写在前面

这段时间试图跑通windows+新版codex+deepseek的环境，用来部署基于websocket的项目，但是发现网上给codex接国产模型的教程要么是codex v0.8版本以下才能用，要么没写清楚codex默认模型调用逻辑，搞得我这个agent小白不停踩坑，所以我在这里决定把这段时间的经历作为教程整理出来，大家按需取用。

【注：该版本针对的是windows环境，后续再出wsl环境下的配置教程，另外最近ds更新到v4后中转站好像存在不适配的问题，建议优先用glm、kimi】

为什么有websocket服务的项目建议使用新版codex部署

原因在此：
【此处应该有一个英文技术文档链接但我找不到了】
简单来说就是在2026年三月份的时候，codex在新版本推出了app-server –listen指令用来监听ws窗口，这个功能在现在基于codex搭建的项目大概率会用到的，你没这个指令就无法正常启动服务。
而codex 0.8都是去年出的了，自然没有这个指令。

为什么老版本的codex可以直接接入国产模型

因为那个时候大家用的都是基于chat的传输协议，codex想接入模型改个配置（config.toml）就能直接用了。但是codex 0.8版本后，codex调用模型只支持使用responses传输协议的ai，目前国内据我了解只有火山家和阿里云家的ai是启用responses协议的。这使得其他家只支持chat的模型想要接入codex必须借助中转站。

国产responses模型是否可以直接接入codex？

我试过直接接入豆包（火山引擎），失败了，失败原因是因为有个很无聊的布尔变量它没传过去，说明就算是作为使用responses端口的ai还是被卡了，这也太为难人了。其实两者的api文档中都没有给到codex的接入教程，说明默认是不支持的。

如何选择国产模型？

不知道为什么，我看网上接codex的教程里推荐的基本都是ds、glm、kimi，没出现其他家。glm和kimi可能胜在处理代码真的有点东西，可惜对我部署的项目而言，最合适的是ds。
因为我部署的项目（cyberboss）需要ai能处理长人设文本，需要有角色扮演能力、情感相对细腻的ai，而后两者很可能不具备（我尝试接过glm了，它对长人设文本的理解堪称一坨，kimi就算有这方面的处理能力很可能也只是ds的阉割版）。而国内这方面做的比较好的就是豆包和ds了，因为平时习惯了ds的讲话方式，最后还是回到ds的怀抱了。

为什么使用中转站？

这个中转站可以把不完全兼容现版openai协议的ai传输的内容包装成codex能接收的。
它在你的本地运行，占用一个localhost端口，所以你在.codex的config里要接入的api网址端口是基于localhost的，它负责收发信息，而不是使用官网提供的调用网址。（总体使用下来我认为中转站不会影响传输速率，挺快的其实）
这个中转站还可以用oauth令牌实现一些功能，但是这个教程用不上，我也没明白这东西干嘛用的，在网上查了也没看懂。

题外话：什么叫基于codex的项目

本来我部署那个题目写着基于codex的项目的时候，心里还在幻想是不是可以使用更适配国产模型的claude code，事实证明我天真了，这个项目使用的–listen是codex的指令，其他各种调度逻辑也很可能是基于codex的理解模式写的，并不是一个通用的agent项目。

好了，有的没的都讲完了，接下来进入正式教程：

实战教程

基本配置

【https://cloud.tencent.com/developer/article/2648660】基础版教程
【https://zhuanlan.zhihu.com/p/2011928155204645696】进阶版教程
大家通过上面这个教程安装了codex，并找到.codex文件夹之后，需要在该文件夹下新建一个叫config.toml的文件（如果没有编程软件的话需要下载一个notepad++，在记事本里编辑的结果是不会保存的），在里面写清楚你需要调用的模型。
codex的启动指令通常就是直接在命令行输入codex，这时候它会调用自身默认的模型。
我看到有些人直接用codex启动就能直接显示他刚接入的模型，有些则要使用“codex --profile 模型名”或者“codex --model 模型名”才能让它切换到接入的国产模型，但是大家都没讲为什么，默认都懂，导致我在坑里呆了好久。
所以这里跟大家讲清楚，如果你需要使用codex时直接启动你接入的模型（比如说你部署的项目自己有启动codex的指令，这种的话你不方便通过改脚本的方式让它改变启动指令），或者你本来就只打算接一个模型，请看“默认接入单模型”，如果你没有这方面需求，但你需要几个模型换着用，请看“非默认接入多模型”。
注意，当你进入了codex之后，你将没法将一个国产模型切换成另一个，因为它内置的/model命令只能换gpt名下的模型。

默认接入单模型（ds示例）

复制以下代码的时候记得把注释以及前面的空格删了（力竭）
在config.toml中填入以下内容：

model_provider = "deepseek"
model = "deepseek-chat"

[model_providers.deepseek]
name = "DeepSeek"
base_url = "http://localhost:8317/v1"    #这里就是中转站用到的网址
wire_api = "responses"   #这里告诉codex这是responses端口
requires_openai_auth = true
preferred_auth_method = "apikey"

然后再新建一个auth.json，填入以下内容：

{
  "OPENAI_API_KEY": "你的api填在这里"
}

这部分配置就完成了。

非默认接入多模型

【https://blog.csdn.net/u010734213/article/details/156590390】
我主要参考了这个作者，但是被他设的变量坑了一道，后面才发现这里面有个变量（disable_response_storage）是默认不保存上下文，到底为什么编程助手需要这种配置啊！（——震声）

config.toml

[profiles.glm]
model_provider = "glm"
model = "glm-4.7"
model_reasoning_effort = "high"   #这里是模型的档位低中高，大部分模型应该不分这个

[profiles.kimi]
model_provider = "kimi"
model = "kimixxx"  #这一块我不清楚kimi现在的模型型号，你看着改

windows_wsl_setup_acknowledged = true    #这一块如果你配置了wsl的话得用，不是的话可以删了
preferred_auth_method = "apikey"

[model_providers.glm]
name = "glm"
base_url = "http://localhost:8317/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true

[model_providers.kimi]
name = "kimi"
base_url = "http://localhost:8317/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true

auth.json

{
  "OPENAI_API_KEY": "你的api-key"
}

然后你在命令行输入“codex --profile 模型名”就可以轮着用了

中转站使用

【https://kelen.cc/posts/cliproxyapi-guide】
这个教程其实讲的很清楚了。不过为了将codex接入国产模型，我们打开前端网页后需要进行三个地方的填写：

配置codex api的时候记得开这个东西：

结语

这些东西说简单，那也不难，但是对于刚入坑agent的小白+两年没敲代码的小登而言真的踩坑踩得满脚泥，希望这篇教程能给各位后来人解惑，一起学习。