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Codex CLI 接入指南 ​

本教程将指导你如何在本地使用 Codex CLI，并完成 API 接入与配置。

一、什么是 Codex CLI ​

Codex CLI 是一个运行在本地终端的 AI 编程助手，可以帮助你完成：

  • 代码生成
  • 代码修改
  • 自动执行命令
  • 项目分析

安装完成后，可直接在终端中使用。

二、环境准备 ​

1. 安装 Node.js ​

建议版本：Node.js 20 及以上。

下载地址：https://nodejs.org

2. 安装 Codex CLI ​

bash
npm install -g @openai/codex

验证安装：

bash
codex --version

三、配置 API ​

Codex 使用配置文件进行接口连接。

1. 配置文件位置 ​

默认路径：

  • Windows：C:\Users\你的用户名\.codex\config.toml
  • macOS / Linux：~/.codex/config.toml

2. 基础配置示例 ​

编辑 config.toml：

toml
model = "gpt-4o"

[model_providers.default]
name = "default"
base_url = "https://mux.la/v1"
env_key = "OPENAI_API_KEY"

说明：

  • model：使用的模型名称
  • base_url：API 地址，必须包含 /v1
  • env_key：环境变量名称

3. 设置 API Key ​

macOS / Linux ​

bash
export OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxx"

Windows（PowerShell） ​

powershell
setx OPENAI_API_KEY "sk-xxxxxxxxxxxx"

四、启动 Codex ​

进入你的项目目录：

bash
cd your-project

启动：

bash
codex

五、基础使用 ​

1. 交互模式 ​

bash
codex

示例：

text
写一个 Python 爬虫

2. 单次执行 ​

bash
codex "写一个登录接口"

3. 指定模型 ​

bash
codex -m gpt-4o "优化这段代码"

4. 图片输入（多模态） ​

bash
codex --image "./demo.png"

支持对图片内容进行分析和处理。

六、常见问题 ​

1. 401 / 403 错误 ​

检查：

  • API Key 是否正确
  • 环境变量是否生效

2. 404 错误 ​

检查：

  • API 地址是否正确
  • 是否包含 /v1 路径

3. 模型不可用 ​

检查：

  • 模型名称是否正确
  • 当前账户是否已开通该模型

七、进阶配置 ​

多模型配置 ​

toml
model = "gpt-4o"

[model_providers.main]
base_url = "https://mux.la/v1"
env_key = "OPENAI_API_KEY"

[models]
gpt-4o = { provider = "main" }
gpt-4.1 = { provider = "main" }

八、最佳实践 ​

  • 使用环境变量管理 API Key，更安全。
  • 统一模型命名，方便切换。
  • 为不同项目使用不同配置。
  • 定期检查用量与日志。

九、总结 ​

完成以上配置后，你即可：

  • 在本地终端使用 AI 编程
  • 接入统一 API 服务
  • 灵活切换模型