Lumi 설정: 로컬 검색, CLI 계정, API 구분하기

Lumi의 파일 검색과 AI 질문은 서로 다른 경로로 처리됩니다. 검색은 운영체제의 색인을 조회하고, 질문은 선택한 CLI나 API로 전달됩니다. 먼저 알고 있는 파일을 찾으세요. 그런 다음 연결 하나를 선택해 민감한 정보가 없는 짧은 질문을 보내고, 실제 모델과 사용량을 확인하면 됩니다. 문서를 찾았다고 모델이 내용을 읽은 것은 아닙니다. 메뉴에 CLI 이름이 표시된다고 구독 사용량으로 처리되었다고 단정할 수도 없습니다.

아래 화면과 실행 동작은 고정된 Lumi 리비전을 기준으로 합니다. 다른 버전에서는 화면과 모델 메뉴가 달라질 수 있습니다. 오래된 메뉴를 현재 모델 목록으로 보지 말고, 모델 ID는 이용할 서비스의 최신 화면에서 복사하세요.

Lumi를 설치하고 파일 검색부터 따로 확인하기

프로젝트의 Releases에서 운영체제에 맞는 파일을 받습니다. macOS에서는 DMG를 열고 Lumi를 응용 프로그램 폴더로 옮깁니다. Windows에는 설치형과 포터블 버전이 있습니다. 처음 실행할 때 서명이나 보안 경고가 나오면 배포 출처와 조직의 정책을 먼저 확인하세요. 시스템 전체의 보안 보호를 끄지 마세요. macOS 안내와 Windows 안내를 참고할 수 있습니다.

기본 단축키는 macOS에서 Option과 숫자 1 바로 왼쪽의 물리 키, Windows에서는 Alt와 같은 위치의 키입니다. 키에 인쇄된 문자는 키보드 배열에 따라 다릅니다. 다른 기능과 충돌하면 시작 안내 창의 Change에서 바꾸세요. 아래 항목명은 영어 인터페이스를 기준으로 합니다.

실제로 존재하고 색인에 등록된 일반 파일이나 앱을 검색합니다. 이름과 경로를 확인하고 방향키로 결과를 선택한 뒤 Enter로 엽니다. macOS의 Option+Enter 또는 Windows의 Alt+Enter는 선택한 파일을 Finder나 탐색기에서 보여 줍니다. 이 단계에는 모델 API 키가 필요하지 않습니다. Mac은 Spotlight를 사용하고, Windows는 앱 검색에 시작 메뉴 바로가기, 파일 검색에 Windows Search를 사용합니다. 파일이 나오지 않으면 모델을 바꾸기보다 시스템 색인과 검색 범위를 확인하세요. 검색과 단축키

모델에 전달되는 내용 이해하기

검색 결과에서 파일을 열거나 위치를 확인해도 문서가 모델 대화에 자동 첨부되지는 않습니다. 색인이 문서 안의 단어를 찾아내는 것과 문서 본문을 모델에 보내는 것은 별개입니다.

사용자 지정 API 경로는 일반적으로 시스템 지시문, 현재 대화의 기록, 새 질문을 보냅니다. Ollama용으로 제공되는 lumi 모델에는 시스템 지시문을 생략하는 분기가 있습니다. 요청을 구성하는 코드가 모든 검색 결과나 임의의 파일 내용을 자동으로 추가하지는 않습니다. 다만 질문에 직접 붙여 넣은 텍스트, 이전 대화 내용, 선택한 서비스의 처리 방식에는 별도의 데이터 보호 판단이 필요합니다. 요청 구성

각 CLI의 경계도 다릅니다. Claude는 사용자 홈 폴더에서 시작하며 Lumi가 WebSearch,WebFetch 도구를 지정합니다. Codex는 전용 폴더, --sandbox read-only, 명령을 실행하거나 파일을 읽지 말라는 지시를 사용합니다. Gemini는 별도 폴더와 --approval-mode plan을 사용합니다. 작업 폴더, 샌드박스, 텍스트 지시는 서로 다른 통제 수단입니다. 이 중 하나만으로 다른 설정을 읽거나 네트워크에 접근할 수 없다고 보장할 수는 없습니다. CLI는 자체 인증과 설정을 유지합니다. macOS에서는 프로세스 환경을 상속한 뒤 PATH를 조정하고, Windows에서도 인증 환경변수를 지우지 않습니다. macOS 실행 코드, Windows 실행 코드

가격 순위 대신 질문을 보낼 경로 선택하기

이미 준비된 것	먼저 선택할 경로	확인할 내용
설치된 CLI와 이용 자격이 있는 계정	Claude, Codex 또는 Gemini CLI	실제 인증 방식과 사용 한도 또는 청구 내역이 달라지는 계정
내 컴퓨터에서 실행하려고 내려받은 모델 가중치	로컬 Ollama 또는 LM Studio 서버	로드된 모델, 실행 컴퓨터, 클라우드 전달 여부. 하드웨어와 전력도 필요한 자원
원하는 외부 모델과 API 계정	사용자 지정 API 연결	엔드포인트, 키, 정확한 모델 ID, 해당 API 계정의 사용량과 잔액

이는 설정을 선택하는 기준이지 비용 순위가 아닙니다. 구독 이용권, 추가 종량제 사용료, 로컬 컴퓨팅 자원은 같은 비용 항목이 아닙니다. 필요한 구독, 사용료, 충전 조건을 모두 확인하지 않고 어느 경로가 더 싸다고 판단하지 마세요.

기존 CLI는 선택하기 전에 인증부터 확인하기

사용할 CLI만 설정하세요. Claude는 claude를 실행해 공식 로그인을 완료하고 대화형 화면의 /status로 인증 상태를 확인합니다. 특히 ANTHROPIC_API_KEY를 살펴보세요. 공식 문서는 비대화형 -p 모드에서 키가 있으면 사용된다고 설명하며, 다른 인증 방식이 그보다 우선할 수도 있습니다. Lumi는 Claude를 -p로 호출합니다. 따라서 대화형 세션에 구독이 표시되는 것만으로 Lumi 요청의 청구 방식을 알 수는 없습니다. 비밀 값을 출력하지 말고, Lumi가 상속받는 환경과 실제 사용 기록을 확인하세요. Claude 인증 우선순위

Codex는 codex login을 실행한 뒤 codex login status로 확인합니다. OpenAI는 ChatGPT 로그인을 통한 구독 이용과 API 키를 통한 종량제 이용을 구분합니다. 기존에 사용자 지정 제공업체를 설정했다면 그 설정도 확인해야 합니다. Lumi 메뉴의 Codex 이름만으로 실제 연결 서비스를 특정할 수는 없습니다. Codex 인증

Gemini는 gemini를 실행하고 Google 계정 방식을 선택했다면 Sign in with Google을 따릅니다. Google 로그인, Gemini API 키, Vertex AI는 다른 경로입니다. 비대화형 실행은 캐시된 인증을 재사용할 수 있으므로 자동으로 특정 구독 요금제가 적용되는 것은 아닙니다. Gemini 인증

Lumi로 돌아와 모델 메뉴에서 해당 CLI를 선택합니다. 인증이나 시작 환경을 변경했다면 Lumi를 완전히 종료한 뒤 다시 열고 검증하세요. 제공업체의 계정, 지역, 조직 제한은 계속 적용됩니다. Lumi나 별도의 API 연결이 다른 서비스의 로그인 제한을 없애 주지는 않습니다.

로컬 또는 외부 API 연결 저장하기

이전 응답 화면에서 나와 입력창이 빈 상태로 돌아간 다음, 모델 메뉴의 **Connect a model…**을 엽니다. Service에서 Ollama, LM Studio 또는 Other address를 선택합니다. Name, Address, Model, API key를 채우고 Connect를 누른 뒤, 저장한 연결이 모델 메뉴에서 선택되어 있는지 확인하세요. 연결 입력 화면

Address에는 전체 질문 엔드포인트가 아니라 Base URL을 넣습니다. Lumi가 /chat/completions를 붙입니다. 전체 엔드포인트를 붙여 넣으면 경로가 중복됩니다. Name은 알아보기 위한 이름이지만, Model은 서버가 허용하는 정확한 식별자여야 합니다.

연결 대상	Address 예시	모델과 키
로컬 Ollama	http://localhost:11434/v1	실제로 내려받은 로컬 모델 이름. 기본 로컬 서버에는 클라우드 API 키가 필요하지 않음
로컬 LM Studio	http://localhost:1234/v1	LM Studio의 모델 식별자. 서버 인증이 활성화되어 있다면 해당 인증 정보 입력
BetterToken 사용자 지정 연결	https://www.bettertoken.ai/v1	본인 API 키와 모델 목록 또는 Key Setup에서 복사한 현재 모델 ID

Ollama나 LM Studio 서버를 먼저 실행하고 사용할 모델을 준비하세요. 위 포트는 공식 예시에서 사용하는 값입니다. 변경했다면 실제 포트를 입력합니다. localhost는 첫 번째 연결 대상일 뿐, 모든 추론이 어디서 실행되는지를 보장하지 않습니다. 오프라인 작업이 목적이라면 가중치가 로컬에서 실행되고 서버가 질문을 클라우드 모델로 전달하지 않는지 확인하세요. Ollama 호환 API, LM Studio 서버와 API

여기서 BetterToken은 선택 가능한 API 계정이지 구독 로그인을 대체하는 수단이 아닙니다. 이용 자격을 확인하고 본인 계정에서 키를 만든 뒤 현재 키 설정 안내를 따르세요. 사용 한도나 잔액, 모델 이용 가능 여부도 확인합니다. YOUR_API_KEY와 YOUR_MODEL_ID는 바꿔 넣어야 할 자리표시자이지 실제 인증 정보가 아닙니다. 실제 키는 가려진 키 입력란에만 넣고 질문, 스크린샷, 로그에는 포함하지 마세요. 문서는 현재 서비스 지역을 러시아로 명시합니다. 다른 지역에서는 먼저 서비스에 계정 이용 자격을 확인하세요.

BetterToken 문서의 개발자 연결 안내 표에는 https://www.bettertoken.ai/v1이 제시되어 있습니다. 여기에 Lumi의 경로를 더하면 https://www.bettertoken.ai/v1/chat/completions가 되어 Chat Completions 문서의 경로에 대응합니다. 이는 요청 형식에 따른 도출이지, 본인 계정으로 전체 연결 테스트에 성공했다는 증거나 모든 모델 기능을 보장하는 설명은 아닙니다. Lumi에 사용자 지정 연결을 저장해도 CLI의 기존 제공업체 설정을 덮어쓰지 않습니다.

짧은 질문 하나로 전체 응답과 사용량 확인하기

새 대화를 시작하고 원하는 연결을 선택한 뒤 “2.5인치를 센티미터로 바꿔 주세요. 웹 검색 없이 한 문장으로 답하세요”라고 질문합니다. macOS는 Cmd+Enter, Windows는 Ctrl+Enter로 보내면 Enter가 선택한 파일을 여는 동작과 구분할 수 있습니다. Ask in ChatGPT, Cmd+Shift+Enter, Ctrl+Shift+Enter는 브라우저 경로를 사용하므로 여기서 검증하는 API 경로와 다릅니다. 키보드 동작

응답이 끝날 때까지 기다리세요. 예상 환산값은 6.35센티미터입니다. 입력창이 비어 있고 선택된 텍스트가 없을 때 Cmd+C 또는 Ctrl+C로 전체 응답을 복사합니다. 키를 제외하고 요청 시각과 연결 이름을 함께 개인 기록으로 남기세요. 계산이 맞았다는 것은 내용만 확인한 것입니다. 로컬 검색 결과가 보이는지, 응답이 완전한지, 실제 제공업체와 모델이 무엇인지, 올바른 계정에 사용량이 기록됐는지를 각각 확인해야 합니다.

API 연결이라면 해당 계정의 요청 및 사용 기록을 대조합니다. BetterToken의 Dashboard에는 요청, 토큰 소비, 잔액이 표시됩니다. CLI라면 인증된 계정의 사용 한도나 API 청구 내역을 확인합니다. 로컬 추론이라면 클라우드 청구 대신 로컬 서버의 처리 기록과 로드된 모델을 확인하세요. 합산 사용량만 있고 요청별 모델 증거가 없다면 모델을 미확인으로 기록합니다. 모델에게 자기 이름을 묻는 것은 이를 대신할 수 없습니다. BetterToken 사용 기록

다시 시도하기 전에 오류 원인 구분하기

응답 중에는 Esc로 중단하고, Esc를 한 번 더 눌러 응답 또는 오류 화면을 나옵니다. 이 리비전에서는 응답 실패 후 모델을 바꾸거나 빈 입력창에서 Enter를 누르면 이전 질문을 다시 보낼 수 있습니다. 마지막 질문이 다른 서비스로 의도치 않게 전송되지 않도록 오류 상태를 벗어난 뒤 연결을 바꾸세요. 클라이언트를 중단했다고 서버 사용량까지 없어졌다고 볼 수는 없습니다. 재전송과 Esc 동작

증상	다음 확인 사항
앱은 검색되지만 파일이 나오지 않음	운영체제의 파일 색인과 검색 범위를 확인하고 API 키는 바꾸지 않음
CLI가 없거나 로그인 실패	해당 CLI의 공식 터미널 절차로 실행 가능 상태를 만들고 Lumi가 찾는 실행 파일을 확인. 모든 도구를 재설치하지 않음
401 또는 403	오류 본문을 읽고 인증 정보 문제와 네트워크·지역·조직 정책을 구분
404 또는 알 수 없는 모델	중복된 /chat/completions를 제거하고 정확한 모델 ID와 로컬 모델 준비 상태 확인
429 또는 사용 한도 오류	한도, 잔액, 요청 속도 제한을 확인하고 반복 호출 대신 서버의 재시도 지침을 따름
HTTP 200이지만 응답이 비거나 일부만 나오거나 오류 발생	전체 스트림과 최종 오류를 확인. 요청 접수와 답변 성공은 별개

API 실행 코드는 스트림 도중의 오류와 빈 응답을 명시적으로 처리합니다. 잠시 글자가 나타났다고 응답이 완료된 것은 아닙니다. 원인이 확인된 문제 하나를 수정하고 새 짧은 질문을 한 번 보낸 다음 같은 네 가지 검증을 반복하세요. 오류 처리

일상적으로 연결을 사용하기 전에 일반 파일 검색과 무해한 질문 하나씩을 성공시키고, 처리 주체와 청구 계정을 확실하게 확인하세요.