Codex 接入 API 中转服务完整教程：ChatGPT 桌面版与 Codex CLI 配置方法

博主： blush
发布时间：2026 年 09 月 21 日
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# Codex 接入 API 中转服务完整教程

OpenAI Codex 是一款面向开发者的 AI 编程工具，可以直接读取本地项目、分析代码、修改文件、运行命令，并协助完成代码审查、重构和开发任务。

除了直接使用官方 API 之外，Codex 也可以通过自定义 Model Provider 的方式连接兼容的 **API 中转服务**。

本文介绍如何将 **Codex 接入 API 中转服务**，并在 **ChatGPT 桌面版** 或 **Codex CLI** 中使用。

整个配置过程并不复杂，核心就是修改：

```text
~/.codex/config.toml
```

配置完成后，ChatGPT 桌面版中的 Codex 和 Codex CLI 可以共用这一份配置。

---

## 一、准备工作

开始之前，需要准备以下内容：

1. ChatGPT 桌面版或 Codex CLI
2. 一个可用的 API Token
3. API 中转服务提供的 API 地址
4. API 中转服务当前支持的模型名称
5. 一个本地代码项目用于测试

如果主要用于日常开发，推荐使用 ChatGPT 桌面版，操作更加直观。

如果习惯终端、SSH 或服务器环境，则可以使用 Codex CLI。

---

## 二、安装 ChatGPT 桌面版

首先下载安装最新版 ChatGPT 桌面客户端。

安装完成并登录后，可以使用 Codex 相关功能。

Codex 可以直接打开本地项目目录，并读取项目中的代码文件，非常适合：

* 阅读陌生项目
* 分析代码结构
* 查找 Bug
* 修改 PHP / JavaScript / Python 等代码
* 重构项目
* 检查 Git 修改
* 编写 Docker 配置
* 分析服务器项目
* 自动执行开发任务

如果已经安装 ChatGPT 桌面版，可以直接进入下一步。

---

## 三、获取 API Token

进入你使用的 API 中转服务后台，创建一个 API Token。

Token 通常类似：

```text
sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
```

请妥善保存自己的 Token。

不要把真实 Token 发布到：

* 博客
* GitHub
* 论坛
* 群聊
* 公开截图

后面的配置文件中需要使用这个 Token。

---

## 四、获取 API 地址

API 中转服务通常会提供一个 API Endpoint，例如：

```text
https://api.example.com/v1
```

后续需要把这个地址填写到：

```toml
base_url
```

例如：

```toml
base_url = "https://api.example.com/v1"
```

不同 API 中转服务提供的地址可能不同，因此应以服务商后台提供的地址为准。

---

## 五、创建 Codex 配置目录

Codex 默认读取：

```text
~/.codex/config.toml
```

因此首先需要创建 `.codex` 文件夹。

### macOS / Linux

打开终端执行：

```bash
mkdir -p ~/.codex
```

然后编辑配置文件：

```bash
nano ~/.codex/config.toml
```

### Windows

如果使用 Windows PowerShell，可以执行：

```powershell
New-Item -ItemType Directory -Force "$HOME\.codex"
```

然后打开配置文件：

```powershell
notepad "$HOME\.codex\config.toml"
```

Windows 下对应的位置通常类似：

```text
C:\Users\你的用户名\.codex\config.toml
```

---

## 六、配置 API 中转服务

在 `config.toml` 中加入：

```toml
model = "gpt-5.4"
model_provider = "relay"

[model_providers.relay]
name = "Relay"
base_url = "https://api.example.com/v1"
wire_api = "responses"
experimental_bearer_token = "sk-你的令牌"
```

需要修改的主要有三个地方。

### 1. 模型名称

```toml
model = "gpt-5.4"
```

修改成 API 服务实际支持的模型 ID。

例如：

```toml
model = "你的模型ID"
```

### 2. API 地址

把：

```toml
base_url = "https://api.example.com/v1"
```

修改成 API 中转服务提供的地址。

例如：

```toml
base_url = "https://your-api-domain.com/v1"
```

### 3. API Token

把：

```toml
experimental_bearer_token = "sk-你的令牌"
```

替换成自己的 API Token。

例如：

```toml
experimental_bearer_token = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"
```

---

## 七、完整配置示例

最终配置类似：

```toml
model = "你的模型ID"
model_provider = "relay"

[model_providers.relay]
name = "Relay"
base_url = "https://你的API地址/v1"
wire_api = "responses"
experimental_bearer_token = "sk-你的API令牌"
```

例如：

```toml
model = "gpt-5.4"
model_provider = "relay"

[model_providers.relay]
name = "Relay"
base_url = "https://api.example.com/v1"
wire_api = "responses"
experimental_bearer_token = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"
```

---

## 八、配置参数说明

### model

```toml
model = "gpt-5.4"
```

指定 Codex 默认调用的模型。

这里必须填写 API 服务实际支持的 Model ID。

### model\_provider

```toml
model_provider = "relay"
```

指定使用哪个 Model Provider。

这里定义为：

```text
relay
```

对应：

```toml
[model_providers.relay]
```

这个名称也可以自行修改，例如：

```toml
model_provider = "myapi"

[model_providers.myapi]
```

只要前后一致即可。

### name

```toml
name = "Relay"
```

这是 Provider 的显示名称。

可以自行修改，例如：

```toml
name = "My API"
```

### base\_url

```toml
base_url = "https://api.example.com/v1"
```

这里填写 API 中转服务提供的接口地址。

Codex 的模型请求会通过这个地址发送。

### wire\_api

```toml
wire_api = "responses"
```

表示使用 Responses API 格式。

如果使用的 API 中转服务兼容 OpenAI Responses API，一般可以使用：

```toml
wire_api = "responses"
```

### experimental\_bearer\_token

```toml
experimental_bearer_token = "sk-你的API令牌"
```

这里填写 API Token。

API 服务会使用这个 Token 验证：

* 身份
* 权限
* 余额
* 调用额度

---

## 九、模型名称如何填写

这是最容易出问题的地方之一。

例如配置：

```toml
model = "gpt-5.4"
```

前提是你使用的 API 服务确实提供：

```text
gpt-5.4
```

如果 API 服务使用其他模型 ID，就必须按照后台实际显示的名称填写。

例如：

```toml
model = "example-model"
```

模型名称必须与 API 平台提供的 **Model ID 完全一致**。

如果填写错误，可能出现：

```text
model_not_found
```

或者：

```text
The model does not exist
```

因此后续更换模型时，一般只需要修改：

```toml
model = "新的模型名称"
```

---

## 十、保存配置

如果使用 Linux/macOS 的 nano：

输入完成后按：

```text
Ctrl + O
```

保存文件。

然后按：

```text
Enter
```

确认。

最后：

```text
Ctrl + X
```

退出 nano。

---

## 十一、重新启动 ChatGPT / Codex

修改：

```text
~/.codex/config.toml
```

之后，建议完全退出 ChatGPT 桌面版或 Codex CLI，再重新启动。

这样可以确保程序重新读取配置。

如果配置修改以后没有生效，首先可以尝试重新启动程序。

---

## 十二、打开项目测试

配置完成以后，可以在 Codex 中选择一个本地项目目录。

例如：

```text
my-project/
├── src/
├── public/
├── package.json
├── README.md
└── docker-compose.yml
```

然后输入一个简单任务：

```text
请介绍一下这个项目。
```

或者：

```text
分析一下这个项目的目录结构，并告诉我每个主要目录的作用。
```

如果 Codex 能够正常读取项目并返回内容，基本说明：

* API 地址正常
* API Token 正常
* 模型名称正确
* Model Provider 配置正常
* Codex 可以正常调用模型

---

## 十三、使用 Codex CLI

除了桌面版之外，也可以直接通过 Codex CLI 使用。

首先进入项目目录。

例如：

```bash
cd /www/wwwroot/example.com
```

然后运行：

```bash
codex
```

Codex 会读取当前项目。

之后可以直接输入任务。

例如：

```text
请分析这个项目的目录结构。
```

或者：

```text
请检查这个项目是否存在明显的 Bug。
```

也可以：

```text
分析 docker-compose.yml，并检查配置是否存在问题。
```

或者：

```text
检查最近的 Git 修改，找出可能导致程序异常的问题。
```

对于服务器、Docker、PHP、Node.js、Python 等项目，Codex CLI 会非常方便。

---

## 十四、桌面版和 Codex CLI 是否需要分别配置

通常不需要。

两者都可以读取：

```text
~/.codex/config.toml
```

也就是说：

```text
ChatGPT Desktop
        ↓
~/.codex/config.toml
        ↑
    Codex CLI
```

只需要维护一份配置。

以后如果修改：

* API 地址
* API Token
* Model
* Provider

直接修改：

```text
~/.codex/config.toml
```

即可。

---

## 十五、常见问题

### 1. 401 Unauthorized

如果出现：

```text
401 Unauthorized
```

通常需要检查：

```toml
experimental_bearer_token
```

确认：

* Token 是否填写正确
* Token 是否过期
* Token 是否被删除
* Token 是否还有权限
* 是否复制了空格
* 账户是否正常

---

### 2. Model Not Found

例如：

```text
model_not_found
```

一般说明：

```toml
model = "xxx"
```

填写的模型名称不存在。

进入 API 服务后台查看当前支持的 Model ID，然后修改即可。

---

### 3. 一直 Loading 没有输出

如果出现：

* 一直加载
* 没有返回内容
* 返回到一半停止
* CLI 长时间没有响应

可能与流式输出或 API 兼容性有关。

建议检查：

1. API 服务是否支持 Streaming
2. 当前模型是否支持正常流式输出
3. API 是否兼容 Responses API
4. 网络是否正常
5. API 服务是否正常
6. API 请求日志是否出现错误

---

### 4. 修改配置后没有生效

确认配置文件路径：

```text
~/.codex/config.toml
```

然后检查 TOML 格式。

最后彻底退出 ChatGPT / Codex，再重新打开。

---

### 5. 429 Too Many Requests

如果出现：

```text
429 Too Many Requests
```

通常可能与以下因素有关：

* API 余额不足
* RPM 限制
* TPM 限制
* 并发过高
* 上游模型限流
* API 服务商限流

可以进入 API 服务后台检查请求日志和账户额度。

---

### 6. 请求返回 404

如果出现：

```text
404 Not Found
```

优先检查：

```toml
base_url
```

特别注意：

```text
/v1
```

是否填写正确。

例如 API 服务要求：

```text
https://api.example.com/v1
```

就不要只填写：

```text
https://api.example.com
```

当然，也有部分 API 服务会自动处理 `/v1`。

最终应以服务商提供的 API 地址为准。

---

## 十六、推荐测试顺序

第一次接入 API 中转服务后，不建议直接让 Codex 大规模修改正式项目。

可以先执行只读任务。

第一步：

```text
请介绍一下这个项目。
```

第二步：

```text
请分析这个项目使用了哪些技术。
```

第三步：

```text
检查项目中可能存在的明显 Bug，但暂时不要修改文件。
```

确认读取、分析、模型调用都正常以后，再执行：

```text
请修复这个问题。
```

或者：

```text
请直接修改相关文件。
```

这样更加容易发现 API 或模型兼容问题。

---

## 十七、修改正式项目之前建议使用 Git

如果准备让 Codex 修改正式项目，建议项目首先使用 Git。

修改之前执行：

```bash
git status
```

确认当前状态。

然后保存当前版本：

```bash
git add .
git commit -m "backup before codex"
```

这样如果 AI 修改结果不符合预期，可以快速检查差异或者回滚。

对于以下正式项目尤其推荐这样操作：

* WordPress
* PHP
* Docker
* Node.js
* Python
* Laravel
* Next.js
* Vue
* React

---

## 十八、安全注意事项

### 1. 不要泄露 API Token

不要公开：

```toml
experimental_bearer_token = "sk-xxxxxxxx"
```

尤其不要把真实 Token：

* 发到论坛
* 发布到博客
* 提交到 GitHub
* 上传到公开仓库
* 出现在截图中

### 2. 不要把 Token 提交到 Git

如果某个项目中存在 API 配置文件，可以考虑添加到：

```text
.gitignore
```

防止 API Key 被意外上传。

### 3. 注意第三方 API 中转的数据安全

当你使用：

```toml
base_url = "https://第三方API地址/v1"
```

时，请求会经过对应的 API 中转服务。

因此如果项目中存在：

* 公司内部源码
* 数据库密码
* SSH 私钥
* API Secret
* 用户隐私信息
* 支付系统信息
* 生产环境密钥
* 商业机密

应当确认所使用 API 服务的数据处理方式和隐私政策。

对于高度敏感的项目，不建议把密钥、私钥、密码等信息直接提供给模型。

---

## 十九、最终配置结构

配置完成后，主要维护：

```text
~/.codex/
└── config.toml
```

内容类似：

```toml
model = "你的模型ID"
model_provider = "relay"

[model_providers.relay]
name = "Relay"
base_url = "https://你的API地址/v1"
wire_api = "responses"
experimental_bearer_token = "sk-你的API令牌"
```

以后更换模型：

```toml
model = "新的模型名称"
```

更换 API 地址：

```toml
base_url = "https://新的API地址/v1"
```

更换 Token：

```toml
experimental_bearer_token = "sk-新的API令牌"
```

即可。

---

## 二十、总结

Codex 接入 API 中转服务的核心流程非常简单：

```text
准备 API 中转服务
        ↓
获取 API 地址
        ↓
获取 API Token
        ↓
确认可用模型
        ↓
创建 ~/.codex/config.toml
        ↓
配置 Model Provider
        ↓
填写 Base URL
        ↓
填写 Token
        ↓
重新启动 Codex
        ↓
打开项目测试
```

最核心的配置就是：

```toml
model = "你的模型ID"
model_provider = "relay"

[model_providers.relay]
name = "Relay"
base_url = "https://你的API地址/v1"
wire_api = "responses"
experimental_bearer_token = "sk-你的API令牌"
```

只要所使用的 **API 中转服务兼容 Codex 所需要的 API 格式，并支持对应模型和流式输出**，就可以通过这种方式进行接入。

对于经常处理以下工作的用户来说会非常方便：

* WordPress
* PHP
* Linux
* Docker
* Node.js
* Python
* GitHub 项目
* 网站开发
* 服务器运维

第一次配置完成后，可以先输入：

```text
请介绍一下这个项目，并分析项目的主要目录结构，暂时不要修改任何文件。
```

如果能够正常完成分析，再开始让 Codex 执行实际的代码修改任务。

最后修改：2026 年 09 月 21 日

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Codex 接入 API 中转服务完整教程：ChatGPT 桌面版与 Codex CLI 配置方法

blush • 2026 年 09 月 21 日

# Codex 接入 API 中转服务完整教程

OpenAI Codex 是一款面向开发者的 AI 编程工具，可以直接读取本地项目、分析代码、修改文件、运行命令，并协助完成代码审查、重构和开发任务。

除了直接使用官方 API 之外，Codex 也可以通过自定义 Model Provider 的方式连接兼容的 **API 中转服务**。

本文介绍如何将 **Codex 接入 API 中转服务**，并在 **ChatGPT 桌面版** 或 **Codex CLI** 中使用。

整个配置过程并不复杂，核心就是修改：

```text
~/.codex/config.toml
```

配置完成后，ChatGPT 桌面版中的 Codex 和 Codex CLI 可以共用这一份配置。

---

## 一、准备工作

开始之前，需要准备以下内容：

1. ChatGPT 桌面版或 Codex CLI
2. 一个可用的 API Token
3. API 中转服务提供的 API 地址
4. API 中转服务当前支持的模型名称
5. 一个本地代码项目用于测试

如果主要用于日常开发，推荐使用 ChatGPT 桌面版，操作更加直观。

如果习惯终端、SSH 或服务器环境，则可以使用 Codex CLI。

---

## 二、安装 ChatGPT 桌面版

首先下载安装最新版 ChatGPT 桌面客户端。

安装完成并登录后，可以使用 Codex 相关功能。

Codex 可以直接打开本地项目目录，并读取项目中的代码文件，非常适合：

如果已经安装 ChatGPT 桌面版，可以直接进入下一步。

---

## 三、获取 API Token

进入你使用的 API 中转服务后台，创建一个 API Token。

Token 通常类似：

```text
sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
```

请妥善保存自己的 Token。

不要把真实 Token 发布到：

* 博客
* GitHub
* 论坛
* 群聊
* 公开截图

后面的配置文件中需要使用这个 Token。

---

## 四、获取 API 地址

API 中转服务通常会提供一个 API Endpoint，例如：

```text
https://api.example.com/v1
```

后续需要把这个地址填写到：

```toml
base_url
```

例如：

```toml
base_url = "https://api.example.com/v1"
```

不同 API 中转服务提供的地址可能不同，因此应以服务商后台提供的地址为准。

---

## 五、创建 Codex 配置目录

Codex 默认读取：

```text
~/.codex/config.toml
```

因此首先需要创建 `.codex` 文件夹。

### macOS / Linux

打开终端执行：

```bash
mkdir -p ~/.codex
```

然后编辑配置文件：

```bash
nano ~/.codex/config.toml
```

### Windows

如果使用 Windows PowerShell，可以执行：

```powershell
New-Item -ItemType Directory -Force "$HOME\.codex"
```

然后打开配置文件：

```powershell
notepad "$HOME\.codex\config.toml"
```

Windows 下对应的位置通常类似：

```text
C:\Users\你的用户名\.codex\config.toml
```

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## 六、配置 API 中转服务

在 `config.toml` 中加入：

```toml
model = "gpt-5.4"
model_provider = "relay"

[model_providers.relay]
name = "Relay"
base_url = "https://api.example.com/v1"
wire_api = "responses"
experimental_bearer_token = "sk-你的令牌"
```

需要修改的主要有三个地方。

### 1. 模型名称

```toml
model = "gpt-5.4"
```

修改成 API 服务实际支持的模型 ID。

例如：

```toml
model = "你的模型ID"
```

### 2. API 地址

把：

```toml
base_url = "https://api.example.com/v1"
```

修改成 API 中转服务提供的地址。

例如：

```toml
base_url = "https://your-api-domain.com/v1"
```

### 3. API Token

把：

```toml
experimental_bearer_token = "sk-你的令牌"
```

替换成自己的 API Token。

例如：

```toml
experimental_bearer_token = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"
```

---

## 七、完整配置示例

最终配置类似：

```toml
model = "你的模型ID"
model_provider = "relay"

[model_providers.relay]
name = "Relay"
base_url = "https://你的API地址/v1"
wire_api = "responses"
experimental_bearer_token = "sk-你的API令牌"
```

例如：

```toml
model = "gpt-5.4"
model_provider = "relay"

[model_providers.relay]
name = "Relay"
base_url = "https://api.example.com/v1"
wire_api = "responses"
experimental_bearer_token = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"
```

---

## 八、配置参数说明

### model

```toml
model = "gpt-5.4"
```

指定 Codex 默认调用的模型。

这里必须填写 API 服务实际支持的 Model ID。

### model\_provider

```toml
model_provider = "relay"
```

指定使用哪个 Model Provider。

这里定义为：

```text
relay
```

对应：

```toml
[model_providers.relay]
```

这个名称也可以自行修改，例如：

```toml
model_provider = "myapi"

[model_providers.myapi]
```

只要前后一致即可。

### name

```toml
name = "Relay"
```

这是 Provider 的显示名称。

可以自行修改，例如：

```toml
name = "My API"
```

### base\_url

```toml
base_url = "https://api.example.com/v1"
```

这里填写 API 中转服务提供的接口地址。

Codex 的模型请求会通过这个地址发送。

### wire\_api

```toml
wire_api = "responses"
```

表示使用 Responses API 格式。

如果使用的 API 中转服务兼容 OpenAI Responses API，一般可以使用：

```toml
wire_api = "responses"
```

### experimental\_bearer\_token

```toml
experimental_bearer_token = "sk-你的API令牌"
```

这里填写 API Token。

API 服务会使用这个 Token 验证：

* 身份
* 权限
* 余额
* 调用额度

---

## 九、模型名称如何填写

这是最容易出问题的地方之一。

例如配置：

```toml
model = "gpt-5.4"
```

前提是你使用的 API 服务确实提供：

```text
gpt-5.4
```

如果 API 服务使用其他模型 ID，就必须按照后台实际显示的名称填写。

例如：

```toml
model = "example-model"
```

模型名称必须与 API 平台提供的 **Model ID 完全一致**。

如果填写错误，可能出现：

```text
model_not_found
```

或者：

```text
The model does not exist
```

因此后续更换模型时，一般只需要修改：

```toml
model = "新的模型名称"
```

---

## 十、保存配置

如果使用 Linux/macOS 的 nano：

输入完成后按：

```text
Ctrl + O
```

保存文件。

然后按：

```text
Enter
```

确认。

最后：

```text
Ctrl + X
```

退出 nano。

---

## 十一、重新启动 ChatGPT / Codex

修改：

```text
~/.codex/config.toml
```

之后，建议完全退出 ChatGPT 桌面版或 Codex CLI，再重新启动。

这样可以确保程序重新读取配置。

如果配置修改以后没有生效，首先可以尝试重新启动程序。

---

## 十二、打开项目测试

配置完成以后，可以在 Codex 中选择一个本地项目目录。

例如：

```text
my-project/
├── src/
├── public/
├── package.json
├── README.md
└── docker-compose.yml
```

然后输入一个简单任务：

```text
请介绍一下这个项目。
```

或者：

```text
分析一下这个项目的目录结构，并告诉我每个主要目录的作用。
```

如果 Codex 能够正常读取项目并返回内容，基本说明：

* API 地址正常
* API Token 正常
* 模型名称正确
* Model Provider 配置正常
* Codex 可以正常调用模型

---

## 十三、使用 Codex CLI

除了桌面版之外，也可以直接通过 Codex CLI 使用。

首先进入项目目录。

例如：

```bash
cd /www/wwwroot/example.com
```

然后运行：

```bash
codex
```

Codex 会读取当前项目。

之后可以直接输入任务。

例如：

```text
请分析这个项目的目录结构。
```

或者：

```text
请检查这个项目是否存在明显的 Bug。
```

也可以：

```text
分析 docker-compose.yml，并检查配置是否存在问题。
```

或者：

```text
检查最近的 Git 修改，找出可能导致程序异常的问题。
```

对于服务器、Docker、PHP、Node.js、Python 等项目，Codex CLI 会非常方便。

---

## 十四、桌面版和 Codex CLI 是否需要分别配置

通常不需要。

两者都可以读取：

```text
~/.codex/config.toml
```

也就是说：

```text
ChatGPT Desktop
        ↓
~/.codex/config.toml
        ↑
    Codex CLI
```

只需要维护一份配置。

以后如果修改：

* API 地址
* API Token
* Model
* Provider

直接修改：

```text
~/.codex/config.toml
```

即可。

---

## 十五、常见问题

### 1. 401 Unauthorized

如果出现：

```text
401 Unauthorized
```

通常需要检查：

```toml
experimental_bearer_token
```

确认：

* Token 是否填写正确
* Token 是否过期
* Token 是否被删除
* Token 是否还有权限
* 是否复制了空格
* 账户是否正常

---

### 2. Model Not Found

例如：

```text
model_not_found
```

一般说明：

```toml
model = "xxx"
```

填写的模型名称不存在。

进入 API 服务后台查看当前支持的 Model ID，然后修改即可。

---

### 3. 一直 Loading 没有输出

如果出现：

* 一直加载
* 没有返回内容
* 返回到一半停止
* CLI 长时间没有响应

可能与流式输出或 API 兼容性有关。

建议检查：

---

### 4. 修改配置后没有生效

确认配置文件路径：

```text
~/.codex/config.toml
```

然后检查 TOML 格式。

最后彻底退出 ChatGPT / Codex，再重新打开。

---

### 5. 429 Too Many Requests

如果出现：

```text
429 Too Many Requests
```

通常可能与以下因素有关：

* API 余额不足
* RPM 限制
* TPM 限制
* 并发过高
* 上游模型限流
* API 服务商限流

可以进入 API 服务后台检查请求日志和账户额度。

---

### 6. 请求返回 404

如果出现：

```text
404 Not Found
```

优先检查：

```toml
base_url
```

特别注意：

```text
/v1
```

是否填写正确。

例如 API 服务要求：

```text
https://api.example.com/v1
```

就不要只填写：

```text
https://api.example.com
```

当然，也有部分 API 服务会自动处理 `/v1`。

最终应以服务商提供的 API 地址为准。

---

## 十六、推荐测试顺序

第一次接入 API 中转服务后，不建议直接让 Codex 大规模修改正式项目。

可以先执行只读任务。

第一步：

```text
请介绍一下这个项目。
```

第二步：

```text
请分析这个项目使用了哪些技术。
```

第三步：

```text
检查项目中可能存在的明显 Bug，但暂时不要修改文件。
```

确认读取、分析、模型调用都正常以后，再执行：

```text
请修复这个问题。
```

或者：

```text
请直接修改相关文件。
```

这样更加容易发现 API 或模型兼容问题。

---

## 十七、修改正式项目之前建议使用 Git

如果准备让 Codex 修改正式项目，建议项目首先使用 Git。

修改之前执行：

```bash
git status
```

确认当前状态。

然后保存当前版本：

```bash
git add .
git commit -m "backup before codex"
```

这样如果 AI 修改结果不符合预期，可以快速检查差异或者回滚。

对于以下正式项目尤其推荐这样操作：

* WordPress
* PHP
* Docker
* Node.js
* Python
* Laravel
* Next.js
* Vue
* React

---

## 十八、安全注意事项

### 1. 不要泄露 API Token

不要公开：

```toml
experimental_bearer_token = "sk-xxxxxxxx"
```

尤其不要把真实 Token：

* 发到论坛
* 发布到博客
* 提交到 GitHub
* 上传到公开仓库
* 出现在截图中

### 2. 不要把 Token 提交到 Git

如果某个项目中存在 API 配置文件，可以考虑添加到：

```text
.gitignore
```

防止 API Key 被意外上传。

### 3. 注意第三方 API 中转的数据安全

当你使用：

```toml
base_url = "https://第三方API地址/v1"
```

时，请求会经过对应的 API 中转服务。

因此如果项目中存在：

* 公司内部源码
* 数据库密码
* SSH 私钥
* API Secret
* 用户隐私信息
* 支付系统信息
* 生产环境密钥
* 商业机密

应当确认所使用 API 服务的数据处理方式和隐私政策。

对于高度敏感的项目，不建议把密钥、私钥、密码等信息直接提供给模型。

---

## 十九、最终配置结构

配置完成后，主要维护：

```text
~/.codex/
└── config.toml
```

内容类似：

```toml
model = "你的模型ID"
model_provider = "relay"

[model_providers.relay]
name = "Relay"
base_url = "https://你的API地址/v1"
wire_api = "responses"
experimental_bearer_token = "sk-你的API令牌"
```

以后更换模型：

```toml
model = "新的模型名称"
```

更换 API 地址：

```toml
base_url = "https://新的API地址/v1"
```

更换 Token：

```toml
experimental_bearer_token = "sk-新的API令牌"
```

即可。

---

## 二十、总结

Codex 接入 API 中转服务的核心流程非常简单：

最核心的配置就是：

```toml
model = "你的模型ID"
model_provider = "relay"

[model_providers.relay]
name = "Relay"
base_url = "https://你的API地址/v1"
wire_api = "responses"
experimental_bearer_token = "sk-你的API令牌"
```

只要所使用的 **API 中转服务兼容 Codex 所需要的 API 格式，并支持对应模型和流式输出**，就可以通过这种方式进行接入。

对于经常处理以下工作的用户来说会非常方便：

* WordPress
* PHP
* Linux
* Docker
* Node.js
* Python
* GitHub 项目
* 网站开发
* 服务器运维

第一次配置完成后，可以先输入：

```text
请介绍一下这个项目，并分析项目的主要目录结构，暂时不要修改任何文件。
```

如果能够正常完成分析，再开始让 Codex 执行实际的代码修改任务。

Codex 接入 API 中转服务完整教程：ChatGPT 桌面版与 Codex CLI 配置方法

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