codex配置文件

开发调优
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关于codex使用公益站，可以使用以下配置：

config.toml

model_provider = "veloera"
model = "gpt-5"

[profiles.kilo]
model_provider = "kilo"
model = "openai/gpt-5"

[profiles.openrouter]
model_provider = "openrouter"
model = "openrouter/sonoma-sky-alpha"

[profiles.veloera]
model_provider = "veloera"
model = "gpt-5"


[model_providers.kilo]
name = "kilo"
base_url = "http://127.0.0.1:9000/v1"
wire_api = "chat"
model_reasoning_effort = "high"
http_headers = { "Authorization" = "Bearer your_api_key" }


[model_providers.openrouter]
name = "OpenRouter"
base_url = "https://openrouter.ai/api/v1"
wire_api = "chat"
http_headers = { "Authorization" = "Bearer your_api_key" }

[model_providers.veloera]
name = "veloera"
base_url = "https://zone.veloera.org/v1"
wire_api = "chat"
http_headers = { "Authorization" = "Bearer your_api_key" }

前述举例3家api提供商(kilo, openrouter, veloera（公益站：zone.veloera.org）),有以下注意点：

  • 命令行codex配合–profile 参数使用，可以快速选择不同的api提供商，例如
codex --profile veloera

需要配置多个api源的，需完成以下相应配置

[profiles.xxx]
[model_providers.xxx]
  • 在命令行窗口直接输入codex的(不使用–profile)，适用以下默认参数：
model_provider = "veloera"
model = "gpt-5"

注意，上述model = "gpt-5"参数值，根据不同api供应商提供的模型名称为准。需要使用其他模型的，就修改这个参数，例如使用openrouter的sonoma-sky-alpha,参考设置如下：

model_provider = "openrouter"
model = "openrouter/sonoma-sky-alpha"
  • 以下提供最简单上手的配置：
model_provider = "veloera"
model = "gpt-5"

[model_providers.veloera]
name = "veloera"
base_url = "https://zone.veloera.org/v1"
wire_api = "chat"
http_headers = { "Authorization" = "Bearer your_api_key" }

因为veloera（公益站：zone.veloera.org）提供"gpt-5"模型，可以直接试下效果。另外，输入api key不要遗漏Bearer

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2025年9月22日回复

统一回复下大家问题，关于codex的api源，鉴于各家公益站适配不一，可能存在使用体验区别，以下仅就官方kimi、deepseek、glm、openrouter等作实例。

  • 首先需要区分[model_providers.xxx]与[profiles.xxx]的关系。
    以openrouter为例，openrouter提供免费模型（x-ai/grok-4-fast:free）或收费模型（openai/gpt-5），则先配置openrouter作为provider：
[model_providers.openrouter]
name = "OpenRouter"
base_url = "https://openrouter.ai/api/v1"
wire_api = "chat"
http_headers = { "Authorization" = "Bearer sk-or-xxx" }
  • 至于具体模型，则配置
[profiles.gpt(可以取任意别称)]
model_provider = "openrouter"
model = "openai/gpt-5"(此处选择具体模型)

[profiles.grok(可以取任意别称)]
model_provider = "openrouter"
model = "x-ai/grok-4-fast:free"(此处选择具体模型)

以上两个配置的key[model_provider]均为"openrouter"，具体模型key[model]可按需选择，例如"x-ai/grok-4-fast:free"或"openai/gpt-5"

  • [model_providers.xxx]、[profiles.xxx]配置后，在config.toml额外配置profile
profile = "grok"
或
profile = "gpt"

可以配置codex启动的默认模型。

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101 个赞
【编程CLI接入各种服务商合集】Claude Code, Gemini CLI, CodeX CLI, CCR的使用心得
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感谢大佬，讲的很清楚了

1 个赞
4

感谢大佬。

1 个赞
5

感谢佬友

6

感谢佬~

8

感谢佬分享。

9

wire_api 是指的api端点吗 有哪些可选值

10

WooooOOOooooOOoooo，太好了，大佬动作真快，前面服务器都进不去了。

11

好东西.

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这是codex配置文件解释

关于wire_api参数，仅有"chat"， “responses"二值，默认是"chat”。应该和api最新协议有关。
如果是openai账户登录，可以选择"responses"。一般的公益站或自建api，大部分是采用兼容的openai协议，只能选择"chat"参数。测试了openrouter提供的gpt-5，貌似也不支持这个"responses"参数。
后续等大佬解答…

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感谢解答~

14

感谢佬友教程

1 个赞
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首先感谢佬友喂饭教程，本来因为配置文件没有自动生成，感觉麻烦没有配置codex的，看到佬帖子火速配置完了。

然后关于这个，我也好奇，于是做了些搜索（与印象里的新闻结合查询），得到了这个参数的详情：
这个是openai试图更新使用的 OpenAI Responses API，应该是想要用来替换现在使用的 v1/chat/completions的新标准。我觉得openrouter应该是有适配的，可能需要看看文档（openrouter太贵，我自己没有在用）

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以下是openai的Responses API介绍：

OpenAI的Responses API是一个较新的API端点（于2024年5月发布，后续有更新），旨在简化构建代理（agents）和工具集成应用的开发过程。它结合了Chat Completions API和Assistants API的优势，提供了一个更流线型、异步且状态化的接口，支持处理复杂推理、工具调用和多模态输入（如文本、图像）。

新特性的主要内容

  • 状态化设计（Stateful Nature）：Responses API会自动维护对话状态，包括上下文、推理过程和工具调用结果。这意味着你可以进行多轮对话，而无需像以前那样手动管理或重复发送历史消息。API通过响应ID（例如，使用previous_response_id参数）来链接后续交互，确保模型能访问先前的推理项（reasoning items），从而提升效率和智能性。
  • 无缝多轮交互（Seamless Multi-Turn Interactions）：在单个API调用中，可以处理多个步骤的对话，包括工具调用（如web search、file search、code interpreter或image generation）和链式推理。模型能自动决定何时调用工具、何时直接响应，并保留跨轮次的上下文。这比旧API（如Chat Completions）更高效，后者需要多次往返调用。
  • 内置工具和扩展支持：集成如MCP（Model Context Protocol）服务器、图像生成（gpt-image-1模型，支持实时流式预览和多轮编辑）、文件搜索（支持多向量存储和属性过滤）等工具。这些工具在推理链中直接可用，提升了代理的可靠性和上下文丰富度。
  • 其他改进：支持后台模式（background mode）处理长任务、推理摘要（reasoning summaries）提供模型思考过程的可见性，以及加密推理项（encrypted reasoning items）以增强隐私。在无状态模式下（store=false或零数据保留时），你需手动包含加密推理项来保持上下文，但整体上简化了开发。
  • 与旧API的比较：它针对更先进的模型（如GPT-4o系列、o3/o4-mini）优化，支持在链式思考中直接调用工具，并保留推理令牌以降低成本和延迟。

与对话可持续性（Conversation Sustainability）的关系

是的，这个API直接与对话的可持续性（或持久性）相关。它解决了传统Chat Completions API的痛点：在旧API中，每一轮对话都需要开发者手动附加所有先前消息来维护上下文，这会导致令牌消耗增加、延迟更高，并限制长对话的处理能力。Responses API通过其状态化机制自动处理这些，确保上下文在多轮中持续可用，甚至允许从特定响应点分叉对话。这使得构建持久、上下文感知的应用（如聊天机器人或代理）更高效和可靠。

是否有新特性避免附加先前对话？

是的，这就是Responses API的核心创新之一。你不再需要每次调用时手动附加历史消息——API会通过响应ID和内部状态管理来处理。举例来说，在多轮对话中，你只需引用先前的响应ID，模型就能自动继承上下文和推理。这与Assistants API的线程（threads）类似，但更集成和灵活。如果你使用无状态模式，仍需处理部分上下文，但整体负担大大减轻。

有条件的可以用openai官方账号以获得最佳体验

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怎么一下大家都转这个 :rofl:

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感谢教程

1 个赞
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感谢分享:+1:

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感谢分享

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佬，我按照教程配置了veloera，但是当我测试让它介绍我当前的项目的时候，就出现报错400，是什么问题啊？

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我也遇到了这个 不知道咋解决