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로컬 LLM API는 일반적인 터널들이 최적화하지 못하는 두 가지 요소를 필요로 합니다. 바로 토큰 스트리밍 (각 토큰이 생성될 때마다 바로 전송되며 하나의 응답으로 모아지지 않음)과 장시간 유지되는 연결 (생성 과정이 프록시의 기본 타임아웃 시간을 초과할 수 있음)입니다. Cloudflare Tunnel, ngrok, Tailscale은 각각의 용도에 맞는 훌륭한 도구이지만, 이들 역시 LLM 스트리밍 시 발생할 수 있는 제약 사항을 명시하고 있습니다. Tokios의 커넥터 역시 터널처럼 아웃바운드 전용이지만, LLM 스트리밍을 염두에 두고 설계되었습니다. 따라서 별도의 읽기/쓰기 타임아웃 설정이 필요 없으며, API 키 역시 개별 모델에 맞게 지정됩니다.

문제가 되는 두 가지 요소

스트리밍 데이터가 버퍼링되는 현상

SSE를 통해 전송되는 LLM 응답은 토큰이 생성되는 대로 순차적으로 전달되어야 합니다. 하지만 일부 리버스 프록시는 일반적인 웹 트래픽 최적화를 위해 응답 내용을 기본적으로 버퍼링합니다. 이는 SSE 환경에서는 부적절한 동작입니다. 그 결과 클라이언트는 응답을 기다리다가 결국 전체 내용이 한꺼번에 전달되거나 타임아웃이 발생하게 됩니다.
상단 바는 처음엔 비어있다가 전체 내용이 한꺼번에 채워지는 버퍼링된 응답을 보여주며, 하단 바는 토큰들이 순차적으로 채워지는 스트리밍 응답을 나타냅니다.

버퍼링된 경우: 클라이언트는 기다리다가 전체 응답이 한꺼번에 도착합니다. 스트리밍된 경우: 토큰들이 생성되는 대로 순차적으로 전달됩니다.

요청 처리 시간이 타임아웃 기준을 초과하는 현상

사양이 낮은 하드웨어에서 대형 모델을 실행할 경우, 일반적인 웹 요청 시간 제한을 훨씬 초과하여 생성이 완료될 수 있습니다. 고정된 읽기/쓰기 타임아웃을 갖는 프록시나 터널은 모델이 작업을 마치기 전에 연결을 끊어버리며, 그 결과 클라이언트는 완료된 결과 대신 게이트웨이 오류를 접하게 됩니다. 실제로는 모델이 여전히 작동 중이었음에도 불구하고 말입니다.

비교 분석

위에 언급된 제한 사항들은 각 벤더가 일반적인 사용 사례를 위해 명시한 정상적인 동작일 뿐 문제가 아닙니다. Cloudflare Tunnel, ngrok, Tailscale 모두 각각의 목적에 맞게 잘 작동합니다. 다만 스트리밍 LLM API에서 장시간 실행되는 작업을 처리할 때만 어려움이 발생합니다

Tokios의 역할

Tokios는 일반적으로 Tailscale이나 Cloudflare Tunnel을 대체하는 것이 아닙니다. 가정용 서버에 SSH 접속 시에는 Tailscale을, 트래픽이 적은 웹 앱용으로는 Cloudflare Tunnel을 계속 사용하시면 됩니다. 이들은 각각의 목적에 맞게 설계된 도구입니다. Tokios는 특히 코딩 에이전트나 API 클라이언트가 사용자 소유 하드웨어에서 실행되는 스트리밍 LLM 엔드포인트에 접속할 수 있도록 돕는 연결 계층입니다. 이 과정에서 SSE 버퍼링이나 프록시 타임아웃 문제도 발생하지 않습니다 The tokios-connector dials out over a single outbound WebSocket, the same direction-flipping idea behind a tunnel — see How it works for the full request flow. From there, every request authenticates with an sk-tok-… API key scoped to specific deployments, rather than a raw port or hostname being reachable at all.

다음 단계

빠른 시작 가이드

커넥터를 연결하고 모델을 등록한 뒤 첫 번째 스트리밍 요청을 보내보세요.

Tokios가 요청을 라우팅하는 방식

아웃바운드 전용 아키텍처와 요청 흐름에 대해 상세히 알아보세요.
Cloudflare의 SSE 버퍼링 동작 방식 및 비엔터프라이즈 플랜에서 발생하는 약 100~120초 수준의 프록시 타임아웃 현상에 대한 자세한 설명은 Tokios와 Cloudflare Tunnel 비교 문서를 참고하시기 바랍니다. 여기서는 스트리밍 추론에 적합한 환경 조건과 발생 가능한 오류 유형도 다루고 있습니다.
Ollama를 서비스하고자 하신다면, 백엔드별 설정 가이드가 포함된 Ollama 원격 접속 방법 문서를 참조해 주세요.