Cloudflare, nginx, FastAPI를 활용해 codex-tui의 WebSocket /v1/responses 연결 방식

(dev.to)

Dev.to AI2026년 5월 2일AI 코딩

Cloudflare, nginx, FastAPI를 활용해 codex-tui의 WebSocket /v1/responses 연결 방식

OpenAI의 Codex CLI(codex-tui)가 업데이트를 통해 스트리밍 방식을 HTTP+SSE에서 WebSocket으로 변경하면서, 기존 AI 게이트웨이에서 대규모 연결 오류가 발생했습니다. 이 글은 Cloudflare Worker, nginx, FastAPI 등 인프라의 각 계층에서 WebSocket 업그레이드 헤더를 보존하여 문제를 해결하는 구체적인 기술적 방법론을 다룹니다.

이 글의 핵심 포인트

1codex-tui v0.128 업데이트로 스트리밍 방식이 HTTP+SSE에서 WebSocket으로 변경됨
2기존 AI 게이트웨이에서 WebSocket Upgrade 요청을 처리하지 못해 405 Method Not Allowed 오류 발생
3Cloudflare Worker의 헤더 정제 로직이 'Upgrade' 및 'Connection' 헤더를 삭제하여 연결 장애 유발
4nginx 프록시 설정의 'proxy_set_header Connection ""' 설정이 WebSocket 업그레이드를 차단하는 핵심 요소
5해결을 위해 Cloudflare, nginx, 백엔드(FastAPI 등) 모든 계층에서 WebSocket 헤더 보존 설정 필요

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가

클라이언트의 프로토콜 변경(SSE → WebSocket)이 인프라 전체의 장애로 이어질 수 있음을 보여주는 전형적인 사례입니다. AI 에이전트나 API 게이트웨이를 운영하는 개발자에게는 서비스 중단을 막기 위한 필수적인 트러블슈팅 지식을 제공합니다.

배경과 맥락

최근 AI 서비스들은 실시간 응답성을 극대화하기 위해 기존의 HTTP 기반 SSE 방식에서 양방향 통신이 가능한 WebSocket으로 전환하는 추세입니다. 하지만 이 과정에서 기존의 HTTP 중심적인 프록시, 로드 밸런서, 보안 필터링 설정들이 새로운 프로토콜의 'Upgrade' 헤더를 차단하면서 호환성 문제가 발생하고 있습니다.

업계 영향

LiteLLM, Helicone, Portkey와 같은 AI 인프라 솔루션을 제공하는 기업들은 클라이언트의 프로토콜 변화에 유연하게 대응할 수 있는 아키텍처를 설계해야 합니다. 단순한 HTTP 핸들러를 넘어, WebSocket 업그레이드 핸드셰이크를 인프라 전 계층에서 투명하게 전달(Passthrough)할 수 있는 능력이 서비스 안정성의 핵심 지표가 될 것입니다.

한국 시장 시사점

글로벌 AI 도구의 업데이트가 국내 기업의 서비스 가용성에 즉각적인 영향을 미칠 수 있습니다. Cloudflare나 nginx 등 글로벌 표준 인프라를 사용하는 한국 스타트업들은 보안을 위한 헤더 정제(Sanitization) 관행이 오히려 서비스 장애의 원인이 될 수 있음을 인지하고, 네트워크 하위 계층의 동작 원리를 정교하게 관리해야 합니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

이번 사례는 기술적 부채와 하위 호환성 관리가 얼마나 치명적인지를 일깨워줍니다. 클라이언트의 작은 업데이트 하나가 거대한 인프라 레이어 전체를 마비시킬 수 있다는 점은, AI 에이전트나 API 게이트웨이를 개발하는 창업자들에게 매우 경계해야 할 시나리오입니다. 특히 '보안을 위한 헤더 삭제'라는 표준적인 관행이 새로운 프로토콜 시대에는 장애의 주범이 될 수 있다는 점은 매우 날카로운 통찰을 제공합니다.

스타트업 창업자와 엔지니어들은 단순히 기능 구현에만 매몰될 것이 아니라, 인프라 계층(Edge, Proxy, Backend)의 데이터 흐름을 깊이 이해해야 합니다. 특히 Cloudflare Worker와 같은 Edge 컴퓨팅을 활용할 때, 보안과 기능성 사이의 트레이드오프를 어떻게 관리할 것인지에 대한 전략적 판단이 필요합니다. 기술적 변화에 유연하게 대응할 수 있는 '프로토콜 불가지론적(Protocol-agnostic)'인 인프라 설계 능력이 향후 AI 서비스 경쟁력의 핵심이 될 것입니다.

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