Source URL: https://developers.openai.com/codex/config-advanced

고급 구성

프로바이더, 정책, 통합을 더 세밀하게 제어하려면 이러한 옵션을 사용하세요. 빠른 시작은 Config basics를 참고하세요.

프로젝트 가이던스, 재사용 가능한 기능, 사용자 정의 슬래시 명령, 다중 에이전트 워크플로우 및 통합에 대한 배경은 Customization을 참조하세요. 구성 키 전체는 Configuration Reference를 확인하세요.

프로필

프로필은 명명된 구성값 세트를 저장하고 CLI에서 전환할 수 있게 해줍니다.

프로필은 실험적 기능이며 향후 릴리스에서 변경되거나 제거될 수 있습니다.

Codex IDE 확장에서는 현재 프로필을 지원하지 않습니다.

config.toml의 [profiles.<name>] 아래에 프로필을 정의한 다음 codex --profile <name>을 실행하세요:

model = "gpt-5-codex"
approval_policy = "on-request"

[profiles.deep-review]
model = "gpt-5-pro"
model_reasoning_effort = "high"
approval_policy = "never"

[profiles.lightweight]
model = "gpt-4.1"
approval_policy = "untrusted"

프로필을 기본값으로 만들려면 config.toml 최상단에 profile = "deep-review"를 추가하세요. Codex는 명령줄에서 덮어쓰기 전까지 해당 프로필을 로드합니다.

CLI에서의 일회성 재정의

~/.codex/config.toml을 편집하는 것 외에도 CLI에서 단일 실행에 대한 구성을 재정의할 수 있습니다:

전용 플래그가 있는 경우 이를 우선 사용하세요(예: --model).
임의 키를 재정의해야 할 경우 -c / --config를 사용하세요.

예시:

# 전용 플래그
codex --model gpt-5.2

# 일반 키/값 재정의 (값은 JSON이 아닌 TOML)
codex --config model='"gpt-5.2"'
codex --config sandbox_workspace_write.network_access=true
codex --config 'shell_environment_policy.include_only=["PATH","HOME"]'

참고:

키는 중첩 값을 설정할 때 점 표기법을 사용할 수 있습니다(예: mcp_servers.context7.enabled=false).
--config 값은 TOML로 파싱됩니다. 의심스러우면 값에 따옴표를 씌워 셸이 공백으로 나누지 않게 하세요.
값이 TOML로 파싱되지 않으면 Codex는 이를 문자열로 처리합니다.

구성 및 상태 위치

Codex는 로컬 상태를 CODEX_HOME 아래에 저장합니다(기본값은 ~/.codex).

자주 보게 되는 파일:

config.toml (로컬 구성)
auth.json (파일 기반 자격 증명 저장소를 사용할 경우) 또는 OS 키체인/키링
history.jsonl (히스토리 지속성이 활성화된 경우)
로그 및 캐시 같은 기타 사용자별 상태

인증 세부 정보(자격 증명 저장 모드를 포함)는 Authentication을 참조하세요. 구성 키 전체 목록은 Configuration Reference를 확인하세요.

저장소 또는 시스템 경로에 체크인된 공유 기본값, 규칙, 기능은 Team Config를 참조하세요.

내장 OpenAI 프로바이더를 LLM 프록시, 라우터, 또는 데이터 지역성 활성화 프로젝트로 지정하려면 새 프로바이더를 정의하지 말고 환경 변수 OPENAI_BASE_URL을 설정하세요. 이는 config.toml 변경 없이 기본 OpenAI 엔드포인트를 재정의합니다.

export OPENAI_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"
codex

프로젝트 구성 파일 (`.codex/config.toml`)

사용자 구성 외에 Codex는 저장소 내 .codex/config.toml 파일에서 프로젝트 범위 재정의를 읽습니다. Codex는 프로젝트 루트에서 현재 작업 디렉토리까지 이동하며 발견되는 모든 .codex/config.toml을 로드합니다. 동일 키를 여러 파일에서 정의하면 작업 디렉토리에 가장 가까운 파일이 우선합니다.

보안을 위해 Codex는 프로젝트가 신뢰되는 경우에만 프로젝트 범위 구성 파일을 로드합니다. 프로젝트가 신뢰되지 않으면 Codex는 프로젝트 내 .codex/config.toml을 무시합니다.

프로젝트 구성 내 상대 경로(예: experimental_instructions_file)는 해당 config.toml을 포함한 .codex/ 폴더를 기준으로 해석됩니다.

에이전트 역할 (`config.toml`의 `[agents]`)

다중 에이전트 역할 구성([agents] in config.toml)은 Multi-agents를 참조하세요.

프로젝트 루트 감지

Codex는 작업 디렉토리에서 위로 올라가며 프로젝트 구성을 발견합니다(예: .codex/ 레이어와 AGENTS.md).

기본적으로 Codex는 .git을 포함한 디렉토리를 프로젝트 루트로 간주합니다. 이 동작을 사용자화하려면 config.toml에서 project_root_markers를 설정하세요:

# 다음 마커 중 하나를 포함한 디렉토리를 프로젝트 루트로 취급합니다.
project_root_markers = [".git", ".hg", ".sl"]

project_root_markers = []를 설정하면 상위 디렉토리 검색을 건너뛰고 현재 작업 디렉토리를 프로젝트 루트로 봅니다.

사용자 정의 모델 프로바이더

모델 프로바이더는 Codex가 모델에 연결하는 방법(기본 URL, 와이어 API, 선택적 HTTP 헤더)을 정의합니다.

추가 프로바이더를 정의하고 model_provider로 지정하세요:

model = "gpt-5.1"
model_provider = "proxy"

[model_providers.proxy]
name = "OpenAI using LLM proxy"
base_url = "http://proxy.example.com"
env_key = "OPENAI_API_KEY"

[model_providers.ollama]
name = "Ollama"
base_url = "http://localhost:11434/v1"

[model_providers.mistral]
name = "Mistral"
base_url = "https://api.mistral.ai/v1"
env_key = "MISTRAL_API_KEY"

필요할 경우 요청 헤더를 추가하세요:

[model_providers.example]
http_headers = { "X-Example-Header" = "example-value" }
env_http_headers = { "X-Example-Features" = "EXAMPLE_FEATURES" }

OSS 모드(로컬 프로바이더)

Codex는 --oss를 전달하면 로컬 “오픈 소스” 프로바이더(예: Ollama 또는 LM Studio)에서 실행할 수 있습니다. 프로바이더를 지정하지 않고 --oss만 전달하면 Codex는 기본값으로 oss_provider를 사용합니다.

# `--oss`와 함께 사용하는 기본 로컬 프로바이더
oss_provider = "ollama" # 또는 "lmstudio"

Azure 프로바이더 및 프로바이더별 조정

[model_providers.azure]
name = "Azure"
base_url = "https://YOUR_PROJECT_NAME.openai.azure.com/openai"
env_key = "AZURE_OPENAI_API_KEY"
query_params = { api-version = "2025-04-01-preview" }
wire_api = "responses"

[model_providers.openai]
request_max_retries = 4
stream_max_retries = 10
stream_idle_timeout_ms = 300000

데이터 지역성을 사용하는 ChatGPT 고객

데이터 지역성이 활성화된 프로젝트는 모델 프로바이더를 만들어 올바른 접두사로 base_url을 업데이트할 수 있습니다.

model_provider = "openaidr"
[model_providers.openaidr]
name = "OpenAI Data Residency"
base_url = "https://us.api.openai.com/v1" # 'us'를 도메인 접두사로 교체

모델 추론, 자세함, 제한

model_reasoning_summary = "none"          # 요약 비활성화
model_verbosity = "low"                   # 응답 간결화
model_supports_reasoning_summaries = true # 추론 강제
model_context_window = 128000             # 컨텍스트 창 크기

model_verbosity는 Responses API를 사용하는 프로바이더에만 적용됩니다. 채팅 완료 프로바이더는 이 설정을 무시합니다.

승인 정책 및 샌드박스 모드

승인 엄격도(언제 Codex가 일시 중지되는지)와 샌드박스 수준(파일/네트워크 액세스에 영향)을 선택하세요.

config.toml 작성 중 놓치기 쉬운 운영 세부 정보는 Common sandbox and approval combinations, Protected paths in writable roots, Network access을 참조하세요.

approval_policy = "untrusted"   # 기타 옵션: on-request, never
sandbox_mode = "workspace-write"

[sandbox_workspace_write]
exclude_tmpdir_env_var = false  # $TMPDIR 허용
exclude_slash_tmp = false       # /tmp 허용
writable_roots = ["/Users/YOU/.pyenv/shims"]
network_access = false          # 외부 네트워크 허용 옵트인

전체 키 목록(프로필 범위 재정의 및 요구사항 제약 포함)이 필요하신가요? Configuration Reference 및 Managed configuration를 참조하세요.

workspace-write 모드에서는 일부 환경이 작업 공간의 나머지가 쓰기 가능하더라도 .git/ 및 .codex/를 읽기 전용으로 유지합니다. 따라서 git commit과 같은 명령은 샌드박스 외부에서 실행 시 여전히 승인이 필요할 수 있습니다. 특정 명령을 건너뛰고 싶으면(예: 샌드박스 외부에서 git commit 차단) rules를 사용하세요.

샌드박스를 완전히 비활성화합니다(환경이 이미 프로세스를 격리하는 경우에만 사용).

sandbox_mode = "danger-full-access"

셸 환경 정책

shell_environment_policy는 Codex가 서브프로세스를 실행할 때(예: 모델이 제안한 도구 명령 실행) 전달하는 환경 변수를 제어합니다. 깔끔한 시작(inherit = "none") 또는 정제된 집합(inherit = "core")에서 시작한 뒤, 제외, 포함, 오버라이드를 적층하여 비밀 정보 유출을 방지하면서 작업에 필요한 경로, 키 또는 플래그를 제공합니다.

[shell_environment_policy]
inherit = "none"
set = { PATH = "/usr/bin", MY_FLAG = "1" }
ignore_default_excludes = false
exclude = ["AWS_*", "AZURE_*"]
include_only = ["PATH", "HOME"]

패턴은 대소문자 구분 없는 글로브(*, ?, [A-Z])입니다; ignore_default_excludes = false는 자동 KEY/SECRET/TOKEN 필터가 포함/제외 규칙 전에 실행되도록 유지합니다.

MCP 서버

구성 세부 정보는 전용 MCP 문서를 참조하세요.

관측 가능성과 텔레메트리

OpenTelemetry(OTel) 로그 내보내기를 활성화하여 Codex 실행(API 요청, SSE/이벤트, 프롬프트, 도구 승인/결과)을 추적하세요. 기본값은 비활성; [otel]로 옵트인합니다:

[otel]
environment = "staging"   # 기본값은 "dev"
exporter = "none"         # 이벤트 전송을 원하면 otlp-http 또는 otlp-grpc 설정
log_user_prompt = false   # 명시적으로 활성화하지 않으면 사용자 프롬프트를 마스킹

내보내기기를 선택하세요:

[otel]
exporter = { otlp-http = {
  endpoint = "https://otel.example.com/v1/logs",
  protocol = "binary",
  headers = { "x-otlp-api-key" = "${OTLP_TOKEN}" }
}}

[otel]
exporter = { otlp-grpc = {
  endpoint = "https://otel.example.com:4317",
  headers = { "x-otlp-meta" = "abc123" }
}}

exporter = "none"이면 Codex는 이벤트를 기록만 하고 전송하지 않습니다. 내보내기기는 비동기적으로 배치하고 종료 시 플러시합니다. 이벤트 메타데이터에는 서비스 이름, CLI 버전, 환경 태그, 대화 ID, 모델, 샌드박스/승인 설정 및 이벤트별 필드가 포함됩니다(Config Reference 참조).

어떤 항목이 전송되는가

Codex는 실행 및 도구 사용에 대한 구조화된 로그 이벤트를 전송합니다. 대표적인 이벤트 유형:

codex.conversation_starts (모델, 추론 설정, 샌드박스/승인 정책)
codex.api_request (시도, 상태/성공, 기간, 오류 세부 정보)
codex.sse_event (스트림 이벤트 종류, 성공/실패, 기간, response.completed의 토큰 수)
codex.websocket_request 및 codex.websocket_event (요청 기간 및 메시지 종류/성공/오류)
codex.user_prompt (길이; 명시적 활성화가 없으면 내용은 마스킹됨)
codex.tool_decision (승인/거부 및 설정 기반 결정 여부)
codex.tool_result (기간, 성공, 출력 스니펫)

내보내는 OTel 메트릭

OTel 메트릭 파이프라인이 활성화되면 Codex는 API, 스트림, 도구 활동에 대한 카운터 및 기간 히스토그램을 전송합니다.

아래 각 지표에는 기본 메타데이터 태그인 auth_mode, originator, session_source, model, app.version도 포함됩니다.

Metric	Type	Fields	Description
`codex.api_request`	counter	`status`, `success`	HTTP 상태 및 성공/실패 기준 API 요청 수.
`codex.api_request.duration_ms`	histogram	`status`, `success`	밀리초 단위 API 요청 처리 시간.
`codex.sse_event`	counter	`kind`, `success`	이벤트 종류 및 성공/실패 기준 SSE 이벤트 수.
`codex.sse_event.duration_ms`	histogram	`kind`, `success`	밀리초 단위 SSE 이벤트 처리 시간.
`codex.websocket.request`	counter	`success`	성공/실패 기준 WebSocket 요청 횟수.
`codex.websocket.request.duration_ms`	histogram	`success`	밀리초 단위 WebSocket 요청 처리 시간.
`codex.websocket.event`	counter	`kind`, `success`	종류 및 성공/실패 기준 WebSocket 메시지/이벤트 수.
`codex.websocket.event.duration_ms`	histogram	`kind`, `success`	밀리초 단위 WebSocket 메시지/이벤트 처리 시간.
`codex.tool.call`	counter	`tool`, `success`	도구 이름 및 성공/실패 기준 도구 호출 횟수.
`codex.tool.call.duration_ms`	histogram	`tool`, `success`	도구 이름과 결과별 밀리초 단위 도구 실행 시간.

텔레메트리에 대한 보안 및 프라이버시 지침은 Security를 참고하세요.

메트릭

기본적으로 Codex는 익명 사용량 및 상태 데이터를 정기적으로 OpenAI로 전송합니다. 이는 Codex가 제대로 작동하지 않을 때를 감지하고 어떤 기능과 설정이 사용되는지를 보여 줌으로써 Codex 팀이 가장 중요한 부분에 집중할 수 있게 합니다. 이 메트릭에는 개인 식별 정보(PII)가 포함되지 않습니다. 메트릭 수집은 OTel 로그/트레이스 내보내기와 별개입니다.

머신에서 Codex 전체에서 메트릭 수집을 완전히 비활성화하려면 설정 파일에서 analytics 플래그를 다음과 같이 설정하세요:

[analytics]
enabled = false

각 메트릭은 고유한 필드와 아래 기본 컨텍스트 필드를 포함합니다.

기본 컨텍스트 필드 (모든 이벤트/메트릭에 적용)

auth_mode: 현재 인증 모드(swic, api, unknown).
model: 사용된 모델 이름.
app.version: Codex 버전.

메트릭 카탈로그

각 메트릭은 필수 필드와 위 기본 컨텍스트 필드를 포함하며 모든 메트릭 이름은 codex.로 시작합니다. 메트릭에 tool 필드가 포함된 경우 내부에서 사용한 도구(예: apply_patch 또는 shell)를 나타내며 실제 셸 명령어나 codex가 적용하려는 패치를 포함하지 않습니다.

Metric	Type	Fields	Description
`feature.state`	counter	`feature`, `value`	기본값과 다른 기능 값(기본이 아닌 항목마다 한 행을 전송).
`thread.started`	counter	`is_git`	새 스레드 생성.
`thread.fork`	counter		기존 스레드를 포크하여 새 스레드 생성.
`thread.rename`	counter		스레드 이름 변경.
`task.compact`	counter	`type`	수동 및 자동을 포함한 유형별(`remote` 또는 `local`) 컴팩션 횟수.
`task.user_shell`	counter		사용자 셸 동작 수(예: TUI에서 `!`).
`task.review`	counter		트리거된 리뷰 횟수.
`task.undo`	counter		실행된 실행 취소 횟수.
`approval.requested`	counter	`tool`, `approved`	도구 승인 요청 결과(`approved`, `approved_with_amendment`, `approved_for_session`, `denied`, `abort`).
`conversation.turn.count`	counter		스레드 종료 시 기록되는 사용자/도우미 턴 수.
`turn.e2e_duration_ms`	histogram		전체 턴에 걸린 엔드 투 엔드 시간.
`mcp.call`	counter	`status`	MCP 도구 호출 결과(`ok` 또는 오류 문자열).
`model_warning`	counter		모델에 전달된 경고.
`tool.call`	counter	`tool`, `success`	도구 호출 결과(`success`: `true` 또는 `false`).
`tool.call.duration_ms`	histogram	`tool`, `success`	도구 실행 시간.
`remote_models.fetch_update.duration_ms`	histogram		원격 모델 정의를 가져오는 데 걸린 시간.
`remote_models.load_cache.duration_ms`	histogram		원격 모델 캐시를 로드하는 데 걸린 시간.
`shell_snapshot`	counter	`success`	셸 스냅샷을 성공적으로 찍었는지 여부.
`shell_snapshot.duration_ms`	histogram	`success`	셸 스냅샷을 찍는 데 걸린 시간.
`db.init`	counter	`status`	상태 DB 초기화 결과(`opened`, `created`, `open_error`, `init_error`).
`db.backfill`	counter	`status`	초기 상태 DB 백필 결과(`upserted`, `failed`).
`db.backfill.duration_ms`	histogram	`status`	초기 상태 DB 백필 시간(태그: `success`, `failed`, `partial_failure`).
`db.error`	counter	`stage`	상태 DB 작업 중 오류(예: `extract_metadata_from_rollout`, `backfill_sessions`, `apply_rollout_items`).
`db.compare_error`	counter	`stage`, `reason`	조정 중 감지된 상태 DB 불일치.

피드백 제어

기본적으로 Codex는 /feedback에서 사용자 피드백을 보낼 수 있게 합니다. 머신 전체에서 Codex 피드백 수집을 비활성화하려면 설정을 다음과 같이 업데이트하세요:

[feedback]
enabled = false

비활성화하면 /feedback는 비활성화 메시지를 표시하고 Codex는 피드백 제출을 거부합니다.

추론 이벤트 숨기기 또는 표시하기

노이즈가 많은 “추론” 출력을 줄이고 싶다면(예: CI 로그) 다음 설정으로 억제할 수 있습니다:

hide_agent_reasoning = true

모델이 원시 추론 콘텐츠를 내보낼 때 이를 표시하고 싶다면:

show_raw_agent_reasoning = true

워크플로에 문제가 없다면 원시 추론을 활성화하세요. 일부 모델/제공자(예: gpt-oss)는 원시 추론을 내보내지 않으므로 이 설정은 아무런 영향이 없습니다.

알림

notify를 사용하면 Codex가 지원하는 이벤트(현재는 agent-turn-complete만)를 발생시킬 때마다 외부 프로그램을 실행할 수 있습니다. 데스크톱 토스트, 채팅 웹훅, CI 업데이트, 또는 내장 TUI 알림이 다루지 않는 보조 알림에 유용합니다.

notify = ["python3", "/path/to/notify.py"]

다음은 agent-turn-complete에 반응하는 notify.py 예시(생략됨):

#!/usr/bin/env python3
import json, subprocess, sys

def main() -> int:
    notification = json.loads(sys.argv[1])
    if notification.get("type") != "agent-turn-complete":
        return 0
    title = f"Codex: {notification.get('last-assistant-message', 'Turn Complete!')}"
    message = " ".join(notification.get("input-messages", []))
    subprocess.check_output([
        "terminal-notifier",
        "-title", title,
        "-message", message,
        "-group", "codex-" + notification.get("thread-id", ""),
        "-activate", "com.googlecode.iterm2",
    ])
    return 0

if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main())

스크립트에는 하나의 JSON 인수가 전달됩니다. 일반적인 필드는 다음과 같습니다:

type (현재 agent-turn-complete)
thread-id (세션 식별자)
turn-id (턴 식별자)
cwd (작업 디렉터리)
input-messages (턴을 발생시킨 사용자 메시지)
last-assistant-message (마지막 도우미 메시지 텍스트)

스크립트를 적절한 경로에 두고 notify에 해당 경로를 지정하세요.

`notify`와 `tui.notifications` 비교

notify는 외부 프로그램을 실행합니다(웹훅, 데스크톱 알림, CI 훅에 적합).
tui.notifications는 TUI에 내장되어 있으며 이벤트 유형(예: agent-turn-complete, approval-requested)으로 선택 필터링할 수 있습니다.
tui.notification_method는 TUI가 터미널 알림을 내보내는 방식을 제어합니다(auto, osc9, bel).

auto 모드에서 Codex는 OSC 9 알림(일부 터미널이 데스크톱 알림으로 해석하는 터미널 이스케이프 시퀀스)을 우선 사용하고, 그렇지 않으면 BEL(\x07)로 대체합니다.

정확한 키는 Configuration Reference를 참고하세요.

기록 지속성

기본적으로 Codex는 로컬 세션 기록을 CODEX_HOME에 저장합니다(예: ~/.codex/history.jsonl). 로컬 기록 지속성을 비활성화하려면:

[history]
persistence = "none"

기록 파일 크기를 제한하려면 history.max_bytes를 설정하세요. 파일이 제한을 초과하면 Codex는 가장 오래된 항목을 삭제하고 최신 항목을 유지하면서 파일을 압축합니다.

[history]
max_bytes = 104857600 # 100 MiB

클릭 가능한 인용

Codex는 터미널/편집기 통합에서 지원하는 경우 파일 인용을 클릭 가능한 링크로 렌더링할 수 있습니다. Codex가 사용하는 URI 스킴을 지정하려면 file_opener를 구성하세요.

file_opener = "vscode" # or cursor, windsurf, vscode-insiders, none

예: /home/user/project/main.py:42 같은 인용은 클릭 가능한 vscode://file/...:42 링크로 다시 작성될 수 있습니다.

프로젝트 지침 탐색

Codex는 AGENTS.md(및 관련 파일)를 읽고 세션의 첫 번째 턴에서 프로젝트 안내를 일부 포함합니다. 이 동작은 두 가지 설정으로 제어됩니다.

project_doc_max_bytes: 각 AGENTS.md 파일에서 읽을 최대 바이트 수
project_doc_fallback_filenames: 해당 디렉터리 수준에서 AGENTS.md가 없을 때 시도할 추가 파일 이름

자세한 안내는 Custom instructions with AGENTS.md를 참조하세요.

TUI 옵션

codex를 서브커맨드 없이 실행하면 대화형 터미널 UI(TUI)가 시작됩니다. Codex는 [tui] 아래에 몇 가지 TUI 전용 설정을 제공합니다.

tui.notifications: 알림 활성화/비활성화(또는 특정 유형으로 제한)
tui.notification_method: 터미널 알림에 auto, osc9, bel 중 선택
tui.animations: ASCII 애니메이션 및 반짝임 효과 활성화/비활성화
tui.alternate_screen: 대체 화면 사용 제어(터미널 스크롤백을 유지하려면 never로 설정)
tui.show_tooltips: 환영 화면에서 온보딩 툴팁 표시 여부

tui.notification_method의 기본값은 auto입니다. auto 모드에서는 터미널이 지원하는 것으로 보일 때 Codex가 OSC 9 알림(일부 터미널이 데스크톱 알림으로 해석하는 에스케이프 시퀀스)을 우선 사용하고, 그렇지 않으면 BEL(\x07)로 대체합니다.

전체 키 목록은 Configuration Reference를 확인하세요.

고급 구성

고급 구성

프로필

CLI에서의 일회성 재정의

구성 및 상태 위치

프로젝트 구성 파일 (.codex/config.toml)

에이전트 역할 (config.toml의 [agents])

프로젝트 루트 감지

사용자 정의 모델 프로바이더

OSS 모드(로컬 프로바이더)

Azure 프로바이더 및 프로바이더별 조정

데이터 지역성을 사용하는 ChatGPT 고객

모델 추론, 자세함, 제한

승인 정책 및 샌드박스 모드

셸 환경 정책

MCP 서버

관측 가능성과 텔레메트리

어떤 항목이 전송되는가

내보내는 OTel 메트릭

메트릭

기본 컨텍스트 필드 (모든 이벤트/메트릭에 적용)

메트릭 카탈로그

피드백 제어

추론 이벤트 숨기기 또는 표시하기

알림

notify와 tui.notifications 비교

기록 지속성

클릭 가능한 인용

프로젝트 지침 탐색

TUI 옵션

프로젝트 구성 파일 (`.codex/config.toml`)

에이전트 역할 (`config.toml`의 `[agents]`)

`notify`와 `tui.notifications` 비교