Codex接入第三方API：环境变量与自定义模型

两种主流方式：环境变量 + --provider 与 OpenResponses 桥接

Codex CLI 默认使用 OpenAI 模型，但通过环境变量和命令行选项，可以轻松切换到其他兼容 OpenAI Chat Completions API 的提供商（如 DeepSeek、Ollama、Groq 等），甚至使用本地部署的自定义模型。本文基于 2025 年 10 月的社区讨论和第三方教程，给出两种可复现的操作路径。

方法一：直接设置环境变量与 --provider（最简单）

根据 OpenAI 开发论坛的讨论（2025 年 10 月），Codex CLI 会自动从项目根目录的 .env 文件加载变量（通过 dotenv/config）。你只需两步：

1. 在项目目录创建 .env 文件
`
OPENAI_API_KEY=你的API密钥
`
如果你使用的是非 OpenAI 提供商（如 OpenRouter），还需要设置对应的 base URL。例如：
`
OPENAI_API_KEY=sk-or-...
OPENAI_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1
`
注意：OPENAI_BASE_URL 必须指向支持 /v1/chat/completions 接口的地址。

2. 使用 --provider 指定模型提供商
运行 Codex 时加上 --provider 参数，后面跟提供商名称（Codex 内置支持 openai、openrouter、azure、gemini、ollama、mistral、deepseek、xai、groq、arceeai 等）。例如：
`
codex --provider deepseek "分析这个仓库"
`
此时 Codex 会自动使用 deepseek 的默认模型。如果你需要指定具体模型，可以用 -m 参数，格式为 provider@model，如 deepseek@deepseek-chat。

优点：零额外部署，只需编辑环境变量文件。 缺点：部分自定义提供商（如本地 Ollama）可能需要额外配置 CORS 或网络。

方法二：使用 OpenResponses 桥接服务（支持任意模型）

如果希望更灵活地使用本地模型或非标准端点，可以借助社区开源项目 OpenResponses（参考 Masai AI 教程）。它作为中间层，将任意兼容 OpenAI 接口的模型转换为 Codex 能识别的格式。

步骤 1：启动 OpenResponses 服务
使用 Docker 运行（需要先安装 Docker）：
`
docker run -p 8080:8080 masaicai/open-responses:latest
`
注意：OpenResponses 容器内部默认监听 6644 端口（后续配置会用到），但 Docker 将主机的 8080 端口映射到容器的 8080 端口。教程中直接使用 http://localhost:6644/v1 作为 base URL，实际访问的是主机 8080 端口。如果连接失败，请检查防火墙或改用 http://localhost:8080/v1（需确认 OpenResponses 是否也在 8080 端口提供了服务）。

步骤 2：安装 Codex CLI（如果尚未安装）
`
npm i -g @openai/codex
`

步骤 3：配置环境变量并运行
`
export OPENAI_BASE_URL=http://localhost:6644/v1
export OPENAI_API_KEY=你的模型提供商密钥（如Claude或OpenAI密钥）
`
然后使用 -m 指定模型，格式为 provider@model-name 或 endpoint@model-name：

使用 Claude：codex -m "claude@claude-3-5-haiku-20241022" "描述代码库"

使用本地模型：codex -m "http://mymodel_host/v1@my_model" "帮我重构这个函数"

使用 Gemini：codex -m "google@gemini-2.0-flash" "分析代码问题"

优点：几乎支持所有模型，包括本地部署的私有模型。缺点：需要 Docker 环境和额外的端口转发理解。

重要注意事项

环境变量优先级：Codex 读取顺序为：命令行参数 > .env 文件 > 系统环境变量。同一变量重复设置时，优先级高的生效。

端口不一致的处理：方法二中，如果你按照教程配置了 8444 但服务监听在 8080，可以尝试将 OPENAI_BASE_URL 改为 http://localhost:8080/v1，或者修改 Docker 命令的端口映射为 -p 6644:6644（需确保容器内部也在 6644 上监听）。如果教程给出的端口与默认映射矛盾，建议以实际服务日志为准。

网络限制：Codex 运行在沙箱容器中（默认无法访问宿主机 localhost），但通过 --provider 方式可以访问外部 API。如果使用本地服务，可能需要调整网络模式。

.env 文件的加载：确保 .env 文件位于执行 codex 命令的当前目录，否则不会被自动读取。

## 总结
无论你是想快速切换到大模型供应商（DeepSeek、Gemini），还是想本地部署私有模型，Codex 都提供了灵活的环境变量和命令行选项。方法一适合日常切换，方法二适合需要深度定制或使用非标准端口的场景。根据你的使用场景选择即可。

（本文基于 2025 年 10 月社区讨论和 Masai AI 教程编写，部分细节可能随版本更新变化，请以 OpenAI 官方文档和最新社区反馈为准。）