ink1ing/anti-api: 가장 빠르고 우수한 로컬 API 프록시 서비스! Antigravity의 최상위 AI 모델을

가장 빠르고 우수한 로컬 API 프록시 서비스! Antigravity의 최상위 AI 모델을 OpenAI/Anthropic 호환 API로 변환

중문 설명 | 기능 (Features) | 빠른 시작 (Quick Start) | 아키텍처 (Architecture)

면책 조항 (Disclaimer): 이 프로젝트는 Antigravity의 역공학 (Reverse Engineering)을 기반으로 합니다. 향후 호환성은 보장되지 않습니다. 장기적인 사용을 위해서는 Antigravity를 업데이트하지 마십시오.

Kiro 프로바이더 (Provider) 지원

기존 프로바이더와 더불어 Kiro 계정 가져오기, 할당량 (Quota) 가시성, 모델 라우팅 (Model Routing) 및 역방향 프록시 (Reverse-proxy) 지원을 추가했습니다.
대시보드 (Dashboard) 국제화 (i18n)
글로벌 중국어 지원, 시스템 언어 기본값 감지 및 설정 언어 전환 기능을 추가했습니다.
계정 진단 어시스턴트 (Account diagnostics assistant)
누락된 계정 파일, CLI 도구, 콜백 포트 (Callback ports) 및 프로바이더 설정을 확인하기 위한 localhost 전용 진단 패널을 추가했습니다.
패널 (Panel) 업데이트
Homebrew, WinGet 및 Docker를 위한 패키지 관리자 (Package-manager) 보호 기능을 갖춘 localhost 전용 업데이트 확인기 및 소스 설치 업데이트기를 추가했습니다.
Docker 지원 강화
Docker 기본값, OAuth 포트 범위, 상태 확인 (Health checks), 개발용 compose 분리 및 Docker 전용 업데이트 안내를 업데이트했습니다.

v2.9.0

안정적인 Homebrew 패키지

이제 Homebrew에서 사전 빌드된 macOS Apple Silicon 번들을 설치하므로, brew install anti-api 시 더 이상 로컬의 Rust, LLVM 또는 Bun 다운로드에 의존하지 않습니다.
WinGet 배포 파이프라인
Windows 휴대용 패키징, WinGet 매니페스트 (Manifest) 생성 및 winget install anti-api를 위한 릴리스 워크플로우를 추가했습니다.
통합 런처 (Launcher) 동작
Homebrew 및 WinGet 설치 시 이제 동일한 계약을 공유합니다: anti-api를 입력하면 어떤 터미널에서든 서비스를 직접 시작합니다.
휴대용 런타임 (Portable runtime) 지원
Rust 프록시를 시작하고 번들된 대시보드 파일을 제공하며, 패키지 관리자의 자체 업데이트 충돌을 방지하는 Windows 휴대용 엔트리포인트 (Entrypoint)를 추가했습니다.
패키지 관리자 (Package-manager) 보호 기능
Homebrew/WinGet 설치 시 이제 자체 덮어쓰기 대신 brew upgrade anti-api 및 winget upgrade anti-api로 업데이트를 리다이렉션합니다.

v2.8.0

Zed 호스팅 모델 (hosted-model) 지원

Anti-API가 이제 현재 Zed.app 로그인 상태를 가져와 요청을 Zed 호스팅 모델로 라우팅(route)할 수 있습니다.
계정별 동적 모델 가져오기 (Per-account dynamic model fetch)
라우팅(Routing) 기능이 사용 가능한 각 Codex 및 Copilot 계정으로부터 실시간 모델을 가져오며, 이제 Zed 계정 수준의 모델 동기화(sync)를 포함합니다.
Zed 계정 동작 명확화
Zed 계정은 하나씩 가져와 Anti-API에 유지할 수 있지만, Codex/Copilot처럼 대량으로 자동 검색(bulk auto-discovered)할 수는 없습니다.
Zed 할당량 위젯 업데이트
Zed 카드는 이제 오해의 소지가 있는 잔여 크레딧 백분율 대신, 공유된 모든 모델 지원 상태와 결제 주기(billing-period) 타이밍을 표시합니다.
Zed 안정성 강화 (hardening)
Zed 계정 가져오기, 모델 동기화 및 완료(completion) 요청에 대해 요청 타임아웃(request timeouts) 및 성공 상태 복구 기능을 추가했습니다.

v2.7.1

계정별 모델 가져오기 (Routing)

모델 목록을 정적 프리셋(static presets)에 의존하는 대신, 로그인된 각 Codex/Copilot 계정에서 가져옵니다.
Antigravity 가져오기 통합 (단일 계정)
라우팅(Routing) 시 이제 사용 가능한 첫 번째 Antigravity 계정에서 실시간 모델 가져오기를 시도하며, 사용 불가능할 경우 안전하게 폴백(fallback)합니다.
계정 수준 모델 맵 도입 (Account-level model map in)
UI가 계정별 모델 목록을 직접 렌더링할 수 있도록 /routing/config 내 accountModels를 추가했습니다.
라우팅 패널 모델 렌더링 업데이트
계정 카드에 이제 가져온 계정 수준 데이터의 모델을 먼저 표시한 다음, 폴백(fallback) 모델을 표시합니다.

v2.7.0

Antigravity 프록시 공지

Google은 자사 AI 서비스의 역방향 프록시(reverse-proxy) 사용을 공식적으로 금지했습니다. Antigravity 역방향 프록시는 현재까지는 작동하지만, 더 이상 권장되지 않습니다.
Codex & Copilot 영향 없음
Codex 및 GitHub Copilot을 위한 역방향 프록시(Reverse-proxy) 서비스는 완전히 정상 작동하며 위의 제한 사항에 해당되지 않습니다.
IDE 로그아웃
Antigravity IDE에서 로그아웃하기 위한 새로운 원클릭 액션이 추가되었습니다 (IDE를 닫고, 인증을 해제하여 다른 계정을 사용할 준비를 합니다).

v2.6.2

요청별 로그 컨텍스트 격리 (Per-request log context isolation)

동시성 (Concurrency) 발생 시 에러 로그가 모델/계정별로 섞이지 않습니다.

Copilot TLS 강화 (Copilot TLS hardening)

기본 TLS 검증이 복구되었습니다. 제한된 네트워크 환경을 위해 선택적으로 ANTI_API_COPILOT_INSECURE_TLS=1을 사용할 수 있습니다.

Codex TLS 강화 (Codex TLS hardening)

기본 TLS 검증이 복구되었습니다. 제한된 네트워크 환경을 위해 선택적으로 ANTI_API_CODEX_INSECURE_TLS=1을 사용할 수 있습니다.

라우팅 설정 탄력성 (Routing config resilience)

Copilot 모델 동기화 및 할당량 집계 (Quota aggregation)를 위한 소프트 타임아웃 (Soft timeouts) 및 캐싱이 적용되었습니다.

동적 모델 동기화 (Dynamic model sync)

이제 라우팅 시 인증된 계정으로부터 Codex/Copilot 모델 목록을 동기화하며, 정적 폴백 (Static fallback) 기능이 포함됩니다.

테스트 베이스라인 수정 (Test baseline fixes)

bun test ./test 실행 시 레거시 폴더를 피하도록 수정되었으며, 모크 (Mocks) 및 기본 설정이 업데이트되었습니다.

플로우 + 계정 라우팅 (Flow + Account Routing)

비공식 모델을 위한 커스텀 플로우 (Custom flows) 및 공식 모델을 위한 계정 체인 (Account chains)이 제공됩니다.

5가지 제공자 (Five Providers)

Antigravity, Codex, GitHub Copilot, Zed 호스팅 모델, 그리고 Kiro를 지원합니다.

원격 접속 (Remote Access)

ngrok/cloudflared/localtunnel을 원클릭 설정으로 사용할 수 있습니다.

전체 대시보드 (Full Dashboard)

할당량 모니터링 (Quota monitoring), 라우팅 설정, 설정 패널을 제공합니다.

자동 로테이션 (Auto-Rotation)

429 에러 발생 시 계정을 자동으로 전환합니다.

이중 포맷 (Dual Format)

OpenAI 및 Anthropic API와 호환됩니다.

도구 호출 (Tool Calling)

Claude Code 및 CLI 도구를 위한 함수 호출 (Function calling)을 지원합니다.

모델 가져오기 (Import model)

Add Account -> Zed를 클릭하면 Anti-API가 macOS 키체인 (Keychain)에서 현재 로그인된 Zed.app 계정을 읽어옵니다.

Codex/Copilot과의 차이점

Zed는 대량으로 스캔할 수 있는 여러 개의 로컬 인증 파일 (auth files)을 노출하지 않습니다. 로컬 데스크톱 상태는 사실상 단일한 현재 로그인 상태와 같습니다.

여기서 Zed의 다중 계정 (multi-account)이 의미하는 바

Zed 내부에서 계정을 전환하고 이를 Anti-API로 하나씩 가져올 (import) 수 있습니다. 한 번 가져온 Zed 계정은 이후 Anti-API에 저장된 상태로 유지됩니다.

지원되지 않는 사항

한 대의 기기에서 여러 Zed 계정을 Codex/Copilot과 같은 방식으로 자동 대량 검색 (automatic bulk discovery) 하는 기능은 지원되지 않습니다.

할당량 모니터 (Quota monitor) 동작 방식

Zed 호스팅 모델은 계정 전체에 걸쳐 하나의 월간 지출 풀 (monthly spend pool)을 공유합니다. Anti-API는 현재 정확한 잔여 달러 크레딧 (dollar credits) 대신, 호스팅 액세스 상태와 결제 기간을 표시합니다.

크레딧 참고 사항

Zed 플랜 크레딧은 플랜 유형에 따라 다릅니다. 예를 들어, Zed Student는 Zed의 문서에 따르면 매월 $10의 AI 토큰 크레딧이 포함되는 것으로 명시되어 있는 반면, 표준 Pro 페이지에는 포함된 크레딧 값이 다르게 표시될 수 있습니다.

Gemini Pro를 1년 동안 사용할 수 있는 두 가지 무료 방법:

방법 1: Telegram 봇 (빠르고 안정적이며, 1회 무료)

방법 2: @pastking의 공개 서비스 (무제한, 학습 필요)

# 탭 (tap) 추가
brew tap ink1ing/anti-api
# Anti-API 설치
...

참고 사항:

이 포뮬러 (formula)는 미리 빌드된 macOS Apple Silicon 번들을 설치합니다. 설치 시점에 Rust, LLVM 또는 Bun을 다운로드하지 않습니다.
업그레이드는 다음 명령어를 사용하세요:
brew upgrade anti-api

. bun run brew:formula는 현재 태그된 릴리스에 대해 Formula/anti-api.rb를 갱신하는 관리자용 명령어입니다.
. bun run brew:bundle은 Homebrew에서 사용하는 릴리스 에셋 (release asset)을 빌드하는 관리자용 명령어입니다.
. anti-api --update는 Homebrew가 신뢰할 수 있는 단일 출처 (source of truth)로 유지될 수 있도록 Homebrew로 관리되는 설치 환경에서는 의도적으로 비활성화되어 있습니다.

설치 후, anti-api는 모든 터미널에서 서비스를 직접 시작합니다.

# 의존성 설치
bun install
# 서버 시작 (기본 포트: 8964)
...

실행하려면 start.bat를 더블 클릭하세요.

WinGet 패키징이 이 리포지토리 (repository)에 준비되어 있습니다. winget-pkgs 제출이 병합된 후, 설치 경로는 다음과 같습니다:

winget install anti-api
anti-api

설치 후, anti-api를

어떤 터미널에서든 직접 실행하여 서비스를 시작할 수 있습니다.

start.command를

더블 클릭하여 실행하십시오.

빌드 (Build):

docker build -t anti-api .

실행 (Run):

docker run --rm -it \
-p 8964:8964 \
-p 1455-1465:1455-1465 \
...

컴포즈 (Compose):

docker compose up --build

개발자 오버라이드 (재빌드 없이 로컬의 src/ 및 public/ 사용):

docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.dev.yml up -d --no-build

참고 사항 (Notes):

OAuth 콜백은 Antigravity를 위해 51121-51131 포트를, Codex 브라우저 OAuth를 위해 1455-1465 포트를 사용합니다. 이 포트들이 매핑되어 있는지 확인하십시오. - 원격 호스트에서 실행하는 경우, ANTI_API_OAUTH_REDIRECT_URL을 http://YOUR_HOST:51121/oauth-callback과 같은 공개 URL로 설정하십시오. - 바인드 마운트 (bind mount)는 로컬의 ~/.anti-api 데이터를 재사용하므로 Docker가 동일한 계정 및 라우팅 설정을 공유합니다. - 로컬 임포트 프로바이더 (Local-import providers)는 /app/data에 마운트하지 않는 한 호스트 자격 증명을 볼 수 없습니다 (docker-compose.yml 내의 .codex, .cli-proxy-api, .aws, Kiro CLI 및 Amazon Q에 대한 주석 처리된 예시를 참조하십시오). - 컨테이너 내부에서 브라우저를 열려고 시도하는 것을 방지하려면 ANTI_API_NO_OPEN=1로 설정하십시오. - Docker에서는 패널 내 자체 업데이트 (In-panel self-update)가 비활성화되어 있습니다. docker compose up -d --build를 사용하여 이미지를 재빌드하거나 가져오십시오 (pull). - 제한된 네트워크에서 Copilot TLS가 실패하는 경우, ANTI_API_COPILOT_INSECURE_TLS=1로 설정하십시오 (일반적인 사용에는 권장되지 않음). - 제한된 네트워크에서 Codex TLS가 실패하는 경우, ANTI_API_CODEX_INSECURE_TLS=1로 설정하십시오 (일반적인 사용에는 권장되지 않음). - ANTI_API_CODEX_REASONING_EFFORT=low|medium|high로 Codex 기본 추론 노력 (reasoning effort)을 설정하십시오 (기본값: medium). - Docker Hub가 불안정한 경우, 기본 베이스 이미지는 GHCR을 사용합니다. BUN_IMAGE=oven/bun:1.3.5로 오버라이드할 수 있습니다. - Linux amd64/arm64용 이미지에는 ngrok이 설치되어 있습니다.

포맷팅 (Formatting): .editorconfig를 따르십시오 (4칸 들여쓰기, LF).

테스트 (Tests): bun test

기여 (Contributing): docs/CONTRIBUTING.md를 참조하십시오.

~/.claude/settings.json에 추가:

{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "http://localhost:8964",
...

http://localhost:8964/remote-panel에서 터널 제어판(tunnel control panel)에 접속하십시오.

지원되는 터널:

ngrok- ngrok.com에서 발급받은 인증 토큰(authtoken)이 필요합니다.
cloudflared- Cloudflare Tunnel를 사용하며, 계정이 필요하지 않으나 높은 네트워크 요구 사항이 있습니다.
localtunnel- 오픈 소스이며 계정이 필요하지 않지만, 안정성이 다소 낮습니다.

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Anti-API (Port 8964) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
...

베타 기능(Beta Feature): 라우팅(Routing)은 실험적 단계입니다. 설정은 향후 버전에서 변경될 수 있습니다.

라우팅 시스템은 두 가지 모드로 나뉩니다:

플로우 라우팅 (Flow Routing): 사용자 정의 모델 ID(예: route:fast)를 사용하여 사용자의 플로우(flow) 항목을 사용합니다.
계정 라우팅 (Account Routing): 공식 모델 ID(예: claude-sonnet-4-5)를 사용하여 모델별 계정 체인(account chains)을 사용합니다.

이를 통해 모델과 계정 매핑을 세밀하게 제어할 수 있으며, 다음과 같은 작업이 가능합니다:

부하 분산 (Load Balance): 여러 계정에 요청을 분산합니다.
모델 특화 (Model Specialization): 특정 모델을 전용 계정으로 라우팅합니다.
제공자 혼합 (Provider Mixing): Antigravity, Codex, GitHub Copilot, Zed를 사용자 정의 플로우에서 결합합니다.
폴백 체인 (Fallback Chains): 기본 계정이 속도 제한(rate limits)에 도달할 경우 자동으로 장애 조치(failover)를 수행합니다.

요청 (Request)
├─ 공식 모델 → 계정 라우팅 → 계정 체인 → 제공자 (Provider) → 업스트림 API (Upstream API)
└─ 사용자 정의 모델/route:flow → 플로우 라우팅 → 플로우 항목 → 제공자 (Provider) → 업스트림 API (Upstream API)
...

액세스 패널 (Access Panel): http://localhost:8964/routing

플로우 라우팅 (Flow Routing): 플로우(예: "fast", "opus")를 생성하고 제공자(Provider) → 계정(Account) → 모델(Model) 항목을 추가합니다.
계정 라우팅 (Account Routing): 공식 모델을 선택하고 계정 순서를 설정하며, 선택적으로 스마트 스위치(Smart Switch)를 활성화합니다.
플로우 사용 (Use Flow): model을 route:<flow-name> 또는 플로우 이름으로 직접 설정합니다.
공식 모델 사용 (Use Official Model): 공식 모델 ID(예: claude-sonnet-4-5)를 직접 요청합니다.

요청 예시 (Example Request):

{
"model": "route:fast",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
...

Flow Priority (흐름 우선순위): 항목들은 순서대로 시도됩니다. 특정 계정이 429(Too Many Requests) 오류를 발생시키면, 다음 항목이 사용됩니다.
Account Routing (계정 라우팅): Smart Switch가 켜져 있고 명시적인 항목이 존재하지 않으면, 생성 순서에 따라 지원되는 모든 계정으로 확장됩니다.

기기 간 액세스를 위해 로컬 Anti-API를 인터넷에 노출할 수 있습니다. 다음 용도에 유용합니다:

Mobile Development (모바일 개발): iOS/Android에서 AI 통합 테스트
Team Sharing (팀 공유): 팀원들과 할당량(Quota) 공유
External Tools (외부 도구): 공개 URL이 필요한 AI 도구 연결

Tunnel (터널)	Account Required (계정 필요 여부)	Stability (안정성)	Speed (속도)
ngrok	Yes (free tier)	Best (최상)	Fast (빠름)
cloudflared	No	Good (좋음)	Medium (보통)
localtunnel	No	Fair (보통)	Slow (느림)

Access Panel (액세스 패널): http://localhost:8964/remote-panel

Configure (설정) (ngrok 전용): ngrok.com에서 발급받은 authtoken을 입력하세요.
Start Tunnel (터널 시작): Start를 클릭하고 공개 URL이 생성될 때까지 기다리세요.
Use Remote URL (원격 URL 사용): localhost:8964를 터널 URL로 교체하세요.

Security Note (보안 주의사항): 터널 URL을 아는 사람은 누구나 귀하의 API에 접근할 수 있습니다. URL을 비공개로 유지하세요.

http://localhost:8964/settings에서 애플리케이션 동작을 설정할 수 있습니다:

Auto-open Dashboard (대시보드 자동 열기): 시작 시 할당량(Quota) 패널을 엽니다.
Auto-start ngrok (ngrok 자동 시작): 터널을 자동으로 시작합니다.
Model Preferences (모델 기본 설정): 백그라운드 작업을 위한 기본 모델을 설정합니다.

Model ID	Description (설명)
`claude-sonnet-4-5`	Fast, balanced (빠르고 균형 잡힌)
`claude-sonnet-4-5-thinking`	Extended reasoning (확장된 추론)
`claude-opus-4-5-thinking`	Most capable (가장 강력한 성능)
`claude-opus-4-6-thinking`	Most capable (new generation) (가장 강력한 성능 (차세대))
`gemini-3-flash`	Fastest responses (가장 빠른 응답)
`gemini-3-pro-high`	High quality (고품질)
`gemini-3-pro-low`	Cost-effective (가성비 중심)
`gpt-oss-120b`	Open source (오픈 소스)