Codex 配置教程

前言

Codex CLI 是 OpenAI 官方的命令行 AI 编程工具。本文介绍 Windows / Mac / Linux 三系统的统一配置流程。

前置 Node.js 与 Git 环境的安装请参考《Node.js 与 Git 环境配置教程》，cc-switch 配置详见《CC-Switch 配置教程》。

安装 Codex CLI

安装方法

三系统使用同一条 npm 命令：

npm install -g @openai/codex

验证：

codex --version

输出版本号即为安装成功。

常见问题

Q：permission denied / EACCES 错误（Mac / Linux）

不要使用 sudo，把 npm 全局目录改到用户目录：

mkdir ~/.npm-global
npm config set prefix '~/.npm-global'
echo 'export PATH=~/.npm-global/bin:$PATH' >> ~/.bashrc   # zsh 用户改为 ~/.zshrc
source ~/.bashrc

Q：permission denied 错误（Windows）

以管理员身份运行 PowerShell：

npm config set prefix "$env:APPDATA\npm"
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

Q：command not found: codex

npm 全局 bin 目录未加入 PATH。执行 npm config get prefix 查看路径，将对应的 /bin 目录追加到系统 PATH。

配置 API

cc-switch（推荐）

cc-switch 同时支持 Claude Code 和 Codex，无需手动编辑配置文件，可在多渠道间一键切换。

详细安装与使用见《CC-Switch 配置教程》。

注意：Codex 的 Base URL 必须带 /v1 后缀（与 Claude Code 不同）。

手动编辑配置文件

Codex 不使用环境变量，而是读取两个配置文件：

系统	config.toml	auth.json
Windows	`C:\Users\<用户名>\.codex\config.toml`	`C:\Users\<用户名>\.codex\auth.json`
Mac / Linux	`~/.codex/config.toml`	`~/.codex/auth.json`

编辑 config.toml

若文件不存在，先创建 .codex 目录再新建文件。Windows 在 %USERPROFILE%，Mac / Linux 直接 mkdir -p ~/.codex。

model_provider = "custom"
model = "gpt-5.4"
model_reasoning_effort = "high"
disable_response_storage = true

[model_providers.custom]
name = "custom"
base_url = "https://你的请求地址/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

编辑 auth.json

{
  "OPENAI_API_KEY": "sk-xxx"
}

保存后重启终端，codex 启动时会自动读取上述配置。

配置参数速查

参数	说明	可选值
`model_provider`	模型提供商标识，需与下方 `[model_providers.xxx]` 一致	自定义名称
`model`	使用的模型	见下文模型列表
`model_reasoning_effort`	推理深度	`low` / `medium` / `high`
`disable_response_storage`	禁用服务端响应存储	推荐 `true`
`wire_api`	API 协议	`responses`
`model_context_window`	上下文窗口（1M 长上下文场景填 `1000000`）	整数
`model_auto_compact_token_limit`	接近上限前自动压缩对话	整数（一般 `900000`）

开始使用

在任意项目目录打开终端，输入 codex 启动：

cd 你的项目目录
codex

看到输入框出现提示符后，直接用中文或英文描述需求即可，例如：

帮我用 Python 实现一个二叉搜索树，包含插入、删除、查找方法

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