Codex CLI 配置指南#

Codex CLI 是 OpenAI 的代码生成命令行工具，专为编程任务优化。本指南将帮助你配置 Codex CLI 以使用 Du's API。

前置要求#

• 已安装 Codex CLI
• 拥有 Du's API 的 API Key

配置文件位置#

Codex CLI 使用两个配置文件：

• 配置文件：~/.codex/config.toml（macOS/Linux）或 %userprofile%\.codex\config.toml（Windows）
• 认证文件：~/.codex/auth.json（macOS/Linux）或 %userprofile%\.codex\auth.json（Windows）

标准配置（HTTP）#

1. 创建 config.toml#

macOS/Linux 路径：~/.codex/config.toml

Windows 路径：%userprofile%\.codex\config.toml

配置内容：

model_provider = "OpenAI"
model = "gpt-5.4"
review_model = "gpt-5.4"
model_reasoning_effort = "xhigh"
disable_response_storage = true
network_access = "enabled"
windows_wsl_setup_acknowledged = true
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

[model_providers.OpenAI]
name = "OpenAI"
base_url = "https://api.dusapi.com"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true

{
  "OPENAI_API_KEY": "your-api-key-here"
}

WebSocket 配置（推荐）#

WebSocket 配置可以提供更好的性能和实时响应。

config.toml (WebSocket)#

model_provider = "OpenAI"
model = "gpt-5.4"
review_model = "gpt-5.4"
model_reasoning_effort = "xhigh"
disable_response_storage = true
network_access = "enabled"
windows_wsl_setup_acknowledged = true
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

[model_providers.OpenAI]
name = "OpenAI"
base_url = "https://api.dusapi.com"
wire_api = "responses"
supports_websockets = true
requires_openai_auth = true

[features]
responses_websockets_v2 = true

auth.json (WebSocket)#

{
  "OPENAI_API_KEY": "your-api-key-here"
}

支持的模型#

你可以在 config.toml 中将 model 字段改为以下任意模型：

GPT 系列#

• gpt-5.4 - 最新的 GPT-5.4 模型（推荐）
• gpt-5.2 - GPT-5.2 模型

Codex 系列（专为代码优化）#

• gpt-5.3-codex - GPT-5.3 Codex（推荐用于代码生成）
• gpt-5.3-codex-spark - 轻量级 Codex，响应更快
• gpt-5.2-codex - GPT-5.2 Codex
• gpt-5.1-codex - GPT-5.1 Codex
• gpt-5.1-codex-max - GPT-5.1 Codex Max
• gpt-5.1-codex-mini - GPT-5.1 Codex Mini
• gpt-5-codex - GPT-5 Codex
• codex-mini-latest - 最新的 Codex Mini

验证配置#

配置完成后，运行以下命令验证：

codex --version

然后尝试一个简单的代码生成任务：

codex "Write a function to calculate fibonacci numbers"

如果配置正确，Codex 应该会生成相应的代码。

配置示例#

快速响应配置#

如果你更注重响应速度，可以使用轻量级模型：

model = "gpt-5.3-codex-spark"
review_model = "gpt-5.3-codex-spark"
model_context_window = 128000
model_auto_compact_token_limit = 100000

高质量输出配置#

如果你更注重代码质量，可以使用更强大的模型：

model = "gpt-5.4"
review_model = "gpt-5.4"
model_reasoning_effort = "xhigh"
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

常见问题#

配置文件在哪里？#

• macOS/Linux: ~/.codex/
• Windows: %userprofile%\.codex\

如果目录不存在，需要手动创建。

如何切换模型？#

编辑 config.toml 文件，修改 model 字段为你想使用的模型名称。

WebSocket 和 HTTP 有什么区别？#

• HTTP: 标准的 HTTP 请求，兼容性好
• WebSocket: 实时双向通信，响应更快，适合交互式场景

推荐使用 WebSocket 配置以获得更好的体验。

配置后无法连接#

1. 检查配置文件路径是否正确
2. 确认 API Key 是否正确
3. 检查 base_url 是否正确
4. 确认 JSON 和 TOML 格式是否正确

如何查看详细日志？#

可以在运行 Codex 时添加 --verbose 参数：

codex --verbose "Your prompt here"

高级配置#

自定义上下文窗口#

根据你使用的模型调整上下文窗口大小：

# 对于 gpt-5.4
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

# 对于 gpt-5.3-codex-spark
model_context_window = 128000
model_auto_compact_token_limit = 100000

禁用响应存储#

为了保护隐私，建议启用：

disable_response_storage = true

这会在请求中添加 store: false 参数。

下一步#

• 查看模型列表了解所有可用的 GPT 和 Codex 模型
• 查看API 调用方法了解更多 API 使用技巧
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