Codex 上手指南:从安装配置到 AI 编程实战(2026 更新)
Codex 上手指南:从安装配置到 AI 编程实战(2026 更新)
更新说明:本文最初发表于 2025 年,现已于 2026 年 9 月更新安装命令、模型服务说明、MCP 与 SDK 示例,并替换失效的注册链接。旧版部分配置已不再适用,请以本文更新内容为准。命令与功能参考官方文档,界面和可用模型以你安装的版本及账号为准。
想用 AI 帮忙写代码,却卡在安装、账号和配置上?或者已经装好了 Codex,却不知道除了问答还能拿它做什么?
这篇文章按实际使用顺序,把安装、第一次任务、模型服务选择,以及 MCP、项目说明和 SDK 串起来。你可以先跑通一个小任务,再按需要增加功能。
一、先选一个适合自己的入口
Codex 可以围绕项目读取代码、修改文件、执行命令,帮助你理解项目、修复问题和实现功能。使用时,最好把任务放在一个明确的项目目录里,让它知道要处理哪些文件。
常见入口可以这样选择:
| 入口 | 适合的使用方式 |
|---|---|
| 命令行 CLI | 已经习惯终端,希望在项目目录里直接开始工作 |
| IDE 扩展 | 平时主要在 VS Code 等编辑器里开发,希望边看代码边协作 |
| 桌面端 | 希望通过图形界面组织项目、文件和任务 |
| 网页与云端任务 | 希望在支持的云端环境中处理代码任务 |
| SDK | 希望从自己的程序里启动或继续 Codex 任务 |
第一次接触,可以先用 CLI 或 IDE 扩展。下载和其他入口从 OpenAI 官方快速开始进入,避免把第三方同名网站误认为官方服务。
二、安装 CLI,完成第一次任务
1. 准备 Node.js 和 npm
下面采用 npm 安装方式。先在终端检查:
node --version
npm --version
如果找不到命令,先从 Node.js 官网安装受支持的 LTS 版本,然后重新打开终端。
2. 安装官方包
npm install -g @openai/codex
codex --version
注意包名是 @openai/codex。安装完成后,可运行下面的命令查看当前版本支持的选项:
codex --help
如果 Windows PowerShell 提示不能执行 npm.ps1,可以尝试用 npm.cmd 执行同一条安装命令,不必为了安装而修改整台电脑的脚本策略:
npm.cmd install -g @openai/codex
3. 打开项目并登录
在终端进入准备处理的项目目录,然后启动:
codex
按提示选择登录方式。使用 ChatGPT 账号时,需要确认账号具备相应的 Codex 使用权限;使用 OpenAI API Key 时,按 API 方式配置和计费。两种方式不要混为一谈,具体见 官方认证说明。
4. 先给它一个范围清楚的任务
已有项目可以先这样问:
先阅读这个项目,告诉我:
1. 项目主要做什么。
2. 从哪个文件开始运行。
3. 怎样启动和执行测试。
这一步先不要修改文件。
如果手边没有项目,就创建一个空的练习目录,再让它完成一个小脚本:
帮我写一个 Python 脚本:读取当前目录的 input.csv,
保留原有字段和顺序,移除完全重复的记录,写入 output.csv。
不要覆盖输入文件。
请补一份小样例,检查重复记录是否正确移除,最后说明运行方法。
这个练习能让你看清一次完整协作:说明需求、生成文件、运行检查、查看结果。完成后再检查代码差异和输出,确认它做的事情符合你的要求。
三、模型、账号和费用,该怎么理解?
使用 AI 编程时,容易把几件事混在一起:编程工具、背后的模型服务,以及自己的应用需要调用的 API。
例如,你可以让 Codex 帮你开发一个“整理 Excel 文本”的程序;这个程序运行时使用哪家模型 API,是另一项选择。用什么工具写程序,和程序最终调用什么模型,可以分别决定。
大致分清下面几类就够了:
| 需求 | 需要确认什么 |
|---|---|
| 用 Codex 帮自己写代码 | 登录方式、账号权限、当前可用模型与用量 |
| 用自己的程序调用模型 | 模型 API、API Key、调用费用或资源额度 |
| 使用某个平台的编程订阅套餐 | 套餐支持哪些工具、接口及使用范围 |
准备一个模型服务账号,方便后面做应用
如果你也想试试国产大模型,或者准备做自己的 AI 应用,可以先注册智谱大模型开放平台 BigModel。后续无论是整理文本、抽取表格字段,还是为应用增加问答功能,都可以从熟悉模型 API 的使用方式开始。
按平台当前邀请活动说明,通过下面的链接注册,可获得 2000 万 Tokens 新用户礼包。 还没有账号的朋友,可以从这里开始:
👉 点击注册智谱 BigModel,领取 2000 万 Tokens 新用户礼包
注册后,按活动页面提示完成领取要求,在账号内查看礼包是否到账、适用模型以及有效期。准备调用 API 时,再按照平台文档创建自己的 API Key,并妥善保存。
推荐说明:这是我的邀请链接。你按活动规则领取新用户福利,我也可能获得平台推荐奖励。礼包的具体领取条件与使用范围,以活动页面和账号内显示为准。
接下来,你可以把 智谱官方快速开始交给 Codex,请它帮你搭一个最小示例:
请参考智谱官方快速开始,为当前项目添加一个最小的模型 API 调用示例。
API Key 从环境变量读取,不要写进代码。
模型名称做成可配置项,我会填写账号中可用的模型。
先生成代码和运行说明,处理认证失败、额度不足和请求超时。
这一步不要实际发送付费请求。
这样,注册账号就接到了一个具体任务上:让 Codex 帮你写应用,再由应用使用模型服务。运行示例前,填好本地环境变量,确认所选模型的费用和礼包适用范围。密钥不需要发到聊天里,也不要提交到代码仓库。
能不能直接把智谱模型接到 Codex?
需要看接口兼容性,不能只改一个地址就默认能用。
当前 Codex 配置参考中,模型提供方的 wire_api 只列出 responses。提供 Chat Completions 兼容接口,并不自动意味着满足 Codex 的接口要求。
因此,本文不提供未经验证的直连配置。需要在编程工具里使用智谱时,应按平台最新的 编程套餐接入说明,确认工具支持、接口地址和套餐范围。新用户 Tokens 礼包也不能直接理解为 Codex 订阅或编程套餐。
四、日常使用,先记住这些命令
终端命令与对话里的斜杠命令是两回事:codex --help 在终端执行,/model 则在 Codex 的交互输入框里输入。
| 交互命令 | 用途 |
|---|---|
/model | 选择当前账号与环境可用的模型及相关选项 |
/status | 查看当前会话状态 |
/new | 开始新会话 |
/compact | 压缩较长会话的上下文 |
/init | 生成可供完善的 AGENTS.md 项目说明 |
/mcp | 查看 MCP 相关信息 |
/permissions | 查看或调整当前权限设置 |
功能名称可能随版本调整;在输入框键入 /,以当前菜单为准。官方命令说明
模型和推理强度不用一开始就反复纠结。先用默认设置完成任务;遇到复杂设计、跨文件排错,再尝试当前模型支持的更高推理强度。判断结果时,看修改是否正确、测试是否通过,而不仅是回答有多长。
五、把项目习惯写进 AGENTS.md
如果每次都要重复告诉 AI“不要改编码”“先看 README”“测试怎么运行”,可以把这些稳定要求写成项目说明。
在 Codex 中运行 /init 后,检查生成的内容,再按项目实际情况修改。例如:
# 项目说明
## 开始前
- 先阅读 README,确认目录结构和运行方式。
- 保留现有文件编码和换行格式。
## 修改要求
- 只处理本次需求涉及的内容。
- 不把密钥、账号密码写入代码或示例文件。
- 改动公共接口时,说明受影响的调用方。
## 验证要求
- 优先使用项目已有的测试命令。
- 无法执行的测试明确写出来,不声称已经通过。
这份文件应写项目里确实适用的规则,具体测试命令也要来自项目本身。它适合保存长期约定,临时需求仍直接在任务里说明。AGENTS.md 官方说明
六、需要外部工具时,再接 MCP
MCP 是连接模型应用和外部工具、数据源的一种协议。它可以用于查询文档、访问某个系统的数据或调用专门工具,具体能力取决于接入的服务。
原文举过查技术文档和处理 Excel 的例子。这里保留一个清楚的起点:先接文档工具,再按实际任务增加其他服务。
例子:接入 Context7 查询开发文档
官方文档提供的 CLI 添加方式是:
codex mcp add context7 -- npx -y @upstash/context7-mcp
查看已配置的服务:
codex mcp list
如果服务要求认证或出现调用限制,再按该服务的文档完成设置。进入 Codex 后,可以给出这样的任务:
先通过 Context7 查询这个项目使用的框架版本对应的文档,
再解释当前代码里的这个接口应该怎么调用。
请标明文档依据,不要先凭印象修改代码。
接入方式与配置项见 Codex MCP 文档。这里的命令用于添加配置,并不保证你的网络、运行环境和服务认证已经准备完毕。
Excel 不一定要先装 MCP
如果只是读取本地表格、去重、生成汇总,先让 Codex 用项目已有的 Python 或其他工具处理即可。确实需要某个 Excel 服务提供的能力时,再选对应的 MCP 实现。
给任务时说明输入、规则和输出,例如:
读取当前目录的 sales.xlsx,按“月份”和“部门”汇总销售额。
空值单独列出,不直接当作 0。
输出到一个新文件,并说明原始行数和汇总规则。
比起一次装很多扩展,先把任务说明白,通常更容易发现缺的究竟是哪项能力。
七、重复做的工作,可以整理成 Skill
如果某项工作需要固定步骤,例如代码审查、生成测试说明、整理发布记录,就可以把流程整理成 Skill。
项目内可以使用这样的目录结构:
.agents/
skills/
review-change/
SKILL.md
SKILL.md 的简化示例:
---
name: review-change
description: 审查当前项目的代码改动,检查行为变化、调用影响和测试覆盖。
---
先阅读本次差异与相关调用代码。
说明改动解决什么问题,再检查异常路径和兼容性。
只报告有代码依据的问题,并附文件位置。
最后列出已经完成和仍未完成的验证。
这适合把已经用顺手的流程固定下来。只是一两句临时要求时,直接输入即可。技能的发现位置与使用方式见 官方 Skill 文档。
八、IDE、网页和 SDK 怎么选?
在编辑器里协作
经常使用 VS Code 的读者,可以从 Codex 官方 IDE 扩展说明进入安装,核对发布方后登录。
使用时先打开项目,再选中需要解释的代码,或者描述要修改的行为。一个实用习惯是:让它先指出相关文件,再实施改动,最后在编辑器里查看差异。
用桌面端或网页组织任务
希望通过图形界面管理项目和多项任务,可以从 官方快速开始选择适合的入口。使用云端任务时,按界面要求准备代码仓库、环境和访问权限,再检查执行结果。
无论从哪个入口使用,把“一次完成整个系统”拆成可以检查的任务,通常更便于协作,例如“先解释这个模块”“补一个边界测试”“修复这一处错误”。
在自己的程序里调用 Codex
需要将 Codex 接入开发流程时,可以使用官方 SDK。普通交互使用不需要安装它。
在一个已经初始化的 Node.js 项目中安装:
npm install @openai/codex-sdk
创建 review.mjs:
import { Codex } from "@openai/codex-sdk";
const client = new Codex();
const reviewThread = client.startThread();
const reviewResult = await reviewThread.run(
"阅读当前项目的 README,说明启动方式与测试步骤,不要修改文件。"
);
console.log(reviewResult.finalResponse);
在已准备好认证的项目目录中执行:
node review.mjs
SDK 应在服务端环境使用,运行需要满足其环境和认证要求,并可能消耗相应的模型用量。这段展示的是基本调用结构,具体选项见 官方 SDK 文档。
九、遇到问题,先分清是哪一层
| 现象 | 优先检查 |
|---|---|
找不到 node、npm 或 codex | 是否安装成功、终端是否重开、PATH 是否包含相应目录 |
| 登录完成但无法使用 | 登录账号、使用权限、当前网络与错误提示 |
| API 返回认证错误 | Key 是否属于当前平台,环境变量是否在当前进程中生效 |
| 提示额度不足 | 当前使用的是哪种计费方式,礼包是否适用于这个模型 |
| 换模型地址后无法调用 | 接口协议、模型名称、地址与认证方式是否匹配 |
| MCP 无法启动 | 启动命令、依赖、认证和网络;查看实际错误,不反复堆配置 |
| AI 修改偏离目标 | 输入文件、允许修改范围、输出要求和验收条件是否明确 |
把完整错误信息交给 Codex 时,先隐去密钥等敏感内容,并说明执行了什么命令、期待什么结果。只有“不能用”三个字,往往不足以定位问题。
最后,从一个小任务开始
第一次使用,不妨只做一件事:让 Codex 解释一个项目、修复一个小问题,或者写出一个处理表格的脚本。完成后检查结果,再决定下一步需要模型 API、MCP 还是 SDK。
如果你准备进一步做自己的 AI 应用,还没有模型服务账号,也可以通过 我的邀请链接注册智谱 BigModel,领取新用户 Tokens 礼包。按活动要求领取后,先从一个小型 API 示例开始;具体福利以活动页为准,符合规则时我也可能获得推荐奖励。
把一个真实问题解决掉,比一次记住所有功能更有帮助。
AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念,把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起,为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。
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