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Codex

Codex 是 OpenAI 基于 ChatGPT 模型构建的 Coding Agent。可通过 ChatGPT desktop app、Codex CLI 和 Codex IDE extension 等途径使用。

安装配置这里不再赘述,自行查阅官网即可。本文主要介绍 Codex 的使用范式。

连接项目

对于本地项目

  • ChatGPT desktop app【推荐】:选择本地项目对应的目录即可开始对话工作。
  • Codex CLI:在对应的目录使用对应的命令即可,偏极客风。
  • Codex IDE extension:在你熟悉的 IDE 中安装 Codex 插件即可开始使用。

对于 Windows 用户

我更推荐在 WSL 环境下使用 Codex,更加稳定和安全。

我目前尝试的最佳实践是在 WSL 启动一个 sshd 服务,然后在 ChatGPT desktop app 中通过 ssh 的方式连接。这样的好处是可以直接依赖 WSL 中的 Codex CLI 显示 WSL 中存在的所有对话。

对于远程项目

这里特指远程服务器中的项目。ChatGPT desktop app 在 SSH 连接远程服务器的项目时,需要远程服务器安装并登陆了 Codex CLI,考虑到有些服务器无法正常登录账号,以及往往不会只有一个人使用,最佳方案就是在本地新建一个目录,并在其中的 AGENTS.md 上写好 SSH 连接信息。AGENTS.md 示例:

以下是项目记忆,除非特殊说明,否则默认基于远程服务器的指定路径进行回答。

连接方式:

Host super-gpu
    HostName xxx.xxx.xxx.xxx
    User root
    Port 2222
    IdentityFile ~/.ssh/god

工作路径:`/path/to/project`

之后无论是 ChatGPT desktop app、Codex CLI 还是 Codex IDE extension 都可以正常使用了,同时还不需要在服务器登录 ChatGPT 账号。原理就是让 Codex 借助本地电脑将命令传输到服务器并执行。

接入第三方 API

这适用于希望使用 Codex 的 Harness 但是不使用 ChatGPT 官方模型的群体。

接入第三方 API 的前提

需要上游模型供应商支持 Responses API。

编辑 ~/.codex/config.toml 文件:

model = "gpt-5.5"
model_provider = "custom"
model_reasoning_effort = "medium"
disable_response_storage = true

[model_providers.custom]
name = "custom"
base_url = "https://api.example.com/v1"
wire_api = "responses"

编辑 ~/.codex/auth.json 文件:

{
  "OPENAI_API_KEY": "sk-xxx"
}