Codex 配置大全

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Codex 配置大全

一、Codex CLI 配置使用教程

配置方案分为 Windows 以及 Linux/Mac。

1、Windows 整体环境配置

1.1 Codex CLI 安装

① 安装 Windows Terminal

  • Windows 里面使用 Codex CLI，建议使用 Windows Terminal 替代终端 cmd 启动 Codex CLI。
  • Windows Terminal 在使用和多开窗口上更加舒适和方便。
  • Windows Terminal 下载地址为：https://github.com/microsoft/terminal/releases/tag/v1.23.20211.0 需要魔法才能打开。
  • Windows Terminal 国内免魔法网盘下载地址：https://www.ilanzou.com/s/MzWnpE05

② 安装 Node.js 配置环境

（如果已安装过可以跳过）检查是否安装命令：node -v

  • 安装 Node.js（需要 Node 20+ 以上版本），下载软件包进行安装：https://nodejs.org/en/download 。一路点下一步到图片位置，注意勾选即可。

  • 安装完成后，在终端输入 node -v 验证安装是否成功；如果安装成功会显示版本号。

③ 安装 Codex CLI

  • 在终端输入命令 npm i -g @openai/codex 进行安装。
  • 如果遇上安装不上、下载失败等情况（或者没有魔法），大部分是因为网络环境问题，可以尝试使用国内镜像源下载。
  • 在终端输入 npm config set registry https://registry.npmmirror.com 指定镜像源，然后再执行安装命令。
  • 重新执行 npm i -g @openai/codex 进行下载。
  • 验证安装：执行 codex --version，显示有版本号就代表安装成功。

1.2 手动配置 Codex API 服务

如果你已经安装了 Codex CLI 可以参考以下配置方案，如果没安装请先参考 1.1 安装 Codex CLI。

先编辑下配置文件（如果没有就新建，存在的话就覆盖）

  • Mac/Linux 在 ~/.codex/config.toml
  • Windows 在 C:\\users\\你的用户名\\.codex\\config.toml
  • 如果不生效，可以尝试在当前工作空间 .codex 文件夹下创建或覆盖配置文件 config.toml 和 auth.json。如果目录下已经有这两个文件，直接替换以下内容即可。

config.toml 直接粘贴或者覆盖为以下配置：

model_provider = "xiamai"
model = "gpt-5.3-codex"
model_reasoning_effort = "high"
disable_response_storage = true

[model_providers.xiamai]
name = "xiamai"
base_url = "http://ai.xiamai.top"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true

auth.json 直接粘贴或者覆盖为以下配置：

{
  "OPENAI_API_KEY": "这里填入我们生成的KEY为sk-开头的密钥"
}

然后重新打开 Codex CLI 或者 VSCode 就能使用了。

1.3 自动配置 Codex API 服务

如果你已经安装了 Codex CLI 可以参考以下配置方案，如果没安装请先参考 1.1 安装 Codex CLI。

  • 下载 xiamai_codex_config.bat 自动配置脚本，然后双击执行，输入我们生成的 KEY（sk- 开头的密钥）后回车即可。

  • 然后重新打开 Codex CLI 或者 VSCode 就能使用了。

2、Mac / Linux 整体环境配置

2.1 Codex CLI 安装

① Node.js 环境配置

使用 Mac 的终端进行安装和配置启动。

需要安装 Node 20+ 以上版本，下载软件包进行安装：https://nodejs.org/en/download 。安装好之后，在终端输入以下命令验证：

node --version

验证安装查看是否安装成功，如果安装成功会显示版本号

② 安装 Codex CLI

  • 在终端输入命令 npm i -g @openai/codex 进行安装。
  • 如果遇上安装不上、下载失败等情况（或者没有魔法），大部分是因为网络环境问题，可以尝试使用国内镜像源下载。
  • 在终端输入 npm config set registry https://registry.npmmirror.com 指定镜像源，然后再执行安装命令。
  • 重新执行 npm i -g @openai/codex 进行下载。
  • 验证安装：执行 codex --version，显示有版本号就代表安装成功。

2.2 手动配置 Codex API 服务

如果你已经安装了 Codex CLI 可以参考以下配置方案，如果没安装请先参考 2.1 安装 Codex CLI。

先编辑下配置文件（如果没有就新建，存在的话就覆盖）

  • Mac/Linux 在 ~/.codex/config.toml
  • Windows 在 C:\\users\\你的用户名\\.codex\\config.toml
  • 如果不生效，可以尝试在当前工作空间 .codex 文件夹下创建或覆盖配置文件 config.toml 和 auth.json。如果目录下已经有这两个文件，直接替换以下内容即可。

config.toml 直接粘贴或者覆盖为以下配置：

model_provider = "xiamai"
model = "gpt-5.3-codex"
model_reasoning_effort = "high"
disable_response_storage = true

[model_providers.xiamai]
name = "xiamai"
base_url = "http://ai.xiamai.top"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true

auth.json 直接粘贴或者覆盖为以下配置：

{
  "OPENAI_API_KEY": "这里填入我们生成的KEY为sk-开头的密钥"
}

然后重新打开 Codex CLI 或者 VSCode 就能使用了。

二、VS Code / Cursor / Trae Codex 插件配置教程

本配置教程适用于在 VS Code、Cursor 或者 Trae 中使用 Codex。

按照《1、Windows 整体环境配置》中的方式【手动或自动配置 Codex API 服务】

然后打开 VS Code / Cursor / Trae 里的 Codex 插件即可登录。

Codex 插件安装如下：

  1. 搜索 Codex，出现如图所示结果后点击安装。

  1. 安装完成后侧栏会出现 Codex 入口。

  1. 注意：若之前使用官方或其他平台登录过，请先按图退出登录，再进行重新配置。

  1. 配置好后会出现当前界面，点击 Continue 完成登录流程。

  1. 注意：5.3 模型不会在下拉列表展示，鼠标移动到“自定义”可看到当前正在使用的模型。

三、Codex App 桌面客户端配置方式

如果你不想安装 Codex CLI，只需要使用 Codex App 桌面客户端即可，可以参考此方法。

按照《1、Windows 整体环境配置》中的方式【手动或自动配置 Codex API 服务】

然后重新打开 Codex App 即可登录使用。请注意：之前账号的对话历史可能会丢失。

四、OpenCode 配置使用教程

1、安装 OpenCode

OpenCode 按照官方文档安装即可，官网有很详细教程。

OpenCode 安装文档

2、配置模型

安装完成后，编辑配置文件 ~/.config/opencode/opencode.json，添加模型提供商。

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "xiamai": {
      "npm": "@ai-sdk/openai",
      "name": "xiamai",
      "options": {
        "baseURL": "http://ai.xiamai.top/v1"
      },
      "models": {
        "gpt-5.3-codex": {
          "name": "GPT-5.3 Codex",
          "thinking": true,
          "modalities": {
            "input": [

              "text",  
              "image",  
              "pdf"  
            ],  
            "output": [  
              "text"  
            ]  
          },  
          "limit": {  
            "context": 400000,  
            "output": 128000  
          },  
          "options": {  
            "store": false,  
            "reasoningEffort": "high",  
            "textVerbosity": "high",  
            "reasoningSummary": "auto",  
            "include": [  
              "reasoning.encrypted_content"  
            ]  
          }  
        },  
        "gpt-5.2-codex": {  
          "name": "GPT-5.2 Codex",  
          "options": {  
            "include": [  
              "reasoning.encrypted_content"  
            ],  
            "store": false  
          }  
        }  
      }  
    }  
  }  
}

配置密钥

方式一：使用命令行（推荐）

# 登录或更新某个供应商的 Key
opencode auth login

# 查看当前已配置的所有供应商和 Key 状态
opencode auth list

# 删除指定供应商的 Key
opencode auth logout <供应商名称>

方式二：手动编辑配置文件

在 ~/.local/share/opencode/auth.json 中添加对应供应商的 API Key。

注意：auth.json 中的供应商名称必须与 opencode.json 中的供应商名称完全一致。

{
  "供应商名称": {
    "type": "api",
    "key": "你的API密钥"
  }
}

小技巧：在 OpenCode 中按 Ctrl + T 可切换不同的推理强度（variants）。

五、Cherry 配置使用教程

Cherry 的官网下载地址：https://www.cherry-ai.com/

Cherry 的手机版本（安卓/苹果）下载地址：https://github.com/CherryHQ/cherry-studio-app/releases ，安装方式和电脑端类似。

输入 baseURL、api-key，获取模型后即可使用。

六、IDEA 里面使用第三方插件 Kilo Code 配置教程

手动输入 BaseURL、API Key 和模型名称后，点击保存。

七、小龙虾 OpenClaw 安装指南

在开始安装之前，需要确保你的系统满足以下基本要求。OpenClaw 主要为类 Unix 环境设计，但在 Windows 上可以通过 WSL2 (Windows Subsystem for Linux 2) 完美运行。

系统要求：

  • Node：版本需要大于等于 22
  • 操作系统：macOS、Linux、Windows (通过 WSL2)
  • 包管理器：如果选择从源码编译，需要安装 pnpm。对于大多数用户，推荐使用 npm，它会随 Node.js 一起安装

**开始安装：**直接参考官方安装教程文档即可。

OpenClaw 安装文档

安装过程中可以先不配置模型；安装完成后，直接编辑配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json。

其中模型配置部分 models 直接使用下面配置，其中 sk-xxxx 替换成你的密钥。

{
    "models": {
      "providers": {
        "xiamai": {
          "baseUrl": "http://ai.xiamai.top/v1",
          "apiKey": "你的秘钥sk-xxxx",
          "auth": "api-key",
          "api": "openai-responses",
          "authHeader": true,
          "models": [
            {
              "id": "gpt-5.3-codex",
              "name": "GPT-5.3 Codex",
              "reasoning": true,
              "input": [

                "text",  
                "image"  
              ],  
              "cost": {  
                "input": 1.75,  
                "output": 14,  
                "cacheRead": 0.175,  
                "cacheWrite": 0.175  
              },  
              "contextWindow": 400000,  
              "maxTokens": 128000  
            }  
          ],  
          "headers": {  
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) OpenClaw/2026.2.14",  
            "Accept": "application/json"  
          }  
        }  
      }  
    },  
    "agents": {  
      "defaults": {  
        "model": {  
          "primary": "xiamai/gpt-5.3-codex"  
        },  
        "models": {  
          "xiamai/gpt-5.3-codex": {  
            "alias": "GPT 5.3 Codex"  
          }  
        },  
        "workspace": "/root/.openclaw/workspace",  
        "compaction": {  
          "mode": "safeguard"  
        },  
        "maxConcurrent": 4,  
        "subagents": {  
          "maxConcurrent": 8  
        }  
      }  
    }
}

如何设置小龙虾里面 GPT-5.3-CODEX 的推理强度：

全局默认从 low 改成 high（推荐）。
在 agents.defaults 里加一行（和 maxConcurrent 同级）：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "workspace": "/root/.openclaw/workspace",
      "compaction": { "mode": "safeguard" },
      "maxConcurrent": 4,
      "subagents": { "maxConcurrent": 8 },
      "thinkingDefault": "high",
      "model": { "primary": "xiamai/gpt-5.3-codex" }
    }
  }
}

改完后重启 OpenClaw gateway/主进程生效。

八、使用 Claude Code 接入 Codex

很多小伙伴想用 CC 接入 Codex 使用。如果想使用 CC CLI 接入 Codex，就必须借助协议转换工具。

项目地址：https://github.com/lich0821/ccNexus/releases ，下载适合自己的系统版本。

使用说明：https://mp.weixin.qq.com/s/ohtkyIMd5YC7So1q-gE0og

该项目目前仅支持 gpt-5.2 调用，暂时没兼容 5.3-Codex 的工具调用，所以建议只使用 gpt-5.2。

下载后打开进行配置：

配置 Claude Code

在 Claude Code 设置中：

  • API Base URL：http://localhost:3000
  • API Key：随便填写（会被代理替换）

然后点击启动器里的项目启动。

九、GPT 模型代码中调用

若要在代码中使用，例如 HTTP 请求或者官方的 SDK，那么：

  • 请求地址：http://ai.xiamai.top/v1/responses
  • 请求方法：POST
  • 请求头：
    • Content-Type: application/json
    • Authorization: Bearer sk-xxxx
  • 请求体格式需要注意：其中 input 需要使用数组方式。下面给出一个最小可用 demo（其他可选参数这里没有列举出来，可以自己抓包调试）。
{
  "model": "gpt-5.2",
  "input": [
    {
      "type": "message",
      "role": "developer",
      "content": [
        {
          "type": "input_text",
          "text": "123"
        }
      ]
    },
    {
      "type": "message",
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "input_text",
          "text": "456"
        }
      ]
    }
  ]
}