Codex 国内大模型配置方案

这一篇是“Codex + 国内大模型”的总入口。

它放在项目实战之前，因为你正式让 Codex 阅读项目、修改代码之前，最好先确认：你准备用哪个模型服务、Base URL 从哪里来、API Key 放在哪里、失败时怎么排查。

前置教程：配置大模型总览
如果你还不清楚 model、model_provider、base_url、env_key 分别是什么，先完成前置教程，再回到本篇。

依据来源：OpenAI Codex 官方手册、DeepSeek API 文档、阿里云百炼 OpenAI 兼容文档、Kimi API 迁移文档、SiliconFlow OpenAI 对话接口文档。

本篇目标

跟着本篇做完后，你应该能做到：

判断一个国内模型服务商是否适合接入 Codex。
从官方文档里找到 Base URL、模型名和 API Key 入口。
规划环境变量名，不泄露真实 API Key。
让 Codex 先生成配置草稿，不急着写文件。
用只读任务验证模型配置是否可用。
知道后续每个服务商单篇教程要验证什么。

先说结论

国内模型接入 Codex，优先选择提供 OpenAI 兼容接口 的服务商。

你要收集的不是一堆复杂参数，而是先收集这 4 个：

服务商是谁
Base URL 是什么
模型名是什么
API Key 用哪个环境变量保存

然后再让 Codex 根据当前官方配置方式，帮你生成配置草稿。

本篇不做什么

本篇是总方案，不是每个服务商的最终实测教程。

本篇不做这些事：

不承诺所有国内模型都能稳定跑 Codex。
不把旧模型名当成永久可用。
不要求你把真实 API Key 发给 Codex。
不让你一上来就改代码验证。
不把所有服务商强行写成同一份配置。

后面会逐个写：

每篇都要单独验证。

第 1 步：先选一类接入方式

国内模型接入 Codex，常见有 3 类：

接入方式	适合谁	风险
服务商 OpenAI 兼容接口	大多数中文用户	模型名、参数兼容性要确认
聚合平台 OpenAI 兼容接口	想一个 Key 调多家模型的人	稳定性、价格、模型可用性要确认
本地模型服务	有本地显卡或本地推理经验的人	配置复杂，速度和能力不稳定

本站第一波先写“服务商 OpenAI 兼容接口”。

原因是它最适合喂饭级教程：路径清晰、账号控制台可截图、参数来自官方文档、失败原因也比较好排查。

第 2 步：先准备一个服务商账号

你至少需要：

服务商账号。
已开通 API 调用权限。
可用额度或余额。
一个 API Key。
官方文档链接。

API Key 创建后只看一次的服务商很多，所以创建完立刻保存到安全位置。

安全位置可以是：

本机密码管理器。
系统环境变量。
你自己的密钥管理工具。

不要放在：

微信聊天。
截图。
Markdown 教程。
Git 仓库。
发给 Codex 的对话里。

第 3 步：确认官方 Base URL

Base URL 一定要从官方文档拿。

下面是第一批已核对官方文档的信息：

服务商	官方文档确认的信息	本站建议环境变量名	备注
DeepSeek	OpenAI 兼容 `base_url` 为 `https://api.deepseek.com`，示例模型包含 `deepseek-v4-pro`、`deepseek-v4-flash`	`DEEPSEEK_API_KEY`	旧模型名有废弃时间，写教程时要重新核对
阿里云百炼 / 通义千问	北京地域 OpenAI 兼容地址为 `https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1`，示例模型 `qwen-plus`	`DASHSCOPE_API_KEY`	不同地域可能不同，按你的控制台地域确认
Kimi / Moonshot	OpenAI 兼容 `base_url` 为 `https://api.moonshot.cn/v1`，文档示例使用 `MOONSHOT_API_KEY`	`MOONSHOT_API_KEY`	模型名更新较快，写单篇时以模型列表为准
SiliconFlow	OpenAI 对话接口要求 Bearer 认证，模型名从平台模型列表选择	`SILICONFLOW_API_KEY`	单篇教程里再确认最终 Base URL 和模型名

第 4 步：给每个服务商起 provider_id

provider_id 是你在 Codex 配置里给服务商起的内部名字。

建议简单、英文、小写：

服务商	provider_id
DeepSeek	`deepseek`
通义千问 / 百炼	`dashscope`
Kimi / Moonshot	`moonshot`
SiliconFlow	`siliconflow`
智谱 GLM	`bigmodel`
豆包 / 火山方舟	`volcengine`

不要用 openai、ollama、lmstudio 这类 Codex 内置保留 ID。

第 5 步：先让 Codex 生成配置草稿

打开你已经能正常启动的 Codex。

先不要让它写文件，先让它给你配置草稿。

以 DeepSeek 为例，复制下面这段：

我准备把 Codex 连接到 DeepSeek 的 OpenAI 兼容接口。

已知信息：
- provider_id：deepseek
- 服务商显示名：DeepSeek
- base_url：https://api.deepseek.com
- model：deepseek-v4-pro
- API Key 环境变量名：DEEPSEEK_API_KEY

重要要求：
1. 先不要修改任何文件。
2. 不要让我把真实 API Key 发给你。
3. 请根据当前 Codex 官方配置方式，给出 config.toml 配置草稿。
4. 请解释每一行配置是什么意思。
5. 请明确说明哪些地方需要我再从官方文档确认。
6. 如果你不确定某个 Codex 配置字段是否需要，请标注“不确定”，不要编。

你应该重点看它有没有做到：

没要求你粘贴 API Key。
配置里写的是环境变量名。
model_provider 指向你的 provider id。
base_url 没写错。
模型名来自官方文档或你提供的信息。
不确定的字段没有乱填。

第 6 步：设置环境变量

这一步每个人电脑不同，本篇先讲原则，后续单篇会给出更具体的操作路径。

你要做的是：

把真实 API Key 保存到本机环境变量。
让 Codex 配置文件只引用环境变量名。

以 DeepSeek 为例：

环境变量名：DEEPSEEK_API_KEY
环境变量值：你的真实 DeepSeek API Key

设置完环境变量后，必须重新打开 PowerShell 或重新启动 Codex。

如果你不重开终端，很常见的结果是：你明明设置了 Key，但 Codex 还是读不到。

第 7 步：再让 Codex 帮你写配置

等你确认配置草稿没问题后，再让 Codex 写入配置文件。

提示词可以这样写：

你刚才给出的配置草稿我已经确认。

请现在帮我写入 Codex 配置文件。

要求：
1. 只修改 Codex 配置相关文件。
2. 不要写入真实 API Key。
3. 只写入环境变量名。
4. 修改前先告诉我将修改哪个文件。
5. 修改后展示完整 diff，并用中文解释每一处变化。
6. 不要启动项目，不要修改业务代码。

这一步的重点不是让用户手动敲 TOML，而是学会用对话让 Codex 安全地完成配置，并且把 diff 解释清楚。

第 8 步：只读验证，不要直接改代码

配置完成后，不要马上说：

帮我重构这个项目。

先做最小验证：

请只读分析当前项目，不要修改任何文件，不要创建文件，不要删除文件。

请用中文回答：
1. 你是否能正常响应。
2. 当前项目路径是什么。
3. 你是否读取到了项目结构。
4. 你是否修改了任何文件。
5. 如果你能判断，请说明当前模型配置来自哪个 provider；如果不能判断，请明确说不能判断。

然后让 Codex 检查 Git 状态：

请检查 Git 状态，确认本次模型配置验证有没有产生业务文件变化。只解释结果，不要修改文件。

服务商选择建议

如果你不知道先选哪个，可以按这个顺序：

方案 A：先用 DeepSeek

适合：

想快速试国内模型。
更关注中文解释。
能接受按官方文档重新核对模型名。

注意：

旧模型名可能废弃。
模型名一定看官方当前文档。

方案 B：先用通义千问 / 百炼

适合：

已经有阿里云账号。
希望走国内云服务商控制台。
想用 Qwen 系列模型。

注意：

地域不同，地址可能不同。
阿里云账号、百炼控制台、API Key 权限要分清楚。

方案 C：先用 Kimi

适合：

关注中文长文本。
想测试 Kimi 的代码模型。

注意：

Kimi 模型更新快。
某些 OpenAI 参数兼容性有差异，单篇教程会单独标注。

方案 D：先用 SiliconFlow

适合：

想通过一个平台试多种模型。
想对比不同开源/闭源模型。

注意：

模型选择更多，也更容易选错。
单篇教程要重点写“怎么选模型”和“怎么确认当前模型可用”。

配置失败先查这 8 件事

如果配置后 Codex 不能正常回复，按顺序查：

Codex CLI 本身能不能启动。
环境变量名有没有写错。
设置环境变量后有没有重开 PowerShell。
API Key 是否复制完整。
API Key 是否有调用权限。
Base URL 是否来自当前官方文档。
模型名是否来自当前官方模型列表。
服务商账号是否欠费、限流或未开通。

不要一上来就怀疑 Codex，也不要一上来就重装。

本篇验收结果

做到这里，如果满足下面 6 条，就说明你已经具备进入项目实战的前置条件：

你选定了一个国内模型服务商。
你知道它是否提供 OpenAI 兼容接口。
你从官方文档确认了 Base URL。
你从官方文档确认了模型名。
你没有把真实 API Key 发给 Codex 或写进仓库。
你能用只读任务验证 Codex 正常响应。

下一篇学什么

下一篇看：Codex + DeepSeek 配置，然后看 Codex + 通义千问/Qwen 配置、Codex + Kimi 配置、Codex + 硅基流动配置、Codex + 智谱 GLM 配置和 Codex + 豆包/火山方舟配置。

这些教程会把国内模型配置从“总方案”落到具体服务商：先跑通 DeepSeek，再跑通涉及地域选择的阿里云百炼/Qwen，再补模型更新较快的 Kimi、模型选择更多的硅基流动、需要区分通用端点和 Coding 端点的智谱 GLM，以及需要重点理解推理接入点 ID 的火山方舟。

参考资料

OpenAI Codex 官方手册：https://developers.openai.com/codex/codex-manual.md
DeepSeek API 文档：https://api-docs.deepseek.com/
阿里云百炼 OpenAI 兼容文档：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/compatibility-of-openai-with-dashscope
Kimi OpenAI 迁移文档：https://platform.kimi.com/docs/guide/migrating-from-openai-to-kimi
SiliconFlow OpenAI 对话接口文档：https://docs.siliconflow.cn/cn/api-reference/chat-completions/chat-completions