claude Code CLI와 VS Code Copilot BYOK가 thinking/effort 모델을 투명하게 사용할 수 있게 해준다.

왜 필요한가

CCS(localhost:8317)는 여러 AI 프로바이더(Antigravity, Codex, Copilot)를 하나의 엔드포인트로 통합하지만, 두 가지 한계가 있다:

Codex effort 접미사(-xhigh, -high 등)가 CCS 일반 라우터에서 unknown provider 에러
Claude thinking 파라미터를 OpenAI 형식 클라이언트(VS Code Copilot)가 전달할 수 없음

이 래퍼(localhost:8318)가 모델명을 보고 자동으로 적절한 CCS 엔드포인트로 라우팅한다.

아키텍처

flowchart LR
    subgraph Clients
        CC["Claude Code CLI"]
        CP["VS Code Copilot"]
    end

    subgraph "Wrapper :8318"
        M["/v1/messages"]
        C["/v1/chat/completions"]
        A{"모델명 분석"}
        R1["Route 1: Thinking"]
        R2["Route 2: Codex Effort"]
        R3["Route 3: Passthrough"]
    end

    subgraph "CCS :8317"
        AGY["Antigravity"]
        CDX["Codex"]
        GH["Copilot"]
        GM["Gemini"]
    end

    CC -->|Anthropic| M
    CP -->|OpenAI| C
    M --> A
    C --> A
    A -->|"claude-*-thinking"| R1
    A -->|"*-xhigh, *-high..."| R2
    A -->|"기타"| R3
    R1 -->|"thinking 삽입"| AGY
    R2 -->|"reasoning_effort"| CDX
    R3 --> AGY
    R3 --> GH
    R3 --> GM

모델 별칭 (리맵)

Claude Code가 내부적으로 Opus/Sonnet/Haiku 3-tier 슬롯을 자동 선택하는데, 래퍼가 이 슬롯을 원하는 모델로 리맵한다:

flowchart LR
    subgraph "Claude Code 슬롯"
        O["Opus\nclaude-opus-4-6-thinking"]
        S["Sonnet (기본)\nclaude-sonnet-4-5"]
        H["Haiku (경량)\nclaude-haiku-4-5"]
    end

    subgraph "래퍼 리맵"
        O -->|그대로| OT["claude-opus-4-6-thinking\n🧠 thinking max"]
        S -->|"리맵"| SX["gpt-5.3-codex-xhigh\n⚡ Codex xhigh"]
        H -->|"리맵"| HM["gpt-5-mini\n🚀 GPT-5 Mini"]
    end

    style SX fill:#2d5a27,stroke:#4ade80,color:#fff
    style HM fill:#1e3a5f,stroke:#60a5fa,color:#fff
    style OT fill:#5a2d27,stroke:#f87171,color:#fff

이 별칭은 thinking-wrapper.py 상단의 MODEL_ALIASES dict에서 수정 가능.

사전 준비: CCS 설치 및 실행

래퍼는 CCS 뒤에서 동작하므로 CCS가 먼저 실행 중이어야 한다.

1. CCS 설치

GitHub: https://github.com/kaitranntt/ccs
npm: https://www.npmjs.com/package/@kaitranntt/ccs

# npm으로 글로벌 설치
npm install -g @kaitranntt/ccs

# 또는 yarn/pnpm/bun
yarn global add @kaitranntt/ccs
pnpm add -g @kaitranntt/ccs
bun add -g @kaitranntt/ccs

2. OAuth 프로바이더 등록

CCS는 여러 AI 프로바이더의 OAuth를 원클릭으로 연결한다. 최초 실행 시 브라우저가 열리며 인증 후 토큰이 ~/.ccs/cliproxy/auth/에 저장된다.

방법 A: 웹 대시보드 (가장 쉬움) ⭐

ccs config

브라우저에서 CCS 대시보드가 열린다. GUI에서 프로바이더별 Connect 버튼을 눌러 OAuth 인증하면 끝. 모델 선택, thinking 설정, 계정 관리도 대시보드에서 가능하다.

방법 B: CLI 개별 등록

# Antigravity (Claude/Gemini 모델) — Google 계정 인증
ccs agy --auth

# Codex (GPT-5.3 Codex) — ChatGPT 계정 인증 ⭐ 래퍼에 필수
ccs codex --auth

# GitHub Copilot (grok, gemini-2.5-pro 등 21종) — GitHub 계정 인증
ccs ghcp --auth

# Gemini (gemini-2.5-pro, 3-pro) — Google 계정 인증
ccs gemini --auth

# Kiro (AWS CodeWhisperer Claude) — AWS 계정 인증
ccs kiro --auth

추가 계정 등록 (멀티 계정 지원):

ccs codex --auth --add          # Codex에 두 번째 계정 추가
ccs agy --accounts              # 등록된 계정 목록 확인
ccs codex --use <name>          # 특정 계정으로 전환

SSH/원격 서버에서 인증 (브라우저 없이):

ccs codex --auth --headless     # URL이 출력됨 → 다른 기기에서 열어서 인증

Important

래퍼에서 Codex effort 모델을 쓸려면 ccs codex --auth가 반드시 필요하다. Antigravity(ccs agy)만 연결하면 Claude/Gemini만 사용 가능하고 Codex 모델은 502 에러가 남.

등록 후 확인:

# 프로바이더별 모델 확인
curl -s http://localhost:8317/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer ccs-internal-managed" \
  | python3 -c "import sys,json; [print(m['id']) for m in json.load(sys.stdin).get('data',[])]"

프로바이더	OAuth 소스	주요 모델
agy	Google	claude-opus-4-6, claude-sonnet-4-6, gemini-3-pro
codex	ChatGPT (OpenAI)	gpt-5.3-codex, gpt-5.3-codex-spark
ghcp	GitHub	grok-code-fast-1, gemini-2.5-pro, gpt-4.1
gemini	Google	gemini-2.5-pro, gemini-3-pro
kiro	AWS	Claude models via CodeWhisperer

3. CCS 실행

CCS는 localhost:8317에서 CLIProxy 서버를 실행한다:

# 수동 실행
ccs start

# 또는 LaunchAgent로 자동 시작 등록
cat > ~/Library/LaunchAgents/com.ccs.cliproxy.plist << 'EOF'
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">
<plist version="1.0">
<dict>
    <key>Label</key>
    <string>com.ccs.cliproxy</string>
    <key>ProgramArguments</key>
    <array>
        <string>ccs</string>
        <string>start</string>
        <string>--daemon</string>
    </array>
    <key>RunAtLoad</key>
    <true/>
    <key>KeepAlive</key>
    <true/>
</dict>
</plist>
EOF
launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.ccs.cliproxy.plist

4. CCS 동작 확인

# 모델 목록 확인
curl -s http://localhost:8317/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer ccs-internal-managed" | python3 -m json.tool

# 간단한 테스트
curl -s http://localhost:8317/v1/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ccs-internal-managed" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{"model":"claude-sonnet-4-5","max_tokens":100,"messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}'

CCS가 응답하면 래퍼 설치로 진행.

래퍼 설치

1. 저장소 클론

git clone https://github.com/lidge-jun/ccs-wrapper.git
cd ccs-wrapper

2. 의존성 설치

pip install -r requirements.txt
# 또는 직접
pip install fastapi uvicorn httpx

3. 실행 테스트

python3 thinking-wrapper.py --port 8318
curl http://localhost:8318/health

4. 백그라운드 서비스 등록 (macOS launchd)

cat > ~/Library/LaunchAgents/com.ccs.thinking-wrapper.plist << 'EOF'
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">
<plist version="1.0">
<dict>
    <key>Label</key>
    <string>com.ccs.thinking-wrapper</string>

    <key>ProgramArguments</key>
    <array>
        <string>/usr/local/bin/python3</string>
        <string>/path/to/thinking-wrapper.py</string>  <!-- 실제 경로로 변경 -->
        <string>--port</string>
        <string>8318</string>
    </array>

    <key>RunAtLoad</key>
    <true/>

    <key>KeepAlive</key>
    <true/>

    <key>StandardOutPath</key>
    <string>/tmp/ccs-wrapper-stdout.log</string>

    <key>StandardErrorPath</key>
    <string>/tmp/ccs-wrapper-stderr.log</string>

    <key>WorkingDirectory</key>
    <string>/path/to/ccs-wrapper</string>  <!-- 실제 경로로 변경 -->

    <key>EnvironmentVariables</key>
    <dict>
        <key>PATH</key>
        <string>/usr/local/bin:/usr/bin:/bin</string>
    </dict>
</dict>
</plist>
EOF

# 등록 및 시작
launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.ccs.thinking-wrapper.plist

# 상태 확인
launchctl list | grep thinking-wrapper

# 재시작
launchctl stop com.ccs.thinking-wrapper && launchctl start com.ccs.thinking-wrapper

# 제거
launchctl unload ~/Library/LaunchAgents/com.ccs.thinking-wrapper.plist

클라이언트 연결

Claude Code CLI

Step 1: 환경변수 설정

.zshrc (또는 .bashrc)에 추가:

# Claude Code → Wrapper(:8318) 경유
export ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:8318"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="ccs-internal-managed"

# 기존 API 키가 있으면 반드시 삭제!
# export ANTHROPIC_API_KEY="sk-..."  ← 이거 있으면 삭제

# 모델별 alias (선택)
alias claude-opus='claude --model claude-opus-4-6-thinking'
alias claude-codex='claude --model gpt-5.3-codex-xhigh'
alias claude-sonnet='claude --model claude-sonnet-4-5'

Step 2: Auth conflict 해결

래퍼는 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN으로 인증하는데, Claude Code에 기존 API 키가 저장되어 있으면 충돌한다:

⚠Auth conflict: Both a token (ANTHROPIC_AUTH_TOKEN) and an API key (ANTHROPIC_API_KEY) are set.

해결 순서:

# 1. .zshrc에서 ANTHROPIC_API_KEY 라인 삭제/주석처리
#    ANTHROPIC_AUTH_TOKEN만 남겨야 함

# 2. Claude Code 내부 저장 API 키 삭제
claude /logout

# 3. 온보딩 스킵 (최초 설치 시 로그인 프롬프트 건너뛰기)
#    ~/.claude.json 에 다음 추가:
cat > ~/.claude.json << 'EOF'
{
  "hasCompletedOnboarding": true
}
EOF

# 4. 새 터미널 열고 확인
claude

Tip

claude /logout 후 다시 실행하면 "API key?" 프롬프트가 나올 수 있다. No를 선택하면 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN만 사용하게 된다.

Step 3: settings.json 설정 (선택)

~/.claude/settings.json에서 기본 모델과 thinking을 설정할 수 있다:

{
  "model": "opus",
  "alwaysThinkingEnabled": true
}

Note

"model": "opus"로 설정하면 Claude Code가 Opus 슬롯(claude-opus-4-6-thinking)을 사용하고, 래퍼가 thinking max를 자동 삽입한다. 기본값(sonnet)이면 Codex xhigh로 리맵된다.

이후 그냥 claude만 실행하면 기본 Sonnet 슬롯이 자동으로 Codex xhigh로 리맵된다.

VS Code Copilot BYOK

chatLanguageModels.json에서 thinking/effort 모델의 URL을 :8318로 지정:

{
  "models": [
    {
      "id": "gpt-5.3-codex-xhigh",
      "url": "http://localhost:8318/v1",
      "vendor": "openai"
    },
    {
      "id": "claude-opus-4-6-thinking",
      "url": "http://localhost:8318/v1",
      "vendor": "openai"
    }
  ]
}

실행 순서 요약

1. CCS 시작        →  localhost:8317  (ccs start 또는 launchd)
2. Wrapper 시작    →  localhost:8318  (python3 thinking-wrapper.py 또는 launchd)
3. 클라이언트 연결 →  ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:8318
4. claude 실행     →  기본 Sonnet이 Codex xhigh로 자동 리맵!

커스터마이징

모델 별칭 변경

thinking-wrapper.py 상단의 MODEL_ALIASES dict를 수정:

MODEL_ALIASES = {
    "claude-haiku-4-5-20251001": "gpt-5-mini",             # Haiku → ?
    "claude-sonnet-4-5-20250929": "gpt-5.3-codex-xhigh",   # Sonnet → ?
}

Thinking effort 기본값 변경

THINKING_MODELS = {
    "claude-opus-4-6-thinking":   {"effort": "max", ...},   # max/high/medium/low
    "claude-sonnet-4-5-thinking": {"effort": "high", ...},
}

CCS 백엔드 포트 변경

CCS_BASE = "http://localhost:8317"  # 기본값. CCS 포트가 다르면 수정

로그 확인

# LaunchAgent stdout 로그
tail -f /tmp/ccs-wrapper-stdout.log

실제 로그 예시

아래는 Claude Code CLI에서 claude(기본 Sonnet)를 실행했을 때 래퍼 로그다. Sonnet → Codex xhigh 리맵과 Haiku → GPT-5 Mini 리맵이 동시에 동작하는 걸 볼 수 있다:

📨 [messages] claude-sonnet-4-5-20250929 → gpt-5.3-codex-xhigh stream=True msgs=5
🔧 [messages] Codex effort: gpt-5.3-codex + xhigh, stream=True
INFO:     127.0.0.1:55457 - "POST /v1/messages?beta=true HTTP/1.1" 200 OK

📨 [messages] claude-sonnet-4-5-20250929 → gpt-5.3-codex-xhigh stream=True msgs=5
🔧 [messages] Codex effort: gpt-5.3-codex + xhigh, stream=True
INFO:     127.0.0.1:55468 - "POST /v1/messages?beta=true HTTP/1.1" 200 OK

📨 [messages] claude-haiku-4-5-20251001 → gpt-5-mini stream=True msgs=1
INFO:     127.0.0.1:55476 - "POST /v1/messages?beta=true HTTP/1.1" 200 OK

📨 [messages] claude-opus-4-6 stream=True msgs=1
INFO:     127.0.0.1:55477 - "POST /v1/messages?beta=true HTTP/1.1" 200 OK

📨 [messages] claude-sonnet-4-5-20250929 → gpt-5.3-codex-xhigh stream=True msgs=9
🔧 [messages] Codex effort: gpt-5.3-codex + xhigh, stream=True
INFO:     127.0.0.1:55481 - "POST /v1/messages?beta=true HTTP/1.1" 200 OK

로그 읽는 법:

📨 = 요청 수신. → 가 있으면 모델 리맵 발생
🔧 = Codex effort 라우팅
🔍 = Thinking 파라미터 삽입
💰 = 토큰 사용량
200 OK = 정상 응답

엔드포인트

엔드포인트	형식	용도
`POST /v1/messages`	Anthropic	Claude Code CLI
`POST /v1/chat/completions`	OpenAI	VS Code Copilot BYOK
`POST /v1/messages/count_tokens`	Anthropic	토큰 카운팅 (CCS 프록시)
`GET /v1/models`	OpenAI	모델 목록
`GET /health`	—	헬스체크

트러블슈팅

증상	원인	해결
`Auth conflict` 경고	`ANTHROPIC_API_KEY`와 `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` 동시 설정	`.zshrc`에서 `ANTHROPIC_API_KEY` 삭제, `claude /logout`
`502 unknown provider`	Codex effort 모델을 CCS 직접 호출	래퍼(:8318) 경유하도록 `ANTHROPIC_BASE_URL` 확인
`Connection refused :8318`	래퍼 미실행	`launchctl start com.ccs.thinking-wrapper`
`Connection refused :8317`	CCS 미실행	`ccs start` 또는 `launchctl start com.ccs.cliproxy`
Codex 모델 응답 없음	Codex OAuth 만료	`ccs auth add codex`로 재인증

라이선스

MIT

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 9 Commits
.claude		.claude
docs		docs
.gitignore		.gitignore
AGENTS.md		AGENTS.md
README.md		README.md
requirements.txt		requirements.txt
thinking-wrapper.py		thinking-wrapper.py

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CCS Thinking Wrapper

왜 필요한가

아키텍처

모델 별칭 (리맵)

사전 준비: CCS 설치 및 실행

1. CCS 설치

2. OAuth 프로바이더 등록

방법 A: 웹 대시보드 (가장 쉬움) ⭐

방법 B: CLI 개별 등록

3. CCS 실행

4. CCS 동작 확인

래퍼 설치

1. 저장소 클론

2. 의존성 설치

3. 실행 테스트

4. 백그라운드 서비스 등록 (macOS launchd)

클라이언트 연결

Claude Code CLI

Step 1: 환경변수 설정

Step 2: Auth conflict 해결

Step 3: settings.json 설정 (선택)

VS Code Copilot BYOK

실행 순서 요약

커스터마이징

모델 별칭 변경

Thinking effort 기본값 변경

CCS 백엔드 포트 변경

로그 확인

실제 로그 예시

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