세션 기록을 읽습니다.
로컬 Codex 세션 기록을 분석합니다. 분석 결과와 백업도 내 컴퓨터에 저장합니다.
Codex Token Xray
실제 세션 기록을 분석해 도구 결과, 스킬 본문, 지침의 사용량을 살펴봅니다. 줄일 수 있는 부분을 찾고 변경안을 먼저 보여줍니다.
로컬 Codex 세션 기록을 분석합니다. 분석 결과와 백업도 내 컴퓨터에 저장합니다.
도구 결과, 스킬 본문, 프로젝트 지침의 사용량을 살펴봅니다. 전체 사용량은 기록을, 항목별 비중은 크기 기반 추정을 사용합니다.
직접 만든 긴 스킬과 지침을 정리하고, 쓰지 않는 스킬은 선택해서 제거합니다. 변경안과 백업을 먼저 확인합니다.
실제 세션 12개에서 측정한 숫자와, 이 스킬이 무엇을 바꾸고 무엇을 건드리지 않는지 정리했습니다.
한 컴퓨터의 실제 Codex 세션 12개를 읽은 결과입니다. 토큰이 어디로 가는지에 대한 짐작과 실제가 꽤 달랐습니다.
시작할 때 쓰는 33,000토큰은 사용자가 줄일 수 없는 부분입니다. 작업 중에는 파일을 통째로 읽을 때마다 그 내용이 그대로 쌓입니다. 그리고 줄였을 때 효과가 나는 건 스킬 설명이 아니라 본문이었습니다.
SKILL.md에 남기고 나머지는 references 파일로 옮깁니다. 지우는 내용은 없습니다.AGENTS.md도 같은 방식으로 줄입니다.바꾸기 전에는 diff를 보여주고 한 번 묻습니다. 다른 사람이 만든 스킬과 Codex 기본 스킬·플러그인은 고치지 않습니다. 만든 사람이 계속 다듬고 있어서, 업데이트되면 수정이 덮어써지기 때문입니다.
세션 기록은 내 컴퓨터의 ~/.codex/sessions에서 읽고, 네트워크는 쓰지 않습니다. 보고서와 백업은 ~/.codex-token-xray 아래에만 저장합니다. 현재 폴더에서 시작한 세션만 보고 싶으면 --project를 붙이세요.
Astra Xray는 Codex가 GPT-6 Astra에게 넘기는 스킬 목록과 지침을 정리합니다. Codex Token Xray는 모델과 상관없이 토큰이 실제로 어디에 쓰였는지 재고, 많이 쓰는 곳을 줄입니다.
Python 3.9 이상이 필요합니다. 모든 프로젝트에서 쓰려면 설치 명령에 -g를 붙이세요.
설치 후 Codex에서 $codex-token-xray를 입력하세요. Python 3.9 이상이 필요합니다.