화니의 세상

9Router는 Claude Code, Cursor, Codex, Cline 같은 AI 코딩 도구를 여러 AI 제공자와 모델에 연결해 주는 오픈소스 라우터입니다.
토큰 절약, 자동 폴백, 사용량 추적, 포맷 변환 등을 통해 AI 코딩 환경을 더 안정적으로 운영하고 싶은 개발자에게 유용한 도구입니다.

9Router는 한마디로 말해, AI 코딩 도구와 다양한 LLM 제공자 사이에서 요청을 중계하고 최적의 모델로 라우팅해 주는 스마트 프록시입니다. README 기준으로 Claude Code, Codex, Cursor, Cline, Copilot, OpenCode, OpenClaw 등 여러 도구를 지원하며, 40개 이상의 AI Provider와 100개 이상의 모델 연결을 목표로 합니다. 기본적으로 로컬에서 실행한 뒤 http://localhost:20128/v1 형태의 OpenAI 호환 API 엔드포인트로 연결하는 구조입니다.

가장 눈에 띄는 기능은 토큰 절약과 자동 폴백입니다. 9Router는 RTK Token Saver를 통해 git diff, grep, ls, tree 같은 도구 출력 내용을 LLM에 보내기 전 압축해 입력 토큰을 줄이는 방식으로 동작하며, 저장소 문서에서는 요청당 20~40%의 입력 토큰 절약을 설명하고 있습니다. 또한 구독형 모델, 저가형 API, 무료 제공자 순서로 자동 전환하는 3단계 폴백 구조를 지원해, 특정 모델의 할당량이 끝나거나 오류가 발생했을 때 다른 모델로 이어서 작업할 수 있도록 설계되어 있습니다.

실제 활용 장면을 떠올려 보면 이해가 쉽습니다. 예를 들어 Claude Pro나 Cursor를 이미 사용 중인 개발자는 9Router를 중간에 두고, 기본 작업은 기존 구독 모델로 처리하다가 사용량이 부족해지면 GLM이나 MiniMax 같은 저가형 모델, 또는 Kiro AI·OpenCode Free·Vertex AI 같은 무료 옵션으로 넘기는 조합을 만들 수 있습니다. 저장소 문서에는 “구독을 최대한 활용하기”, “무료 조합으로 사용하기”, “중단 없는 24/7 코딩 환경 만들기” 같은 사용 사례도 함께 정리되어 있습니다.

비슷한 API 프록시나 모델 라우터와 비교했을 때 9Router가 돋보이는 점은 단순히 여러 모델을 연결하는 데 그치지 않는다는 점입니다. OpenAI, Claude, Gemini, Cursor, Kiro, Vertex 등 서로 다른 요청 포맷을 변환하는 기능을 제공하고, 여러 계정을 등록해 라운드로빈 또는 우선순위 기반으로 라우팅할 수 있으며, OAuth 토큰 자동 갱신, 요청 로그, 사용량 분석, 클라우드 동기화 같은 운영 기능도 함께 포함되어 있습니다.

추천 대상은 AI 코딩 도구를 자주 쓰는 개발자, 여러 LLM Provider를 함께 사용하는 사용자, API 비용과 토큰 사용량을 관리하고 싶은 팀, 그리고 Claude Code·Cursor·Cline 같은 도구에 커스텀 OpenAI 호환 엔드포인트를 연결해 보고 싶은 사람입니다. 특히 모델별 장단점과 비용을 직접 조합해 쓰는 데 익숙한 사용자라면, 9Router의 “Combo” 기능을 통해 자신만의 코딩 스택을 구성하는 재미도 있을 것입니다.

설치와 배포 방식도 비교적 다양합니다. README에서는 전역 설치 후 대시보드를 여는 방식, 소스에서 직접 실행하는 방식, Docker 이미지로 실행하는 방식, VPS 배포 방식 등을 안내하고 있습니다. 기본 대시보드는 http://localhost:20128/dashboard, OpenAI 호환 API는 http://localhost:20128/v1로 안내되어 있어, 로컬 개발 환경에서 먼저 테스트해 보기 좋습니다.

정리하면 9Router는 “AI 모델을 더 많이 연결하는 도구”라기보다, AI 코딩 워크플로를 더 끊김 없이, 더 경제적으로, 더 통제 가능하게 운영하기 위한 개발자용 라우팅 허브에 가깝습니다. 무료·저가·구독 모델을 함께 쓰고 싶거나, 토큰 낭비를 줄이면서 여러 AI 코딩 도구를 하나의 엔드포인트로 묶고 싶은 사용자라면 한 번 살펴볼 만한 오픈소스 프로젝트입니다.

https://github.com/decolua/9router

OpenAI·Gemini·Claude·Codex 계열 인터페이스를 하나의 프록시 서버로 묶어 주는 오픈소스 프로젝트입니다.
여러 AI CLI와 계정을 함께 다루는 흐름에 초점을 맞추고 있어, 개발 환경을 조금 더 유연하게 정리하고 싶은 사람에게 특히 눈에 들어오는 도구입니다.

CLIProxyAPI는 한 줄로 말하면, 다양한 AI 코딩용 CLI를 공통된 API 형태로 연결해 주는 프록시 서버입니다.

README에서는 OpenAI·Gemini·Claude·Codex 호환 API 인터페이스를 제공한다고 소개하고 있고, OpenAI Codex와 Claude Code는 OAuth 로그인도 지원합니다. 덕분에 특정 서비스 하나에 맞춰 사용 방식을 바꾸기보다, 익숙한 클라이언트나 SDK를 유지한 채 여러 백엔드를 연결하는 방향에 더 가깝습니다.

기능 구성을 보면 이 프로젝트의 성격이 더 선명해집니다. 스트리밍과 비스트리밍 응답을 모두 지원하고, 함수 호출과 도구 사용, 텍스트와 이미지 입력 같은 멀티모달 처리까지 포함합니다. 여기에 Gemini·OpenAI·Claude 계정을 여러 개 연결해 라운드로빈 방식으로 부하를 분산하는 기능도 제공하며, OpenAI 호환 업스트림 제공자를 설정으로 붙일 수 있게 설계되어 있습니다. 단순히 “요청을 전달하는 프록시”라기보다, 여러 모델과 계정을 실제 운영 환경에서 다루기 위한 중간 레이어에 가깝다는 인상을 줍니다.

활용 장면도 비교적 분명합니다. 예를 들어 한 개발자가 Claude Code, Gemini CLI, Codex 계열 도구를 프로젝트나 상황에 따라 번갈아 쓰고 있다면, CLIProxyAPI를 통해 인증과 라우팅을 한곳에서 관리하는 흐름을 생각해볼 수 있습니다. README에는 Amp CLI와 IDE 확장 지원도 별도로 정리되어 있고, 모델 매핑, 자동 라우팅, 보안 중심의 localhost 전용 관리 엔드포인트 같은 설명도 포함돼 있어, 개인 실험용을 넘어 실제 개발 워크플로에 맞춘 설계 의도가 읽힙니다.

비슷한 성격의 프록시나 릴레이 도구와 비교했을 때 눈에 띄는 점은 “호환성의 폭”과 “운영 편의성”입니다. 하나의 모델 제공사만 다루는 도구가 아니라 OpenAI·Gemini·Claude·Codex 계열을 함께 묶고, OAuth 로그인, 다중 계정 로드밸런싱, SDK 문서, Management API, Amp 연동까지 함께 제시합니다. 또 README에는 이 프로젝트를 바탕으로 만든 메뉴바 앱, 대시보드, VSCode 확장, 쿼터 모니터링 도구 등 여러 파생 프로젝트도 소개되어 있어서, 단일 스크립트 수준을 넘어 하나의 생태계처럼 확장되고 있다는 점도 흥미롭습니다.

그래서 이 프로젝트는 여러 AI 코딩 도구를 함께 쓰는 개발자, 계정 운영이나 인증 방식을 일관되게 묶고 싶은 사용자, 혹은 OpenAI 호환 인터페이스를 기준으로 다양한 백엔드를 연결하고 싶은 팀에게 특히 잘 맞아 보입니다. 반대로 아주 단순하게 한 서비스만 호출하면 되는 경우라면 다소 큰 구성처럼 느껴질 수 있지만, 여러 공급자와 모델을 유연하게 연결해야 하는 순간에는 장점이 분명해집니다. 

정리하면 CLIProxyAPI는 “여러 AI CLI를 하나의 공통 API 계층으로 정리해 주는 오픈소스 프록시”라는 점에서 가치가 분명한 프로젝트입니다. 지원 범위가 넓고, 다중 계정과 OAuth, 라우팅과 호환성까지 함께 다루기 때문에, AI 코딩 도구를 본격적으로 쓰는 사람일수록 활용도가 커질 만한 레포지토리입니다. 

https://github.com/router-for-me/CLIProxyAPI

Graphify는 Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot CLI 등에서 사용할 수 있는 오픈소스 AI 스킬로, 프로젝트 폴더 안의 코드·문서·PDF·스크린샷·이미지·오디오·비디오를 읽어 하나의 지식 그래프로 정리해줍니다. 이를 통해 복잡한 코드베이스의 구조와 아키텍처 의도를 더 빠르게 파악할 수 있습니다.

또한 AST 기반 구조 분석과 멀티모달 정보 추출을 결합해 인터랙티브 HTML 그래프, JSON 파일, 분석 리포트를 생성하며, 관계를 EXTRACTED, INFERRED, AMBIGUOUS로 구분해 “직접 확인된 정보”와 “추론된 정보”를 명확히 보여주는 점이 인상적입니다.

설치는 Python 3.10+ 환경에서 가능하며, 공식 PyPI 패키지명은 graphifyy이고 실행 명령은 graphify입니다.

https://github.com/safishamsi/graphify

Superpowers는 코딩 에이전트를 위한 에이전트형 스킬 프레임워크이자 소프트웨어 개발 방법론을 담은 오픈소스 프로젝트입니다. 단순히 코드를 바로 작성하는 대신, 먼저 요구사항을 정리하고 설계를 검토한 뒤 구현 계획을 세우는 흐름을 중심에 둡니다.

이 저장소의 핵심은 브레인스토밍, 구현 계획 작성, 서브에이전트 기반 개발, 테스트 주도 개발(TDD), 코드 리뷰, 브랜치 마무리까지 이어지는 체계적인 개발 프로세스입니다. 특히 “테스트 먼저, 추측보다 절차, 복잡성 줄이기, 검증 우선” 같은 철학이 분명해 AI 기반 개발 생산성을 높이고 싶은 개발자에게 인상적인 프로젝트입니다.

또한 Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode, Gemini CLI 등 여러 환경에서 설치할 수 있도록 안내하고 있어, 다양한 AI 개발 도구를 사용하는 팀이나 개인이 참고하기 좋습니다. GitHub에서 많은 관심을 받고 있는 공개 저장소라는 점도 눈에 띕니다.

https://github.com/obra/superpowers