什么是 Codex？

Codex 是 OpenAI 推出的 AI 编程代理（coding agent），它不同于简单的代码补全工具。Codex 能够在终端中直接理解项目上下文、执行命令、修改文件、创建 PR，像一个真正的开发伙伴一样工作。

目前 Codex 有三个形态：

• Codex CLI：基于命令行的 AI 编程代理，开源且本地运行
• Codex IDE：集成到 VS Code、Cursor、Windsurf 等编辑器的插件
• Codex Web：基于云的 Codex 智能体，通过 ChatGPT 界面访问

其中 CLI 版本是开源的核心，也是这次「任意模型接入」能力的主阵地。

OSS 模式是什么？

OSS 模式，全称 Open-Source Mode，是 Codex CLI 内置的一个运行模式。开启后，Codex 不再依赖 OpenAI 的专有模型，而是允许用户指定任何兼容 OpenAI API 的后端服务作为模型引擎。

这意味着：

• 你可以在完全离线的环境下使用 Codex，无需连接 OpenAI
• 你可以自由选择模型：Qwen、Llama、DeepSeek、Mistral 等
• 你可以在自己的硬件上运行，数据不出本地
• 你可以通过 OpenRouter 等网关使用多种商业或开源模型

快速上手 OSS 模式

安装 Codex CLI

如果已安装 Codex CLI，请跳过此步骤。

使用一行命令即可完成安装：

curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh

也支持 npm 和 Homebrew 安装：

npm install -g @openai/codex

# 或者
brew install --cask codex

启动 OSS 模式

Codex CLI 提供了两种方式进入 OSS 模式：

方式一：命令行参数

直接在启动时加上 --oss 标志：

codex --oss

此时 Codex 会使用默认 OSS 配置连接本地 Ollama 服务（localhost:11434），并使用 gpt-oss:20b 模型。

方式二：通过配置文件

编辑 ~/.codex/config.toml，配置自定义模型提供商：

model = "gpt-oss:120b"
model_provider = "ollama"

然后直接运行 codex 即可。

内置模型名称

Codex 为 OSS 模式内置了几个模型别名：

模型名	说明
gpt-oss:20b	20B 参数的轻量级 OSS 模型
gpt-oss:120b	120B 参数的高性能 OSS 模型
gpt-oss:120b-cloud	云端托管的 120B 模型

这些名称会映射到你实际选择的后端模型上，Codex 会根据名称选择合适的元数据配置。

自定义模型提供商：核心配置

Codex 的真正威力在于 config.toml 中的 [model_providers] 配置段。你可以定义任意数量的自定义提供者。

配置语法

以下是一个完整的配置示例：

# 选择使用的模型和提供者
model = "qwen2.5-coder:32b"
model_provider = "ollama"
model_reasoning_effort = "high"

# 定义模型提供者
[model_providers.ollama]
name = "Ollama"
base_url = "http://localhost:11434/v1"
wire_api = "responses"

[model_providers.lmstudio]
name = "LM Studio"
base_url = "http://localhost:1234/v1"
wire_api = "responses"

[model_providers.openrouter]
name = "OpenRouter"
base_url = "https://openrouter.ai/api/v1"
wire_api = "responses"
experimental_bearer_token = "your-openrouter-api-key"

关键配置项说明

• model：模型名称，可以是任意字符串，Codex 会传递给后端
• model_provider：指向下方定义的提供者 ID
• model_reasoning_effort：推理强度，可选 low、medium、high
• base_url：API 服务的完整地址，支持远程地址
• wire_api：API 协议类型，responses（OpenAI Responses API）或 chat（Chat Completions API）
• experimental_bearer_token：认证令牌，用于需要 API Key 的服务

实战：接入各种模型服务

使用 Ollama（本地）

Ollama 是目前最流行的本地模型运行工具。配置如下：

model = "qwen2.5-coder:32b"
model_provider = "ollama"

[model_providers.ollama]
name = "Ollama"
base_url = "http://localhost:11434/v1"
wire_api = "responses"

Codex 会自动检测本地安装的 Ollama。确保 Ollama 正在运行，Codex 就能直接使用。

使用 DeepSeek

DeepSeek 提供了与 OpenAI 兼容的 API 接口，国内可直接访问，无需魔法：

model = "deepseek-coder"
model_provider = "deepseek"

[model_providers.deepseek]
name = "DeepSeek"
base_url = "https://api.deepseek.com/v1"
wire_api = "responses"
experimental_bearer_token = "sk-你的DeepSeek-API-Key"

DeepSeek 的编码模型在编程任务上表现出色，且国内访问延迟低，非常适合作为 Codex 的日常推理引擎。

使用 OpenRouter（云端网关）

OpenRouter 提供了访问上百种模型的统一入口，包括 Claude、Gemini、DeepSeek、Mistral 等：

model = "anthropic/claude-sonnet-4-20250514"
model_provider = "openrouter"

[model_providers.openrouter]
name = "OpenRouter"
base_url = "https://openrouter.ai/api/v1"
wire_api = "responses"
experimental_bearer_token = "sk-or-v1-你的Key"

使用自定义 OpenAI 兼容服务

如果你有自己的模型推理服务（如 vLLM、TGI、SGLang 等部署的）：

model = "my-custom-model"
model_provider = "self-hosted"

[model_providers.self-hosted]
name = "Self-Hosted"
base_url = "http://192.168.1.100:8080/v1"
wire_api = "responses"
experimental_bearer_token = "local-dev-key"

Profiles 配置 多模型自由切换

Codex 支持 Profiles 机制，可以同时定义多组模型配置，随时切换：

# 默认配置
model = "gpt-oss:120b"
model_provider = "ollama"

# 定义提供者
[model_providers.ollama]
name = "Ollama"
base_url = "http://localhost:11434/v1"
wire_api = "responses"

[model_providers.openrouter]
name = "OpenRouter"
base_url = "https://openrouter.ai/api/v1"
wire_api = "responses"
experimental_bearer_token = "sk-or-v1-xxx"

# 定义 Profiles
[profiles.fast-coder]
model = "qwen2.5-coder:7b"
model_provider = "ollama"
model_reasoning_effort = "low"

[profiles.reasoning]
model = "deepseek/deepseek-r1"
model_provider = "openrouter"
model_reasoning_effort = "high"

使用 Profile 启动：